SS 2017 Torsten Schreiber
|
|
- Emma Kohler
- vor 6 Jahren
- Abrufe
Transkript
1 173
2 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 Kombinationen betrachten, muss man unterscheiden ob die Stichprobe mit oder ohne ist. Man spricht dann von. Neben den Wiederholungen spielt die eine große Rolle, so dass insgesamt verschiedene Berechnungsformeln existieren. Dabei können jeweils drei Szenarien über die Definition des bestimmt werden. Hat jedes Ereignis von der Anzahl der Versuche die gleiche Wahrscheinlichkeit, dann handelt es sich um ein -Experiment. Das Gegenereignis erleichtert stellenweise die Berechnung der Wahrscheinlichkeit und wird auch als bezeichnet. Graphisch können Zufallsexperimente in Form eines dargestellt werden. Entlang eines Astes werden die Wahrscheinlichkeiten immer. Werden mehrere dieser Äste für die Gesamtwahrscheinlichkeit benötigt, so werden diese. Für die Berechnung einer -Kombination von Ereignissen spielt die Vereinbarkeit eine wichtige Rolle. Sind zwei Ereignisse nicht zueinander, so muss die Wahrscheinlichkeit für das gleichzeitige Eintreten der Ereignisse werden. 174
3 1. Von 5 Mathematikern und 7 Informatikern soll ein Ausschuss bestehend aus 2 Mathematikern und 3 Informatikern gebildet werden. Auf wie viele Arten kann dies geschehen, wenn... a)... jeder Mathematiker und jeder Informatiker ausgewählt werden kann, b)... ein bestimmter Mathematiker im Ausschuss vertreten sein muss und 2 bestimmte Informatiker nicht im vertreten sein dürfen. 2. Bei der Herstellung eines Produkts treten die beiden Fehler nicht maßhaltig (M) und nicht funktionsfähig (F) mit Wahrscheinlichkeiten von 0,1 bzw. 0,15 auf. Beide Fehler treten gleichzeitig mit der Wahrscheinlichkeit 0,05 auf. Ein Produkt ist nur dann verkäuflich, wenn es keinen der beiden Fehler besitzt. Mit welcher Wahrscheinlichkeit ist ein Produkt verkäuflich? 175
4 Durch den Satz von Bayeswird der direkte Zusammenhang zwischen den bedingten Wahrscheinlichkeiten und für beliebige Ereignisse A und B näher beschrieben. Beispiel: In den beiden Urnen A und B sind jeweils 10 Kugeln. In der Urne A sind sieben rote und drei weiße Kugeln und in der Urne B eine rote und 9 weiße Kugeln. Mit welcher Wahrscheinlichkeit stammt eine gezogene rote Kugel aus der Urne A? Es gilt: Gemäß dem Satz von Bayesgilt: 87,5% 176
5 Zwei Ereignisse A und B sind unabhängig voneinander, wenn folgende Bedingungen erfüllt sind: und $ Nutzt man nun den Satz von Bayesund formt die entstehende Gleichung um, erhält man: $ $ $ $ $ 1& $ $ $ ' ( ) ' ( ' ) Also sind zwei Ereignisse unabhängig, sofern die Wahrscheinlichkeit für das gleichzeitige Eintreten identisch mit dem Produkt der Einzelwahrscheinlichkeiten ist. 177
6 Beispiel: In einer Urne befinden sich vier Kugeln mit den aufgedruckten Zahlen 110, 101, 011, 000. Es wird nun eine Kugel aus der Urne gezogen, wobei folgende Ereignisse definiert werden: :Die gezogene Kugel hat an der ersten Stelle eine Eins. :Die gezogene Kugel hat an der zweiten Stelle eine Eins. + :Die gezogene Kugel hat an der dritten Stelle eine Eins. Für die einzelnen Wahrscheinlichkeiten gilt somit: + Betrachtet man nun das gleichzeitige Auftreten zweier Ereignisse, so erhält man:,- : ,- + : ,- + : Werden nun alle drei Ereignisse berücksichtigt, so erkennt man, dass diese nicht unabhängig sind, denn
7 Aufgabe: 1. Ein berühmter Fernsehkoch versalzt seine Suppe mit einer Wahrscheinlichkeit von 20%. Wenn er jedoch verliebt ist (Wahrscheinlichkeit 30%), so versalzt er die Suppe mit einer Wahrscheinlichkeit von 60%. a) Zeichnen Sie das Baumdiagramm. b) Geben Sie die Randverteilungen mittels Vierfeldertafel an. c) Sind die Ereignisse unabhängig? d) Sie erhalten nun eine versalzene Suppe. Mit welcher Wahrscheinlichkeit ist der Koch verliebt? 179
