Die Kugeln tragen zwei Merkmale mit jeweils zwei Ausprägungen. Merkmal I Ausprägung Merkmal II Ausprägung. A: Holz B: rot A: Kunststoff B: grün

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Die Kugeln tragen zwei Merkmale mit jeweils zwei Ausprägungen. Merkmal I Ausprägung Merkmal II Ausprägung. A: Holz B: rot A: Kunststoff B: grün"

Transkript

1 R. rinkmann Seite edingte Wahrscheinlichkeit ei mehrmaligem Würfeln hängt die Wahrscheinlichkeit eine bestimmte Zahl zwischen und 6 zu werfen nicht von dem vorherigen Ergebnis ab. Jeder Wurf geschieht unabhängig von dem vorigen. Werden hingegen aus einer Urne, die z.. mehrere Kugeln mit zwei unterschiedlichen Farben enthält nacheinander Kugeln gezogen, ohne sie wieder zurückzulegen, dann ist die Wahrscheinlichkeit für ein bestimmtes Ergebnis oft von dem vorigen Ergebnis abhängig. In diesem Fall spricht man von einer bedingten Wahrscheinlichkeit. Einführungsbeispiel: Eine Urne enthält 00 Kugeln. 70 Kugeln bestehen aus dem Material Holz und 0 Kugeln sind aus Kunststoff. 5 der Holzkugeln sind mit der Farbe rot gestrichen und 45 sind grün. 0 der Kunststoffkugeln sind rot und 0 sind grün. Folgende Ereignisse werden definiert: : Die Kugel ist aus Holz : Die Kugel ist aus Kunststoff : Die Kugel ist rot : Die Kugel ist grün Die Kugeln tragen zwei Merkmale mit jeweils zwei usprägungen. Merkmal I usprägung Merkmal II usprägung Material : Holz : rot Farbe : Kunststoff : grün Dieser Sachverhalt kann in einer Vierfeldtafel dargestellt werden: Merkmal II (Farbe) : rot : grün Summe Merkmal I Material : Holz : Kunststoff Summe Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: von 7

2 R. rinkmann Seite us der Urne wird eine Kugel zufällig gezogen. Mit den Daten der Tafel lassen sich direkt folgende Wahrscheinlichkeiten berechnen: ,7 0, ,5 0, ,5 0, , 0, Die zugehörige Vierfeldtafel: Summe 0,5 0,45 0,7 0, 0, 0, Summe 0,5 0,65 Jemand zieht eine Kugel und spürt mit der Hand, dass es sich um eine Kunststoffkugel handelt. Wie groß ist nun die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Kugel in seiner Hand grün ist? Das ist nicht die Wahrscheinlichkeit, mit der man eine grüne Kunststoffkugel zieht. us der Vierfeldtafel lässt sich die gesuchte Wahrscheinlichkeit nicht ablesen. Mit einem Ereignisbaum soll diese Frage nun geklärt werden. 7 0?? 5 5 0, , ?? 0 0, , 00 0 Die ezeichnung bedeutet: Die Wahrscheinlichkeit von unter der edingung, dass bereits eingetreten ist. Diese Wahrscheinlichkeit heißt bedingte Wahrscheinlichkeit. Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: von 7

3 R. rinkmann Seite In ezug auf die Fragestellung wird also gesucht. In Worten: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dafür eine grüne Kugel gezogen zu haben, wenn man weiß, das die gezogene Kugel aus Kunststoff ist. Es wird nach einer Wahrscheinlichkeit gesucht, die von einer edingung abhängt. In diesem Fall lautet die edingung: Die gezogene Kugel ist aus Kunststoff. Um die im aumdiagramm noch fehlenden bedingten Wahrscheinlichkeiten auszurechnen, verwendet man die fadmultiplikationsregel: ( ) ( ) Die Regel, nach der die bedingte Wahrscheinlichkeit berechnet wird, geht auf den englischen Mathematiker Thomas ayes (70-76) zurück und wird daher auch ayes'sche Regel oder auch Satz von ayes genannt. Sind und Ereignisse mit 0 dann gilt: ( ) : 0, ( ) : 0, ( ) : 0, ( ) : 0, ( ) Wenn man also weiß, dass die gezogene Kugel aus Kunststoff besteht, dann ist die Wahrscheinlichkeit dafür, dass sie die Farbe grün hat: /. Die Wahrscheinlichkeit eine grüne Kunststoffkugel zu ziehen ist hingegen 0,. Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: von 7

4 R. rinkmann Seite Ein etwas anderer Zugang: Eine Urne enthält grüne und rote Kugeln. Zwei Kugeln werden nacheinander ohne Zurücklegen gezogen. Es werden vier Ereignisse definiert: : Grün wird im. Zug gezogen : Grün wird im. Zug gezogen. C: Grün wird im ersten und zweiten Zug gezogen. D: Grün im zweiten Zug unter der edingung, dass grün bereits im ersten Zug gezogen wurde. Zu bestimmen sind die Wahrscheinlichkeiten aller Ereignisse. Ein aumdiagramm mit den fadwahrscheinlichkeiten veranschaulicht den Zusammenhang.. /. ( gg) 0, 5 0 /5 / ( gr) 0, 5 0 /5 /4. rg 0, /4 rr 0, Dem aumdiagramm sind folgende Ergebnisse zu entnehmen: Grün im. Zug: 5 0,6 und 6 Grün im. Zug: + 0, Für grün im. Zug und grün im. Zug erhält man mit der fadmultiplikationsregel ( C) ( ) 5 0 ( D ) wird abgelesen. Der Wert von (D) wurde wie folgt ermittelt: Unter der Voraussetzung (edingung) dass im. Zug grün gezogen wurde weiß man, dass noch grüne und rote Kugeln in der Urne sind. Die Wahrscheinlichkeit für grün im. Zug ist dann /. Für die Wahrscheinlichkeit von D (grün im. Zug) unter der Voraussetzung dass (grün im. Zug) schon eingetreten ist, wählt man die ezeichnung (D) (). Im dargestellten Fall gilt: ( ) 5 Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 4 von 7

5 R. rinkmann Seite Für eine weitere Untersuchung dient der usschnitt aus dem faddiagramm, in dem () vorkommt. /5 (). /. 0 () fadmultiplikationsregel: Ist nach der Wahrscheinlichkeit () gefragt, so kann obige Gleichung wie folgt umgeformt werden: ( ) ( ) für 0 () ist die Wahrscheinlichkeit von unter der edingung, dass bereits eingetreten ist. Wir überprüfen dieses Gesetz mit den vorliegenden Ergebnissen: 0 ( ) us dem Urnenversuch (mehrfaches ziehen ohne zurücklegen) geht klar hervor, das die Wahrscheinlichkeiten für die jeweils nächste Ziehung von der vorigen abhängt. In einem solchen Fall sagt man, die Ereignisse sind voneinander abhängig. Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 5 von 7

6 R. rinkmann Seite Unabhängigkeit von Ereignissen ei einem Urnenversuch (mehrfaches ziehen mit Zurücklegen), wird die nfangsbedingung immer wieder hergestellt, so dass die Wahrscheinlichkeit für die jeweils nächste Ziehung gleich ist, wie bei der ersten. In einem solchen Fall sagt man, die Ereignisse sind voneinander unabhängig. Eine Urne enthält grüne und rote Kugeln. Zwei Kugeln werden nacheinander mit Zurücklegen gezogen. Es werden vier Ereignisse definiert: : Grün wird im. Zug gezogen : Grün wird im. Zug gezogen. C: Grün wird im ersten und zweiten Zug gezogen. D: Grün im zweiten Zug unter der edingung, dass grün bereits im ersten Zug gezogen wurde. Das aumdiagramm mit den zugehörigen fadwahrscheinlichkeiten:. /5. 9 ( gg) 0, /5 /5 6 ( gr) 0, /5 /5. 6 rg 0, /5 4 rr 0, Dem aumdiagramm ist zu entnehmen: Grün im. Zug: 5 0, Grün im. Zug: + 0, Für Grün im. Zug und grün im. Zug erhält man mit der 9 fadmultiplikationsregel ( C) D wird abgelesen. 5 Die Wahrscheinlichkeit eine grüne Kugel zu ziehen bleibt immer gleich, da nach jedem Zug durch Zurücklegen der Kugel, die usgangssituation wieder hergestellt wird. Die Wahrscheinlichkeit für grün im. Zug unter der edingung, das grün im. Zug bereits gezogen wurde ist (D) (). Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 6 von 7

