Rätsel zur Wahrscheinlichkeitsberechnung



  • gähn.

    Bye, TGGC



  • TGGC schrieb:

    gähn.

    Dachte ich mir.
    Bye.



  • TGGC schrieb:

    gähn.

    Bye, TGGC

    Schade. Ich hatte zumindest gehofft, dass du die mathematische Notation deiner Ergebnismenge noch nachlieferst; sollte doch eigentlich kein Problem sein, oder?

    Ausserdem hätte ich auch noch gern nochmal über diese Aussage diskutiert:

    TGGC schrieb:

    Ausserdem gings in letzter Zeit nur noch darum, das man nicht einfach mit dem Schluss weiterrechnen kann, sondern Äquivalenz nötig ist.

    Bye, TGGC

    Siehe hier: http://mo.mathematik.uni-stuttgart.de/kurse/kurs7/seite5.html



  • Kapierts doch einfach. Ihr liegt falsch. Nur Weil A => B gilt lang nicht P(A) == P(B).

    Bye, TGGC



  • Kann es sein, dass du nur auf Fragen antwortest, die dir in den Kram passen? Insbesondere sind noch eine Reihe Fragen zu deiner Lösung offen, aber trotzdem klammerst du dich einzig an die Möglichkeit unsere Lösung als inkorrekt zu überführen. Selbst wenn dir das gelingen sollte, folgt daraus nicht automatisch, dass deine Lösung korrekt ist. 😉
    Insofern wäre es schon nett, wenn du die eine oder andere Frage noch beantworten könntest.

    Zu deinem letzten Beitrag:

    TGGC schrieb:

    Kapierts doch einfach. Ihr liegt falsch. Nur Weil A => B gilt lang nicht P(A) == P(B).
    Bye, TGGC

    Mmhh, mal schauen ob ich's verstanden habe. Wenn ich also aus
    den 3 Aussagen:

    (1) "Wenn ein Kind am Fenster steht, so ist sein Geschlecht mit einer Chance von 50% männlich"
    (2) "am Fenster stehen und das Geschlecht unabhängig sind "
    und
    (3) "wir eine Geschlechterverteilung von 1:1 annehmen"

    schließen würde:
    (4) "Daher gilt P( B )= 0.5.",

    dürfte ich diesen Schluss nicht benutzen, weil zwar (1)(2)(3)(4)(1) \wedge (2) \wedge (3) \Rightarrow (4) gilt aber nicht (4)(1)(2)(3)(4) \Rightarrow (1) \wedge (2) \wedge (3) , weil ich aus der Tatsache, dass "P( B )= 0.5" ist wohl kaum auf die zuvor genannten Eigenschaften zurückschließen könnte. Eine Lösung die diesen Schluss benutzt, wäre also falsch, weil keine Äquvalenz gilt? 😕

    (Darüber hinaus ist dieser von dir benutzte Schluss möglicherweise falsch, doch dazu später.)

    Um sicher zu gehen, noch ein zweites Beispiel. Stellen wir uns vor, ich schließe aus
    (1) "Die Wahrscheinlichkeit, das als erstes Kind ein Junge geboren wird, ist 0.5. Für das zweite Kind ebenso."
    und
    (2) "Da die Geburten unabhängig voneinander sind,"

    dass gilt (3) "ergibt sich die Wahrscheinlichkeit, das beides eintritt, durch Multiplikation. Also P( A geschnitten 😎 = 0.5 * 0.5 = 0.25" .

    Obwohl gilt (1)(2)(3)(1) \wedge (2) \Rightarrow (3) darf ich diesen Schluss nicht benutzen, weil nicht gilt (3)(1)(2)(3) \Rightarrow (1) \wedge (2) , denn für (3) kennst du ja P(AB)P(A \cap 😎 nicht, wenn du diesen Schluss nicht benutzt hast. (Du durftest P(AB)P(A \cap 😎 nur per Multiplikation berechnen, weil du o.g. Schluss benutzt hast. Ohne ihn kennst du P(AB)P(A \cap 😎 nicht. Aber davon abgesehen, selbst wenn du P(AB)P(A \cap 😎 kennen würdest, dürftest du daraus nicht auf die Gleichwahrscheinlichkeit des Geschlechts und die Unabhängigkeit zwischen den Geburten schließen.)
    Deiner Meinung nach wäre also jede Lösung die diesen Schluss benutzt falsch, weil keine Äquivalenz gilt? 😕

    Bist du da wirklich sicher? Denn andererseits ist es mir schon recht häufig begegnet, dass aus Eigenschaften, die für eine Menge A gelten, geschlossen wurde, dass diese auch für alle Mengen BAB \subseteq A gelten, obwohl es sich hier nicht um einen Äquvalenzrelation handelt. Insbesondere wird dabei nicht gefordert, dass P(A) = P(B).

    Aber vielleicht kannst du mir ja nochmal erklären, wozu es Implikationen gibt, wenn ich sie nirgends verwenden darf.

    Nun noch einige Fragen zu deiner Lösung.

    TGGC schrieb:

    Zunächst zu P(B):
    Wenn ein Kind am Fenster steht, so ist sein Geschlecht mit einer Chance von 50% männlich, da am Fenster stehen und das Geschlecht unabhängig sind und wir eine Geschlechterverteilung von 1:1 annehmen. Daher gilt P( B )= 0.5.

    Zunächst hast du immer noch nicht erklärt, woher du weisst, dass "am Fenster stehen und das Geschlecht unabhängig sind". Das steht nicht in der Aufgabe und ist insbesondere auch nicht aus der Alltagserfahrung abzuleiten (vielmehr spricht letztere dafür, dass Geschlecht und "am Fenster stehen" nicht unabhängig sind).

    Aber nehmen wir doch mal an, dass diese Annahme tatsächlich stimmt. Du berechnest hier die Wahrscheinlichkeit:
    B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge". Ich folge dir in den Annahmen, dass die Variable Geschlecht die Ausprägungen {M, J} hat und P(M) = P(J) = 0.5 ist. Nun erwähnst du zwar die Variable "am Fenster stehen", nennst aber weder die möglichen Ausprägungen, noch deren Wahrscheinlichkeit. Nun, eine Möglichkeit wäre: entweder man steht am Fenster ("F"), oder man steht nicht am Fenster ("¬\neg F") = {F, ¬\neg F}. Ohne die Wahrscheinlichkeiten P(F) und P(¬\negF) zu kennen, können wir davon ausgehen, dass P(F) + P(¬\negF)=1, weil es sich um komplementäre Ereignisse handelt. (Im Gegensatz zu deiner Mengendarstellung, in der du "Kind 1 am Fenster" und "Kind 2 am Fenster" als Komplementärereignisse verkaufst, obwohl davon nichts in der Aufgabe steht.)

    Du suchst die Wahrscheinlichkeit, dass ein Junge am Fenster steht, musst also das Kreuzprodukt

    {M,J}×{F,¬F}={{M,F},{M,¬F},{J,F},{J,¬F}}\{M, J\} \times \{F, \neg F\} = \{\{M, F\}, \{M, \neg F\}, \{J, F\}, \{J, \neg F\}\}

    bilden. (die Ereignisse in Alltagssprache: {"Kind ist ein Mädchen und steht am Fenster", "Kind ist ein Mädchen und steht nicht am Fenster", "Kind ist ein Junge und steht am Fenster", "Kind ist ein Junge und steht nicht am Fenster"}). Insbesondere dürfte gelten:

    P({M,F})+P({M,¬F})+P({J,F})+P({J,¬F})=1P(\{M, F\}) + P(\{M, \neg F\}) + P(\{J, F\}) + P(\{J, \neg F\}) = 1

    Nun hast du berechnet, dass P(B) = P("Junge am Fenster") = P({J,F}\{J, F\}) = 0.5.