8 Eine der wichtigsten Wahrscheinlichkeiten in der Mathematik resultieren aufgrund der Binomialverteilung. Dabei handelt es sich zum einen um unabhängige Ereignisse und zum anderen existieren nur zwei Möglichkeiten ( Treffer oder Niete ). Eine solche Versuchsreihe wird auch Bernoulli-Prozess genannt. Die Zufallsvariable3beschreibt hier die Anzahl des günstigen Ereignis bei n Wiederholungen, so dass sich die Wahrscheinlichkeit als Produkt aus den möglichen Kombinationen sowie den günstigen und ungünstigen Wahrscheinlichkeiten ergibt. Es gilt: &5 786 Anzahl der gewünschten Treffer Anzahl der Kombinationen Wahrscheinlichkeit eines Treffer Wahrscheinlichkeit einer Niete Handelt es sich um eine solche diskrete Zufallsvariable, dann nennt man die dazugehörige Verteilung auch binomialverteilt und schreibt 3~ ; 5. Die gesuchten Wahrscheinlichkeiten (gerade auch kumuliert) können direkt mit Hilfe der Tabelle der Binomialverteilungabgelesen werden. 180
9 Neben dem Vorteil, dass sich ein Großteil von Fragen aus der Wahrscheinlichkeit auf die Situation Treffer oder Niete reduzieren lässt, können aufgrund der binomialverteilten Zufallsvariable 3auch verschiedene wichtige Werte der Statistik sehr einfach bestimmt werden. Erwartungswert: ; 3 5 Varianz: <= 3 5 1&5 Beispiel: Wir haben eine gezinkte Münze, die mit einer Wahrscheinlichkeit von 60% Wappen anzeigt. Nun stellt sich die Frage, wie hoch die Wahrscheinlichkeit für siebenmal Wappen bei zehnmaligen Werfen ist. 10; 4 7; > 1& > 0,4 Es handelt sich somit um eine binomialverteilte Zufallsvariable, so dass 3~ 10; 0,6 gilt ,6 0,4 + 0,
10 Für das letzte Beispiel mit 3~ 10;0,6 und 4 7ergibt sich weiter: Erwartungswert: Varianz: ; ,66 <= 3 5 1&5 10 0,6 0,42,4 Graphisch bildet die Binomialverteilung immer die sogenannte Gaußsche Glockenkurve und sieht aufgrund unseres letzten Beispiels so aus: 0,30 0,20 0,10 0,
11 Bei einem Glücksspiel gewinnt man mit einer Wahrscheinlichkeit von 5%, sofern man aus 10 Kugeln zwei markierte Exemplare zieht. 10,4 2,5 0,05,A 1&5 0,95 Via Formel: ,05 0,95 0,0746 Sollten Sie direkt über das Komplementärereignis sprich Gegenwahrscheinlichkeit gehen, nutzen Sie die rechte Spalte, um die Zufallsvariable abzulesen (siehe Beispiel S.175). 183
12 Um Fragen nach Wahrscheinlichkeiten einer Zufallsvariablen zu berechnen, die mittels einer Ungleichung beschrieben wird, nutzt man die Tabelle der kumulierten Binomialverteilungen. Man sollte darauf achten, dass stets eine C- Beziehung entsteht bzw. diese erzeugen. 3 D4 1& 3 C4 Beispiel: Bei einer Produktion von Glühbirnen können mit einer Wahrscheinlichkeit von 10% farbliche Unterschiede entstehen. Sollten bei einer Stichprobe aus 100 Birnen mehr als 10 von ihnen defekt sein, erhält der Käufer einen Preisnachlass von 25%. Sie erhalten somit: 100,4 D10,5 0,1,A 1&5 0,9 Umwandlung : 3 D10 1& 3 C10 Ohne die folgende Tabelle der kumulierten Binomialverteilung müsste man alle Einzelwahrscheinlichkeiten für 4 0;1;2 ;9;10berechnen. 184
13 Sie erhalten über die Tabelle für 100 und 50,1 den Wert für 3 C10 0,5832: 3 D10 1&0,58320,4168 Der Käufer erhält somit mit einer Wahrscheinlichkeit von 41,68% den Preisnachlass. 185
14 1. Ein bekannter Hersteller von Schokolade verspricht in einer Aktion, dass in jeder sechsten Tafel eine besondere Überraschung versteckt sei. Voller Freude kauft Egon gleich 20 Tafeln der Schokolade. a) Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich unter den 20 Tafeln genau 4 Überraschungen zu befinden? b) Wie hoch ist Wahrscheinlichkeit keine der Überraschungen zu finden? c) Tatsächlich befinden sich in den 20 Tafeln exakt drei Überraschungen. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass sich in den ersten 5 Tafeln zwei der drei Überraschungen befinden? d) Bei einer Stichprobe werden 100 Tafeln geprüft. Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit mit 5 dafür weniger als 10 Tafeln bzw. W weniger als 20 Tafeln zu finden. 186
Die ABSOLUTE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an, wie oft diese in der Erhebung eingetreten ist.