7 R. rinkmann Seite Ein usschnitt aus dem aumdiagramm: /5.. /5 () () fadmultiplikationsregel: 9 5 Eine uflistung der Ergebnisse ergibt: 5 ( ) es ist also 5 5 Damit gilt mit der fadmultiplikationsregel: Gilt () (), so beeinflusst das Eintreten des Ereignisses die Wahrscheinlichkeit von nicht. Man sagt, die Ereignisse und sind unabhängig voneinander. Unabhängige Ereignisse Das Ereignis heißt unabhängig vom Ereignis, wenn das Eintreten von die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten von nicht beeinflusst. ( ) Es gilt: mit eispiel: Urnenziehung mit Zurücklegen. Merke: Für den Nachweis der Unabhängigkeit zweier Ereignisse und geht man wie folgt vor: ( ) Man berechnet ; und Gilt: mit, ( ) dann sind die Ereignisse und voneinander unabhängig, anderenfalls sind die Ereignisse und voneinander abhängig. Im aumdiagramm erkennt man die Unabhängigkeit von Ereignissen daran, dass in der. Stufe die Teilbäume gleich sind. Sind sie hingegen verschieden, dann sind die Ereignisse voneinander abhängig. Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 7 von 7

8 R. rinkmann Seite eispiel Die Seitenflächen eines idealen Würfels werden wie folgt eingefärbt. Zwei Seitenflächen mit der Farbe rot und zwei mit der Farbe grün. Eine Seitenfläche mit der Farbe schwarz und eine mit der Farbe blau. Der Würfel wird zweimal geworfen. Folgende Ereignisse werden definiert: : eim ersten Wurf erscheint die Farbe rot oder schwarz. : eim zweiten Wurf erscheint die Farbe grün oder blau. Untersuchen Sie, ob die Ereignisse und voneinander unabhängig sind. Vorüberlegung: () r ( g ) und ( s) ( b) 6 6 erechnung von ( ); ( ) und ( ) {( rx ); ( sx )} mit x beliebig ( r) + ( s) + 6 {( xg ); ( xb )} mit x beliebig ( g) + ( b) + 6 ( rg ); ( rb ); ( sg ); ( sb) rg + rb + sg + sb Ergebnisse: ( ) ; ( ) ; ( ) 4 Zwei Ereignisse und sind unabhängig voneinander, wenn gilt: ( ) 4 Unabhängigkeit Die Ereignisse und sind unabhängig voneinander. { } Die Zusammenhänge sollen nun an einer 4- Feldtafel und dem zugehörigen aumdiagramm näher betrachtet werden. ekannt sind: ( ) ; ( ) ; 4 Daraus lassen sich die restlichen Werte für die 4- Feldtafel berechnen. Summe ( ) Summe Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 8 von 7

9 R. rinkmann Seite Für das aumdiagramm werden nun alle bedingten Wahrscheinlichkeiten benötigt, die sich leicht mit den Werten der 4- Feldtafel berechnen lassen. ( ) ( ) : ( ) ( ) : ( ) ( ) : ( ) ( ) : Der Vergleich mit der 4- Feldtafel zeigt, dass alle Ereignisse unabhängig voneinander sind, denn es gilt. ; ; Man erkennt die Unabhängigkeit der Ereignisse voneinander auch daran, dass in der. Stufe des aumdiagramms die Teilbäume gleich sind. eispiel Ein Würfel in Form einer dreieckigen yramide hat 4 gleich große Flächen mit den Zahlen ; ; ; 4 (4rer- Würfel). Der Würfel wird zweimal geworfen. Folgende Ereignisse werden definiert: : eim. Wurf erscheint die Zahl oder und beim. Wurf die Zahl ; oder 4. : Die Zahl beim. Wurf ist eine andere als beim. Wurf. Untersuchen Sie, ob die Ereignisse und voneinander unabhängig sind. 4 ( ) { } Vorüberlegung: 4 erechnung von ; und ; ; 4 ; ; ; ; ; 4 ; ; ; 4 ; ; ; 4 ; 4 ; 4 ; {( ); ( 4 ); ( ); ( 4) } ( ) Ergebnisse: ( ) ; ( ) ; ( ) { } Zwei Ereignisse und sind unabhängig voneinander, wenn gilt: Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 9 von 7

10 R. rinkmann Seite ( ) bhängigkeit 4 Die Ereignisse und sind voneinander abhängig. Die Zusammenhänge sollen nun an einer 4- Feldtafel und dem zugehörigen aumdiagramm näher betrachtet werden. ekannt sind: ( ) ; ( ) 6 ; Daraus lassen sich die restlichen Werte für die 4- Feldtafel berechnen. Summe ( ) 6 Summe 8 8 Für das aumdiagramm werden nun alle bedingten Wahrscheinlichkeiten benötigt, die sich leicht mit den Werten der 4- Feldtafel berechnen lassen lassen. ( ) 8 ( ) : ( ) 8 ( ) : ( ) ( ) : ( ) 5 8 ( ) : Der Vergleich mit der 4- Feldtafel zeigt, dass alle Ereignisse abhängig voneinander sind, denn es gilt ; ; Man erkennt die bhängigkeit der Ereignisse voneinander auch daran, dass in der. Stufe des aumdiagramms die Teilbäume ungleich sind. Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 0 von 7

11 R. rinkmann Seite eispiel Eine Umfrage an Schulen über die Essgewohnheiten der Schüler hat ergeben, dass 45% aller Schüler gerne Schokolade essen. 55% aller Schüler ziehen andere Süßigkeiten vor. 60% aller Schüler gaben an Geschwister zu haben. 7% der Schüler haben Geschwister und essen gerne Schokolade. Ein Schokoladenhersteller interessiert sich dafür, ob Schüler mit Geschwister eine besondere Vorliebe für Schokolade haben. nders ausgedrückt: Hat die Tatsache, das ein Schüler Geschwister hat, einen Einfluss auf seine Vorliebe für Schokolade? Die Erhebungsdaten lassen sich in einer Vierfeldtafel darstellen: Summe 0,7 0, 0,6 0,8 0, 0,4 Summe 0,45 0,55 Die zugehörigen Ereignisse sind: : Der Schüler hat Geschwister. : Der Schüler isst gerne Schokolade. Überprüfung auf bhängigkeit: 0,6 ( ) 0,7 0, 45 0, 45 0,6 0,7 Die Ereignisse sind unabhängig voneinander. Das edeutet, ob ein Schüler Geschwister hat oder nicht, hat keinen Einfluss auf seine Vorliebe für Schokolade. Die Zusammenhänge sollen nun an dem zugehörigen aumdiagramm näher betrachtet werden. Für das aumdiagramm werden nun alle bedingten Wahrscheinlichkeiten benötigt, die sich leicht mit den Werten der 4- Feldtafel berechnen lassen lassen. 0,7 0,45 0,6 0, 0,55 0,6 0,8 0,45 0,4 0, 0,55 0,4 0,6 0,4 0,45 0,55 0,45 0,55 0,7 0, 0,8 0, Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: von 7

12 R. rinkmann Seite Der Vergleich mit der 4- Feldtafel zeigt, dass alle Ereignisse unabhängig voneinander sind, denn es gilt. 0,45 ; 0,45 0,55 ; 0,55 Man erkennt die Unabhängigkeit der Ereignisse voneinander auch daran, dass in der. Stufe des aumdiagramms die Teilbäume gleich sind. eispiel mit inversen aum Ein erufskolleg hat 000 Schüler. Die folgende Vierfeldtafel gibt ufschluss darüber, wie die Handys auf die Schüler verteilt sind. : Weiblich : Männlich Summe : besitzt ein Handy : besitzt kein Handy Summe a) erechnen Sie die relativen Häufigkeiten und tragen sie diese in eine neue Vierfeldtafel ein. b) enutzen Sie den Zusammenhang zwischen einer Vierfeldtafel und den aumdiagrammen um die äume zu zeichnen. c) erechnen Sie alle bedingten Wahrscheinlichkeiten und tragen Sie diese in die aumdiagramme ein. d) us der Gesamtheit aller Schüler wird einer zufällig ausgewählt.. Mit welcher Wahrscheinlichkeit hat die erson kein Handy?. Mit welcher Wahrscheinlichkeit ist die erson weiblich?. Falls eine ausgewählte erson kein Handy hat, mit welcher Wahrscheinlichkeit ist sie männlich? 4. Falls eine ausgewählte erson weiblich ist, mit welcher Wahrscheinlichkeit hat sie ein Handy? 5. esteht ein Zusammenhang zwischen Geschlecht und Handybesitz? a) :Weiblich : Männlich Summe : besitzt ein Handy 0,40 0,97 0,807 : besitzt kein Handy 0,4 0,079 0,9 Summe 0,54 0,476 Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: von 7

