From dcd018c2369f092662200b8eef2f6d3d21e3efdb Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Andreas Tsouchlos <an.tsouchlos@gmail.com>
Date: Tue, 13 Jan 2026 23:59:40 +0100
Subject: [PATCH] Add solution to exercise 1a

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 src/2026-01-16/presentation.tex | 121 ++++++++++++++++++++++++++++----
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diff --git a/src/2026-01-16/presentation.tex b/src/2026-01-16/presentation.tex
index ec338ed..fe08dbd 100644
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+++ b/src/2026-01-16/presentation.tex
@@ -21,20 +21,6 @@
 
 \fundinglogos{}
 
-%
-%
-% Custom commands
-%
-%
-
-\input{lib/latex-common/common.tex}
-\pgfplotsset{colorscheme/rocket}
-
-\newcommand{\res}{src/2026-01-16/res}
-
-% \tikzstyle{every node}=[font=\small]
-% \captionsetup[sub]{font=small}
-
 %
 %
 % Document setup
@@ -55,13 +41,44 @@
 \usepackage{subcaption}
 \usepackage{bbm}
 \usepackage{multirow}
-
 \usepackage{xcolor}
+\usepackage{amsmath}
+\usepackage{graphicx}
+\usepackage{calc}
 
 \title{WT Tutorium 5}
 \author[Tsouchlos]{Andreas Tsouchlos}
 \date[]{16. Januar 2026}
 
+%
+%
+% Custom commands
+%
+%
+
+\input{lib/latex-common/common.tex}
+\pgfplotsset{colorscheme/rocket}
+
+\newcommand{\res}{src/2026-01-16/res}
+
+\newlength{\depthofsumsign}
+\setlength{\depthofsumsign}{\depthof{$\sum$}}
+\newlength{\totalheightofsumsign}
+\newlength{\heightanddepthofargument}
+\newcommand{\nsum}[1][1.4]{
+    \mathop{
+        \raisebox
+        {-#1\depthofsumsign+1\depthofsumsign}
+        {\scalebox
+            {#1}
+            {$\displaystyle\sum$}%
+        }
+    }
+}
+
+% \tikzstyle{every node}=[font=\small]
+% \captionsetup[sub]{font=small}
+
 %
 %
 % Document body
@@ -104,6 +121,51 @@
     % tex-fmt: on
 \end{frame}
 
+\begin{frame}[fragile]
+    \frametitle{Aufgabe 1:\\Faltungssatz \& Charakteristische Funktion}
+
+    Es seien zwei unabhängige poissonverteilte Zufallsvariablen $X$ und
+    $Y$ mit den Parametern $\lambda_1$
+    bzw. $\lambda_2$ gegeben.
+
+    % tex-fmt: off
+    \begin{enumerate}[a{)}]
+        \item Zeigen Sie, dass die Summe $Z = X + Y$ ebenfalls
+            Poisson-verteilt ist mit dem Parameter $\lambda = \lambda_1 +
+            \lambda_2$. Nutzen Sie dazu den Faltungssatz für die Addition
+            zweier Zufallsvariablen.
+            \pause\begin{gather*}
+                X \sim \text{Poisson}(\lambda_1) \hspace{3mm}
+                    \Leftrightarrow \hspace{3mm} P_X(k)
+                    = \frac{\lambda_1^k \cdot e^{-\lambda_1}}{k!} \hspace{30mm}
+                Y \sim \text{Poisson}(\lambda_2) \hspace{3mm}
+                    \Leftrightarrow \hspace{3mm} P_Y(k)
+                    = \frac{\lambda_2^k \cdot e^{-\lambda_2}}{k!}
+            \end{gather*}
+            \vspace{2mm}
+            \pause\begin{align*}
+                P_Z(n) &= P_{X+Y}(n) = \nsum_{k=0}^{n} P_X(k)P_Y(n-k)
+                = \nsum_{k=0}^{n} \frac{\lambda_1^k \cdot e^{-\lambda_1}}{k!}
+                    \cdot \frac{\lambda_2^{n-k} \cdot e^{-\lambda_2}}{(n-k)!} \\[3mm]
+                &= e^{-(\lambda_1 + \lambda_2)} \nsum_{k=0}^{n}
+                    \frac{1}{k! (n-k)!} \lambda_1^k \lambda_2^{n-k} \\[3mm]
+                &= \frac{e^{-(\lambda_1 + \lambda_2)}}{n!} \nsum_{k=0}^{n}
+                    \frac{n!}{k! (n-k)!} \lambda_1^k \lambda_2^{n-k} \\[3mm]
+                &= \frac{e^{-(\lambda_1 + \lambda_2)}}{n!} \nsum_{k=0}^{n}
+                    \binom{n}{k} \lambda_1^k \lambda_2^{n-k}
+                = \frac{e^{-(\lambda_1 + \lambda_2)}}{n!}
+                    ( \lambda_1 + \lambda_2 )^n
+                =: \frac{\lambda^n e^{-\lambda}}{n!}
+            \end{align*}
+        \pause\item Erbringen Sie denselben Nachweis mithilfe der
+            charakteristischen Funktion.
+            \pause\begin{align*}
+                % TODO: Write solution
+            \end{align*}
+    \end{enumerate}
+    % tex-fmt: on
+\end{frame}
+
 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
 \section{Aufgabe 2}
 
@@ -134,5 +196,34 @@
 
 \end{frame}
 
+\begin{frame}
+    \frametitle{Aufgabe 2: Transformationssatz für 2D-Dichten}
+
+    Die Zufallsvariable $(X; Y)^T$ habe die gemeinsame
+    Wahrscheinlichkeitsdichte $f (x, y) = x + y$ für
+    $x, y \in (0; 1]$ und null sonst.
+
+    % tex-fmt: off
+    \begin{enumerate}[a{)}]
+        \item Berechnen Sie die Dichte von $(Z = X \cdot Y)$ mithilfe des
+            Transformationssatzes.
+            \pause\begin{align*}
+                f(x) = \displaystyle\int_{-\infty}^{\infty} f(x,y) dy
+                    = x + 0{,}5 \\
+                f(y) = \displaystyle\int_{-\infty}^{\infty} f(x,y) dx
+                    = y + 0{,}5
+            \end{align*}
+        \pause \item Verwenden Sie einen alternativen Ansatz zur Berechnung der
+            Dichte. Hinweis: Beginnen Sie mit $P (Z \le z) = \ldots$
+            \pause\begin{align*}
+            \end{align*}
+        \pause \item Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten $\rho_{XY}$ .
+            \pause\begin{align*}
+            \end{align*}
+    \end{enumerate}
+    % tex-fmt: on
+
+\end{frame}
+
 \end{document}