.3. Stochastik Grundlagen Die ABSOLUTE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an, wie oft diese in der Erhebung eingetreten ist. Die RELATIVE HÄUFIGKEIT einer Merkmalsausprägung gibt an mit welchem Anteil
MehrBasiswissen Daten und Zufall Seite 1 von 8 1 Zufallsexperiment Ein Zufallsexperiment ist ein Versuchsaufbau mit zufälligem Ausgang, d. h. das Ergebnis kann nicht vorhergesagt werden. 2 Ergebnis (auch Ausgang)
MehrErgebnis 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)
MehrProgramm. Wiederholung. Gleichverteilung Diskrete Gleichverteilung Stetige Gleichverteilung. Binomialverteilung. Hypergeometrische Verteilung
Programm Wiederholung Gleichverteilung Diskrete Gleichverteilung Stetige Gleichverteilung Binomialverteilung Hypergeometrische Verteilung Wiederholung verschiedene Mittelwerte für verschiedene Skalenniveaus
MehrSS 2016 Torsten Schreiber
SS 01 Torsten Schreiber 15 Ein lineares Gleichungssystem besteht immer aus einer Anzahl an Variablen und Gleichungen. Die Zahlen vor den Variablen werden in der sogenannten zusammen gefasst und die Zahlen
MehrMathematik: LehrerInnenteam Arbeitsblatt Semester ARBEITSBLATT 12. Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung
Mathematik: LehrerInnenteam Arbeitsblatt 7-7. Semester ARBEITSBLATT Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung Die Begriffe Varianz und Standardabweichung sind uns bereits aus der Statistik bekannt
MehrA: Beispiele Beispiel 1: Zwei Zufallsvariablen X und Y besitzen die beiden folgenden Wahrscheinlichkeitsfunktionen:
5 Diskrete Verteilungen 1 Kapitel 5: Diskrete Verteilungen A: Beispiele Beispiel 1: Zwei Zufallsvariablen X und Y besitzen die beiden folgenden Wahrscheinlichkeitsfunktionen: 5 0.6 x 0.4 5 x (i) P x (x)
MehrZusammenfassung Mathe II. Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen
Zusammenfassung Mathe II Themenschwerpunkt 2: Stochastik (ean) 1. Ein- und mehrstufige Zufallsexperimente; Ergebnismengen Zufallsexperiment: Ein Vorgang, bei dem mindestens zwei Ereignisse möglich sind
MehrKombinatorik. 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
MehrIst P(T) = p die Trefferwahrscheinlichkeit eines Bernoulli-Experiments,
. Binomialverteilung ==================================================================.1 Bernoulli-Experimente und Bernoullikette -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Mehr1. Ziehg.: N M. falls nicht-rote K. in 1. Ziehg. gezogen
6.4 Hyergeometrische Verteilung Gegeben ist eine Urne, die mit N Kugeln gefüllt ist. Es seien M dieser Kugeln rot und N-M Kugeln nicht rot. Wir entnehmen n Kugeln, d.h. eine Stichrobe des Umfangs n. Dabei
MehrKlausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende
Universität Duisburg-Essen Essen, den 12.02.2010 Fakultät für Mathematik Prof. Dr. M. Winkler C. Stinner Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende Lösung Die Klausur gilt als bestanden,
MehrBinomialverteilung. Statistik für SoziologInnen 1 Diskrete Verteilungsmodelle. Marcus Hudec
Binomialverteilung Jakob Bernoulli (1654-1705) Ars Conjectandi Klassisches Verteilungsmodell für die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für die Häufigkeit des Eintretens von Ereignissen in bestimmten noch
Mehr1 Stochastische Konvergenz 2. 2 Das Gesetz der grossen Zahlen 4. 3 Der Satz von Bernoulli 6
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum 0 Universität Basel Mathematik Dr. Thomas Zehrt Grenzwertsätze Benötigtes Vorwissen: Der Stoff der Vorlesung,,Statistik wird als bekannt vorausgesetzt, insbesondere
MehrDiscrete Probability - Übungen (SS5) Wahrscheinlichkeitstheorie. 1. KR, Abschnitt 6.1, Aufgabe 5: 2. KR, Abschnitt 6.1, Aufgabe 7:
Discrete Probability - Übungen (SS5) Felix Rohrer Wahrscheinlichkeitstheorie 1. KR, Abschnitt 6.1, Aufgabe 5: Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die Augensumme von zwei geworfenen Würfeln
MehrZusammenfassung 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
MehrDr. 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.
MehrWahrscheinlichkeitsverteilungen
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
MehrHeute. Die Binomialverteilung. Poissonverteilung. Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung
Heute Die Binomialverteilung Poissonverteilung Approximation der Binomialverteilung durch die Normalverteilung Arbeiten mit Wahrscheinlichkeitsverteilungen Die Binomialverteilung Man werfe eine Münze n
Mehr3 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
MehrStatistik im Versicherungs- und Finanzwesen
Springer Gabler PLUS Zusatzinformationen zu Medien von Springer Gabler Grimmer Statistik im Versicherungs- und Finanzwesen Eine anwendungsorientierte Einführung 2014 1. Auflage Übungsaufgaben zu Kapitel
MehrGrundlegende Eigenschaften von Punktschätzern
Grundlegende Eigenschaften von Punktschätzern Worum geht es in diesem Modul? Schätzer als Zufallsvariablen Vorbereitung einer Simulation Verteilung von P-Dach Empirische Lage- und Streuungsparameter zur
MehrBasistext - Wahrscheinlichkeitsrechnung
Basistext - Wahrscheinlichkeitsrechnung Die Wahrscheinlichkeitsrechnung beschäftigt sich mit Vorgängen, die in ihrem Ausgang unbestimmt sind. Sie versucht mögliche Ergebnisse der Vorgänge zu quantifizieren.