13 R. rinkmann Seite b) : Schüler besitzt ein Handy : Schüler ist weiblich 0,40 0,807 0,97 0,9 0,4 0,079 0,54 0,476 : Schüler besitzt kein Handy : Schüler ist männlich 0,40 0,4 0,97 0,079. Merkmal: Handybesitz. Merkmal: Geschlecht fadwahrscheinlichkeiten. Merkmal: Geschlecht. Merkmal: Handybesitz fadwahrscheinlichkeiten c) erechnung der bedingten Wahrscheinlichkeiten Summe ( ) 0,40 ( ) 0,4 Summe 0,54 ( ) 0,97 ( ) 0,079 0,476 0,807 0,9 0, 40 0,508 0,807 0,97 0,49 0,807 0,4 0,59 0,9 0,079 0,409 0,9 : Schüler besitzt ein Handy : Schüler ist weiblich 0,508 0,40 0,807 0,49 0,97 0, 40 0,78 0,54 0,4 0,8 0,54 0,97 0,84 0, 476 0,079 0,66 0, 476 : Schüler besitzt kein Handy : Schüler ist männlich 0,54 0,78 0,8 0,40 0,4 0,9 0,59 0,409 0,4 0,079 0,476 0,84 0,66 0,97 0,079. Merkmal: Handybesitz. Merkmal: Geschlecht. Merkmal: Geschlecht. Merkmal: Handybesitz fadwahrscheinlichkeiten fadwahrscheinlichkeiten Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: von 7

14 R. rinkmann Seite d) Die gesuchten Wahrscheinlichkeiten können nun direkt aus den aumdiagrammen abgelesen werden.. 0,9 Eine zufällig ausgewählte erson hat mit einer. 0,54 Wahrscheinlichkeit von 0,9 kein Handy. Eine zufällig ausgewählte erson ist mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,54 weiblich.. 0,409 Eine zufällig ausgewählte erson, von der man weiß, dass sie kein Handy hat, ist mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,409 männlich. Eine zufällig ausgewählte erson, von der man weiß, dass sie weiblich ist, hat mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,78 ein Handy. 5. Überprüfung auf bhängigkeit. (Zusammenhang zwischen Geschlecht und Handybesitz) 4. 0,78 Das Ereignis ist unabhängig vom Ereignis falls gilt: nderenfalls sind die Ereignisse voneinander abhängig. Mit den bereits vorliegenden Ergebnissen lässt sich zeigen: 0,78 0,807 0,84 0,807 0,8 0,9 0,66 0,9 Das bedeutet, in allen Fällen besteht eine bhängigkeit zwischen Geschlecht und dem Handybesitz. us den aumdiagrammen lässt sich die bhängigkeit der Ereignisse direkt ablesen, denn die Teilbäume der. Stufe sind verschieden. Hat man den Zusammenhang einer Vierfeldtafel mit den aumdiagrammen begriffen, dann lassen sich solche ufgaben auch mit weniger ufwand lösen. Das soll nun folgendes eispiel zeigen. eispiel: Viele Internetnutzer klagen über Spam- Mails. Nehmen wir an, in % der guten und 40% der Spam- Mails komme das Wort Viagra vor. ußerdem seien 0% der Mails gut und 90% Spam. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Mail, von der man weiß, das in ihr das Wort Viagra vorkommt, eine Spam- Mail ist.? Ereignisse : : Mail enthält das Wort Viagra : Mail enthält nicht das Wort Viagra : Spam-Mail : gute Mail. ufstellen der Vierfeldtafel mit den vorgegebenen Daten. Die % Werte entsprechen relativen Häufigkeiten (Wahrscheinlichkeiten) 90 % Spam bedutet Summe Spam 0,9 0% gute Mails bedeutet Summe gute Mails 0, 40% der Spam-Mails mit Viagra bedeutet 0,9 x 0,4 0,6 % der guten Mails mit Viagra bedeutet 0, x 0,0 0,00 Die restliche Werte kann man ausrechnen, da die Summen bekannt sind. Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 4 von 7

15 R. rinkmann Seite : Spam-Mail : Gute Mail Summe : mit Viagra 0,6 0,00 : ohne Viagra Summe 0,9 0, Spam ohne Viagra: 0,9 0,6 0,54 Gute Mail ohne Viagra: 0, 0,00 0,099 Summe aller Mails mit Viagra: 0,6 + 0,00 0,6 Summe aller Mails ohne Viagra: 0,54 + 0,099 0,69 Mit diesen Werten wird die Vierfeldtafel nun vervollständigt. : Spam-Mail : Gute Mail Summe : mit Viagra 0,6 0,00 0,6 : ohne Viagra 0,54 0,099 0,69 Summe 0,9 0, Die ufgabenstellung lautete: Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Mail, in der Viagra steht, Spam ist? Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit von unter der edingung, dass eingetreten ist. ( ) 0,6 mit ( ) 0,6 und 0,6 ist 0,997 0,6 Das bedeutet, in 99,7% aller Fälle ist eine Mail, von der man weiß, das in ihr das Wort Viagra steht, eine Spam- Mail. Übung: Die Tabelle zeigt Frauen und Männer einer Firma, unterteilt nach Raucher und Nichtraucher. : Frauen : Männer Summe : Raucher : Nichtraucher Summe a) erechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, eine erson anzutreffen, die Raucher ist. b) erechnen Sie die Wahrscheinlichkeit eine Frau anzutreffen. c) erechnen Sie die Wahrscheinlichkeit eine Raucherin anzutreffen. d) Sie Treffen eine Frau an, mit welcher Wahrscheinlichkeit ist sie Raucherin? e) Überprüfen Sie, ob die Ereignisse und voneinander abhängig sind. Lösung: Um die Wahrscheinlichkeiten bestimmen zu können, benötigen wir die relativen Häufigkeiten der Ereignisse. Im vorigen eispiel gab es Rundungsfehler. Um diese möglicht zu vermeiden, sollte man die relativen Häufigkeiten und die dazugehörigen Wahrscheinlichkeiten in ruchform darstellen. Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 5 von 7

16 R. rinkmann Seite : Frauen : Männer Summe :Raucher : Nichtraucher Summe a) Die Wahrscheinlichkeit dafür, eine erson anzutreffen, die Raucher ist, beträgt 0,666 b) Die Wahrscheinlichkeit dafür, eine Frau anzutreffen, beträgt 5 0, 5 c) Die Wahrscheinlichkeit dafür, eine Raucherin anzutreffen, beträgt 0, 5 d) Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine angetroffene Frau Raucherin ist, beträgt 5 0, e) Zwei Ereignisse und sind unabhängig voneinander, wenn gilt: ( ) bhängigkeit Die Ereignisse und sind voneinander abhängig. Zusammenfassung: edingte Wahrscheinlichkeit Der Satz Von ayes Unabhängige Ereignisse Für die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses unter der edingung, dass das Ereignis bereits eingetreten ( ) ist, gilt: Das Ereignis heißt unabhängig vom Ereignis, wenn das Eintreten von die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten von nicht beeinflusst. ( ) Es gilt: mit Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 6 von 7

17 R. rinkmann Seite Zusammenhang zwischen Vierfeldtafel und aumdiagramm Vierfeldtafel ( ) ( ) ( ) aumdiagramm ( ) Vertauscht man bei einem aumdiagramm die Reihenfolge der betrachteten Ereignisse, dann erhält man das umgekehrte oder inverse aumdiagramm. Die Wahrscheinlichkeiten an den fadenden stimmen in beiden aumdiagrammen bis auf die Reihenfolge überein. Die fadwahrscheinlichkeiten und damit auch die bedingten Wahrscheinlichkeiten unterscheiden sich im llgemeinen voneinander. Sie beziehen sich auf verschiedene Ereignisse und daher auch auf verschiedene Teilgesamtheiten. Es gilt stets. eachten Sie aber: Umgekehrte Vierfeldtafel ( ) ( ) Umgekehrtes aumdiagramm Vierfeldtafel und aumdiagramm bei stochastischer Unabhängigkeit ei stochastisch unabhängigen Ereignissen und steht im ersten Feld der Vierfeldtafel für ( ) das rodukt. Für die weiteren Felder gilt entsprechend einer Multiplikationstabelle ähnliches. Im aumdiagramm erkennt man die Unabhängigkeit von Ereignissen daran, dass in der. Stufe die Teilbäume gleich sind. Vierfeldtafel ( ) ( ) ( ) ( ) aumdiagramm Erstellt von Rudolf rinkmann p9_w_rechnung_08.doc 6..0 :55 Seite: 7 von 7