    Kannst du kurz erklären, warum P({J,F})=P({M,F})+P({M,¬F})+P({J,¬F}=0.5P(\{J, F\}) = P(\{M, F\}) + P(\{M, \neg F\}) + P(\{J, \neg F\} = 0.5? Wegen der Annahme von Unabhängigkeit zwischen Geschlecht und "am Fenster stehen" dürfte aus diesem Ergebnis folgen

    P(P({J,F})=P(J)P(F)0.5=0.5P(F)P(F)=1P(¬F)=0P(\{J, F\}) = P(J) * P(F) \Leftrightarrow 0.5 = 0.5 * P(F) \Leftrightarrow P(F) = 1 \Leftrightarrow P(\neg F) = 0

    was dazu führt, dass

    P({M,F})=P(M)P(F)=0.51=0.5P(\{M, F\}) = P(M) * P(F) = 0.5 * 1 = 0.5 und P({M,¬F})=P({J,¬F}=0P(\{M, \neg F\}) = P(\{J, \neg F\} = 0

    In Alltagssprache heisst dass, dass Jungen als auch Mädchen nur am Fenster stehen - den ganzen Tag und die ganze Nacht! 😮 😉

    Davon abgesehen ist der Raum
    {M,J}×{F,¬F}={{M,F},{M,¬F},{J,F},{J,¬F}}\{M, J\} \times \{F, \neg F\} = \{\{M, F\}, \{M, \neg F\}, \{J, F\}, \{J, \neg F\}\} dann auch kein Laplace-Raum und damit dürfte die Ergebnismenge für deine Lösung auch keiner sein. Denn von hieraus ist deine Ergebnismenge recht einfach zu konstruieren: die Familie hat 2 Kinder, die beide am Fenster stehen können oder auch nicht, also die Menge:

    ({M,J}×{F,¬F})×({M,J}×{F,¬F})\left(\{M, J\} \times \{F, \neg F\}\right) \times ( \{M, J\} \times \{F, \neg F\}).

    Diese Menge besteht aus 16 4-Tupeln und dürfte wegen der oben errechneten Wahrscheinlichkeit P(F) = 1 nicht Laplace sein; man kann also die Aufgabe nicht mehr durch Auszählen lösen.

    Übrigens halte ich es für absolut realistisch, dass P(F)p(¬F)P(F) \neq p(\neg F), nur dürften die Wahrscheinlichkeiten eher genau andersrum als von TGGC "hergeleitet", denn P(F) dürfte im Vergleich zu P(¬\neg F) sehr (!) klein sein - wie oft am Tag steht man schon am Fenster. Hinzu kommen mehrere Stunden Schlaf, an denen wir auch nicht am Fenster stehen (hoffe ich mal :D). Insofern ist die Annahme einer Gleichverteilung von "am Fenster stehen" und "nicht am Fenster stehen" eher unrealistisch und wäre wohl auch nicht durch die "Regel vom unzureichenden Grund" zu rechtfertigen. Aber ohne diese Gleichverteilung ist der Lösungsweg von TGGC weder durch Auszählen bestimmbar, noch berechenbar.

    edit
    Typos.
    ~edit 2~
    More typos.



  • Na TGGC, was ist? Argumente nicht neu genug oder aufgegeben?



  • dooya schrieb:

    B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge". Ich folge dir in den Annahmen, dass die Variable Geschlecht die Ausprägungen {M, J} hat und P(M) = P(J) = 0.5 ist. Nun erwähnst du zwar die Variable "am Fenster stehen", nennst aber weder die möglichen Ausprägungen, noch deren Wahrscheinlichkeit.

    wenn du mal einen moment deinen mathematischen irrwald beseite ließest, fiele dir auf, daß TGGC genau wie ich die annahme macht, daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen. jetzt brauchst du nur noch alle möglichen geschwisterkombinationen durchzugehen, es kommt 1/2 raus. ich kanns dir auch gerne nochmal vorführen:

    JM: 1/2 junge, 1/2 mädchen
    MJ: 1/2 junge, 1/2 mädchen
    JJ: 1 junge

    macht zusammen 1 mädchen und zwei jungen, die durchschnittlich am fenster stehen.
    jetzt siehst du: am fenster steht ein junge.
    also sehen wir uns die zwei jungen an und merken: aha, 1 junge entfällt auf die kombination JJ, der andere auf ide kombinationen JM und MJ.



  • scrub schrieb:

    dooya schrieb:

    B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge". Ich folge dir in den Annahmen, dass die Variable Geschlecht die Ausprägungen {M, J} hat und P(M) = P(J) = 0.5 ist. Nun erwähnst du zwar die Variable "am Fenster stehen", nennst aber weder die möglichen Ausprägungen, noch deren Wahrscheinlichkeit.

    wenn du mal einen moment deinen mathematischen irrwald beseite ließest, fiele dir auf, daß TGGC genau wie ich die annahme macht, daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen. [...]

    Habe ich das irgendwo beweifelt? Natürlich macht TGGC diese Annahme und in meinem letzten Beitrag habe ich u.a. versucht zu erläutern, warum ich der Meinung bin dass diese Annahme (1) unzulässig hergeleitet und (2) unplausibel ist. Aber selbst wenn man in diesem Punkt nicht so konservativ wäre und diese Annahme gelten liesse -und auch das habe ich schon in meinem letzten Beitrag versucht zu demonstieren- gibt es noch wesentliche Punkte in TGGCs Lösung die unplausibel oder inkorrekt erscheinen.

    Aber wo du gerade dabei bist, erkläre doch mal kurz, woraus du ableiten kannst, dass:

    daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen.

    Steht das irgendwo in der Aufgabe?

    scrub schrieb:

    dooya schrieb:

    B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge". Ich folge dir in den Annahmen, dass die Variable Geschlecht die Ausprägungen {M, J} hat und P(M) = P(J) = 0.5 ist. Nun erwähnst du zwar die Variable "am Fenster stehen", nennst aber weder die möglichen Ausprägungen, noch deren Wahrscheinlichkeit.

    wenn du mal einen moment deinen mathematischen irrwald beseite ließest, fiele dir auf, daß TGGC genau wie ich die annahme macht, daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen. jetzt brauchst du nur noch alle möglichen geschwisterkombinationen durchzugehen, es kommt 1/2 raus. ich kanns dir auch gerne nochmal vorführen:

    JM: 1/2 junge, 1/2 mädchen
    MJ: 1/2 junge, 1/2 mädchen
    JJ: 1 junge

    macht zusammen 1 mädchen und zwei jungen, die durchschnittlich am fenster stehen.
    jetzt siehst du: am fenster steht ein junge.
    also sehen wir uns die zwei jungen an und merken: aha, 1 junge entfällt auf die kombination JJ, der andere auf ide kombinationen JM und MJ.

    Ach so, jetzt versteh ich das: Wenn eine Familie 2 Kinder hat, sehe ich sofort: das

    macht zusammen 1 mädchen und zwei jungen, die durchschnittlich am fenster stehen.

    Du hast Recht, das kann ja nichts werden mit meinem mathematischen Irrwald. Nie wäre ich damit darauf gekommen, dass wenn ich sehe:

    am fenster steht ein junge

    mir nur sagen müsste

    sehen wir uns die zwei jungen an

    und dann sofort auf die Lösung käme.

    Werd's mir merken und in Zukunft auf den mathematischen Irrwald verzichten, insbesondere wenn es um mathematische Rätsel in einem Forum mit dem Namen "Mathematik" geht. 😉

    (Diese ironische Betrachtungsweise ist nicht als persönlicher Angriff intendiert; sie soll nur aufzeigen, welchen "Irrwald" man auch in deinem Beitrag finden kann, wenn man den möchte. Solltest du Fehler in meinen mathematischen Ausführungen gefunden haben, würde ich mich über einen entsprechenden Hinweis freuen - sie aber pauschal als "mathematischen Irrwald" abzutun empfinde ich als wenig konstruktiv und unangemessen.)

