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Intervall Normalverteilung (einfach)

Beispiel:

Die Zufallsgröße X ist normalverteilt mit dem Erwartungswert μ=1 und der Standardabweichung σ=0.6 .

Berechne P(0.9 ≤ X ≤ 1.3).

Runde dein Ergebnis auf 3 Stellen hinter dem Komma.

Hier kann man einfach die WTR-Befehle ("Normalcdf" beim TI, bzw. "Kumul. Normal-V" beim Casio) verwenden: μ und σ, dann die Intervallgrenzen eingeben - und schon kann man das Ergebnis ablesen.

P(0.9 ≤ X ≤ 1.3) ≈ 0.2576

Intervall Normalverteilung rückwärts

Beispiel:

Die Zufallsgröße X ist normalverteilt mit dem Erwartungswert μ=30 und der Standardabweichung σ=9.5 .

Es gilt P(X ≥ k) = 0.4. Bestimme k.

Runde auf eine Stelle hinter dem Komma genau.

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Der WTR kann leider kein k berechnen mit P(X ≥ k) = 0.4, weil er immer nur ein k bei P(X ≤ k) = p berechnen kann.

Also nutzen wir aus, dass P(X ≤ k) = 0.6 (im Schaubild die blaue Fläche) gelten muss, wenn P(X ≥ k) = 0.4 (im Schaubild die rote Fläche) gilt.

Für P(X ≤ k) = 0.6 liefert der WTR k ≈ 32.407.

(TI: invNormal, Casio: Inv. Normal-V. )

Normalverteilung Anwendung

Beispiel:

Ein exotisches Insekt wird im Mittel 2 cm lang. Dabei beträgt die Standardabweichung der Körperlänge 0,6 cm.Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass ein zufällig gewähltes Insekt größer oder gleich 1,2 cm ist.
(Bitte auf 3 Stellen nach dem Komma runden)

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Die Zufallsgröße X beschreibt die Körperlänge des Insekts im cm, sie wird als normalverteilt angenommen mit dem Erwartungswert μ = 2 und der Standardabweichung σ = 0.6.

Somit kann man einfach die WTR-Befehle ("Normalcdf" beim TI, bzw. "Kumul. Normal-V" beim Casio) verwenden: Erst μ und σ, dann die Intervallgrenzen eingeben. Die rechte Intervallgrenze wäre hier jedoch + ∞. Stattdessen kann man einfach einen sehr großen Wert eingeben, z.B.: 10000000.

Jetzt lässt sich das Ergebnis ablesen: P(X ≥ 1.2) ≈ 0.9088

Normalverteilung Anwendung (rückwärts)

Beispiel:

Eine Firma produziert 90 mm lange Schrauben. Aufgrund mehrerer Faktoren beim Produktionsprozesse treten Schwankungen bei der tatsächlichen Länge auf. Dabei beträgt die Standardabweichung 0,6 mm. Wie kurz darf dann eine Schraube höchstens sein, damit sie zu den kürzesten 25% der Schrauben gehört.
(Bitte auf 2 Stellen nach dem Komma runden, ohne Einheiten eingeben!)

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Die Zufallsgröße X beschreibt die Schraubenlänge in mm, sie wird als normalverteilt angenommen mit dem Erwartungswert μ = 90 und der Standardabweichung σ = 0.6.

Gesucht ist somit das k, so dass P(X ≤ k) = 0.25 gilt.

Der WTR liefert für P(X ≤ k) = 0.25 den Wert k ≈ 89.595.

(TI: invNormal, Casio: Inv. Normal-V. )

Mittelwert, Standardabw. ablesen

Beispiel:

Die Zufallsgröße X ist normalverteilt. Ihr Schaubild zeigt die zugehörige Gauß'sche Glockenkurve mit den ganzzahligen Parametern μ und σ.

Gib die Werte für μ und σ an.

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Den Mittelwert μ= -4 kann man einfach am x-Wert des Hochpunkts der Glockenkurve ablesen.

Die Standardabweichung σ = 4 kann man am Abstand der x-Werte des Hochpunkts vom Wendepunkt ablesen.

Dichtefunktion aus Graph ablesen

Beispiel:

Die Zufallsgröße X ist normalverteilt. Ihr Schaubild zeigt die zugehörige Gauß'sche Glockenkurve mit den ganzzahligen Parametern μ und σ.