MehrStatistik für Ingenieure Vorlesung 2
Statistik für Ingenieure Vorlesung 2 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 24. Oktober 2016 2.4 Bedingte Wahrscheinlichkeiten Häufig ist es nützlich, Bedingungen
MehrFür die Wahrscheinlichkeit P A (B) des Eintretens von B unter der Bedingung, dass das Ereignis A eingetreten ist, ist dann gegeben durch P(A B) P(A)
3. Bedingte Wahrscheinlichkeit ================================================================== 3.1 Vierfeldertafel und Baumdiagramm Sind A und B zwei Ereignisse, dann nennt man das Schema B B A A P
MehrUE Statistik 1, SS 2015, letztes Update am 5. März Übungsbeispiele
UE Statistik, SS 05, letztes Update am 5. März 05 Übungsbeispiele Beispiele mit Musterlösungen finden Sie auch in dem Buch Brannath, W., Futschik, A., Krall, C., (00) Statistik im Studium der Wirtschaftswissenschaften..
Mehr7.5 Erwartungswert, Varianz
7.5 Erwartungswert, Varianz Def. 7.5.: a) X sei eine diskrete ZV, die bei unendl. vielen Werten x k folgende Zusatzbedingung erfüllt: x k p k
MehrPrüfungsteil 2, Aufgabe 8 Stochastik
Prüfung Mathematik Nordrhein-Westfalen 2013 (LK) Aufgabe 7: (WTR) Abitur Mathematik: Prüfungsteil 2, Aufgabe 8 Nordrhein-Westfalen 2012 GK Aufgabe a (1) und (2) 1. SCHRITT: VERTEILUNG ANGEBEN Da die Anzahl
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung 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
MehrAnliegen: Beschreibung von Versuchsergebnissen mit Zahlen, um mit Zahlen bzw. bekannten Funktionen rechnen zu können.
2 Zufallsvariable 2.1 Einführung Anliegen: Beschreibung von Versuchsergebnissen mit Zahlen, um mit Zahlen bzw. bekannten Funktionen rechnen zu können. Eine Zufallsvariable X ordnet jedem elementaren Versuchsausgang
MehrHypergeometrische Verteilung
Hypergeometrische Verteilung Aufgaben Aufgabe 1 Eine Firma produziert insgesamt 30 elektronische Bauteile des gleichen Typs. Aus langjähriger Erfahrung weiß man das davon jedes 70te defekt ist. Um die
MehrStatistik II. Statistische Tests. Statistik II
Statistik II Statistische Tests Statistik II - 12.5.2006 1 Test auf Anteilswert: Binomialtest Sei eine Stichprobe unabhängig, identisch verteilter ZV (i.i.d.). Teile diese Stichprobe in zwei Teilmengen
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung
Abiturvorbereitung Wahrscheinlichkeitsrechnung S. 1 von 9 Wahrscheinlichkeitsrechnung Kombinatorik Formeln für Wahrscheinlichkeiten Bedingte Wahrscheinlichkeiten Zusammenfassung wichtiger Begriffe Übungsaufgaben
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung
Wahrscheinlichkeitsrechnung Was du wissen musst: Die Begriffe Zufallsexperiment, Ereignisse, Gegenereignis, Zufallsvariable und Wahrscheinlichkeit sind dir geläufig. Du kannst mehrstufige Zufallsversuche
MehrStochastik - 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
MehrP 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
MehrWahrscheinlichkeitsrechnung
Teil V Wahrscheinlichkeitsrechnung Inhaltsangabe 6 Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung 125 6.1 Kombinatorik......................... 125 6.2 Grundbegri e......................... 129 6.3 Wahrscheinlichkeiten.....................