    Nein, mal im Ernst, es ist mir schon klar, dass du für deine Lösung eine Mengendarstellung herleiten kannst. TGGC hat dies jedoch in der Textversion seiner Lösung versäumt und dadurch gelingen ihm einige "Rechnereien" die nicht zwingend richtig sind. Die Mengendarstellung die TGGC angeboten hat stimmt jedoch mit der Textversion seiner Lösung nicht überein, ist also zum besseren Verständnis der Textversion nicht zu gebrauchen. Übrigens stimmt TGGCs Mengendarstellung -abgesehen von den letztlich resultierenden Wahrscheinlichkeiten- nicht mit deiner überein.



  • dooya schrieb:

    Denn andererseits ist es mir schon recht häufig begegnet, dass aus Eigenschaften, die für eine Menge A gelten, geschlossen wurde, dass diese auch für alle Mengen BAB \subseteq A gelten, obwohl es sich hier nicht um einen Äquvalenzrelation handelt.

    Es ist doch aber wohl einfach einzusehen, das dies gerade für die Wahrscheinlichkeiten nicht gilt. Wenn B weniger Elemente als A hat, so ist sie einfach unwahrscheinlicher.

    Und du solltest mal nicht über die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kind am Fenster erscheint grübeln, sondern das ein Junge erscheint unter der Voraussetzung das ein Kind am Fenster ist. Die Fälle ohne Kind am Fenster sind ohnehin uninteressant.

    Bye, TGGC



  • TGGC|_work schrieb:

    dooya schrieb:

    Denn andererseits ist es mir schon recht häufig begegnet, dass aus Eigenschaften, die für eine Menge A gelten, geschlossen wurde, dass diese auch für alle Mengen BAB \subseteq A gelten, obwohl es sich hier nicht um einen Äquvalenzrelation handelt.

    Es ist doch aber wohl einfach einzusehen, das dies gerade für die Wahrscheinlichkeiten nicht gilt. Wenn B weniger Elemente als A hat, so ist sie einfach unwahrscheinlicher.

    Das hatten wir hier schon mal im Thread, damals habe ich behauptet, dass ein und die selbe Menge immer die gleiche Wahrscheinlichkeit haben muss und du konntest mir zeigen, dass dies nicht zutrifft. Ich habe meine Fehleinschätzung damals eingestanden.

    Die Anzahl der Elemente in einer Menge dürfte nur dann in direkter Beziehung zur Wahrscheinlichkeit stehen, wenn beide sich auf die gleiche Grundgesammtheit beziehen, d.h. sie keine bedingten Wahrscheinlichkeiten sind (Ausnahme: sie sind auf das gleiche Ereignis bedingt).

    Aber in meinem Beitrag habe ich dir 2 Stellen gezeigt, wo auch du Schlüsse verwendest aber auch keine Äquivalenz voraussetzen kannst. Warum darfst du das dort jeweils? (Es handelt sich übrigens in beiden Fällen um Wahrscheinlichkeiten.)

    TGGC|_work schrieb:

    Und du solltest mal nicht über die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kind am Fenster erscheint grübeln, sondern das ein Junge erscheint unter der Voraussetzung das ein Kind am Fenster ist. Die Fälle ohne Kind am Fenster sind ohnehin uninteressant.

    Bye, TGGC

    Aus der von mir vorgeschlagenen Lösung für die Aufgabe geht ja deutlich hervor, dass ich das Fenster als überhaupt nicht relevant erachte, sondern nur die Information "Es gibt einen Jungen" verwende. Die Fenster wurden von dir ins Spiel gebracht und mir ist halt aufgefallen, dass du in deinem Lösungsweg (Textversion), als auch in der Mengendarstellung die Ausprägungen der Variable "am Fenster stehen" in meinen Augen gar nicht oder nicht korrekt definierst. In der Textversion kommst du auf P(Junge am Fenster) = P(Mädchen am Fenster) = 0.5, die Variable "am Fenster stehen" ist also de facto zur Konstanten degradiert worden. Wenn es aber für "am Fenster stehen" nur eine Ausprägung gibt, brauchst du sie in der Lösung nicht zu berücksichtigen, weil sie keinen Einfluß auf die Wahrscheinlichkeit anderer Ereignisse haben kann, wenn sie sich nie ändert (genau dies habe ich in meiner Lösung getan).

    In deiner Mengendarstellung hat "am Fenster stehen" nun auf einmal 2 Ausprägungen: "Kind 1 am Fenster" und "Kind 2 am Fenster" und diese werden von dir behandelt, als wären (1) es komplementäre Ereignisse und insbesondere (2) gleichwahrscheinlich. Beides trifft in meinen Augen nicht zu. Zu (1) habe ich argumentiert, dass nur die Ereignisse "Kind 1 am Fenster" und "Kind 1 nicht am Fenster" komplementär sind, ebenso gleichlautende Ereignisse für das zweite Kind und somit eine korrekte Lösungsmenge die Ereignisse "beide Kinder am Fenster" und "kein Kind am Fenster" berücksichtigen muss (Kreuzmenge aus {"Kind 1 am Fenster", "Kind 1 nicht am Fenster"} ×\times {"Kind 2 am Fenster", "Kind 2 nicht am Fenster"}. Aus (2) folgt dann in meinen Augen lediglich, dass die so konstruierte Ergebnismenge kein Laplace-Raum sein kann.

    Ausserdem hast du (trotz mehrfacher Nachfrage) immer noch nicht begründet, warum Geschlecht und "am Fenster stehen" unabhängig sind.

    Zusammenfassend, ich habe das Fenster nicht in den den Lösungsweg eingebracht, das warst du und in meinen Augen bist du dabei nicht korrekt vorgegangen. Daher habe ich dich schon mehrfach gebeten, zum einen deine Mengendarstellung und deinen Lösungsweg (Textversion) aufeinander abzustimmen und zum anderen eine mathematische Notation für die Mengendarstellung anzugeben. Anhand einer solchen wären meine Fragen viel leichter zu beantworten.

    Noch was anderes:

    TGGC|_work schrieb:

    Und du solltest mal nicht über die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kind am Fenster erscheint grübeln, sondern das ein Junge erscheint unter der Voraussetzung das ein Kind am Fenster ist. Die Fälle ohne Kind am Fenster sind ohnehin uninteressant.[...]

    In der Aufgabenstellung wird nicht von der Wahrscheinlichkeit, dass "ein Junge erscheint unter der Voraussetzung das ein Kind am Fenster ist" gesprochen, sondern die dort eingeführte Voraussetzung ist, dass man "einen Jungen am Fenster stehen" sah. Warum betrachtest du also in deiner Lösung die Wahrscheinlichkeit, dass ein Mädchen am Fenster erschienen sein könnte - nach deiner Argumentation hier sind diese Fälle uninteressant. (Diese Einschätzung liegt übrigens meiner Aufgabenlösung zugrunde.)



  • dooya schrieb:

    scrub schrieb:

    dooya schrieb:

    B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge". Ich folge dir in den Annahmen, dass die Variable Geschlecht die Ausprägungen {M, J} hat und P(M) = P(J) = 0.5 ist. Nun erwähnst du zwar die Variable "am Fenster stehen", nennst aber weder die möglichen Ausprägungen, noch deren Wahrscheinlichkeit.

    wenn du mal einen moment deinen mathematischen irrwald beseite ließest, fiele dir auf, daß TGGC genau wie ich die annahme macht, daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen. [...]