Gib den Funktionsterm der Dichtefunktion an.

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Den Mittelwert μ= 5 kann man einfach am x-Wert des Hochpunkts der Glockenkurve ablesen.

Die Standardabweichung σ = 2 kann man am Abstand der x-Werte des Hochpunkts vom Wendepunkt ablesen.

Eingesetzt in die allgemeine Dichtefunktion: φ(x) = $\frac{1}{σ \cdot \sqrt{2 π}} \cdot e^{- \frac{1}{2} {(\frac{x - μ}{σ})}^{2}}$ ergibt:

φ(x) = $\frac{1}{2 \sqrt{2 π}} \cdot e^{- \frac{1}{2} {(\frac{x - 5}{2})}^{2}}$

μ und σ ablesen und Intervall berechnen

Beispiel:

Die Zufallsgröße X ist normalverteilt. Ihr Schaubild zeigt die zugehörige Gauß'sche Glockenkurve mit den ganzzahligen Parametern μ und σ.

Gib die Werte für μ und σ an und berechne damit die eingefärbte Fläche.

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Den Mittelwert μ= 2 kann man einfach am x-Wert des Hochpunkts der Glockenkurve ablesen.

Die Standardabweichung σ = 4 kann man am Abstand der x-Werte von Hochpunkt und Wendepunkt ablesen.

Jetzt kann man einfach einfach die WTR-Befehle ("Normalcdf" beim TI, bzw. "Kumul. Normal-V" beim Casio) verwenden: μ und σ, dann die Intervallgrenzen eingeben - und schließlich das Ergebnis ablesen:

P(0 ≤ X ≤ 8) ≈ 0.6247

Symmetrie nutzen

Beispiel:

Die Zufallsgröße X ist normalverteilt. Ihr Schaubild zeigt die zugehörige Gauß'sche Glockenkurve mit einem ganzzahligen Erwartungswert μ. Der Inhalt der gefärbten Fläche beträgt 0.023.

Bestimme P(-5 ≤ X ≤ -2).

Gib die Wahrscheinlichkeit auf 3 Stellen nach dem Komma genau an.

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Wir wissen, dass das Schaubild einer normalverteilten Zufallsgröße achsenssymmetrisch zur senkrechten Gerade durch den Hochpunkt ist, hier also zu x = -5.

Somit gilt: P( X ≥ -5) = 0,5.

Aus dem Schaubild können wir lesen, dass P( X ≥ -2) = 0.023 (Flächeninhalt der blauen Fläche). Somit gilt für die gesuchte Wahrscheinlichkeit P(-5 ≤ X ≤ -2), die dem Flächeninhalt der roten Fläche entspricht:

P(-5 ≤ X ≤ -2) = 0,5 - 0.023 = 0.477

Standardabweichung bestimmen

Beispiel:

Der Punkt P(-8|0.0199) liegt auf der Gauß'schen Glockenkurve mit ganzzahligem Parameter σ und μ = -8.

Bestimme die Standardabweichung σ.

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Der gegebene Punkt ist der Hochpunkt der Gauß' schen Glockenkurve, weil ja der gegebene x-Wert gerade dem Erwartungswert μ = -8 entspricht.

Um einen ersten möglichen Wert für eine Standardabweichung σ zu bekommen, berechen wir am besten den Quotient von 0,5 und dem y-Wert der gegebenen Hochpunkts, also $\frac{0.5}{0.0199}$ ≈ 25.126 und runden diesen auf σ₁ = 25.

Damit berechnen wir nun den y-Wert der Glockenkurve (mit μ = -8 und σ₁=25) an der gegebenen Stelle x = -8 und erhalten f₁(-8) = 0.016
(TI: DISTR -> 1: Normalpdf; Casio: Dichte ..).

Wir wissen ja: Je größer das σ ist, desto breiter wird die Glockenkurve. Da ja aber die ganze Fläche unter der Glockenkurve (die ja der Gesamt-Wahrscheinlichkeit für alles entspricht) immer genau 1 ist, muss die breitere Glockenkurve dementsprechend auch flacher und damit mit einem niedrigeren Hochpunkt ausfallen. Somit gilt:

Je höher das σ, desto niedriger der y-Wert des Hochpunkts.

