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Dr. Walter Fußeder

Seit 13 Nov. 2017 aktiv auf JBerries und verfasste bis jetzt 180 Artikel

Die gegenseitige Information

Überträgt man den Begriff der Entropie einer Zufallsvariable auf die Wahrscheinlichkeitsverteilungen von zwei Zufallsvariablen, so ist es naheliegend die gemeinsame Entropie und die bedingte Entropie einzuführen, die über die Kettenregel miteinander verknüpft sind. Diese wiederum motiviert die Einführung einer neuen Größe, der gegenseitigen Information zweier Zufallsvariablen. Sie ist symmetrisch in den beiden Zufallsvariablen und beschreibt die Information, die in einer Zufallsvariable über die andere Zufallsvariable enthalten ist. An einfachen Beispielen wird die Definition der gegenseitigen Information motiviert und veranschaulicht.

Die bedingte Entropie einer diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilung: Definition und einfache Beispiele

Die Entropie wurde eingeführt als ein Maß für die Ungewissheit über den Ausgang eines Zufallsexperimentes. Entsprechend kann man eine bedingte Entropie definieren, wenn man die bedingten Wahrscheinlichkeiten verwendet, wobei man als Bedingung entweder ein Ereignis oder eine Zufallsvariable zulässt. Die Definition der bedingten Entropie und ihr Zusammenhang mit der gemeinsamen Entropie zweier Zufallsvariablen (Kettenregel) wird an einfachen Beispielen erläutert.

Die Additivität der Entropie bei unabhängigen Zufallsvariablen

Akzeptiert man die Entropie als eine Kenngröße einer Wahrscheinlichkeitsverteilung, die die Ungewissheit über den Ausgang eines Zufallsexperimentes beschreibt, so wird man fordern, dass sich bei unabhängigen Zufallsexperimenten die Entropien addieren. Um diese Aussage schärfer formulieren zu können, wird die gemeinsame Entropie H(X, Y) von zwei Zufallsvariablen eingeführt. Es wird gezeigt, dass die übliche Definition der Entropie die Additivitätseigenschaft bei unabhängigen Zufallsvariablen X und Y besitzt.

Textverarbeitung mit R: Die Funktionen substr() und substring() zum Extrahieren von Substrings

Die Funktionen substr() und substring() werden eingesetzt, um aus einem String einen Substring zu extrahieren. Dazu müssen die Indizes angegeben werden, wo sich der Substring befindet. In der replacement-Version kann der Substring verändert werden, der Rest des Strings bleibt unverändert. Da die Funktionen vektorisiert sind, kann anstelle einer einzigen Zeichenkette auch ein Vektor von Zeichenketten verarbeitet werden.

Textverarbeitung mit R: Die Funktion paste() zum Zusammenfügen von Vektoren als Erweiterung von paste0()

Die Funktion paste() dient ähnlich wie die Funktion paste0() dazu, mehrere Vektoren in Zeichenketten zu verwandeln, die entsprechenden Komponenten zusammenzufügen (1.Schritt) und diese zu einer einzigen Zeichenkette zusammenzusetzen (2. Schritt). In beiden Schritten kann eine Zeichenkette als Trennungszeichen eingefügt werden (die Argumente sep beziehungsweise collapse). Die Funktion paste0() besitzt kein Argument sep; für Aufgaben, die sich auch mit paste0() erledigen lassen, können dadurch mit paste() einfachere Quelltexte geschrieben werden. Beispiele und Spezialfälle werden erläutert.

Textverarbeitung mit R: Die Funktion paste0() zum Zusammenfügen von Vektoren

Die Funktion paste0() verknüpft entsprechende Komponenten von mehreren Vektoren; die Komponenten werden dazu in Zeichenketten verwandelt. Wird das Argument collapse nicht gesetzt, wird dieser Vektor von Zeichenketten zurückgegeben. Wird das Argument collapse gesetzt (es muss eine Zeichenkette sein), werden die Komponenten zu einer einzigen Zeichenkette zusammengefügt, wobei das Argument collapse als Trennungszeichen eingefügt wird. Typische Anwendungen und Spezialfälle werden erläutert.