    Habe ich das irgendwo beweifelt? Natürlich macht TGGC diese Annahme und in meinem letzten Beitrag habe ich u.a. versucht zu erläutern, warum ich der Meinung bin dass diese Annahme (1) unzulässig hergeleitet und (2) unplausibel ist.

    sie ist nicht "unzulässig hergeleitet", sie wird einfach getroffen, während sie von anderen ainfach nicht gemacht wird, weil "der junge ja sxhon am fenster steht und man sich deswegen nicht überlegen muß, wie er dahingekommen ist". und wenn wir schon bei der geburtenwahrscheinlichkeit von gleichverteilung ausgehen, sollten wir es natürlich hier auch tun.
    wir können auch annehmen, daß mädchen mit wahrscheinlichkeit x am fenster stehen, dann kommt halt ein anderes ergebnis raus- das ändert aber an der grundsätzlich anderen herangehensweise nix.

    dooya schrieb:

    Aber wo du gerade dabei bist, erkläre doch mal kurz, woraus du ableiten kannst, dass:

    daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen.

    Steht das irgendwo in der Aufgabe?

    nein, es steht da nur, daß eines der kinder am fenster steht und junge ist. also mache ich eine annahme, mit welcher wahrscheinlichkeit ein junge am fenster steht (die müßte ich nicht machen, wenns in der aufgabe stünde).

    dooya schrieb:

    Werd's mir merken und in Zukunft auf den mathematischen Irrwald verzichten, insbesondere wenn es um mathematische Rätsel in einem Forum mit dem Namen "Mathematik" geht. 😉

    ne, du solltest es dir nur dann sparen, wenn es überflüssig ist- und das ist es hier.

    dooya schrieb:

    (Diese ironische Betrachtungsweise ist nicht als persönlicher Angriff intendiert; sie soll nur aufzeigen, welchen "Irrwald" man auch in deinem Beitrag finden kann, wenn man den möchte. Solltest du Fehler in meinen mathematischen Ausführungen gefunden haben, würde ich mich über einen entsprechenden Hinweis freuen - sie aber pauschal als "mathematischen Irrwald" abzutun empfinde ich als wenig konstruktiv und unangemessen.)

    ich finde einen fehler, und der ist das ergebnis. den begriff "irrwald" habe ich verwendet, weil mir deine auführungen unnötig kompliziert erscheinen. ich wollte damit nicht sagen, daß ich mir total sicher bin, daß ein fehler enthalten ist, weil ich diesen erkannt hätte- es muß aber einer vorhanden sein, denn das ergebnis deiner ausführungen ist falsch.

    was ich gemacht habe und von dir ins lächerliche gezogen wurde, ist die elementarste, ursprünglichste, grundschülerischste, simpelste art und weise, an ein solches problem ranzugehen: man spielt einfach alle fälle einmal durch, zählt am ende zusammen und hat das richtige ergebnis.

    Nein, mal im Ernst, es ist mir schon klar, dass du für deine Lösung eine Mengendarstellung herleiten kannst. TGGC hat dies jedoch in der Textversion seiner Lösung versäumt und dadurch gelingen ihm einige "Rechnereien" die nicht zwingend richtig sind. Die Mengendarstellung die TGGC angeboten hat stimmt jedoch mit der Textversion seiner Lösung nicht überein, ist also zum besseren Verständnis der Textversion nicht zu gebrauchen. Übrigens stimmt TGGCs Mengendarstellung -abgesehen von den letztlich resultierenden Wahrscheinlichkeiten- nicht mit deiner überein.[/quote]



  • scrub schrieb:

    dooya schrieb:

    scrub schrieb:

    dooya schrieb:

    B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge". Ich folge dir in den Annahmen, dass die Variable Geschlecht die Ausprägungen {M, J} hat und P(M) = P(J) = 0.5 ist. Nun erwähnst du zwar die Variable "am Fenster stehen", nennst aber weder die möglichen Ausprägungen, noch deren Wahrscheinlichkeit.

    wenn du mal einen moment deinen mathematischen irrwald beseite ließest, fiele dir auf, daß TGGC genau wie ich die annahme macht, daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen. [...]

    Habe ich das irgendwo beweifelt? Natürlich macht TGGC diese Annahme und in meinem letzten Beitrag habe ich u.a. versucht zu erläutern, warum ich der Meinung bin dass diese Annahme (1) unzulässig hergeleitet und (2) unplausibel ist.

    sie ist nicht "unzulässig hergeleitet", sie wird einfach getroffen, während sie von anderen ainfach nicht gemacht wird, weil "der junge ja sxhon am fenster steht und man sich deswegen nicht überlegen muß, wie er dahingekommen ist". [...]

    Genau das nimmt TGGC nicht an, sonst würde er nicht über die Geschlechterverteilung am Fenster spekulieren müssen. Wenn du tatsächlich annimmst, dass der Junge schon am Fenster steht, brauchst du nicht darüber nachdenken, wie wahrscheinlich dies ist (kein " es hätte ja auch ein Mädchen am Fenster stehen können"), sondern nur die Ereignisse zählen, bei denen es prinzipiell möglich war, also {M, J}, {J, M}, und {J, J}. (Genau dies habe ich in meiner Lösung getan.) Hierbei darf man allerdings nicht eben mal ein Ereignis doppelt zählen (siehe auch Ende dieses Beitrages).

    Im Übrigen verwundert mich, mit welcher Berechtigung man Annahmen "einfach treffen kann". Eine gewisse Plausibilität sollte man durch entsprechende Herleitungen oder Begründungen doch schon demonstrieren, oder?

    scrub schrieb:

    [...]
    und wenn wir schon bei der geburtenwahrscheinlichkeit von gleichverteilung ausgehen, sollten wir es natürlich hier auch tun.[...]

    Für diese Annahme spricht in meinen Augen recht wenig, weil die Gleichverteilung der Geburten von Jungen und Mädchen in keiner Weise vergleichbar ist, mit der Wahrscheinlichkeit am Fenster zu stehen. Die Tatsache, dass Jungen und Mädchen mit annähernd gleicher Wahrscheinlichkeit geboren werden ist kein Zufall, sondern auf unseren Fortpflanzungsmechanismus zurückzuführen. Dieser hat jedoch keinen mir bekannten Einfluss auf die Häufigkeit, mit der Menschen am Fenster stehen. Die Tätigkeit " am Fenster stehen" wird jedoch von vielen anderen Verhaltensweisen und Gewohnheiten beeinflußt, z.B. wieviel Zeit verbringe ich in der Schule, wie verbringe ich meine Freizeit, bin ich oft zu Hause oder eher wenig, gehe ich einer geregelten Arbeit nach oder nicht usw. In allen diesen Verhaltensweisen sind signifikante Geschlechterunterschiede zu vermuten und es ist anzunehmen, dass diese sich auch auf die Häufigkeit mit der man am Fenster steht auswirkt. (Bspw. ist jemand der viel Zeit im Freien verbringt tendenziell seltener am Fenster zu sehen, als jemand der nie das Haus verlässt.

    Ich sehe also keinerlei Anlass hier von einer Gleichverteilung auszugehen.

    Wie auch immer, es ist hier müssig über die genaue Wahrscheinlichkeitsverteilung nicht spekulieren, denn für die Aufgabenlösung braucht es schlicht nicht.

    scrub schrieb:

    [...]
    wir können auch annehmen, daß mädchen mit wahrscheinlichkeit x am fenster stehen, dann kommt halt ein anderes ergebnis raus- das ändert aber an der grundsätzlich anderen herangehensweise nix.[...]

    Aber genau ist doch das Problem: wenn man eine andere Wahrscheinlichkeit einsetzt, dürfte TGGC auf eine andere Lösung kommen. Da bislang keine überzeugenden Gründe für die Annahme einer Gleichverteilung vorgebracht wurden, spricht dies nicht für den Lösungsweg von TGGC.

    scrub schrieb:

    [...]

    dooya schrieb:

    Aber wo du gerade dabei bist, erkläre doch mal kurz, woraus du ableiten kannst, dass:

    daß beide geschlechter gleichwahrscheinlich am fenster stehen.