MehrWählt man aus n Mengen mit z 1 bzw. z 2,..., bzw. z n Elementen nacheinander aus jeder Menge jeweils ein Element aus,
V. Stochastik ================================================================== 5.1 Zählprinzip Wählt man aus n Mengen mit z 1 bzw. z 2,..., bzw. z n Elementen nacheinander aus jeder Menge jeweils ein
MehrMotivation. Benötigtes Schulwissen. Übungsaufgaben. Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum 10 Universität Basel. Statistik
Wirtschaftswissenschaftliches Zentrum 0 Universität Basel Statistik Dr. Thomas Zehrt Ausblick Motivation Wir werfen einen Würfel 000-mal und wir möchten die Wahrscheinlichkeit P bestimmen, dass zwischen
MehrMathematik: 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
MehrBeweis: Mit Hilfe des Satzes von der totalen Wahrscheinlichkeit folgt, dass
Beweis: Mit Hilfe des Satzes von der totalen Wahrscheinlichkeit folgt, dass f Z (z) = Pr[Z = z] = x W X Pr[X + Y = z X = x] Pr[X = x] = x W X Pr[Y = z x] Pr[X = x] = x W X f X (x) f Y (z x). Den Ausdruck
MehrEs 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
MehrGrundwissen zur Stochastik
Grundwissen zur Stochastik Inhalt: ABHÄNGIGE EREIGNISSE...2 ABHÄNGIGKEIT UND UNABHÄNGIGKEIT VON ERGEBNISSEN...2 ABHÄNGIGKEIT UND UNABHÄNGIGKEIT VON MERKMALEN IN VIERFELDERTAFELN...2 ABSOLUTE HÄUFIGKEIT...2
Mehr3.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit
28 3.3 Bedingte Wahrscheinlichkeit Oft ist die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses B gesucht unter der Bedingung (bzw. dem Wissen), dass ein Ereignis A bereits eingetreten ist. Man bezeichnet diese Wahrscheinlichkeit
MehrÜbersicht Wahrscheinlichkeitsrechnung EF
Übersicht Wahrscheinlichkeitsrechnung EF. Grundbegriffe der Wahrscheinlichkeitsrechnung (eite ). Regeln zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten (eite ). Bedingte Wahrscheinlichkeit und Vierfeldertafel
Mehr4 Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
4 Diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen 4.1 Wahrscheinlichkeitsräume, Ereignisse und Unabhängigkeit Definition: Ein diskreter Wahrscheinlichkeitsraum ist ein Paar (Ω, Pr), wobei Ω eine endliche oder
Mehr7 Unabhängigkeit von Ereignissen; bedingte Wahrscheinlichkeit
Übungsmaterial 7 Unabhängigkeit von reignissen; bedingte Wahrscheinlichkeit 7. Unabhängigkeit von reignissen Wir betrachten folgendes Beispiel: Zwei unterscheidbare Münzen werden geworfen. Man betrachtet
MehrWenn es sich um ein faires Spiel handeln soll, muss der Einsatz 1 betragen (2) Weniger als 3 mal Wappen ( ) 32 (3) Mindestens 1 mal Wappen ( )
R. Brinkmann http://brinkmann-du.de Seite 7.09.0 Lösungen Stochastik vermischt II Ergebnisse: E E E E4 E E6 Ergebnis Wenn es sich um ein faires Spiel handeln soll, muss der Einsatz betragen. Ergebnisse
MehrSTOCHASTISCHE UNABHÄNGIGKEIT. Annika Pohlmann Philipp Oel Wilhelm Dück
STOCHASTISCHE UNABHÄNGIGKEIT Annika Pohlmann Philipp Oel Wilhelm Dück 1 GLIEDERUNG 1) Bedingte Wahrscheinlichkeiten 2) Unabhängigkeit für mehr als zwei Ereignisse 3) Unabhängigkeit für Zufallsvariable
MehrZufallsvariablen. Diskret. Stetig. Verteilung der Stichprobenkennzahlen. Binomial Hypergeometrisch Poisson. Normal Lognormal Exponential
Zufallsvariablen Diskret Binomial Hypergeometrisch Poisson Stetig Normal Lognormal Exponential Verteilung der Stichprobenkennzahlen Zufallsvariable Erinnerung: Merkmal, Merkmalsausprägung Deskriptive Statistik:
MehrDieses Quiz soll Ihnen helfen, Kapitel besser zu verstehen.
Dieses Quiz soll Ihnen helfen, Kapitel 2.5-2. besser zu verstehen. Frage Wir betrachten ein Würfelspiel. Man wirft einen fairen, sechsseitigen Würfel. Wenn eine oder eine 2 oben liegt, muss man 2 SFr zahlen.
MehrEinführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung
Einführung in die Wahrscheinlichkeitsrechnung Sven Garbade Fakultät für Angewandte Psychologie SRH Hochschule Heidelberg sven.garbade@hochschule-heidelberg.de Statistik 1 S. Garbade (SRH Heidelberg) Wahrscheinlichkeitsrechnung
MehrStatistik I für Betriebswirte Vorlesung 2
Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 2 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 11. April 2016 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff Statistik I für Betriebswirte Vorlesung
MehrPrüfungsteil 2, Aufgabe 8 Stochastik
Prüfung Mathematik Nordrhein-Westfalen 2013 (LK) Aufgabe 8: (WTR) Abitur Mathematik: Prüfungsteil 2, Aufgabe 8 Nordrhein-Westfalen 2012 LK Aufgabe a (1) und (2) 1. SCHRITT: VERTEILUNG ANGEBEN Da die Anzahl
MehrEinführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management
Einführung in die Statistik für Wirtschaftswissenschaftler für Betriebswirtschaft und Internationales Management Sommersemester 2013 Hochschule Augsburg Unabhängigkeit von Ereignissen A, B unabhängig:
MehrAllgemeine diskrete Wahrscheinlichkeitsräume II. Beispiel II. Beispiel I. Definition 6.3 (Diskreter Wahrscheinlichkeitsraum)
Allgemeine diskrete Wahrscheinlichkeitsräume I Allgemeine diskrete Wahrscheinlichkeitsräume II Verallgemeinerung von Laplaceschen Wahrscheinlichkeitsräumen: Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume Ω endlich
MehrUnterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form. Auszug aus: Binomialverteilung und Bernoulli- Experiment
Unterrichtsmaterialien in digitaler und in gedruckter Form Auszug aus: Binomialverteilung und Bernoulli- Experiment Das komplette Material finden Sie hier: Download bei School-Scout.de TOSSNET Der persönliche
MehrAuf dem Schulfest bietet Peter als Spielleiter das Glücksspiel "GlücksPasch" an.
