Ergebnis (Stochastik)

aus Wikipedia, der freien Enzyklopädie
Wechseln zu: Navigation, Suche

Ein Ergebnis, manchmal auch Elementarereignis, Grundereignis, atomares Ereignis, Element eines Wahrscheinlichkeitsraums oder Merkmal wird ein Element der Ergebnismenge \Omega in einem Wahrscheinlichkeitsraum genannt. Es bildet den Grundstein für die Definition von stochastischen Modellen.

Definition[Bearbeiten]

Bei der Erstellung eines stochastischen Modells heißt jeder Zustand, den das Modell annehmen kann, ein Ergebnis und wird meist mit  \omega bezeichnet. Sie werden später im Ergebnisraum zusammengefasst.

Umgekehrt wird bei einem gegebenen Wahrscheinlichkeitsraum  (\Omega, \Sigma, P) jedes Element des Ergebnisraumes  \Omega ein Ergebnis genannt.

Beispiele[Bearbeiten]

  • Der Wurf eines Würfels soll modelliert werden. Mögliche Ausgänge sind die Zahlen von 1 bis 6. Also sind die Ergebnisse  \omega_1=1, \omega_2=2, \omega_3=3, \omega_4=4, \omega_5=5, \omega_6=6 .
  • Die Lebensdauer eines Elektrobauteils soll modelliert werden. Da es zu jeder beliebigen Zeit nach Beobachtungsbeginn kaputtgehen kann sind die Ergebnisse von der Form  \omega=x für  x \geq 0 und  x \in \R .
  • Nicht immer sind Ergebnisse so einfach strukturiert. Betrachtet man zum Beispiel mögliche Ladungsverteilungen in einem Kristallgitter und will Aussagen über möglichen Übergänge treffen, so kann ein Ergebnis ein Knotengewichteter Graph mit Knotengewichten 0, 1 oder −1 sein.
  • Betrachtet man den Wahrscheinlichkeitsraum  (\N, \mathcal P (\N), P) mit einem beliebigen Wahrscheinlichkeitsmaß, so ist jede natürliche Zahl ein Ergebnis, da sie ein Element von  \N ist.

Rolle in der Modellierung[Bearbeiten]

Ergebnisse sind die kleinsten Einheiten in der Definition eines stochastischen Modelles. Ihnen wird noch keine Wahrscheinlichkeit zugewiesen, sondern sie werden zur Ergebnismenge zusammengefasst.

Auf der Ergebnismenge definiert man nun die Mengen, denen eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet werden soll, die Ereignisse. Diese wiederum werden in dem Ereignissystem, einer σ-Algebra, gesammelt.

Das Ereignissystem bildet das Pendant zur Definitionsmenge der Analysis. Nur den Elementen des Ereignissystems kann eine Wahrscheinlichkeit zugeordnet werden.

Ein Tripel aus Ergebnismenge  \Omega , Ereignissystem  \Sigma und Wahrscheinlichkeitsmaß  P wird auch ein Wahrscheinlichkeitsraum genannt und bildet die Grundlage für weitere Untersuchungen.

Ergebnisse und Ereignisse[Bearbeiten]

Ergebnisse und Ereignisse sind leicht zu verwechseln.

  • Ergebnisse sind Elemente einer Menge, sie können keine Wahrscheinlichkeit erhalten. Zum Beispiel ist die  6 beim Würfeln ein Ergebnis.
  • Ereignisse sind Teilmengen der Ergebnismenge. Sie enthalten demnach Ergebnisse als Elemente. So ist beim Würfeln  \{6 \} ein Ereignis, aber kein Ergebnis. Ist umgekehrt  \omega ein Ergebnis, so muss  \{\omega\} nicht notwendigerweise ein Ereignis sein. Ereignisse können beliebig viele Elemente enthalten, wie zum Beispiel  \{1,2 \} .

Elementarereignisse[Bearbeiten]

Der Begriff des Elementarereignisses wird in der Literatur nicht eindeutig verwendet. Er bezeichnet teils ein Ergebnis  \omega , dann ist der Name „Ereignis“ irreführend, da Ergebnisse und Ereignisse unterschiedlich sind. Teils bezeichnet er auch bei diskreter Ergebnismenge ein Ereignis mit einem Element, also von der Form  \{ \omega \} .

Begriff[Bearbeiten]

Die Bezeichnung „Elementarereignis“ für die Elemente des Wahrscheinlichkeitsraumes geht auf Kolmogorow zurück; dieser unterschied zwar auch zwischen den Elementen der Ergebnismenge und ihren einelementigen Teilmengen, führte für Letztere aber keine eigene Bezeichnung ein. Neuere Literatur verwendet im Unterschied dazu eher die Bezeichnungen „Ergebnis“ oder „Ausgang“. „Ereignis“ wird anschaulich aufgefasst als Menge, die aus Ergebnissen besteht.

Literatur[Bearbeiten]

  •  Ulrich Krengel: Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Für Studium, Berufspraxis und Lehramt. 8. Auflage. Vieweg, Wiesbaden 2005, ISBN 3-8348-0063-5.
  •  Hans-Otto Georgii: Stochastik. Einführung in die Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. 4. Auflage. Walter de Gruyter, Berlin 2009, ISBN 978-3-11-021526-7.
  •  Christian Hesse: Angewandte Wahrscheinlichkeitstheorie. 1. Auflage. Vieweg, Wiesbaden 2003, ISBN 3-528-03183-2.

Weblinks[Bearbeiten]