    Steht das irgendwo in der Aufgabe?

    nein, es steht da nur, daß eines der kinder am fenster steht und junge ist. also mache ich eine annahme, mit welcher wahrscheinlichkeit ein junge am fenster steht (die müßte ich nicht machen, wenns in der aufgabe stünde).[...]

    Wenn diese Verteilung nicht als allgemein bekannt und durch empirische Forschung bestätigt vorausgesetzt werden kann (wie z.B. die gleiche Häufigkeit von Jungen und Mädchen), nicht in der Aufgabenstellung steht und auch nicht auf anderen Wegen hergeleitet oder begründet werden kann, sollte man wohl eher auf sie verzichten. Sie einfach "anzunehmen" ist in meinen Augen keine sonderlich gute Evidenz für die Korrektheit eines Lösungsweges.

    Aber wie schon gesagt, selbst wenn man die Annahme der Gleichverteilung von am Fenster stehenden Jungen und Mädchen zulassen würde, finden sich andere schwerwiegende Unklarheiten in TGGCs Lösung (siehe meine vorherigen Beiträge).

    scrub schrieb:

    [...]

    dooya schrieb:

    Werd's mir merken und in Zukunft auf den mathematischen Irrwald verzichten, insbesondere wenn es um mathematische Rätsel in einem Forum mit dem Namen "Mathematik" geht. 😉

    ne, du solltest es dir nur dann sparen, wenn es überflüssig ist- und das ist es hier.

    Ich bin dieser Meinung nicht, denn wo bietet sich eine mathematische Notation eher an, als für mathematische Aufgaben? Diese Notation ist wesentlich eindeutiger zu lesen als unsere Alltagssprache und folglich würde es wesentlich weniger Missverständnisse geben. Das Gros dieser Diskussion dreht sich um sprachliche Ungenauigkeiten und verschiedene Interpretation der Aufgabenstellung. Eben diese lassen sich durch eine eindeutige Notation -und eine solche ist die mathematische- vermeiden.

    scrub schrieb:

    [...]

    dooya schrieb:

    (Diese ironische Betrachtungsweise ist nicht als persönlicher Angriff intendiert; sie soll nur aufzeigen, welchen "Irrwald" man auch in deinem Beitrag finden kann, wenn man den möchte. Solltest du Fehler in meinen mathematischen Ausführungen gefunden haben, würde ich mich über einen entsprechenden Hinweis freuen - sie aber pauschal als "mathematischen Irrwald" abzutun empfinde ich als wenig konstruktiv und unangemessen.)

    ich finde einen fehler, und der ist das ergebnis. den begriff "irrwald" habe ich verwendet, weil mir deine auführungen unnötig kompliziert erscheinen. ich wollte damit nicht sagen, daß ich mir total sicher bin, daß ein fehler enthalten ist, weil ich diesen erkannt hätte- es muß aber einer vorhanden sein, denn das ergebnis deiner ausführungen ist falsch.[...]

    Auch wenn du dir sehr sicher bist, dass ein Fehler in meiner Lösung steckt, kannst du sie nicht falsifizieren, solange du ihn nicht nachweisen kannst. Nur weil du ein anderes Ergebnis errechnest, schränkt dies nicht die Plausibilität meiner Lösung ein. Aber mit genau diesem Problem haben beide Seiten zu kämpfen. Nur wenn du einen Fehler findest und überzeugend darlegen kannst, warum es sich um eine Inkorrektheit handelt, kannst du den jeweils anderen Lösungsweg als falsch überführen.

    scrub schrieb:

    [...]
    was ich gemacht habe und von dir ins lächerliche gezogen wurde, ist die elementarste, ursprünglichste, grundschülerischste, simpelste art und weise, an ein solches problem ranzugehen: man spielt einfach alle fälle einmal durch, zählt am ende zusammen und hat das richtige ergebnis.
    [...]

    Ich habe nicht deinen Lösungsweg ins Lächerliche ziehen wollen, sondern nur versucht zu zeigen, dass es leicht ist, die Ausführungen eines anderen als "Irrwald" zu bezeichnen. Natürlich ist es korrekt, wenn du versuchst die Wahrscheinlichkeiten durch auszählen zu bestimmen (habe ich in meiner Lösung auch getan). Sobald du allerdings willkürlich die Wahrscheinlichkeiten der Einzelereignisse veränderst (z.B. {J, J} doppelt zählst) veränderst du die Eigenschaften der betrachteten Mengen. Sobald du annimmst, dass die Ereignisse {M, J}, {J, M} und {J, J} nicht die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, handelt es sich nicht mehr um einen Laplace-Raum und du darfst die Wahrscheinlichkeiten nicht mehr durch auszählen bestimmen, denn das ist nur in Laplace-Räumen gestattet.



  • dooya schrieb:

    Natürlich ist es korrekt, wenn du versuchst die Wahrscheinlichkeiten durch auszählen zu bestimmen (habe ich in meiner Lösung auch getan). Sobald du allerdings willkürlich die Wahrscheinlichkeiten der Einzelereignisse veränderst (z.B. {J, J} doppelt zählst) veränderst du die Eigenschaften der betrachteten Mengen. Sobald du annimmst, dass die Ereignisse {M, J}, {J, M} und {J, J} nicht die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, handelt es sich nicht mehr um einen Laplace-Raum und du darfst die Wahrscheinlichkeiten nicht mehr durch auszählen bestimmen, denn das ist nur in Laplace-Räumen gestattet.

    es gibt zu dem "doppelt zählen" zwei arten, das zu sehen.

    1. man zählt nicht doppelt- dann gibt es gleichwahrscheinlich JM, MJ und JJ. jetzt lassen wir jeden dieser fälle mit 1/3 eintreten.

    dann zählen wir die durchschnittlichen kinder, die am fenster stehen. dazu müssen wir eine annahme machen; ich und TGGC haben naheliegenderweise 1/2 gewählt. wir können auch 5/6 wählen oder 13/662, die sichtweise ist dieselbe.

    jetzt zählen wir bei MJ einen halben jungen, ein halbes mädchen. mal 1/3 macht jeweils 1/6.
    selbiges ergibt sich bei JM.
    für JJ ergibt sich 1/3, weil auf jeden fall ein junge am fenster steht.

    ich habe JJ jetzt nicht doppelt gezählt, sondern einfach die tatsache, daß es bei JJ doppelt so wahrscheinlich ist, daß das andere kind eine junge ist, wenn das am fenster auch eins ist.

    also ergeben sich im ergebnis (gleiche wahrscheinlichkeit für MJ, JM und JJ, also treten beim durchzählen alle gleich oft auf, also hier einmal): 2/3 jungen und 1/3 mädchen.

    jetzt sehen wir: aha, ein junge steht am fenster. also sehen wir uns mal die 2/3 aller fälle an, in denen ein jugne am fenster steht.

    davon entfällt 1/3 junge (also die hälfte aller jungen) auf die kombination JJ, die anderen 1/3 jungen (also die andere hälfte) auf MJ und JM.

    also ist in der hälfte aller fälle, in denen ein junge am fenster steht, das andere kind ein mädchen; in der anderen hälfte aller fälle ist es auch ein junge.

    selbstverständlich erhält man andere ergebnisse, wenn man eine andere wahrscheinlichkeit fürs "am-fenster-stehen" wählt. aber die herangehensweise ist dieselbe.