Und da der y-Wert unserer ersten Kurve mit σ₁=25 (in der Abbilung in grün) zu tief war, muss also σ₁ zu groß sein und wir müssen jetzt eben schrittweise kleinere Standardabweichungen σ durchprobieren und die zugehörigen y-Werte an der Stelle x = -8 berechnen:

μ = -8	σ = 24	f(-8) = 0.0166
μ = -8	σ = 23	f(-8) = 0.0173
μ = -8	σ = 22	f(-8) = 0.0181
μ = -8	σ = 21	f(-8) = 0.019
μ = -8	σ = 20	f(-8) = 0.0199

Somit muss die gesuchte Standardabweichung σ = 20 sein.

Sigmaregel rückwärts

Beispiel:

X ist normalverteilt mit μ und σ = 2. Es gilt P(176 ≤ X ≤ ∞) ≈ 0,0015. Bestimme μ.

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Es gilt: P(176 ≤ X ≤ ∞) ≈ 0,0015

wegen P(μ ≤ X ≤ ∞) = 0,5 gilt somit:
P(μ ≤ X ≤ 176) ≈ 0,5 - 0,0015 ≈ 0.4985 ≈ $\frac{0.997}{2}$

Wegen der Sigma-Regel P(μ - 3⋅σ ≤ X ≤ μ + 3⋅σ) ≈ 0.997 und der Symmetrie der Gauß'schen Glockenkurve
muss also P(μ ≤ X ≤ μ + 3⋅σ) ≈ $\frac{0.997}{2}$ sein.
Mit σ = 2 gilt somit: P(μ ≤ X ≤ μ + 6) ≈ $\frac{0.997}{2}$

Wenn man dies mit der 3 .Zeile vergleicht, erkennt man, dass 176 um 6 größer als μ sein muss.

Für den Mittwelwert gilt somit: μ = 176 - 6 = 170 .

variabler Erwartungswert (Anwendungen)

Beispiel:

Bei einem Riesenrad kann man die Laufzeit für eine Umdrehung immer auf ganze Sekunden einstellen. Trotzdem ist dann nicht jede Umdrehung exakt gleich lang. Man kann aber davon ausgehen, dass die Umdrehungszeit normalverteilt ist mit der eingestellten Zeitdauer als Erwartungswert und einer Standardabweichung von 1,5 s. Ein Schausteller bewirbt sein Riesenrad mit einer Umlaufzeit von 4 min. Auf welchen Wert (ganzzahlig in s) muss man das Riesenrad einstellen, so dass eine Umdrehung mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% mindestens die 4 min lang ist?

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Die Zufallsgröße X beschreibt die Laufzeit des Riesenrads für eine Umdrehung in Sekunden.

Zunächst untersuchen wir die Wahrscheinlichkeit, wenn der Erwartungswert μ = 240 gewählt würde. Aus Symmetriegründen wäre dann aber P(X ≥ 240) = 0,5.

Deswegen wird nun der Erwartungswert schrittweise immer um eine Einheit erhöht, bis die gesuchte Wahrscheinlichkeit P(X ≥ 240) mindestens 0.9 ist:

μ = 240: P(X ≥ 240) = 0.5

μ = 241: P(X ≥ 240) = 0.7475

μ = 242: P(X ≥ 240) = 0.9088

Man muss also den Erwartungswert auf mindestens μ = 242 einstellen.

Normalverteilung variables σ

Beispiel:

Eine Getränkeabfüllanlage füllt Flaschen der Füllmenge 500 ml ab. Trotzdem ist dann nicht in allen abgefüllten Flaschen ganz exakt gleich viel drin. Man kann aber davon ausgehen, dass die tatsächliche Füllmenge normalverteilt ist mit μ = 500 als Erwartungswert und einer Standardabweichung σ. Die Vorgabe für die Abfüllanlage ist, dass die Füllmenge einer zufällig abgefüllten Flasche mit einer Wahrscheinlichkeit von höchstens 10% um mehr als 6,5 ml von den geforderten 500 ml abweicht. Wie groß darf dann die Standardabweichung von der Normalverteilung der Abfüllanlage (auf eine Stelle hinter dem Komma gerundet) höchtens sein?

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Die Zufallsgröße X beschreibt die Abfüllmenge in ml.

