10. Übung
Bearbeitung vom 10.01.07 - 15.01.07
Aufgabe 1: Transformationsmethode
Das Integral ist in diesem Fall

\begin{displaymath}
P(\xi) = \int_{-\infty}^{\xi} \frac{1}{\pi(1+x^{2}} dx = \fr...
...ight]_{-\infty}^{\xi}
= \frac{1}{\pi} arctg(\xi) + \frac{1}{2}
\end{displaymath}

Wir würfeln eine Zahl $u \in U[0,1]$ und setzen $P(\xi) = u$. Die Umkehrung ist dann

\begin{displaymath}
\xi = tan(\pi(u-0.5))
\end{displaymath}

$\xi$ ist dann eine Veränderliche aus einer Cauchy- Verteilung. Das Program ist zusammen mit dem Programm von Aufgabe 2 in Cauchy_BreitWigner.C gelistet.
Aufgabe 2: Rückweisungsmethode
Die modifizierte Breit-Wigner Verteilung ist noch nicht auf 1 normiert. Bei Benutzung der Rückweisungsmethode braucht man die Normierung nicht zu kennen, man muß lediglich das Maximum der Funktion bestimmen, damit die Effizienz maximal wird. Das Programm ist in Cauchy_BreitWigner.C enthalten. Die Effizienz ist ca. $25 \%$.
Aufgabe 3: Stichproben
Wir schreiben
$\displaystyle (n-1) s^{2}$ $\textstyle =$ $\displaystyle \sum_{i} (x_{i} - \overline{x})^{2}$  
  $\textstyle =$ $\displaystyle \sum_{i} (x_{i}^{2} - 2 x_{i} \overline{x} + \overline{x}^{2} )$  
  $\textstyle =$ $\displaystyle \sum_{i} x_{i}^{2} - 2 \overline{x} \sum_{i} x_{i} + \sum_{i} \overline{x}^{2}$  
  $\textstyle =$ $\displaystyle \sum_{i} x_{i}^{2} - 2 \overline{x} n \overline{x} + n \overline{x}^{2}$  
  $\textstyle =$ $\displaystyle \sum_{i} x_{i}^{2} - n \overline{x}^{2}$  

Wir bilden jetzt die Erwartungswerte auf beiden Seiten:
$\displaystyle < (n-1) s^{2}>$ $\textstyle =$ $\displaystyle < \sum_{i} x_{i}^{2} > - n < \overline{x}^{2} >$  
  $\textstyle =$ $\displaystyle \sum_{i} < x_{i}^{2} > - n < \overline{x}^{2} >$  
  $\textstyle =$ $\displaystyle n \sigma^{2} -n < \overline{x}^{2} >$  

Der rechts stehende Ausdruck ist

\begin{displaymath}
< \overline{x}^{2} > = \frac{1}{n^{2}} \sum_{i,j} <x_{i} x_{...
... \frac{1}{n^{2}} \sum_{i} < x_{i}^{2} > = \frac{\sigma^{2}}{n}
\end{displaymath}

Eingesetzt in den obigen Ausdruck folgt

\begin{displaymath}
<(n-1) s^{2} > = n \sigma^{2} - \sigma^{2} = (n-1) \sigma^{2}
\end{displaymath}

oder eben $< s^{2} > = \sigma^{2}$.
Aufgabe 4: Nochmal eine Stichprobe (Zusatzaufgabe)
Für große Werte von $N$ erhält man natürlich perfekte Übereinstimmung von $\overline{S^{2}}$ mit dem $\sigma^{2}$ von Aufgabe 2. Für kleine Werte von $N$ ist die Übereinstimmung nicht ganz so gut (???). Das Programm ist in Average.C gelistet.



Harm Fesefeldt
2007-01-09