P A P( A B) Definition Wahrscheinlichkeit

P A P( A B) Definition Wahrscheinlichkeit Unabhaengige Ereignisse edingte Wahrscheinlichkeit Definition Wahrscheinlichkeit Die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ist das Verhältnis der günstigen Ergebnisse zur Gesamtmenge der Ergebnisse nzahl

Mehr

2. Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten

2. Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten 2. Rechnen mit Wahrscheinlichkeiten 2.1 Axiome der Wahrscheinlichkeitsrechnung Die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein Teilgebiet der Mathematik. Es ist üblich, an den Anfang einer mathematischen Theorie

Mehr

R. Brinkmann Seite

R. Brinkmann  Seite R. rinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 17.09.2012 Lösungen edingte Wahrscheinlichkeit II en: 1 ufgabe Es soll die eliebtheit einer Fernsehsendung überprüft werden. Eine litzumfrage hatte folgendes

Mehr

WAHRSCHEINLICHKEIT. Erinnere dich

WAHRSCHEINLICHKEIT. Erinnere dich Thema Nr.9 WAHRSCHEINLICHKEIT Erinnere dich Zufallsexperiment Ein Experiment, bei dem verschiedene Ergebnisse möglich sind und bei dem das Ergebnis nur vom Zufall abhängt heißt Zufallsexperiment. Beispiele

Mehr

Mathematik: Mag. Schmid Wolfgang & LehrerInnenteam Arbeitsblatt 7-9 7. Semester ARBEITSBLATT 7-9. Was ist Wahrscheinlichkeit

Mathematik: Mag. Schmid Wolfgang & LehrerInnenteam Arbeitsblatt 7-9 7. Semester ARBEITSBLATT 7-9. Was ist Wahrscheinlichkeit ARBEITSBLATT 7-9 Was ist Wahrscheinlichkeit "Ein guter Mathematiker kann berechnen, welche Zahl beim Roulette als nächstes kommt", ist eine Aussage, die einfach falsch ist. Zwar befassen sich Mathematiker

Mehr

R R M 0,0187 0,4957 0,514 M 0,0021 0,4839 0,486 0,0208 0,9792 1,00

R R M 0,0187 0,4957 0,514 M 0,0021 0,4839 0,486 0,0208 0,9792 1,00 8 edingte Wahrscheinlichkeit 8 edingte Wahrscheinlichkeit 8.1 Einführung und Definition Der Zusammenhang zwischen dem Geschlecht einer beliebig ausgewählten erson und einer eventuellen Rotgrünblindheit

Mehr

Allgemeine Definition von statistischer Abhängigkeit (1)

Allgemeine Definition von statistischer Abhängigkeit (1) Allgemeine Definition von statistischer Abhängigkeit (1) Bisher haben wir die statistische Abhängigkeit zwischen Ereignissen nicht besonders beachtet, auch wenn wir sie wie im Fall zweier disjunkter Mengen

Mehr

Wahrscheinlichkeitsverteilungen

Wahrscheinlichkeitsverteilungen Wahrscheinlichkeitsverteilungen 1. Binomialverteilung 1.1 Abzählverfahren 1.2 Urnenmodell Ziehen mit Zurücklegen, Formel von Bernoulli 1.3 Berechnung von Werten 1.4 Erwartungswert und Standardabweichung

Mehr

Wie hoch ist das Risiko, dass ein System, das aus mehreren Komponenten besteht, ausfällt?

Wie hoch ist das Risiko, dass ein System, das aus mehreren Komponenten besteht, ausfällt? In diesem Kapitel werden wir den egriff Wahrscheinlichkeit und die Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung kennenlernen, um z.. folgende Fragestellungen zu beantworten. Wie hoch ist das Risiko, dass

Mehr

Lösungen Zufallsexperimente, Baumdiagramm, Ergebnismenge I

Lösungen Zufallsexperimente, Baumdiagramm, Ergebnismenge I R. rinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 23.09.2013 Lösungen Zufallsexperimente,, I en: 1 1 2 2 3 Was verstehen Sie unter einem Zufallsexperiment? Nennen Sie die wichtigsten Eigenschaften. Ein Zufallsexperiment

Mehr

R. Brinkmann Seite M M : Placebo genommen G : gesund geworden G : nicht gesund geworden

R. Brinkmann  Seite M M : Placebo genommen G : gesund geworden G : nicht gesund geworden R. rinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 17.09.2012 Lösungen edingte Wahrscheinlichkeit I usführliche Lösungen: 1 ufgabe In einem roßversuch wurde ein Medikament Summe getestet. Die Ergebnisse sind in

Mehr

Stochastik - Kapitel 3

Stochastik - Kapitel 3 Aufgaben ab Seite 8 3. edingte Wahrscheinlichkeit und Unabhängigkeit 3.1 edingte Wahrscheinlichkeit und die Formel von ayes eispiel zum Einstieg in das Thema: Peter wirft zwei Würfel. Danach möchte er

Mehr

( ) ( ) ( ) Mehrstufige Zufallsversuche

( ) ( ) ( ) Mehrstufige Zufallsversuche R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 19.11.2009 Mehrstufige Zufallsversuche Häufig müssen Zufallsversuche untersucht werden, die aus mehr als einem einzigen Experiment bestehen. Diese Versuche setzen

Mehr

Abitur - Übung 1 Glege 9/11

Abitur - Übung 1 Glege 9/11 Abitur - Übung 1 Glege 9/11 Aufgabe 1.1) ganz-rationale Funktion 1.1.a) Bestimmen Sie eine ganz-rationale Funktion 3.Grades, deren Graph bei =4 die -Achse berührt und an deren Punkt (2/f(2)) die Tangente

Mehr

4. Bedingte Wahrscheinlichkeit

4. Bedingte Wahrscheinlichkeit R. lbers, M. Yanik Skript zur Vorlesung Stochastik (Elementarmathematik) 4. edingte Wahrscheinlichkeit edingte Wahrscheinlichkeit ist ein neuer Fachbegriff, der uns inhaltlich bereits in den vorhergehenden

Mehr

Ergebnis Ergebnisraum Ω. Ereignis. Elementarereignis

Ergebnis Ergebnisraum Ω. Ereignis. Elementarereignis Stochastik Die Stochastik besteht aus zwei Teilgebieten, der Statistik und der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Die Statistik beschreibt die Vergangenheit und verwendet Informationen, die (in realen Versuchen)

Mehr

4b. Wahrscheinlichkeit und Binomialverteilung

4b. Wahrscheinlichkeit und Binomialverteilung b. Wahrscheinlichkeit und Binomialverteilung Um was geht es? Häufigkeit in der die Fehlerzahl auftritt 9 6 5 3 2 2 3 5 6 Fehlerzahl in der Stichprobe Wozu dient die Wahrscheinlichkeit? Häfigkeit der Fehlerzahl

Mehr

Zusammenfassung Stochastik

Zusammenfassung Stochastik Zusammenfassung Stochastik Die relative Häufigkeit Ein Experiment, dessen Ausgang nicht vorhersagbar ist, heißt Zufallsexperiment (ZE). Ein Würfel wird 40-mal geworfen, mit folgendem Ergebnis Augenzahl

Mehr

Elemente der Stochastik (SoSe 2016) 9. Übungsblatt

Elemente der Stochastik (SoSe 2016) 9. Übungsblatt Dr. M. Weimar 06.06.2016 Elemente der Stochastik (SoSe 2016) 9. Übungsblatt Aufgabe 1 (2+2+2+2+1=9 Punkte) In einer Urne befinden sich sieben Lose, darunter genau ein Gewinnlos. Diese Lose werden nacheinander

Mehr

Es werden 120 Schüler befragt, ob sie ein Handy besitzen. Das Ergebnis der Umfrage lautet: Von 120 Schülern besitzen 99 ein Handy.