Aufgabe 4 Glückspasch" (16 Punkte) Auf dem Schulfest bietet Peter als Spielleiter das Glücksspiel "GlücksPasch" an. Spielregeln: Einsatz 1. Der Mitspieler würfelt mit 2 Oktaederwürfeln. Fällt ein Pasch,
MehrÜbungsblatt 9. f(x) = e x, für 0 x
Aufgabe 1: Übungsblatt 9 Basketball. Ein Profi wirft beim Training aus einer Entfernung von sieben Metern auf den Korb. Er trifft bei jedem Wurf mit einer Wahrscheinlichkeit von p = 1/2. Die Zufallsvariable
Mehr11 Unabhängige Ereignisse
11 Unabhängige Ereignisse In engem Zusammenhang mit dem Begriff der bedingten Wahrscheinlichkeit steht der Begriff der Unabhängigkeit von Ereignissen. Wir klären zuerst, was man unter unabhängigen Ereignissen
MehrZufallsvariablen [random variable]
Zufallsvariablen [random variable] Eine Zufallsvariable (Zufallsgröße) X beschreibt (kodiert) die Versuchsausgänge ω Ω mit Hilfe von Zahlen, d.h. X ist eine Funktion X : Ω R ω X(ω) Zufallsvariablen werden
MehrStochastik: Erwartungswert Stochastik Erwartungswert einer Zufallsvariablen Gymnasium ab Klasse 10 Alexander Schwarz
Stochastik Erwartungswert einer Zufallsvariablen Gymnasium ab Klasse 0 Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com November 20 Aufgabe : Ein Glücksrad besteht aus Feldern, die folgendermaßen beschriftet sind:.feld:
MehrDie Voraussetzungen aus Klasse 8-10
Die Voraussetzungen aus Klasse 8-10 I. Grundlagen der Wahrscheinlichkeitsrechnung Zusammenstellung der Voraussetzungen: Pfadregel Ereignisse Additionssatz Ge gener eignis A B A B P(A B) = P(A) + P(B) P(A
MehrVorwort Zufallsvariable X, Erwartungswert E(X), Varianz V(X) 1.1 Zufallsvariable oder Zufallsgröße Erwartungswert und Varianz...
Inhaltsverzeichnis Vorwort... 2 Zum Einstieg... 3 1 Zufallsvariable X, Erwartungswert E(X), Varianz V(X) 1.1 Zufallsvariable oder Zufallsgröße... 5 1.2 Erwartungswert und Varianz... 7 2 Wahrscheinlichkeitsverteilungen
MehrPflichtteilaufgaben 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
Mehrfalls rote Kugel im 1. Zug gezogen Die Ziehungen sind daher nicht unabhängig voneinander. Damit liegt kein Bernoulli-Prozess
6.4 Hypergeometrische Verteilung Gegeben ist eine Urne, die mit N Kugeln gefüllt ist. Es seien M dieser Kugeln rot und N-M Kugeln sind nicht rot. Wir entnehmen n Kugeln, d.h. Stichproben vom Umfang n.
MehrStochastik und Statistik für Ingenieure Vorlesung 4
Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik Stochastik und Statistik für Ingenieure Vorlesung 4 30. Oktober 2012 Quantile einer stetigen Zufallsgröße Die reelle Zahl
MehrStochastik Pfadregeln Erwartungswert einer Zufallsvariablen Vierfeldertafel Gymnasium
Stochastik Pfadregeln Erwartungswert einer Zufallsvariablen Vierfeldertafel Gymnasium Alexander Schwarz www.mathe-aufgaben.com Oktober 205 Aufgabe : In einer Urne befinden sich drei gelbe, eine rote und
MehrStation 1 Das Galtonbrett, Realmodelle
Station 1 Das Galtonbrett, Realmodelle Zeit zur Bearbeitung: 10 Minuten 1.1 Versuch:. Münzwurf mit dem Galtonbrett Betrachtet wird folgendes Zufallsexperiment: Fünf identische Münzen werden zehn-mal geworfen.
