From 33ff39f9746293ea36fb6aba1c6541d50a0ee134 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Andreas Tsouchlos Date: Fri, 16 Jan 2026 00:26:18 +0100 Subject: [PATCH] Add Poisson distribution explanation --- src/2026-01-16/presentation.tex | 88 ++++++++++++++++++++++++++++++--- 1 file changed, 80 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/src/2026-01-16/presentation.tex b/src/2026-01-16/presentation.tex index 05639f1..36a26bf 100644 --- a/src/2026-01-16/presentation.tex +++ b/src/2026-01-16/presentation.tex @@ -96,16 +96,68 @@ %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% \subsection{Theorie Wiederholung} +\begin{frame} + \frametitle{Unabhängige Zufallsvariablen} + + \begin{itemize} + \item Korrelation $\ne$ Unabhängigkeit (außer bei Normalverteilung) + \item Faltungssatz + \item Charakteristische Funktion für Summen + \end{itemize} + + \begin{itemize} + \item Unabhängigkeit hat nichts mit den Einzelverteilungen zu + tun, sie ist "eine Ebene höher" + \end{itemize} +\end{frame} + +\begin{frame} + \frametitle{Poisson-Verteilung} + + \vspace*{-10mm} + + \begin{itemize} + \item Binomialverteilung für $N\rightarrow \infty$ mit + $pN=\text{const.}=: \lambda$ \\ + \begin{itemize} + \item ``Übergang von diskreter auf stetige + Zeitachse bei fester mittlerer Rate'' \\ + \item $\lambda \equiv$ ``mittlere Rate an Treffern + pro Zeitabschnitt'' + \end{itemize} + \item Beispiele + \begin{itemize} + \item Sternschnuppen pro Stunde + \item Anzahl an Websitebesuchern pro Minute + \end{itemize} + \end{itemize} + + \begin{gather*} + X \sim \text{Poisson}(\lambda) + \end{gather*} + \vspace*{-2mm} + \begin{gather*} + P_X(k) = \frac{\lambda^k}{k!}e^{-\lambda} \\[2mm] + \phi_X(s) = \text{exp}\left(\lambda (e^{js} -1)\right) + \end{gather*} + \vspace*{-2mm} + \begin{align*} + E(X) &= \lambda\\ + V(X) &= \lambda + \end{align*} +\end{frame} + \begin{frame} \frametitle{Zusammenfassung} \begin{columns}[t] \column{\kitthreecolumns} - \begin{greenblock}{Poisson Verteilung} + \begin{greenblock}{Poisson-Verteilung} \vspace*{-6mm} \begin{gather*} - X \sim \text{Poisson}(\lambda) \\ - P_X(k) = \frac{\lambda^k \cdot e^{-\lambda}}{k!} + X \sim \text{Poisson}(\lambda) \\[3mm] + P_X(k) = \frac{\lambda^k \cdot e^{-\lambda}}{k!} \\[4mm] + \phi_X(s) = \text{exp}\left(\lambda (e^{js} -1)\right) \end{gather*} \end{greenblock} \begin{greenblock}{Binomialentwicklung} @@ -116,17 +168,17 @@ \end{gather*} \end{greenblock} \column{\kitthreecolumns} - \begin{greenblock}{Faltungssatz} + \begin{greenblock}{Faltungssatz (diskrete ZV)} \vspace*{-6mm} \begin{gather*} - Z = X + Y \\ + Z = X + Y, \hspace{10mm}X,Y \text{ unabhängig} \\[3mm] P_Z(n) = \nsum_{k=0}^{n} P_X(k)P_Y(n-k) \end{gather*} \end{greenblock} - \begin{greenblock}{Charakteristische Funktion einer Summe von ZVs} + \begin{greenblock}{Charakteristische Funktion einer Summe von ZV} \vspace*{-6mm} \begin{gather*} - Z = X + Y \\ + Z = X + Y, \hspace{10mm}X,Y \text{ unabhängig} \\[3mm] \phi_Z(s) = \phi_X(s) \cdot \phi_Y(s) \end{gather*} \end{greenblock} @@ -235,11 +287,31 @@ %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% \subsection{Theorie Wiederholung} -% TODO: +\begin{frame} + \frametitle{Korrelationskoeffizient} + + \begin{itemize} + \item Korrelation + \item Kovarianz + \item Korrelationskoeffizient + \end{itemize} +\end{frame} + +\begin{frame} + \frametitle{Mehrdimensionale Zufallsvariablen} + + \begin{itemize} + \item Randdichte + \item Transformationssatz (betonen, dass h1, h2 eineindeutig + sein müssen; Bild von Folie 85) + \end{itemize} +\end{frame} \begin{frame} \frametitle{Zusammenfassung} + \vspace*{-10mm} + \begin{columns}[t] \column{\kittwocolumns} \begin{greenblock}{Korrelationskoeffizient}