Es werden 120 Schüler befragt, ob sie ein Handy besitzen. Das Ergebnis der Umfrage lautet: Von 120 Schülern besitzen 99 ein Handy. R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 08..2009 Von der relativen Häufigkeit zur Wahrscheinlichkeit Es werden 20 Schüler befragt, ob sie ein Handy besitzen. Das Ergebnis der Umfrage lautet: Von 20 Schülern

Mehr

Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende

Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende Universität Duisburg-Essen Essen, den 0.0.009 Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Winkler C. Stinner Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende Lösung Die Klausur gilt als bestanden,

Mehr

A Grundlegende Begriffe

A Grundlegende Begriffe Grundlegende egriffe 1 Zufallsexperimente und Ereignisse Ein Zufallsexperiment besteht aus der wiederholten Durchführung eines Zufallsversuchs. ei einem Zufallsversuch können verschiedene Ergebnisse (chreibweise:

Mehr

WAHRSCHEINLICHKEITSLEHRE

WAHRSCHEINLICHKEITSLEHRE Wahrscheinlichkeitstheorie Herbert Paukert 1 WAHRSCHEINLICHKEITSLEHRE Version 2.0 Herbert Paukert Drei Zufallsexperimente [ 02 ] Wahrscheinlichkeitstheorie I [ 05 ] Wahrscheinlichkeitstheorie II [ 12 ]

Mehr

Pflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg

Pflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg Pflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg Hilfsmittel: keine allgemeinbildende Gymnasien Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com August 05 Übungsaufgaben:

Mehr

Definition der Entropie unter Verwendung von supp(p XY )

Definition der Entropie unter Verwendung von supp(p XY ) Definition der Entropie unter Verwendung von supp(p XY ) Wir fassen die Ergebnisse des letzten Abschnitts nochmals kurz zusammen, wobei wir von der zweidimensionalen Zufallsgröße XY mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion

Mehr

Ü b u n g s b l a t t 15

Ü b u n g s b l a t t 15 Einführung in die Stochastik Sommersemester 07 Dr. Walter Oevel 2. 7. 2007 Ü b u n g s b l a t t 15 Hier ist zusätzliches Übungsmaterial zur Klausurvorbereitung quer durch die Inhalte der Vorlesung. Eine

Mehr

Biometrieübung 5 Spezielle Verteilungen. 1. Anzahl von weiblichen Mäusen in Würfen von jeweils 4 Mäusen

Biometrieübung 5 Spezielle Verteilungen. 1. Anzahl von weiblichen Mäusen in Würfen von jeweils 4 Mäusen Biometrieübung 5 (Spezielle Verteilungen) - Aufgabe Biometrieübung 5 Spezielle Verteilungen Aufgabe 1. Anzahl von weiblichen Mäusen in Würfen von jeweils 4 Mäusen Anzahl weiblicher Mäuse (k) Anzahl Würfe

Mehr

Polizeidienst-Aufgabe Abiturprüfung Bayern LK 2003

Polizeidienst-Aufgabe Abiturprüfung Bayern LK 2003 Polizeidienst-Aufgabe Abiturprüfung Bayern LK 003 a) Bei einem Einstellungstermin für den Polizeidienst waren 0% der Bewerber Frauen, von denen 90% die Aufnahmeprüfung bestanden. Drei Viertel derjenigen,

Mehr

Abitur 2015 Mathematik Stochastik IV

Abitur 2015 Mathematik Stochastik IV Seite 1 http://www.abiturloesung.de/ Seite 2 Abitur 201 Mathematik Stochastik IV In einer Urne befinden sich vier rote und sechs blaue Kugeln. Aus dieser wird achtmal eine Kugel zufällig gezogen, die Farbe

Mehr

b) P( Schüler/in ist in Sek I) c) P( Schüler/in ist in Sek II und ein Mädchen)

b) P( Schüler/in ist in Sek I) c) P( Schüler/in ist in Sek II und ein Mädchen) R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 1 17.09.2012 Lösungen Relative Häufigkeit, Wahrscheinlichkeit II en: A1 A1 Über die Zusammensetzung der Schülerschaft eines Gymnasiums ist bekannt: In der Sek.

Mehr

13. Jgst. 1. Kursarbeit Datum:

13. Jgst. 1. Kursarbeit Datum: 13. Jgst. 1. Kursarbeit Datum: 22.09.2017 Klasse: BGY LK 2 Fach: Mathematik (Leistungsfach) Thema: Grundlagen W keit; Baumdiagramm; Pfadregeln; Erwartungswert; Kombi- natorik; Bedingte W keit Name: Punkte:

Mehr

SS 2017 Torsten Schreiber

SS 2017 Torsten Schreiber 173 Diese Lücken sollten nicht auch bei Ihnen vorhanden sein: Wird die Anordnung von unterschiedlichen Objekten eines Experiments untersucht, so handelt es sich um eine. Möchte man die Anzahl der möglichen

Mehr

Absolute und relative Häufigkeit Übung III

Absolute und relative Häufigkeit Übung III Absolute und relative Übung III In der Tabelle sind die Würfelergebnisse von Marc, Felix, Bjorn und René aus der Basketball-AG notiert. Wer kann am besten Körbe werfen? Würfe Treffer Marc 7 Felix 8 Bjorn

Mehr

Fragestellung: Wir haben 5 verschiedene Gegenstände A B C D E. Auf wieviele verschiedene Arten lassen sie sich anordnen?

Fragestellung: Wir haben 5 verschiedene Gegenstände A B C D E. Auf wieviele verschiedene Arten lassen sie sich anordnen? Kombinatorik Seite 1 von 5 PRMUTTIONN (nordnungen, Reihenfolgen) eispiel: Fragestellung: Wir haben 5 verschiedene Gegenstände. uf wieviele verschiedene rten lassen sie sich anordnen? ntwort: uf 5! = 1

Mehr

Mathematik. Abiturprüfung 2014. Prüfungsteil A. Arbeitszeit: 90 Minuten. Bei der Bearbeitung der Aufgaben dürfen keine Hilfsmittel verwendet werden.

Mathematik. Abiturprüfung 2014. Prüfungsteil A. Arbeitszeit: 90 Minuten. Bei der Bearbeitung der Aufgaben dürfen keine Hilfsmittel verwendet werden. Mathematik Abiturprüfung 2014 Prüfungsteil A Arbeitszeit: 90 Minuten Bei der Bearbeitung der Aufgaben dürfen keine Hilfsmittel verwendet werden. Zu den Themengebieten Analysis, Stochastik und Geometrie

Mehr

Mathematik W27. Mag. Rainer Sickinger LMM. v 1 Mag. Rainer Sickinger Mathematik W27 1 / 51

Mathematik W27. Mag. Rainer Sickinger LMM. v 1 Mag. Rainer Sickinger Mathematik W27 1 / 51 Mathematik W27 Mag. Rainer Sickinger LMM v 1 Mag. Rainer Sickinger Mathematik W27 1 / 51 Einführung Wir befinden uns in einer kleinen Stadt. In dieser Stadt gibt es zwei Taxiunternehmen. Die Taxis des

Mehr

2.4. Mehrstufige Zufallsexperimente

2.4. Mehrstufige Zufallsexperimente 2.4. Mehrstufige Zufallsexperimente Zufallsexperimente können einstufig, also einmalig, durchgeführt werden oder auch mehrstufig, also wiederholt. Wirft man einen Würfel z.b. nur einmal, dann ist das Zufallsexperiment

Mehr

Terme, Rechengesetze, Gleichungen

Terme, Rechengesetze, Gleichungen Terme, Rechengesetze, Gleichungen Ein Junge kauft sich eine CD zu 15 und eine DVD zu 23. Er bezahlt mit einem 50 - Schein. Wie viel erhält er zurück? Schüler notieren mögliche Rechenwege: (1) 15 + 23 =

Mehr

ZENTRALE KLASSENARBEIT 2011 GYMNASIUM. Mathematik. Schuljahrgang 6

ZENTRALE KLASSENARBEIT 2011 GYMNASIUM. Mathematik. Schuljahrgang 6 GYMNASIUM Mathematik Schuljahrgang 6 Arbeitszeit: 45 Minuten Alle Aufgaben sind auf den Arbeitsblättern zu bearbeiten. Dazu gehören auch eventuell erforderliche Nebenrechnungen, Skizzen oder Ähnliches.

