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    Zitat von mike
    A*x + B *y = C*z
    3*5 + 12*4 = 9*7

    A = 3 (Primfaktorzerlegung: 3)
    B = 12 (Primfaktorzerlegung: 2*2*3)
    C = 9 (Primfaktorzerlegung: 3*3)

    x = 5 und 5 > 2
    y = 4 und 4 > 2
    z = 7 und 7 > 2

    würde ich sagen wenn ich die aufgabe richtig verstanden hab
    Hast du nicht ;)

    Es wurde nicht nach einem Beispiel gefragt. Die Aussage verlangt einen Beweis der die Richtigkeit oder die Falschheit beweist. Und dass die Aussage falsch ist hat z1dane durch ein Gegenbeispiel bewiesen.

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      Zitat von vurt
      If Ax +By = Cz, where A, B, C, x, y and z are positive integers and x, y and z are all greater than 2, then A, B and C must have a common prime factor.


      hilfe! :D
      neTTer c&p fail von dir.

      Kommentar


        kleine statistikaufgabe:

        verteilung von tageszeitungen( zwei stück ):

        Zeitung 1 haben 60 % der familien
        Zeitung 2 haben 80 % der familien
        10% der familien haben keine zeitung

        eine familie wird ausgewählt und befragt - wie groß ist die wahrscheinlichkeit für,
        a) familie hat beide zeitungen abonniert
        b) familie hat höchstens eine zeitung abonniert
        c) familie hat nicht Zeitung 1 abonniert

        e: wurde gelöst, mit kleine skizze/tabelle.
        falls es wen interessiert - Lösung (laut prof)

        a) 50%
        b) 50%
        c) 40%

        aber gibts noch nen realen rechenweg? :f

        Kommentar


          poste einfach was ihr raushabt bzw was laut prof rauskommen soll. ohne eure ergebnisse kann man schlecht beurteilen ob da falsch gerundet wurde

          edit: die lösungen laut prof waren in der tat falsch.

          Kommentar


            A) 0,6*0.8
            B) 0,6*0,2+0,8*0,4+0,1
            C) 1-0,6

            +randomrundung

            Kommentar


              ergebnisse vom prof stimmen schon hehe

              e: sind auch keine rundungsfehler, sind genau 50% etc

              Kommentar


                hm hatte bei der b) "genau" eine statt "höchstens" eine gelesen/gedacht. dann stimmts schon.

                Kommentar


                  Seien X,Y zwei unabhängige Zufallsvariabeln, die Bernoulli verteilt sind mit Paramter p=1/2. Zeigen Sie, dass X+Y und |X-Y| abhängig sind, aber unkorreliert sind.


                  Damit X+Y und |X-Y| abhängig sind, muss man zeigen, dass P(X+Y =k ^ |X-Y|=l) !=P(X+Y =k) * P(|X-Y|=l) für ein k,l gilt. Nu weiß ich nicht, wie ich an die gemeinsame Verteilung rankomme.

                  Kommentar


                    (X,Y) hat nur 4 Möglichkeiten: (0,0), (1,0), (0,1), (1,1).

                    Da X und Y unabhängig sind und p = 1/2, sind diese Paare alle gleichwahrscheinlich mit Wahrscheinlichkeit 1/4.

                    Damit nimmt X+Y mit Wahrscheinlichkeit 1/4 den Wert 0 an, mit Wahrscheinlichkeit 1/2 den Wert 1 und mit Wahrscheinlichkeit 1/4 den Wert 2.


                    Genau so mit | X - Y | verfahren und dann dein Argument anwenden.

                    Kommentar


                      Zitat von XeRox
                      Seien X,Y zwei unabhängige Zufallsvariabeln, die Bernoulli verteilt sind mit Paramter p=1/2. Zeigen Sie, dass X+Y und |X-Y| abhängig sind, aber unkorreliert sind.


                      Damit X+Y und |X-Y| abhängig sind, muss man zeigen, dass P(X+Y =k ^ |X-Y|=l) !=P(X+Y =k) * P(|X-Y|=l) für ein k,l gilt. Nu weiß ich nicht, wie ich an die gemeinsame Verteilung rankomme.
                      schick mir ma lösung für 1-3, muss ich das nich die tage machen :3

                      Kommentar


                        Zitat von moonylo
                        (X,Y) hat nur 4 Möglichkeiten: (0,0), (1,0), (0,1), (1,1).

                        Da X und Y unabhängig sind und p = 1/2, sind diese Paare alle gleichwahrscheinlich mit Wahrscheinlichkeit 1/4.

                        Damit nimmt X+Y mit Wahrscheinlichkeit 1/4 den Wert 0 an, mit Wahrscheinlichkeit 1/2 den Wert 1 und mit Wahrscheinlichkeit 1/4 den Wert 2.


                        Genau so mit | X - Y | verfahren und dann dein Argument anwenden.
                        ja ok soweit hab ich das auch verstanden. aber wie ist denn dann die gmeinsame verteilung von z.b P(X+Y =1 ^ |X-Y|=1) ? da die beiden abhängig voneinander sind, kann ich sie nicht durch multplikation berechnen.

                        @raptrr können ja was vereinbaren :D

                        Kommentar


                          Geh die 4 Fälle einfach durch:

                          (X,Y)

                          1) = (0,0) => X+Y = 0 und | X - Y | = 0
                          2) = (1,0) => X+Y = 1 und | X - Y | = 1
                          3) = (0,1) => X+Y = 1 und | X - Y | = 1
                          4) = (1,1) => X+Y = 2 und | X - Y | = 0

                          Damit ist z.b. P( X+Y = 2 , | X - Y | = 1) = 0.
                          Aber es ist P( X+Y= 2 ) = 1/4 und P( | X - Y | = 1 ) = 1/2.

                          Damit hast du schon deinen Beweis für die Abhängigkeit.

                          Kommentar


                            ahhhhh alles klar danke dir!

                            Kommentar


                              Falls noch Fragen zur Unkorreliertheit kommen sollten:

                              Spoiler: 

                              Cov(X+Y, | X-Y | ) = E( (X+Y) * | X - Y | ) - E( X+Y ) * E( | X - Y |)

                              Nun ist

                              E( X + Y ) = 1/4 * 0 + 1/2 * 1 + 1/4 * 2 = 1
                              E( | X - Y | ) = 1/2 * 0 + 1/2 * 1 = 1/2

                              E( (X+Y) * |X-Y| ) = 1/4 * 0 + 1/2 * 1 + 1/4 * 0 = 1/2

                              Und damit insgesamt Cov(X+Y, | X-Y | ) = 0.

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                                hoi,

                                ich habe ein problem bei der aufstellung einer gleichung:

                                hier mal eine skizze des problems: http://s14.directupload.net/file/d/3290/k7ilo3s6_jpg.htm

                                Dabei ist mEin und mAus jeweils ein Strom und xZulauf der Anteil einer Komponente in dem Strom.
                                Der Strom mAbzug ist nun davon abhängig wieviel xZulauf gerade vorhanden ist, dabei ändert sich xZulauf aber über die Weglänge.
                                Ich habe die Funktion für mAbzug(xZulauf), also habe ich das so formuliert:
                                (d mAbzug / dxZulauf)*dA aber iwie haut das nicht hin.

                                wenn jmd. mir helfen könnte, bei einer lösung für die gleichung würde ich dafür auch als GGL natural selection 2 bieten --> pn dann pls =)

                                //versteht man was ich meine?! :o

                                //2: numerisch habe ich es bereits gelöst, nur die analytische lösung bekomme ich iwie nicht hin

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