MehrProf. Dr. Christoph Karg Hochschule Aalen. Klausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik. Sommersemester 2016
Prof. Dr. Christoph Karg 5.7.2016 Hochschule Aalen Klausur zur Vorlesung Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Sommersemester 2016 Name: Unterschrift: Klausurergebnis Aufgabe 1 (15 Punkte) Aufgabe 3
MehrKlausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende
Universität Duisburg-Essen Essen, den 15.0.009 Fachbereich Mathematik Prof. Dr. M. Winkler C. Stinner Klausur zur Wahrscheinlichkeitstheorie für Lehramtsstudierende Lösung Die Klausur gilt als bestanden,
MehrEs wird aus einer Urne mit N Kugeln gezogen, die mit den Zahlen 1,..., N durchnummiert sind. (N n)! n! = N! (N n)!n! =
Übungsblatt Höhere Mathematik - Weihenstephan SoSe 00 Michael Höhle, Hannes Petermeier, Cornelia Eder Übung: 5.6.00 Die Aufgaben -3 werden in der Übung am Donnerstag (5.6. besprochen. Die Aufgaben -6 sollen
Mehr5. KLASSENARBEIT MATHEMATIK G9A
5. KLASSENARBEIT MATHEMATIK G9A 11.04.2014 Aufgabe 1 2 3 4 5 6 Punkte (max) 2 4 4 8 4 2 Punkte (1) Eine Münze wird dreimal geworfen. Gib zu jedem der folgenden Ereignisse das Gegenereignis an! (a) Man
MehrBeschreibende Statistik
Beschreibende Aufgaben der beschreibenden : Erhebung von Daten Auswertung von Daten Darstellung von Daten Erhebung von Daten Bei der Erhebung von Daten geht es um die Erfassung von Merkmalen (Variablen)
MehrStochastik. Inhaltsverzeichnis
Stochastik Inhaltsverzeichnis 1. Allgemeine Definition... 2 2. Laplace-Wahrscheinlichkeit... 2 3. Gegenereignis (häufig bei mindestens -Aufgaben)... 3 4. Vereinigung von 2 Ereignissen ( oder -Formulierungen)...
MehrElemente 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
MehrInstitut für Biometrie und klinische Forschung. WiSe 2012/2013
Klinische Forschung WWU Münster Pflichtvorlesung zum Querschnittsfach Epidemiologie, Biometrie und Med. Informatik Praktikum der Medizinischen Biometrie (3) Überblick. Deskriptive Statistik I 2. Deskriptive
MehrLösungen zur Klausur GRUNDLAGEN DER WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE UND STATISTIK
Institut für Stochastik Dr. Steffen Winter Lösungen zur Klausur GRUNDLAGEN DER WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE UND STATISTIK für Studierende der INFORMATIK vom 17. Juli 01 (Dauer: 90 Minuten) Übersicht über
MehrPfadregel. 400 Kugeln durchlaufen die möglichen Pfade. Das Diagramm zeigt das Ergebnis am Ende der Versuchsdurchführung.
Würfelsimulation 1) Bezeichnen Sie in den Säulendiagrammen (Histogrammen - 2. Graphik) die senkrechten Achsen und vervollständigen Sie im ersten Diagramm die Achseneinteilung. Lesen Sie im Histogramm für
MehrMathematik für Biologen
Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 12. Dezember 2012 1 Kombinatorik Fakultät Binomialkoeffizienten Urnenmodelle 2 Definition Fakultät Die Zahl n! =
MehrMathematik für Biologen
Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 3. November 2010 1 Kombinatorik Fakultät Binomialkoeffizienten Urnenmodelle 2 Definition Tabellen Fakultät, Beispiel
Mehr3. Kombinatorik Modelltheoretische Wahrscheinlichkeiten Regeln der Kombinatorik
3. Kombinatorik Modelltheoretische Wahrscheinlichkeiten lassen sich häufig durch Abzählen der günstigen und möglichen Fällen lösen. Kompliziertere Fragestellungen bedürfen aber der Verwendung mathematischer
Mehr2.2 Ereignisse und deren Wahrscheinlichkeit
2.2 Ereignisse und deren Wahrscheinlichkeit Literatur: [Papula Bd., Kap. II.2 und II.], [Benning, Kap. ], [Bronstein et al., Kap. 1.2.1] Def 1 [Benning] Ein Zufallsexperiment ist ein beliebig oft wiederholbarer,
MehrGruber, Erfolg im ABI, Pflichtteil. matheskript B STOCHASTIK WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG STATISTIK PFLICHTTEIL ÜBUNGEN Klasse.