Gesucht ist die Standardabweichung σ, so dass P(X ≤ 493.5) + P(X ≥ 506.5) < 10% oder eben, dass P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≥ 0.9 gilt.

Je kleiner das σ ist, desto enger und höher ist die Glockenkurve der Dichtefunktion.

Aufgrund der Sigmaregel (P(μ-2σ ≤ X ≤ μ+2σ) ≈ 95,4% ) wissen wir, dass die 6.5 ml eine kleinere Wahrscheinlichkeit auf sich vereinen als eine Abweichung um 2 σ, folglich muss die Abweichung 6.5 weniger als 2 σ entsprechen.

6.5 < 2⋅σ |:2
3.25 < σ

Wir starten also mal bei σ = 3.25 und erhöhen dieses so lange, bis P(493.5 ≤X ≤ 506.5) unter die 0.9 sinkt:

σ = 3.2: P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≈ 0.9578

σ = 3.3: P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≈ 0.9511

...

σ = 3.6: P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≈ 0.929

σ = 3.7: P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≈ 0.921

σ = 3.8: P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≈ 0.9128

σ = 3.9: P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≈ 0.9044

σ = 4: P(493.5 ≤ X ≤ 506.5) ≈ 0.8958

Die Standardabweichung darf also höchstens σ = 3.9 einstellen.

variabler Erwartungswert (Anwendungen)

Beispiel:

Bei einer Maschine, die Schrauben herstellt, kann man die Länge der Schrauben auf ganze mm einstellen. Trotzdem sind dann nicht alle produzierten Schrauben ganz exakt gleich lang. Man kann aber davon ausgehen, dass die Schraubenlänge normalverteilt ist mit der eingestellten Länge als Erwartungswert und einer Standardabweichung von 0,9 mm. Auf welchen Wert (ganzzahlig in mm) muss man die Maschine mindestens einstellen, wenn eine zufällig gewählte Schraube mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% mindestens 45 mm lang sein soll?

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Die Zufallsgröße X beschreibt die Schraubenlänge in mm.

Zunächst untersuchen wir die Wahrscheinlichkeit, wenn der Erwartungswert μ = 45 gewählt würde. Aus Symmetriegründen wäre dann aber P(X ≥ 45) = 0,5.

Deswegen wird nun der Erwartungswert schrittweise immer um eine Einheit erhöht, bis die gesuchte Wahrscheinlichkeit P(X ≥ 45) mindestens 0.9 ist:

μ = 45: P(X ≥ 45) = 0.5

μ = 46: P(X ≥ 45) = 0.8667

μ = 47: P(X ≥ 45) = 0.9869

Man muss also den Erwartungswert auf mindestens μ = 47 einstellen.

Kombination Normal- und Binomialverteilung

Beispiel:

Die Äpfel einer großen Plantage haben in einem bestimmten Jahr im Durchschnitt 8,5 cm als maximalen Durchmesser und eine Standardabweichung von 2 cm. Der Großhandel nimmt nur Äpfel an, die zwischen 8 und 11 cm groß sind. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass von den 110 Äpfel eines Erntehelfers mindestens 51 Stück in den Großhandel kommen?

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Zuerst berechnen wir die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein zufällig gewählter Apfel im geforderten Größenbereich liegt. Die Zufallsgröße Y beschreibt dabei den maximalen Durchmessers eines Apfels, sie wird als normalverteilt angenommen mit dem Erwartungswert μ = 8.5 und der Standardabweichung σ = 2.

Mit derm WTR lässt sich so P(8 ≤ Y ≤ 11) ≈ 0.4931 berechnen.

(TI: Normalcdf, Casio: Kumul. Normal-V. )

Und weil dies für jedes der 110 Exemplare gilt, können wir die Zufallsgröße X (, die die Anzahl der Äpfel im geforderten Größenbereich zählt) als binomialverteilt mit n = 110 und p = 0.4931 annehmen.

Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit gilt somit:
$P_{0.493}^{110} (X \geq 51)$ =

1 - $P_{0.493}^{110} (X \leq 50)$ ≈ 1 - 0.2382 = 0.7618

(TI-Befehl: binomcdf(110,0.4931,110) - binomcdf(110,0.4931,50))

Die gesuchte Wahrscheinlichkeit beträgt somit ca. 76,2%.