Mehr

Arbeitsblatt Woche 27. G G Summe M M Summe

Arbeitsblatt Woche 27. G G Summe M M Summe 1 Urne In einer Urne sind 5 weiÿe, 6 schwarze und 4 rote Kugeln. Es wird zweimal ohne Zurücklegen gezogen. 1. Stellen Sie das Zufallsexperiment in einem Baumdiagramm dar! 2. Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit

Mehr

Hinweise zu den Anregungen zum Nachdenken und für eigene Untersuchungen

Hinweise zu den Anregungen zum Nachdenken und für eigene Untersuchungen Heinz Klaus Strick: Mathematik ist schön, Springer-Verlag, ISBN: 978--66-579-9 Hinweise zu den Anregungen zum Nachdenken und für eigene Untersuchungen zu A.1: n 1 4 5 6 7 8 9 10 11 1 1 14 15 16 17 18 19

Mehr

Inhaltsverzeichnis. 1 Rationale Zahlen 2. 2 Zuordnungen 3. 3 Geometrie 5. 4 Prozentrechnung 9. 5 Zinsrechnung 12. 6 Terme/Gleichungen 13

Inhaltsverzeichnis. 1 Rationale Zahlen 2. 2 Zuordnungen 3. 3 Geometrie 5. 4 Prozentrechnung 9. 5 Zinsrechnung 12. 6 Terme/Gleichungen 13 Inhaltsverzeichnis Rationale Zahlen Zuordnungen Geometrie 5 4 Prozentrechnung 9 5 Zinsrechnung 6 Terme/Gleichungen 7 Wahrscheinlichkeitsrechnung 5 Rationale Zahlen ddition/ Subtraktion negativer Zahlen

Mehr

Hauptprüfung Fachhochschulreife 2014. Baden-Württemberg

Hauptprüfung Fachhochschulreife 2014. Baden-Württemberg Hauptprüfung Fachhochschulreife 2014 Baden-Württemberg Aufgabe 6 Stochastik Hilfsmittel: grafikfähiger Taschenrechner Berufskolleg Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com September 2014 1 Ein Glücksrad

Mehr

Übungsaufgaben zum Kapitel Baumdiagramme - Bernoulli

Übungsaufgaben zum Kapitel Baumdiagramme - Bernoulli BOS 98 S I Im ahmen einer statistischen Erhebung wurden 5 repräsentative Haushalte ausgewählt und im Hinblick auf ihre Ausstattung mit Fernsehern, adiorecordern sowie Homecomputern untersucht. Dabei gaben

Mehr

Bedingte Wahrscheinlichkeiten

Bedingte Wahrscheinlichkeiten Bedingte Wahrscheinlichkeiten Bei der Betrachtung der Ereignisse A und B eines Zufallsexperiments muss man die beiden im folgendem beschrieben zwei Situationen unterscheiden. 1. Das Ereignis A und B tritt

Mehr

Vorlesung Statistik, H&A Mathe, Master M

Vorlesung Statistik, H&A Mathe, Master M Beispiel: Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein Bewerber von Firma A angenommen wird ist P(A) = 0,2. Die Wahrscheinlichkeit von Firma B angenommen zu werden beträgt P(B) = 0,3. Von mindestens einer der

Mehr

3 Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bei mehrstufigen Zufallsversuchen

3 Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bei mehrstufigen Zufallsversuchen Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bei mehrstufigen Zufallsversuchen Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bei mehrstufigen Zufallsversuchen.1 Pfadregeln.1.1 Pfadmultiplikationsregel Eine faire Münze und

Mehr

Teil I (Richtzeit: 30 Minuten)

Teil I (Richtzeit: 30 Minuten) Gymnasium Unterstrass Zürich Seite 1 Gymnasium Unterstrass Zürich Aufnahmeprüfung 2012 Kurzgymnasium (Anschluss 3. Sekundarklasse, NLM) Mathematik Name: Die Prüfung besteht aus zwei Teilen. Im ersten Teil

Mehr

Beispielaufgaben Binomialverteilung Lösungen

Beispielaufgaben Binomialverteilung Lösungen L. Schmeink 05a_beispielaufgaben_binomialverteilung_lösungen.doc 1 Beispielaufgaben Binomialverteilung Lösungen Übung 1 Der Würfel mit zwei roten (A) und vier weißen Seitenflächen (B) soll fünfmal geworfen

Mehr

1 Bestimme mit Hilfe eines Baumdiagramms die Wahrscheinlichkeit, beim dreimaligen Werfen einer Münze a) zweimal Kopf und einmal Zahl zu erhalten.

1 Bestimme mit Hilfe eines Baumdiagramms die Wahrscheinlichkeit, beim dreimaligen Werfen einer Münze a) zweimal Kopf und einmal Zahl zu erhalten. 1 Bestimme mit Hilfe eines Baumdiagramms die Wahrscheinlichkeit, beim dreimaligen Werfen einer Münze a) zweimal Kopf und einmal Zahl zu erhalten. b) erst Zahl, dann zweimal Kopf zu erhalten. c**) mindestens

Mehr

4. Schularbeit/7C/2-stündig Schularbeit. 7C am

4. Schularbeit/7C/2-stündig Schularbeit. 7C am 4. Schularbeit 7C am 24.5.2017 Name: Note: Beispiel-Nr. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 AP Teil 1: Teil 2: Punkte Teil 1 (inkl. AP) Punkte Teil 2 Gesamtpunkte Notenschlüssel: 0 7 P von Teil 1 (inkl. Anrechnungspunkte

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wahrscheinlichkeitsrechnung Abiturvorbereitung Wahrscheinlichkeitsrechnung S. 1 von 9 Wahrscheinlichkeitsrechnung Kombinatorik Formeln für Wahrscheinlichkeiten Bedingte Wahrscheinlichkeiten Zusammenfassung wichtiger Begriffe Übungsaufgaben

Mehr

Kombinatorik. 1. Beispiel: Wie viele fünfstellige Zahlen lassen sich aus den fünf Ziffern in M = {1;2;3;4;5} erstellen?

Kombinatorik. 1. Beispiel: Wie viele fünfstellige Zahlen lassen sich aus den fünf Ziffern in M = {1;2;3;4;5} erstellen? 1 Kombinatorik Aus einer Grundgesamtheit mit n Elementen wird eine Stichprobe k Elementen entnommen. Dabei kann die Stichprobe geordnet oder ungeordnet sein. "Geordnet" bedeutet, dass die Reihenfolge der

Mehr

1.1 Ergebnisräume einfacher Zufallsexperimente. 2) Es gibt mindestens zwei mögliche Ausgänge des Experiments.

1.1 Ergebnisräume einfacher Zufallsexperimente. 2) Es gibt mindestens zwei mögliche Ausgänge des Experiments. Übungsmaterial 1 1 Zufallsexperimente 1.1 Ergebnisräume einfacher Zufallsexperimente Damit ein Experiment ein Zufallsexperiment ist, müssen folgende Eigenschaften erfüllt sein: 1) Das Experiment lässt

Mehr

Lernblatt: Lagebeziehungen

Lernblatt: Lagebeziehungen Dieser Trainingstext ist ungekürzt. ls Demoversion ist allerdings der usdruck gesperrt. Vektorrechnung Lernblatt: Lagebeziehungen ufgabenversion ohne Lösungen Untersuchung der gegenseitigen Lage von Punkt

Mehr

Kompetenzcheck. Mathematik (AHS) Oktober 2013. Lösungsheft

Kompetenzcheck. Mathematik (AHS) Oktober 2013. Lösungsheft Kompetenzcheck Mathematik (AH) Oktober 2013 Lösungsheft Lösung zu Aufgabe 1 Rationale Zahlen 1 2 3,5 16 Ein Punkt ist nur dann zu geben, wenn alle Kreuze richtig gesetzt sind. 2 Lösung zu Aufgabe 2 Rechenoperationen

Mehr

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Kompakte Vorbereitung zu den zentralen Prüfungen Klasse 10

Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Kompakte Vorbereitung zu den zentralen Prüfungen Klasse 10 Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form Auszug aus: Kompakte Vorbereitung zu den zentralen Prüfungen Klasse 10 Das komplette Material finden Sie hier: School-Scout.de SCHOOL-SCOUT Vorbereitung

Mehr

Level 1 Grundlagen Blatt 1. Dokument mit 19 Aufgaben

Level 1 Grundlagen Blatt 1. Dokument mit 19 Aufgaben Level 1 Grundlagen Blatt 1 Dokument mit 19 Aufgaben Aufgabe A1 Ein Glücksrad hat drei Sektoren mit den Farben Rot, Gelb und Grün. Das Rad bleibt mit einer Wahrscheinlichkeit von 0,1 so stehen, dass der

Mehr

Tutorium zur Vorlesung Grundlagen der Mathematik II -Bearbeitungsvorschlag-

Tutorium zur Vorlesung Grundlagen der Mathematik II -Bearbeitungsvorschlag- MTHEMTISCHES INSTITUT DE UNIVESITÄT MÜNCHEN D. ost, J. Gairing SS 08 latt 0 8.6.08 Tutorium zur Vorlesung Grundlagen der Mathematik II -earbeitungsvorschlag-. Wir ergänzen erst das linke aumdiagramm: ufgrund

Mehr

Stochastik - Kapitel 2

Stochastik - Kapitel 2 " k " h(a) n = bezeichnet man als die relative Häufigkeit des Ereignisses A bei n Versuchen. n (Anmerkung: für das kleine h wird in der Literatur häufig auch ein r verwendet) k nennt man die absolute Häufigkeit

Mehr

13. Jgst. 2. Kursarbeit Datum:

13. Jgst. 2. Kursarbeit Datum: 13. Jgst. 2. Kursarbeit Datum: 23.11.2017 Klasse: GY LK 2 Fach: Mathematik (Leistungsfach) Thema: edingte W keit & Vierfeldertafel; inomial- & Normalverteilung; Sigma-Intervalle Name: Punkte: Note: Aufgabe

Mehr

Bernoullikette und Binomialverteilung. Binomialverteilung

Bernoullikette und Binomialverteilung. Binomialverteilung Binomialverteilung Inhaltsverzeichnis Vorbemerkungen... 3 Listen und Mengen... 3 Beispiele für Ergebnisräume... 3 Bernoulliketten... 3 Binomialverteilung... 3 Aufgabe... 3 Graphische Veranschaulichung...