    1. man zählt wirklich doppelt. mit welcher begründung? ganz einfach: da die aufgabenstellung von einem jungen redet, der am fenster steht, steht das andere kind nicht am fenster (sonst wäre die aufgabe trivial mit der antwort: "scheiß auf die wahrscheinlichkeit, ich seh ja, was das andere kind ist!").
      mit anderen worten: wir unterscheiden einfach zwischen beiden kindern. das führt uns bei generell zwei kindern zu den möglichen paaren MM, MM, MJ, JM, JJ, JJ. jetzt haben wir als information "eins der kinder ist ein junge". von den kombinationen mit einem jungen hat die hälfte einen zweiten jungen, die andere hälfte ein mädchen. ergebnis 1/2.

    an dieser stelle will ich noch mal klarstellen, wo meiner meinung nach dein fehler liegt: du schmeißt einen teil der information einfach weg. die aussagen sind eben nicht äquivalent, also auch nicht austauschbar, und du tauschst sei einfach aus.

    wir können auch noch eine dritte variante ins spiel bringen:

    wir übersetzen die aufgabenstellung in folgendes szenario: kind steht am fenster -> kind wurde gerade geboren, anderes kind -> wird gleich geboren.
    jetzt sag ich dir, das schon geborene kind ist ein junge. mit welcher wahrscheinlichkeit ist das andere ein mädchen?
    ist deine antwort hier 2/3?



  • scrub schrieb:

    wir unterscheiden einfach zwischen beiden kindern. das führt uns bei generell zwei kindern zu den möglichen paaren MM, MM, MJ, JM, JJ, JJ

    Nein. Es gibt nur vier Fälle!



  • scrub schrieb:

    dooya schrieb:

    Natürlich ist es korrekt, wenn du versuchst die Wahrscheinlichkeiten durch auszählen zu bestimmen (habe ich in meiner Lösung auch getan). Sobald du allerdings willkürlich die Wahrscheinlichkeiten der Einzelereignisse veränderst (z.B. {J, J} doppelt zählst) veränderst du die Eigenschaften der betrachteten Mengen. Sobald du annimmst, dass die Ereignisse {M, J}, {J, M} und {J, J} nicht die gleiche Wahrscheinlichkeit haben, handelt es sich nicht mehr um einen Laplace-Raum und du darfst die Wahrscheinlichkeiten nicht mehr durch auszählen bestimmen, denn das ist nur in Laplace-Räumen gestattet.

    es gibt zu dem "doppelt zählen" zwei arten, das zu sehen.

    1. man zählt nicht doppelt- dann gibt es gleichwahrscheinlich JM, MJ und JJ. jetzt lassen wir jeden dieser fälle mit 1/3 eintreten.

    dann zählen wir die durchschnittlichen kinder, die am fenster stehen. dazu müssen wir eine annahme machen; ich und TGGC haben naheliegenderweise 1/2 gewählt. wir können auch 5/6 wählen oder 13/662, die sichtweise ist dieselbe.

    jetzt zählen wir bei MJ einen halben jungen, ein halbes mädchen. mal 1/3 macht jeweils 1/6.
    selbiges ergibt sich bei JM.
    für JJ ergibt sich 1/3, weil auf jeden fall ein junge am fenster steht.

    ich habe JJ jetzt nicht doppelt gezählt, sondern einfach die tatsache, daß es bei JJ doppelt so wahrscheinlich ist, daß das andere kind eine junge ist, wenn das am fenster auch eins ist.

    also ergeben sich im ergebnis (gleiche wahrscheinlichkeit für MJ, JM und JJ, also treten beim durchzählen alle gleich oft auf, also hier einmal): 2/3 jungen und 1/3 mädchen.

    jetzt sehen wir: aha, ein junge steht am fenster. also sehen wir uns mal die 2/3 aller fälle an, in denen ein jugne am fenster steht.

    davon entfällt 1/3 junge (also die hälfte aller jungen) auf die kombination JJ, die anderen 1/3 jungen (also die andere hälfte) auf MJ und JM.

    also ist in der hälfte aller fälle, in denen ein junge am fenster steht, das andere kind ein mädchen; in der anderen hälfte aller fälle ist es auch ein junge.

    selbstverständlich erhält man andere ergebnisse, wenn man eine andere wahrscheinlichkeit fürs "am-fenster-stehen" wählt. aber die herangehensweise ist dieselbe.

    Meines Wissens kannst du weder in der Mengenlehre, noch in der Wahrscheinlichkeitsrechnung die Menge bzw. das Ereignis {M, J} in 16\frac{1}{6} "J" und 16\frac{1}{6} "M" zerlegen. Ich kann mir vorstellen, dass du das gerne möchtest, aber m.W. darfst du es nicht. Sollte ich hier falsch liegen, würde ich mich über einen entsprechenden Hinweis nebst Quelle (!) freuen.

    scrub schrieb:

    [...]
    2) man zählt wirklich doppelt. mit welcher begründung? ganz einfach: da die aufgabenstellung von einem jungen redet, der am fenster steht, steht das andere kind nicht am fenster (sonst wäre die aufgabe trivial mit der antwort: "scheiß auf die wahrscheinlichkeit, ich seh ja, was das andere kind ist!").
    mit anderen worten: wir unterscheiden einfach zwischen beiden kindern. das führt uns bei generell zwei kindern zu den möglichen paaren MM, MM, MJ, JM, JJ, JJ. jetzt haben wir als information "eins der kinder ist ein junge". von den kombinationen mit einem jungen hat die hälfte einen zweiten jungen, die andere hälfte ein mädchen. ergebnis 1/2.

    Meines Wissens lassen sich laut der Mengenlehre die Elemente {M, M}´und {M, M} nicht unterscheiden und werden als ein einziges Element behandelt (gleiches gilt für {J, J} und {J, J}). Ich kann mir auch hier vorstellen, dass du gerne so rechnen möchtest, wie du es demonstriert hast, aber dies ist m.W. nicht erlaubt. Und auch hier würde ich mich über einen Hinweis nebst Quelle freuen, wenn ich mich irren sollte.

    scrub schrieb:

    [...]
    an dieser stelle will ich noch mal klarstellen, wo meiner meinung nach dein fehler liegt: du schmeißt einen teil der information einfach weg. die aussagen sind eben nicht äquivalent, also auch nicht austauschbar, und du tauschst sei einfach aus.

    Ich vernachlässige lediglich die Information, dass es ein Fenster gibt, da sie in meinen Augen nicht relevant für die Lösung ist. Es steht dir natürlich frei, diese Einschätzung nicht zu teilen.

    scrub schrieb:

    [...]
    wir können auch noch eine dritte variante ins spiel bringen:

    wir übersetzen die aufgabenstellung in folgendes szenario: kind steht am fenster -> kind wurde gerade geboren, anderes kind -> wird gleich geboren.
    jetzt sag ich dir, das schon geborene kind ist ein junge. mit welcher wahrscheinlichkeit ist das andere ein mädchen?
    ist deine antwort hier 2/3?

    Da das Kind noch nicht geboren ist, ist die Wahrscheinlichkeit natürlich 0.5. In der Aufgabe wird im Unterschied zu deinem Beispiel davon ausgegangen, dass die beiden Kinder bereits geboren sind, die Konstellation der Kinder also dem Laplace-Raum {{J, J}, {M, J}, {J, M}, {M, M}} enstammt. Wenn du nun einen Jungen siehst (am Fenster, auf der Strasse oder wo auch immer), weisst du, dass die Kinder der Familie keinesfalls durch das Ereignis {M, M} beschrieben werden können. Das ist die ganze Information, die in der Aufgaben steckt, nicht mehr und nicht weniger. Der Rest ist Zählen und Kopfrechnen. Du brauchst also weder Fenster, noch irgendwelche Unabhängigkeiten zwischen Fenstern und Geschlechtern oder andere Annahmen.