Kombination Normal- und Binomialverteilung rw

Beispiel:

Man geht davon aus, dass die Intelligenz bei Menschen normalverteilt ist. Ein Intelligenztest wird immer so skaliert, dass der Erwartungswert des IQ bei 100 und die Standardabweichung bei 15 liegt. Wie viele Menschen müsste man zufällig wählen, damit die Wahrscheinlichkeit mindestens 40% beträgt, dass darunter mindestens 3 Hochbegabte (mit einem IQ von mindestens 130) sind?

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Zuerst berechnen wir die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein zufällig gewählter Mensch hochbegabt ist. Die Zufallsgröße Y beschreibt dabei den Intelligenzquotient IQ, sie wird als normalverteilt angenommen mit dem Erwartungswert μ = 100 und der Standardabweichung σ = 15.

Mit derm WTR lässt sich so P(Y ≥ 130) ≈ 0.02275 berechnen.

(TI: Normalcdf, Casio: Kumul. Normal-V. )

Und weil dies für jedes Exemplar gilt, können wir die Zufallsgröße X (, die die Anzahl der die hochbegabten Menschen mit einem IQ über 130 zählt) als binomialverteilt mit unbekanntem n und p = 0.02275 annehmen.

n	P(X≤k)
...	...
100	0.6018
101	0.5957
102	0.5896
103	0.5836
104	0.5775
105	0.5715
106	0.5655
107	0.5595
108	0.5535
109	0.5476
110	0.5417
111	0.5358
112	0.53
113	0.5241
114	0.5183
115	0.5126
116	0.5069
117	0.5012
118	0.4955
119	0.4899
120	0.4843
121	0.4787
122	0.4732
123	0.4677
124	0.4622
125	0.4568
126	0.4514
127	0.4461
128	0.4408
129	0.4355
130	0.4303
131	0.4251
132	0.4199
...	...

Die Zufallsgröße X gibt die hochbegabten Menschen mit einem IQ über 130 an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.02275 und variablem n.

Es muss gelten: $P_{0.023}^{n} (X \geq 3)$ ≥ 0.4

Weil man ja aber $P_{0.023}^{n} (X \geq 3)$ nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

$P_{0.023}^{n} (X \geq 3)$ = 1 - $P_{0.023}^{n} (X \leq 2)$ ≥ 0.4 |+ $P_{0.023}^{n} (X \leq 2)$ - 0.4

0.6 ≥ $P_{0.023}^{n} (X \leq 2)$ oder $P_{0.023}^{n} (X \leq 2)$ ≤ 0.6

Jetzt müssen wir eben so lange mit verschiedenen Werten von n probieren, bis diese Gleichung erstmals erfüllt wird:

Dabei stellt sich nun natürlich die Frage, mit welchem Wert für n wir dabei beginnen. Im Normalfall enden 2.275% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei $\frac{3}{0.02275}$ ≈ 132 Versuchen auch ungefähr 3 (≈0.02275⋅132) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=132:
$P_{0.023}^{n} (X \leq 2)$ ≈ 0.4199 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.6 entfernt ist, erhöhen bzw. verkleinern wir das n eben in größeren oder kleineren Schrittweiten.

Dies wiederholen wir solange, bis wir zwei aufeinanderfolgende Werte von n gefunden haben, bei denen die 0.6 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=101 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.6 ist.

n muss also mindestens 101 sein, damit $P_{0.023}^{n} (X \leq 2)$ ≤ 0.6 oder eben $P_{0.023}^{n} (X \geq 3)$ ≥ 0.4 gilt.

Aufgabentypen anhand von Beispielen durchstöbern

Intervall Normalverteilung (einfach)

Intervall Normalverteilung rückwärts

Normalverteilung Anwendung

Normalverteilung Anwendung (rückwärts)

Mittelwert, Standardabw. ablesen

Dichtefunktion aus Graph ablesen

μ und σ ablesen und Intervall berechnen

Symmetrie nutzen

Standardabweichung bestimmen

Sigmaregel rückwärts

variabler Erwartungswert (Anwendungen)

Normalverteilung variables σ

variabler Erwartungswert (Anwendungen)

Kombination Normal- und Binomialverteilung

Kombination Normal- und Binomialverteilung rw