Mehr

Mathematik. Abiturprüfung 2015. Prüfungsteil A. Arbeitszeit: 90 Minuten. Bei der Bearbeitung der Aufgaben dürfen keine Hilfsmittel verwendet werden.

Mathematik. Abiturprüfung 2015. Prüfungsteil A. Arbeitszeit: 90 Minuten. Bei der Bearbeitung der Aufgaben dürfen keine Hilfsmittel verwendet werden. Mathematik Abiturprüfung 2015 Prüfungsteil A Arbeitszeit: 90 Minuten Bei der Bearbeitung der Aufgaben dürfen keine Hilfsmittel verwendet werden. Zu den Themengebieten Analysis, Stochastik und Geometrie

Mehr

Abitur 2009 Mathematik GK Stochastik Aufgabe C1

Abitur 2009 Mathematik GK Stochastik Aufgabe C1 Seite 1 Abiturloesung.de - Abituraufgaben Abitur 009 Mathematik GK Stochastik Aufgabe C1 Auf einem Spielbrett rollt eine Kugel vom Start bis in eines der Fächer F 1 bis F 5. An jeder Verzweigung rollt

Mehr

Termumformungen. ALGEBRA Terme 2. Binomische Formeln. INTERNETBIBLIOTHEK FÜR SCHULMATHEMATIK. Datei Nr. 12102. Friedrich W.

Termumformungen. ALGEBRA Terme 2. Binomische Formeln.  INTERNETBIBLIOTHEK FÜR SCHULMATHEMATIK. Datei Nr. 12102. Friedrich W. ALGEBRA Terme Termumformungen Binomische Formeln Meistens in Klasse 8 Datei Nr. 0 Friedrich W. Buckel Stand: 4. November 008 INTERNETBIBLIOTHEK FÜR SCHULMATHEMATIK Inhalt DATEI 0 Was sind und was leisten

Mehr

Proportionale und antiproportionale Zuordnungen

Proportionale und antiproportionale Zuordnungen Proportionale und antiproportionale Zuordnungen Proportionale und antiproportionale Zuordnungen findet man in vielen Bereichen des täglichen Lebens. Zum Beispiel beim Tanken oder beim Einkaufen. Bei proportionalen

Mehr

Wahrscheinlichkeit1 (Laplace)

Wahrscheinlichkeit1 (Laplace) Wahrscheinlichkeit1 (Laplace) Aufgaben A1 In der schriftlichen Abiturarbeit im Fach Mathematik gab es folgende Noten: 3; 4; 3; 2; 3; 1; 5; 5; 4; 3; 3; 2; 1; 4; 2; 5; 4; 2; 4; 3 a) Erstellen Sie eine Häufigkeitstabelle

Mehr

Glücksrad-Aufgabe. Das Glücksrad ist in 2 Sektoren mit den Zahlen 1 (Winkel 120 ) und 2 eingeteilt.

Glücksrad-Aufgabe. Das Glücksrad ist in 2 Sektoren mit den Zahlen 1 (Winkel 120 ) und 2 eingeteilt. Glücksrad-Aufgabe Das Glücksrad ist in Sektoren mit den Zahlen (Winkel ) und eingeteilt. a) Das Glücksrad wird dreimal gedreht. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit für die folgenden Ereignisse: A: Die

Mehr

Probeklausur zur Vorlesung Statistik II für Studierende der Soziologie und Nebenfachstudierende

Probeklausur zur Vorlesung Statistik II für Studierende der Soziologie und Nebenfachstudierende Probeklausur zur Vorlesung Statistik II für Studierende der Soziologie und Nebenfachstudierende im Sommersemester 2012 Prof. Dr. H. Küchenhoff, J. Brandt, G. Schollmeyer, G. Walter Aufgabe 1 Betrachten

Mehr

PFLICHTTEIL FRANZ LEMMERMEYER

PFLICHTTEIL FRANZ LEMMERMEYER PFLICHTTEIL FRANZ LEMMERMEYER ( Bestimmen Sie die erste Ableitung der Funktion f(x mit f(x = (3x x + und Vereinfachen Sie so weit wie möglich. ( Bestimmen Sie diejenige Stammfunktion F (x von ( π f(x =

Mehr

Inferenzstatistik (=schließende Statistik)

Inferenzstatistik (=schließende Statistik) Inferenzstatistik (=schließende Statistik) Grundproblem der Inferenzstatistik: Wie kann man von einer Stichprobe einen gültigen Schluß auf di Grundgesamtheit ziehen Bzw.: Wie groß sind die Fehler, die

Mehr

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie

Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie KAPITEL 1 Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitstheorie 1. Zufallsexperimente, Ausgänge, Grundmenge In der Stochastik betrachten wir Zufallsexperimente. Die Ausgänge eines Zufallsexperiments fassen wir

Mehr

6. Stochastische Modelle II: Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, insbesondere Normalverteilungen

6. Stochastische Modelle II: Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, insbesondere Normalverteilungen 6. Stochastische Modelle II: Stetige Wahrscheinlichkeitsverteilungen, insbesondere Normalverteilungen Dr. Antje Kiesel Institut für Angewandte Mathematik WS 2011/2012 Bisher: Diskrete Zufallsvariablen,

Mehr

Bedingte Wahrscheinlichkeiten. Bedingte Wahrscheinlichkeiten

Bedingte Wahrscheinlichkeiten. Bedingte Wahrscheinlichkeiten Folie I - 9-1 Bedingte Wahrscheinlichkeiten Bedingte Wahrscheinlichkeiten A) Definition, Multiplikationssatz A) Definition, Multiplikationssatz B) Hilfsmittel für systematische Lösungen: Venn-Diagramm,

Mehr

Venndiagramm, Grundmenge und leere Menge

Venndiagramm, Grundmenge und leere Menge Venndiagramm, Grundmenge und leere Menge In späteren Kapitel wird manchmal auf die Mengenlehre Bezug genommen. Deshalb sollen hier die wichtigsten Grundlagen und Definitionen dieser Disziplin kurz zusammengefasst

Mehr

Vorlesung Statistik WING ASW Melanie Kaspar, Prof. Dr. B. Grabowski 1

Vorlesung Statistik WING ASW Melanie Kaspar, Prof. Dr. B. Grabowski 1 Melanie Kaspar, Prof. Dr. B. Grabowski 1 Aus diesen Eigenschaften lassen sich alle weiteren Eigenschaften ableiten: Beweis zu 1) Melanie Kaspar, Prof. Dr. B. Grabowski 2 Aufgabe Die Wahrscheinlichkeit

Mehr

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren. 1. Zweimaliges Ziehen aus einer Urne (ohne Zurücklegen)

Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK. Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren. 1. Zweimaliges Ziehen aus einer Urne (ohne Zurücklegen) Dr. Jürgen Senger INDUKTIVE STATISTIK Wahrscheinlichkeitstheorie, Schätz- und Testverfahren ÜUNG. - LÖSUNGEN. Zweimaliges Ziehen aus einer Urne (ohne Zurücklegen Die Urne enthält 4 weiße und 8 rote Kugeln.

