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Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 26 und p = 0.8
Bestimme den Erwartungswert μ und die Standardabweichung σ von X .

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Für Erwartungswert und Standardabweichung bei der Binomialverteilung gibt es ja einfache Formeln, in die man einfach n = 26 und p = 0.8 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 26 ⋅ 0.8 = 20.8

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 26 ⋅ 0.8 ⋅ 0.2 = 4.16 2.04

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=50%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er bei 40 Versuchen nicht mehr als 15% von seinem Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=40⋅0.5 = 20

Die 15% Abweichung wären dann zwischen 85% von 20, also 0.85⋅ 20 = 17 und 115% von 20, also 1.15⋅ 20 = 23

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 20 entfernt sein darf als 17 bzw. 23, muss sie also zwischen 17 und 23 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=40 und p=0.5.

P0.540 (17X23) =

...
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
...

P0.540 (X23) - P0.540 (X16) ≈ 0.8659 - 0.1341 ≈ 0.7318
(TI-Befehl: binomcdf(40,0.5,23) - binomcdf(40,0.5,16))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,6. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 93 Versuchen, dass die Anzahl der Treffer im grünen Bereich nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 93⋅0.6 ≈ 55.8,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 93 0.6 0.4 ≈ 4.72

60.52 (55.8 + 4.72) und 51.08 (55.8 - 4.72) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 55.8 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 52 und 60 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 52 und 60 liegt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=93 und p=0.6.

P0.693 (52X60) =

...
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
...

P0.693 (X60) - P0.693 (X51) ≈ 0.8401 - 0.1811 ≈ 0.659
(TI-Befehl: binomcdf(93,0.6,60) - binomcdf(93,0.6,51))

Parameter aus Erwartungswert berechnen

Beispiel:

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Das Histogramm gehört zu einer binomialverteilten Zufallsgröße X mit ganzzahligem Erwartungswert. Bekannt ist die Stichprobengröße von X: n = 18.

Bestimme die Einzelwahrscheinlichkeit p.

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Für den Erwartungswert μ und gilt die Formel: μ = n ⋅ p

Da der Erwartungswert ganzzahlig ist, muss er auch die höchste Wahrscheinlichkeit besitzen, also die höchste Säule im Histogramm haben. Diese ist bei 4. Somit gilt:

4 = 18 ⋅ p |:18

p = 4 18 = 2 9

Histogramm untersuchen

Beispiel:

Eine Zufallsgröße X ist binomialverteilt mit den Parametern n = 20 und p = 0.85.
Eines der 4 abgebildeten Histogramme bildet die Wahrscheinlichkeitsverteilung von X ab.
Finde bei den drei anderen den Grund, warum sie nicht das zugehörige Histogramm sein können und entscheide Dich dann für das richtige.

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Histogramm B

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Histogramm A

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Histogramm D

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Histogramm C

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Histogramm B kann nicht das richtige sein, weil dort an der Stelle k = 21 eine Säule mit einer Wahrscheinlichkeit > 0 zu erkennen ist. Die Wahrscheinlichkeit für 21 Treffer bei 20 Zufallsversuchen muss aber null sein.

Histogramm C kann nicht das richtige sein, weil dort die Gesamtwahrscheinlichkeit viel zu niedrig ist. Selbst wenn alle 8 sichtbare Säulen so groß wie die größte mit 0.1 wären, wäre die Summe (also die Gesamtwahrscheinlichkeit) nur ca. 8 ⋅ 0.1 ≈ 0.8 und damit viel zu wenig für eine Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Histogramm D kann nicht das richtige sein, weil der höchste Wert der Verteilung dieses Histogramms bei 14 liegt, der Erwartungswert von X aber E(X) = n ⋅ p = 20 ⋅ 0.85 = 17 liegt und dieser liegt ja nie mehr als 1 von der höchsten Säule (die Anzahl mit der höchsten Wahrschinlichkeit) entfernt.

Also kann nur das Histogramm A das richtige sein.

Erwartungswert, Standardabweichung allgemein

Beispiel:

Die Tabelle unten zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsgröße X (die NICHT binomialverteilt ist).

Berechne den Erwartungswert und die Standardabweichung dieser Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Zufallsgröße X24920
P(X)0,40,10,20,3

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Erwartungswert

Wir berechnen zuerst den Erwartungswert mit der allgemeinen Formel:

E(X) = P(X=2)⋅2 + P(X=4)⋅4 + P(X=9)⋅9 + P(X=20)⋅20
= 0,4⋅2 + 0,1⋅4 + 0,2⋅9 + 0,3⋅20
= 0,8 + 0,4 + 1,8 + 6

= 9

Standardabweichung

Da die Standardabweichung ja die Wurzel aus der Varianz ist, berechnen wir erst die Varianz von X:

Dazu addieren wir jeweils den Abstand vom Erwartungswert zum Quadrat - multipliziert mit der zugehörigen Wahrscheinlichkeit.

Var(X) = P(X=2)⋅(9-2)2 + P(X=4)⋅(9-4)2 + P(X=9)⋅(9-9)2 + P(X=20)⋅(9-20)2
= 0,4⋅(7)2 + 0,1⋅(5)2 + 0,2⋅(0)2 + 0,3⋅(-11)2
= 0,4⋅49 + 0,1⋅25 + 0,2⋅0 + 0,3⋅121
= 19,6 + 2,5 + 0 + 36,3
= 58.4

Somit gilt für die Standardabweichung:

σ = Var(X) = 58.4 ≈ 7,642

Erwartungsw., Standardabw. aus Histogramm

Beispiel:

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Das Histogramm in der Abbildung zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsgröße X (die NICHT binomialverteilt ist).

Berechne den Erwartungswert und die Standardabweichung dieser Wahrscheinlichkeitsverteilung.

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Erwartungswert

Wir berechnen zuerst den Erwartungswert mit der allgemeinen Formel:

E(X) = P(X=0)⋅0 + P(X=1)⋅1 + P(X=2)⋅2
= 0.7⋅0 + 0.1⋅1 + 0.2⋅2
= 0 + 0.1 + 0.4

= 0.5

Standardabweichung

Da die Standardabweichung ja die Wurzel aus der Varianz ist, berechnen wir erst die Varianz von X:

Dazu addieren wir jeweils den Abstand vom Erwartungswert zum Quadrat - multipliziert mit der zugehörigen Wahrscheinlichkeit.

Var(X) = P(X=0)⋅(0.5-0)2 + P(X=1)⋅(0.5-1)2 + P(X=2)⋅(0.5-2)2
= 0.7⋅(0.5)2 + 0.1⋅(-0.5)2 + 0.2⋅(-1.5)2
= 0.7⋅0.25 + 0.1⋅0.25 + 0.2⋅2.25
= 0.175 + 0.025 + 0.45
= 0.65

Somit gilt für die Standardabweichung:

σ = Var(X) = 0.65 ≈ 0.806