matheskript B STOCHASTIK WAHRSCHEINLICHKEITSRECHNUNG STATISTIK PFLICHTTEIL ÜBUNGEN 12. 13. Klasse Jens Möller INHALTE Baumdiagramme Ziehen mit und ohne Zurücklegen Binomialverteilungen Erwartungswerte
MehrA B A A A B A C. Übungen zu Frage 110:
Übungen Wahrscheinlichkeit Übungen zu Frage : Nr. : Die Abschlussklassen der Linden-Realschule organisieren zugunsten eines sozialen Projekts eine Tombola. Die Tabelle zeigt die Losverteilung und die damit
Mehr2.2 Binomialverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Poissonverteilung
2.2 Binomialverteilung, Hypergeometrische Verteilung, Poissonverteilung Die einfachste Verteilung ist die Gleichverteilung, bei der P(X = x i ) = 1/N gilt, wenn N die Anzahl möglicher Realisierungen von
Mehr1 Vorbemerkungen 1. 2 Zufallsexperimente - grundlegende Begriffe und Eigenschaften 2. 3 Wahrscheinlichkeitsaxiome 4. 4 Laplace-Experimente 6
Inhaltsverzeichnis 1 Vorbemerkungen 1 2 Zufallsexperimente - grundlegende Begriffe und Eigenschaften 2 3 Wahrscheinlichkeitsaxiome 4 4 Laplace-Experimente 5 Hilfsmittel aus der Kombinatorik 7 Bedingte
MehrLernzusammenfassung für die Klausur. Inhaltsverzeichnis. Stochastik im SS 2001 bei Professor Sturm
Stochastik im SS 2001 bei Professor Sturm Lernzusammenfassung für die Klausur Hallo! In diesem Text habe ich die wichtigsten Dinge der Stochastikvorlesung zusammengefaÿt, jedenfalls soweit, wie ich bis
Mehr1 Dichte- und Verteilungsfunktion
Tutorium Yannick Schrör Klausurvorbereitungsaufgaben Statistik Lösungen Yannick.Schroer@rub.de 9.2.26 ID /455 Dichte- und Verteilungsfunktion Ein tüchtiger Professor lässt jährlich 2 Bücher drucken. Die
Mehr10. Vorlesung. Grundlagen in Statistik. Seite 291. Martin-Luther-Universität Halle/Wittenberg
. Vorlesung Grundlagen in Statistik Seite 29 Beispiel Gegeben: Termhäufigkeiten von Dokumenten Problemstellung der Sprachmodellierung Was sagen die Termhäufigkeiten über die Wahrscheinlichkeit eines Dokuments
MehrKlausur 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,
Mehr15 Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik
5 Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik Alles, was lediglich wahrscheinlich ist, ist wahrscheinlich falsch. ( Descartes ) Trau keiner Statistik, die du nicht selbst gefälscht hast. ( Churchill zugeschrieben
MehrDiskrete Wahrscheinlichkeitstheorie - Probeklausur
Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie - robeklausur Sommersemester 2007 - Lösung Name: Vorname: Matrikelnr.: Studiengang: Hinweise Sie sollten insgesamt Blätter erhalten haben. Tragen Sie bitte Ihre Antworten
MehrMathematik 12. Jahrgangsstufe - Hausaufgaben
Mathematik 2. Jahrgangsstufe - Hausaufgaben Inhaltsverzeichnis Wahrscheinlichkeitsrechnung 2. Wahrscheinlichkeitsrechnung.......................... 2.. Binomialkoeffizienten Berechnen....................
Mehr1.1 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
Mehr1 Vorbemerkungen 1. 2 Zufallsexperimente - grundlegende Begriffe und Eigenschaften 2. 3 Wahrscheinlichkeitsaxiome 4. 4 Laplace-Experimente 6
Inhaltsverzeichnis 1 Vorbemerkungen 1 2 Zufallsexperimente - grundlegende Begriffe und Eigenschaften 2 3 Wahrscheinlichkeitsaxiome 4 4 Laplace-Experimente 6 5 Hilfsmittel aus der Kombinatorik 7 1 Vorbemerkungen
MehrWirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2012/13
Wirtschaftswissenschaftliches Prüfungsamt Bachelor-Prüfung Deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung Wintersemester 2012/13 Aufgabenstellung und Ergebnisse Dr. Martin Becker Hinweise für die
MehrKursthemen 11. Sitzung. Spezielle diskrete Verteilungen: Auswahlexperimente. Spezielle diskrete Verteilungen: Auswahlexperimente
Kursthemen 11. Sitzung Folie I - 11-1 Spezielle diskrete Verteilungen: Auswahlexperimente Spezielle diskrete Verteilungen: Auswahlexperimente A) Kombinatorik (Folien bis 5) A) Kombinatorik (Folien bis
MehrM13 Übungsaufgaben / pl
Die Histogramme von Binomialverteilungen werden bei wachsendem Stichprobenumfang n immer flacher und breiter. Dem Maximum einer solchen Verteilung kommt daher keine allzu große Wahrscheinlichkeit zu. Vielmehr
MehrZiegenproblem, Monty-Hall-Problem, Wahrscheinlichkeitsrechnung. Ziegenproblem, Monty-Hall-Problem, Drei-Türen-Problem
Ziegenproblem, Monty-Hall-Problem, Drei-Türen-Problem Wahrscheinlichkeitsrechnung Theorie Ziegenproblem, Monty-Hall-Problem, Drei-Türen-Problem Ziegenproblem, Monty-Hall-Problem, Drei-Türen-Problem Ziegenproblem,
Mehr