Mehr

Sicheres Wissen und Können zu Dreiecken 1

Sicheres Wissen und Können zu Dreiecken 1 Sicheres Wissen und Können zu Dreiecken 1 Die Schüler verwenden den egriff Figur für beliebige geradlinig oder krummlinig begrenzte ebene Figuren. Die Namen der Figuren sind im Denken der Schüler sowohl

Mehr

Inhalt der Lösungen zur Prüfung 2015:

Inhalt der Lösungen zur Prüfung 2015: Inhalt der Lösungen zur Prüfung 015: Pflichtteil Wahlteil ufgabe W1a 1 Wahlteil ufgabe W1b 16 Wahlteil ufgabe Wa 17 Wahlteil ufgabe Wb 19 Wahlteil ufgabe Wa 1 Wahlteil ufgabe Wb Wahlteil ufgabe W4a 5 Wahlteil

Mehr

Orientierungshilfe zum 7. Hausaufgabenblatt

Orientierungshilfe zum 7. Hausaufgabenblatt Orientierungshilfe zum 7. Hausaufgabenblatt 25. Januar 2013 Aufgabe 38 a Urnenmodell: Ziehen mit Zurücklegen. Man stelle sich eine Urne mit zwei Kugeln, die eine weiÿ, die andere schwarz, vor. Für jedes

Mehr

Grundlagen zum Umgang mit mathematischen Softwarepaketen

Grundlagen zum Umgang mit mathematischen Softwarepaketen MathSoft Praktikum 2016 Fakultät für Mathematik Grundlagen zum Umgang mit mathematischen Softwarepaketen Praktikum 2016 Roman Unger Fakultät für Mathematik Januar 2016 TUC Januar 2016 Roman Unger 1 / 31

Mehr

Wahrscheinlichkeit und Binomialverteilung

Wahrscheinlichkeit und Binomialverteilung und Binomialverteilung Umwas geht es? Häufigkeit in der die Fehlerzahl auftritt 9 6 5 3 2 2 3 5 6 Fehlerzahl in der Stichprobe Wozu dient die? Häfigkeit der Fehlerzahl 9 6 5 3 2 Häufigkeit der Fehlerzahlen

Mehr

M 10.1. Kreissektoren und Bogenmaß

M 10.1. Kreissektoren und Bogenmaß M 10.1 Kreissektoren und Bogenmaß Wie berechnet man in einem Kreis mit Radius die Länge des Kreisbogens für einen Kreissektor mit Mittelpunktswinkel? Wie berechnet man in einem Kreis mit Radius den Flächeninhalt

Mehr

M 10.1. Kreissektoren und Bogenmaß

M 10.1. Kreissektoren und Bogenmaß M 10.1 Kreissektoren und Bogenmaß Wie berechnet man in einem Kreis mit Radius die Länge des Kreisbogens für einen Kreissektor mit Mittelpunktswinkel? Wie berechnet man in einem Kreis mit Radius den Flächeninhalt

Mehr

Konfidenzintervalle. Einführung von Ac

Konfidenzintervalle. Einführung von Ac Konfidenzintervalle Einführung von Ac Problem: ( Schluss von der Stichprobe auf die Gesamtheit - Schätzen ) Von einer binomialverteilten Zufallsgröße X sei n (der Stichprobenumfang) gegeben, aber p (Erfolgswahrscheinlichkeit)

Mehr

Unter der Voraussetzung, dass die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses für jeden Versuch konstant bleibt, gilt die Binominalverteilung.

Unter der Voraussetzung, dass die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses für jeden Versuch konstant bleibt, gilt die Binominalverteilung. 2.4.1.2 Binomialverteilung Unter der Voraussetzung, dass die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses für jeden Versuch konstant bleibt, gilt die Binominalverteilung. Diese Voraussetzung ist exakt erfüllt,

Mehr

Aufgabe 1. Übung Wahrscheinlichkeitsrechnung Markus Kessler Seite 1 von 8. Die Ereignisse A, B und C erfüllen die Bedingungen

Aufgabe 1. Übung Wahrscheinlichkeitsrechnung Markus Kessler Seite 1 von 8. Die Ereignisse A, B und C erfüllen die Bedingungen Ü b u n g 1 Aufgabe 1 Die Ereignisse A, B und C erfüllen die Bedingungen P(A) = 0. 7, P(B) = 0. 6, P(C) = 0. 5 P(A B) = 0. 4, P(A C) = 0. 3, P(B C) = 0. 2, P(A B C) = 0. 1 Bestimmen Sie P(A B), P(A C),

Mehr

Übung zur Stochastik

Übung zur Stochastik Übung zur Stochastik 1.) Die G-Partei hat bei der vergangenen Kommunalwahl in einer Stadt mit etwa 700 000 wahlberechtigten Bürgern rund 9 % der Stimmen erhalten. Nun werden 1 000 rein zufällig ausgewählte

Mehr

Übungsaufgaben zur Linearen Funktion

Übungsaufgaben zur Linearen Funktion Übungsaufgaben zur Linearen Funktion Aufgabe 1 Bestimmen Sie den Schnittpunkt der beiden Geraden mit den Funktionsgleichungen f 1 (x) = 3x + 7 und f (x) = x 13! Aufgabe Bestimmen Sie den Schnittpunkt der

Mehr

Kompetenztest. Testheft

Kompetenztest. Testheft Kompetenztest Testheft Klassenstufe 3 Grundschulen und Förderschulen Schuljahr 03/04 Fach Mathematik Name: ANWEISUNGEN Es gibt verschiedene Arten von Aufgaben in diesem Mathematiktest. Bei einigen Aufgaben

Mehr

Kapitel 6. Kapitel 6 Mehrstufige Zufallsexperimente

Kapitel 6. Kapitel 6 Mehrstufige Zufallsexperimente Mehrstufige Zufallsexperimente Inhalt 6.1 6.1 Mehrstufige Experimente 6.2 6.2 Bedingte Wahrscheinlichkeiten Seite 2 6.1 Mehrstufige Experimente Grundvorstellung: Viele Viele Experimente werden der der

Mehr

Ringvorlesung Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung II

Ringvorlesung Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung II Ringvorlesung Einführung in die Methoden der empirischen Sozialforschung II Auswahlverfahren - Begriffe und theoretische Grundlagen 1 USA 1936: - Wahlstudie mit 10.000.000 Probestimmzetteln - Quelle: Telefonverzeichnis

Mehr

Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Mittelstufe

Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Mittelstufe Wahrscheinlichkeitsrechnung für die Mittelstufe Wir beginnen mit einem Beispiel, dem Münzwurf. Es wird eine faire Münze geworfen mit den Seiten K (für Kopf) und Z (für Zahl). Fair heißt, dass jede Seite

Mehr

Regiomontanus - Gymnasium Haßfurt - Grundwissen Mathematik Jahrgangsstufe 10

Regiomontanus - Gymnasium Haßfurt - Grundwissen Mathematik Jahrgangsstufe 10 RMG Haßfurt Grundwissen Mathematik Jahrgangsstufe 0 Regiomontanus - Gymnasium Haßfurt - Grundwissen Mathematik Jahrgangsstufe 0 Wissen und Können. Berechnungen am Kreis Bogenmaß Das Bogenmaß ist das zu

Mehr

Wir setzen daher den Anteil der weiblichen Nichtraucher gleich dem Anteil der Nichtraucher und berechnen X:

Wir setzen daher den Anteil der weiblichen Nichtraucher gleich dem Anteil der Nichtraucher und berechnen X: Übungsblatt 1 Beispiel 1. Von den 50 Teilnehmern eines Kurses sind 35 weiblich und 10 Raucher/innen. Wie viele nicht-rauchende Teilnehmerinnen sind zu erwarten, wenn die Merkmale Geschlecht und Rauchverhalten

Mehr

Lineare Gleichungen Lineare Gleichungssysteme. Lineare Algebra 5. Ein Trainingsheft für Schüler

Lineare Gleichungen Lineare Gleichungssysteme. Lineare Algebra 5. Ein Trainingsheft für Schüler Lineare Gleichungen Lineare Gleichungssysteme Lineare Algebra Ein Trainingsheft für Schüler Manuelle Lösungen ohne Rechnerhilfen und (hier) ohne Determinanten Datei Nr. 600 Stand 8. September 04 FRIEDRICH

Mehr

A B A B A B C. Beispiel 1 Wie viele Möglichkeiten gibt es 3 verschiedene Kugeln: A, B und C auf verschiedene Arten auf 3 Plätze anzuordnen?

A B A B A B C. Beispiel 1 Wie viele Möglichkeiten gibt es 3 verschiedene Kugeln: A, B und C auf verschiedene Arten auf 3 Plätze anzuordnen? eispiel 1 Wie viele Möglicheiten gibt es 3 verschiedene Kugeln:, und auf verschiedene rten auf 3 Plätze anzuordnen? Lösung Es gibt also 6 Möglicheiten, 3 verschiedene Kugeln auf 3 verschiedene Plätze anzuordnen.

Mehr

Pflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg

Pflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg Pflichtteilaufgaben zu Stochastik (Pfadregeln, Erwartungswert, Binomialverteilung) Baden-Württemberg Hilfsmittel: keine allgemeinbildende Gymnasien Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com September 016

Mehr