    So, ich muss jetzt ins Bett. *shy* 😃

    Bis morgen. 🙂



  • dooya schrieb:

    In der Aufgabe wird im Unterschied zu deinem Beispiel davon ausgegangen, dass die beiden Kinder bereits geboren sind, die Konstellation der Kinder also dem Laplace-Raum {{J, J}, {M, J}, {J, M}, {M, M}} enstammt.

    Das ist überhaupt kein Unterschied, das sind _immer_ alle Möglichkeiten für zwei Kinder, egal ob schon geboren oder nicht.

    dooya schrieb:

    Wenn du nun einen Jungen siehst (am Fenster, auf der Strasse oder wo auch immer), weisst du, dass die Kinder der Familie keinesfalls durch das Ereignis {M, M} beschrieben werden können. Das ist die ganze Information, die in der Aufgaben steckt, nicht mehr und nicht weniger.

    Unsinn! Da steckt noch viel mehr Information drin, die deine beschränkte Denkweise aber nicht erkennen kann.

    Bye, TGGC



  • dooya schrieb:

    e]Das hatten wir hier schon mal im Thread, damals habe ich behauptet, dass ein und die selbe Menge immer die gleiche Wahrscheinlichkeit haben muss und du konntest mir zeigen, dass dies nicht zutrifft. Ich habe meine Fehleinschätzung damals eingestanden.

    Die Anzahl der Elemente in einer Menge dürfte nur dann in direkter Beziehung zur Wahrscheinlichkeit stehen, wenn beide sich auf die gleiche Grundgesammtheit beziehen, d.h. sie keine bedingten Wahrscheinlichkeiten sind (Ausnahme: sie sind auf das gleiche Ereignis bedingt).

    Genau hierum ging es ja. P(A) und P(B).

    Bye, TGGC



  • dooya schrieb:

    Schade. Ich hatte zumindest gehofft, dass du die mathematische Notation deiner Ergebnismenge noch nachlieferst; sollte doch eigentlich kein Problem sein, oder?

    P(A|B)= 0.5

    folgt aus

    Aufgabe: Eine Familie hat zwei Kinder. Eines der Kinder steht am Fenster. Dieses Kind ist ein Junge. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass das andere Kind ein Mädchen ist?

    Wir wollen den beobachteten Zustand "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge" B nennen. Alle unsere Betrachtungen müssen also unter der Voraussetzung das B eintritt, gemacht werden, kurz "wenn B". Wir wollen das Kind, welches nicht am Fenster steht "anderes Kind" nennen.

    Wir stellen fest:
    P( "anderes Kind ist ein Mädchen" wenn B ) + P( "anderes Kind ist ein Junge" wenn B ) = 1
    P( "anderes Kind ist ein Mädchen" wenn B ) = 1 - P( "anderes Kind ist ein Junge" wenn B )

    Die gilt, weil sich die Junge/Mädchen ausschliest, aber auch keine dritte Möglichkeit existiert. Daher muss die Summe 1 beider Wahrscheinlichkeiten sein.

    Wie gross ist nun die Wahrscheinlichkeit für "anderes Kind ist ein Junge" unter der Bedingung "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge"? Also A= "anderes Kind ist ein Junge" und B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge", kurz geschrieben: gesucht wird P(A|B).

    P( "anderes Kind ist ein Junge" wenn B )= P(A|B)= P( A geschnitten B ) / P( B )

    Zunächst zu P(B):
    Wenn ein Kind am Fenster steht, so ist sein Geschlecht mit einer Chance von 50% männlich, da am Fenster stehen und das Geschlecht unabhängig sind und wir eine Geschlechterverteilung von 1:1 annehmen. Daher gilt P( B )= 0.5.

    Kommen wir zu P( A geschnitten B ):
    Die Wahrscheinlichkeit das "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge" und "anderes Kind ist ein Junge" ist auch recht einfach zu erkennen! Dies kann nur gelten wenn die Familie zwei Jungen hat. Die Wahrscheinlichkeit, das als erstes Kind ein Junge geboren wird, ist 0.5. Für das zweite Kind ebenso. Da die Geburten unabhängig voneinander sind, ergibt sich die Wahrscheinlichkeit, das beides eintritt, durch Multiplikation. Also P( A geschnitten 😎 = 0.5 * 0.5 = 0.25

    Damit ergibt sich:

    P( anderes Kind ist ein Junge wenn B )= P(A|B) = 0.25 / 0.5
    P( anderes Kind ist ein Junge wenn B )= P(A|B) = 0.5

    und

    P( anderes Kind ist ein Mädchen wenn B ) = 1 - 0.5
    P( anderes Kind ist ein Mädchen wenn B ) = 0.5

    [rev. 5]

    Damit wäre ja alles klar.

    Bye, TGGC



  • TGGC schrieb:

    dooya schrieb:

    In der Aufgabe wird im Unterschied zu deinem Beispiel davon ausgegangen, dass die beiden Kinder bereits geboren sind, die Konstellation der Kinder also dem Laplace-Raum {{J, J}, {M, J}, {J, M}, {M, M}} enstammt.

    Das ist überhaupt kein Unterschied, das sind _immer_ alle Möglichkeiten für zwei Kinder, egal ob schon geboren oder nicht.

    Wenn eine Familie ein Kind hat, "entstammt" des Geschlecht des selbigen aus der Menge {J, M}, das Geschlecht des zweiten Kindes welches kurz vor der Geburt ist, wird auch aus der Menge {J, M} gezogen werden. Betrachtest du jedoch eine Familie in denen beide Kinder bereits geboren sind, wird die Gechlechterkombination aus der Menge

    {J, M} ×\times {J, M} = {{J, J}, {J, M}, {M, J}, {M, M}}

    gezogen, denn es handelt sich um ein geordnetes Paar im Sinne der Mengenlehre. Wenn du die Menge der Kinder die eine Familie haben könnte betrachtest gilt natürlich das gleiche, insofern handelt es sich die Möglichkeiten die immer vorhanden sind. Das ändert aber nichts an der Tatsache, das das erste und zweite Kind jeweils aus {J, M} gezogen werden.

    Der Unterschied zwischen dem Beispiel von scrub und unserer Aufgabenstellung hier im Thread ist folgender:

    scrub fragt, fragt nach der Wahrscheinlichkeit des Geschlechtes des zweiten Kindes, unter der Voraussetzung, dass das erste ein Junge ist, wobei "erste" und "zweiten" im Sinne der Geburtsreihenfolge zu sehen ist.

    Die Aufgabenstellung fragt jedoch nach dem Geschlecht des anderen Kindes, unter der Vorraussetzung, dass eines der beiden Kinder ein Junge ist. (Siehe auch: http://de.wikipedia.org/wiki/Bedingte_Wahrscheinlichkeit#Beispiele)

    TGGC schrieb:

    dooya schrieb:

    Wenn du nun einen Jungen siehst (am Fenster, auf der Strasse oder wo auch immer), weisst du, dass die Kinder der Familie keinesfalls durch das Ereignis {M, M} beschrieben werden können. Das ist die ganze Information, die in der Aufgaben steckt, nicht mehr und nicht weniger.

    Unsinn! Da steckt noch viel mehr Information drin, die deine beschränkte Denkweise aber nicht erkennen kann. Bye, TGGC

    Dies ist meine persönliche Sichtweise, es steht dir frei eine andere Meinung zu diesem Thema zu haben und durch einen entsprechenden Lösungweg zu demonstrieren.

    TGGC schrieb:

    dooya schrieb:

    e]Das hatten wir hier schon mal im Thread, damals habe ich behauptet, dass ein und die selbe Menge immer die gleiche Wahrscheinlichkeit haben muss und du konntest mir zeigen, dass dies nicht zutrifft. Ich habe meine Fehleinschätzung damals eingestanden.

