Diskussion:Inversionsmethode

Bin soweit fertig. Der Abschnitt mit dem Simulationslemma gefällt mir aber gar nicht. Vielleicht könnte man das doch etwas einfacher formulieren, vor allem bei der oberen Formel muss man schon arg studieren, um sie zu entwirren. Was ist hier eigentlich ein Pseudoinverse (Kenne ich nur aus der linearen Algebra)? Bezieht sich das auf die Tatsache, dass man es auch mit diskreten Zufallsvariablen zu tun hat, so dass die Verteilungsfunktion nicht bijektiv ist? Den Beweis muss ich mal in Ruhe studieren. Irgenwie habe ich das Gefühl, dass da was nicht zusammenpasst.

Das allgemeine Blahblah habe ich wieder nach oben gebracht, damit die Oma nicht gleich in Omacht ;) fällt. Das mit der Normalverteilung kann man wohl lassen ,die ist wichtig und darf auch mal kurz angerissen werden, wenn sie eigentlich betriebsfremd ist. Muss jetzt leider den Film über den Golfstrom anschaun. Viele Grüße --Philipendula 20:19, 2. Mär 2005 (CET)

Finde Deine Verschiebungen sehr gut. Mit Pseudoinverse meine ich $F^{-1}$. Hoffe der Beweis stimmt. Habe das alles aus dem Kopf getippt. Da verrutscht schonmal die Realität :-) Stern !? 23:39, 2. Mär 2005 (CET)

Habe im Simulationslemma t in p umbenannt, weil t eher eine Zeitgröße suggeriert und p an eine Wahrscheinlichkeit erinnert. --Philipendula 00:23, 9. Mär 2005 (CET)

Der Abschnitt Intention ist lesbarer geworden, insb. der zweite Teil. Der Satz in der Einleitung Die Erzeugung dieser Zufallzahlen wird durch künstlich herbeigeführte Realisationen einer statistischen Zufallsvariablen nachgestellt. mag zwar richtig sein, hilft aber nur, wenn man bereits weiß, worum es geht. Er ist falsch, sollte er den Unterschied zwischen Zufallszahlen und Pseudozufallszahlen erklären wollen. Ansonsten nochmals vielen Dank für die schönen Beispiele, die zum Ausprobieren und Ergänzen einluden. Anton 21:49, 9. Mär 2005 (CET)

Schlampigkeit im Beweis des Simulationslemmas

Und zwar wird hier salopp $F(F^{-1}(U))=U$ gefolgert, wenn ich das richtig verstehe. Das erschließt sich mir aus der allgemeinen Definition über das Quantil und das Infimum nicht. Kann nicht auch etwas herauskommen, das kleiner als U ist? Gruß, --Prometeus 21:41, 22. Mär. 2007 (CET)

Schlampigkeit bei der Idee des Simulationslemmas

Das Infimum kann auch für p=0 nicht definiert sein!

Ich denke auch, dass Menge für p=0 leer ist, nicht für p=1, oder? (nicht signierter Beitrag von 78.50.81.34 (Diskussion | Beiträge) 14:20, 15. Mär. 2010 (CET))

Ist es nicht besser, von der Gleichverteilung auf (0,1) auszugehen, ansonsten ist auf X jedenfalls nicht notwendigerweise $\mathbb {R}$-wertig, sondern ${\overline {\mathbb {R} }}$-wertig, d.h. kann auch unendlich oder minus unendlich sein. --79.193.77.127 21:59, 12. Okt. 2012 (CEST)

Bemerkung zur Quantilfunktion

Muss die Quantilfunktion nicht auch verwendet werden, wenn die Verteilungsfunktion nicht surjektiv ist (aber z.B. streng monoton steigend) oder was ist in diesem Fall die gewöhnliche Umkehrfunktion? Beispiel $F(x)=\Phi (x-1)$ für x<0 und $F(x)=\Phi (x+1)$ für $x\geq 0$, wobei Phi die Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung ist.--79.193.77.127 21:33, 12. Okt. 2012 (CEST)

Länglich ausgearbeitete Zahlenbeispiele passen nicht in den Artikel

Die Ausgearbeiteten Zahlenbeispiele unter "Anwendung bei diskreter Verteilung" und "Beispiel für Exponentialverteilung" passen nicht in den Artikel, sind für den Leser nicht zielführend und viel zu lang und unübersichtlich. Sie sollten daher am besten aus dem Artikel entfernt werden oder zumindest komplett überarbeitet und gekürzt werden. Insbesondere die langen Tabellen mit Zufallszahlen sind unangebracht und haben keinen erstichtlichen Nutzen für den Leser. Der Nutzen ausgearbeiteter Beispiele besteht nur dann, wenn diese Übersichtlich und verständlich gehalten werden. --Geek1337 (Diskussion) 18:13, 3. Nov. 2012 (CET)