Textverarbeitung mit R: Mit format() verwandte Funktionen

Die Funktion format.info() liefert Informationen über den Rückgabewert von format(). Die Funktion formatC() bildet eine Alternative zu format() und mit ihr werden Formatierungsanweisungen ähnlich wie in der Programmiersprache C formuliert. Die Funktion prettyNum() wird von formatC() intern genutzt, um Zahlen zu formatieren.

Interpretation der Zufallsexperimente Ziehen mit Zurücklegen und Ziehen ohne Zurücklegen durch Pfade auf einem Gitter

Die Zufallsexperimente Ziehen mit Zurücklegen beziehungsweise Ziehen ohne Zurücklegen werden umformuliert in eine Zufallsbewegung auf einem Gitter. Dadurch lassen sich viele Herleitungen besser veranschaulichen. Gezeigt wird dies hier für die Verteilungen der Zufallsvariablen, die die Anzahl der Treffer oder die Wartezeit bis zu einem bestimmten Treffer beschreiben.

Approximation von Funktionen durch Taylor-Polynome: die Integraldarstellung des Restgliedes

Um zu quantifizieren, wie gut ein Taylor-Polynom eine gegebene Funktion f(x) approximiert, wird das Restglied in Integraldarstellung hergeleitet. Ist f(x) genügend oft stetig differenzierbar, wird es sukzessive durch partielle Integration berechnet.

Approximation von Funktionen durch Taylor-Polynome mit beliebigem Entwicklungspunkt

An zwei einfachen Beispielen (Logarithmusfunktion und Wurzelfunktion) wird demonstriert, wie man zu einer gegeben Funktion f(x) das Taylor-Polynom berechnet: Dazu wird der Ansatz verallgemeinert, wie zum Entwicklungspunkt 0 aus den Ableitungen von f(x) die Koeffizienten des Taylor-Polynoms berechnet werden.

Approximation von Funktionen durch Taylor-Polynome: Motivation und einfache Beispiele

An zwei einfachen Beispielen (Exponentialfunktion und Kosinusfunktion) wird die Vorgehensweise demonstriert, wie man zu einer gegeben Funktion das Taylor-Polynom berechnet: Am Entwicklungspunkt wird der Funktionswert und der Wert der Ableitungen (bis zum Grad n) berechnet. Das Taylor-Polynom ist das Polynom n-ten Grades, das genau diese Funktions- und Ableitungswerte im Entwicklungspunkt besitzt. Weitere Eigenschaften der Taylor-Entwicklung werden nur angedeutet, aber hier nicht diskutiert.

Textverarbeitung mit R: Die Funktion format() zum Formatieren von Objekten für Ausgaben

Die Funktion format() dient dazu Ausgaben zu formatieren. Meist wird sie verwendet, um Gleitkommazahlen mit einer geeigneten Anzahl von gültigen Stellen darzustellen. Diese und weitere Einsatzmöglichkeiten (wissenschaftliche Darstellung von Zahlen) sowie Eigenschaften der Implementierung von format() (wie etwa weitere Eingabewerte, der Rückgabewert von format()) werden an zahlreichen Beispielen erläutert.

Textverarbeitung mit R: Die Funktion cat() zum Erzeugen von Ausgaben

Die Funktion cat() bietet die einfachste Möglichkeit, Informationen über ein Objekt oder mehrere Objekte auf der Konsole auszugeben. Die Besonderheiten der Funktion werden vorgestellt, wie etwa spezielle Formatierungsanweisungen oder die Möglichkeit die Ausgabe in eine Datei umzuleiten.

Wartezeitprobleme beim Ziehen mit Zurücklegen und Ziehen ohne Zurücklegen

Es werden die Wartezeitprobleme bei den beiden Zufallsexperimenten Ziehen mit Zurücklegen beziehungsweise Ziehen ohne Zurücklegen untersucht. Bei diesen Zufallsexperimenten befinden sich in einer Urne Treffer und Nieten. Mit Wartezeitproblem ist gemeint, dass man eine Zufallsvariable definiert, die angibt nach wie vielen Zügen der r-te Treffer aus der Urne entnommen wird. Zur Vorbereitung werden die Zusammenhänge zwischen Binomialverteilung, geometrischer Verteilung und hyper-geometrischer Verteilung gezeigt.