    Die Anzahl der Elemente in einer Menge dürfte nur dann in direkter Beziehung zur Wahrscheinlichkeit stehen, wenn beide sich auf die gleiche Grundgesammtheit beziehen, d.h. sie keine bedingten Wahrscheinlichkeiten sind (Ausnahme: sie sind auf das gleiche Ereignis bedingt).

    Genau hierum ging es ja. P(A) und P(B). Bye, TGGC

    Um bei deiner Notation zu bleiben (d.h., in meiner Lösung bezeichnen A und B nicht zwingend die gleichen Ereignisse), es handelte sich bei Aussage A um {\exists "Junge" \wedge \exists \lq\lq Fenster"}. Ich bin in meiner Lösung davon ausgegangen, dass die Aussage {\exists \lq\lq Fenster"} ihren Wahrheitswert nicht ändert (ist immer wahr, denn warum sollte das Fenster auch verschwinden) und ich habe gefolgert B = "Junge"{\exists "Junge"}

    Also

    \{\exists "Junge" \wedge \exists \lq\lq Fenster"\} \Rightarrow \{\exists "Junge"\}

    Nun kannst man sich anschauen welche Ereignisse aus der Grundmenge {{J, J}, {M, J}, {J, M}, {M, M}} jeweils günstig für das Eintreten des entsprechenden Ereignisses waren:

    \{\exists "Junge" \wedge \exists \lq\lq Fenster"\} : {{J, J}, {M, J}, {J, M}}

    {"Junge"}\{\exists "Junge"\} : {{J, J}, {M, J}, {J, M}}

    Sieht für mich so aus, als würde es sich um die gleichen Mengen handeln, die sogar beide auf die Grundmenge {{J, J}, {M, J}, {J, M}, {M, M}} bedingt sind.

    Es fehlt übrigens immer noch die Erklärung, warum du Implikationen in deiner Lösung verwenden durftest.

    TGGC schrieb:

    dooya schrieb:

    Schade. Ich hatte zumindest gehofft, dass du die mathematische Notation deiner Ergebnismenge noch nachlieferst; sollte doch eigentlich kein Problem sein, oder?

    P(A|B)= 0.5

    folgt aus

    Aufgabe: Eine Familie hat zwei Kinder. Eines der Kinder steht am Fenster. Dieses Kind ist ein Junge. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass das andere Kind ein Mädchen ist?

    Wir wollen den beobachteten Zustand "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge" B nennen. Alle unsere Betrachtungen müssen also unter der Voraussetzung das B eintritt, gemacht werden, kurz "wenn B". Wir wollen das Kind, welches nicht am Fenster steht "anderes Kind" nennen.

    Wir stellen fest:
    P( "anderes Kind ist ein Mädchen" wenn B ) + P( "anderes Kind ist ein Junge" wenn B ) = 1
    P( "anderes Kind ist ein Mädchen" wenn B ) = 1 - P( "anderes Kind ist ein Junge" wenn B )

    Die gilt, weil sich die Junge/Mädchen ausschliest, aber auch keine dritte Möglichkeit existiert. Daher muss die Summe 1 beider Wahrscheinlichkeiten sein.

    Wie gross ist nun die Wahrscheinlichkeit für "anderes Kind ist ein Junge" unter der Bedingung "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge"? Also A= "anderes Kind ist ein Junge" und B= "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge", kurz geschrieben: gesucht wird P(A|B).

    P( "anderes Kind ist ein Junge" wenn B )= P(A|B)= P( A geschnitten B ) / P( B )

    Zunächst zu P(B):
    Wenn ein Kind am Fenster steht, so ist sein Geschlecht mit einer Chance von 50% männlich, da am Fenster stehen und das Geschlecht unabhängig sind und wir eine Geschlechterverteilung von 1:1 annehmen. Daher gilt P( B )= 0.5.

    Kommen wir zu P( A geschnitten B ):
    Die Wahrscheinlichkeit das "Kind, welches am Fenster steht, ist ein Junge" und "anderes Kind ist ein Junge" ist auch recht einfach zu erkennen! Dies kann nur gelten wenn die Familie zwei Jungen hat. Die Wahrscheinlichkeit, das als erstes Kind ein Junge geboren wird, ist 0.5. Für das zweite Kind ebenso. Da die Geburten unabhängig voneinander sind, ergibt sich die Wahrscheinlichkeit, das beides eintritt, durch Multiplikation. Also P( A geschnitten 😎 = 0.5 * 0.5 = 0.25

    Damit ergibt sich:

    P( anderes Kind ist ein Junge wenn B )= P(A|B) = 0.25 / 0.5
    P( anderes Kind ist ein Junge wenn B )= P(A|B) = 0.5

    und

    P( anderes Kind ist ein Mädchen wenn B ) = 1 - 0.5
    P( anderes Kind ist ein Mädchen wenn B ) = 0.5

    [rev. 5]

    Damit wäre ja alles klar.

    Bye, TGGC

    Das ist keine mathematische Notation sondern Alltagssprache. Darüber hinaus ist hiermit nicht "alles klar", denn ich habe in meinen letzten Beiträgen eine ganze Reihe von Fragen zu genau dieser Version deiner Lösung aufgeworfen, die du schlicht nicht beantwortest hast. Dadurch das du sie nicht beantwortest, lösen sie sich nicht einfach in Luft auf, oder?

    Was willst du also mit dem erneuten Posten deiner (unveränderten) Lösung erreichen?

    edit
    Typos und LaTeX fixes



  • dooya schrieb:

    TGGC schrieb:

    dooya schrieb:

    In der Aufgabe wird im Unterschied zu deinem Beispiel davon ausgegangen, dass die beiden Kinder bereits geboren sind, die Konstellation der Kinder also dem Laplace-Raum {{J, J}, {M, J}, {J, M}, {M, M}} enstammt.

    Das ist überhaupt kein Unterschied, das sind _immer_ alle Möglichkeiten für zwei Kinder, egal ob schon geboren oder nicht.

    Wenn eine Familie ein Kind hat, "entstammt" des Geschlecht des selbigen aus der Menge {J, M}, das Geschlecht des zweiten Kindes welches kurz vor der Geburt ist, wird auch aus der Menge {J, M} gezogen werden. Betrachtest du jedoch eine Familie in denen beide Kinder bereits geboren sind, wird die Gechlechterkombination aus der Menge

    {J, M} ×\times {J, M} = {{J, J}, {J, M}, {M, J}, {M, M}}

    gezogen, denn es handelt sich um ein geordnetes Paar im Sinne der Mengenlehre. Wenn du die Menge der Kinder die eine Familie haben könnte betrachtest gilt natürlich das gleiche, insofern handelt es sich die Möglichkeiten die immer vorhanden sind. Das ändert aber nichts an der Tatsache, das das erste und zweite Kind jeweils aus {J, M} gezogen werden.

    Der Unterschied zwischen dem Beispiel von scrub und unserer Aufgabenstellung hier im Thread ist folgender:

    scrub fragt, fragt nach der Wahrscheinlichkeit des Geschlechtes des zweiten Kindes, unter der Voraussetzung, dass das erste ein Junge ist, wobei "erste" und "zweiten" im Sinne der Geburtsreihenfolge zu sehen ist.

    Die Aufgabenstellung fragt jedoch nach dem Geschlecht des anderen Kindes, unter der Vorraussetzung, dass eines der beiden Kinder ein Junge ist. (Siehe auch: http://de.wikipedia.org/wiki/Bedingte_Wahrscheinlichkeit#Beispiele)

    Ok, dann ist Eure Rechnung auf jeden Fall falsch, denn ihr geht immer davon aus, das es die 4 Möglichkeiten gibt, und eine davon wegfällt. Wie ich aber gerade höre kann man bei dieser Aufgabenstellung nicht von diesen 4 Möglichkeiten ausgehen.

    Bye, TGGC


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