Der Trainer einer Fußballmannschaft stellt die Spieler seiner Mannschaft auf. Insgesamt besteht der Kader seiner Mannschaft aus 23 Spielern.

Größe: px
Ab Seite anzeigen:

Download "Der Trainer einer Fußballmannschaft stellt die Spieler seiner Mannschaft auf. Insgesamt besteht der Kader seiner Mannschaft aus 23 Spielern."

Transkript

1 Aufgabe 1 ( Punkte) Der Trainer einer Fußballmannschaft stellt die Spieler seiner Mannschaft auf. Insgesamt besteht der Kader seiner Mannschaft aus 23 Spielern. a) Wieviele Möglichkeiten hat der Trainer seine Mannschaft (elf Spieler) aus dem Kader zusammenzustellen? ( 23 11) = b) Wieviele Möglichkeiten hat der Trainer grundsätzlich nach der Auswahl der elf Spieler diese auf die verschiedenen elf Positionen zu verteilen? 11! = c) Tatsächlich ist der Gestaltungsspielraum des Trainers natürlich wesentlich eingeschränkter. Er hält sich an die Regel, Stürmer nur auf Sturmpositionen, Mittelfeldspieler nur auf Mittelfeldpositionen, Verteidiger nur auf Abwehrpositionen und Torhüter nur ins Tor zu stellen. Unter den ausgewählten 11 Spielern befinden sich zwei Stürmer, fünf Mittelfeldspieler, drei Verteidiger und ein Torwart. Wieviele Möglichkeiten hat der Trainer seine Spieler auf die Positionen zu verteilen? 2! 5! 3! 1! = 1440 d) Zur Halbzeit ist der Trainer mit der gezeigten Leistung seiner Mannschaft nicht zufrieden. Deshalb beschließt er zwei (noch zu bestimmende) Spieler auszuwechseln. Insgesamt stehen ihm vier Auswechselspieler zur Verfügung. Wieviele Möglichkeiten stehen ihm für seinen Auswechselplan zur Verfügung? = 1320

2 Aufgabe 2 ( Punkte) Aus einer Umfrage zur Nutzung von Beförderungsmitteln erhalten Sie folgende Informationen: 50% der Befragten nutzen private Fahrzeuge, 40% nutzen öffentliche Verkehrsmittel (Mehrfachnennungen möglich) und 20% nutzen weder private noch öffentliche Beförderungsmittel. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein zufällig Befragter a) private oder öffentliche Verkehrsmittel nutzt? P (A) = 0.5, P (B) = 0.4, P ( A B) = 0.2 P (A B) = 1 P ( A B) = = 0.8 b) private und öffentliche Verkehrsmittel nutzt? P (A B) = P (A) + P (B) P (A B) = = 0.1 c) öffentliche, aber keine privaten Verkehrsmittel nutzt? P (B\A) = P (B) P (A B) = = 0.3 d) der keine privaten Verkehrsmittel nutzt, öffentliche Verkehrsmittel nutzt? P (B Ā) = P (B Ā) P (B) = = 0.8

3 Aufgabe 3 (5 + 4 Punkte) Gegeben sei folgende Funktion für a R: { 1 für 1 x 5 f(x) = ax 0 sonst. a) Zeigen Sie, dass f(x) für a = ln(5) eine Dichtefunktion ist und fertigen Sie eine Skizze dieser Dichtefunktion an. 1 = 5 1 dx = [ 1 1 ax a ln(x)]5 1 = 1 ln(5) a a = ln(5) b) Eine Zufallsvariable X hat die unter a) berechnete Dichtefunktion. Berechnen Sie folgende Wahrscheinlichkeiten: 1) P (X = 2). P (X = 2) = 0 2) P (X > 7.5). P (X > 7.5) = 1 P (X 7.5) = 1 1 = 0 3) P (2 < X 4) P (2 < X 4) = 4 1 dx = [ 1 2 ln(5)x ln(5) ln(x)]4 2 = 1 (ln(4) ln(2)) = 0.43 ln(5)

4 Aufgabe 4 ( Punkte) Die durchschnittliche Niederschlagsmenge pro Jahr N sei normalverteilt mit Erwartungswert µ = 1300[mm] und Varianz σ 2 = 62500[mm 2 ]. a) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass es in einem Jahr mehr als 1500[mm] regnet? P (N > 1500) = 1 P (N 1500) = 1 P (Z ) = 1 Φ(0.8) = = b) Bestimmen Sie das 90%-Quantil der Verteilung der Niederschlagsmenge und interpretieren Sie dieses. 0.9 = P (X < x 0.9 ) = Φ( x ) x 0.9 = Φ 1 (0.9) = = 1620 x 0.9 = 1620 bedeutet, dass die Niederschlagsmenge mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% unter 1620[mm] liegt. c) Aufgrund der Klimaveränderung steigt die mittlere Niederschlagsmenge auf µ KV = 1400[mm]. Welchen Wert muss die Varianz σkv 2 annehmen, damit sich das in Teilaufgabe b) berechnete 90%-Quantil nicht ändert? 1620 = Φ 1 (0.9) σ 2 KV σ 2 KV = ( Φ 1 (0.9) )

5 Aufgabe 5 ( Punkte) 30% der Bevölkerung verfüge als Schulabschluss über die (Fach-)Hochschulreife. In dieser Bevölkerungsgruppe betrage die Wahrscheinlichkeit arbeitslos zu sein 5%. Die Wahrscheinlichkeit arbeitslos zu sein in der Bevölkerungsgruppe ohne (Fach-)Hochschulreife betrage 10%. a) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit arbeitslos zu sein in der Bevölkerung? P (A) = P (A H) P (H) + P (A H) P ( H) = = b) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine beliebige Person der Bevölkerung über (Fach-)Hochschulreife verfügt und nicht arbeitslos ist? P (Ā H) = 1 P (A H) = = 0.95 P (H Ā) = P (Ā H) P (H) = = c) Ist die Art des Schulabschlusses unabhängig davon, ob jemand arbeitslos ist oder nicht? (Begründung, keine Rechnung!) Nein, da P (A H) P (A H). d) Von einer bestimmten Person wissen Sie, dass sie arbeitslos ist. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie über die (Fach-)Hochschulreife verfügt? P (H A) = P (A H) P (A) = P (A H) P (H) P (A) = =

6 Aufgabe 6 ( Punkte) Sei X eine mit Parametern n = 8 und p = 0.3 binomialverteilte Zufallsvariable. a) Berechnen Sie den Erwartungswert und die Varianz von X. E(X) = np = = 2.4 var(x) = np(1 p) = = 1.68 b) Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass X den Wert 4 annimmt. P (X = 4) = ( 8 4) = c) Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass X Werte größer als 3 aber höchstens 5 annimmt. P (3 < X 5) = P (X = 4) + P (X = 5) = = d) Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass X Werte größer oder gleich 1 annimmt. P (X 1) = 1 P (X 1) = 1 P (X = 0) = = e) Sei nun n = 100 und weiterhin p = 0.3. Berechnen Sie P (25 X 35). Approximation durch Normalverteilung: Approximationsregel erfüllt: np(1 p) = 21 > 9 P (25 X 35) = P (X 35) P (X 24) = P (Z Φ(1.2) Φ( 1.2) = 2Φ(1.2) 1 = = 0.77 ) P (Z ) =

7 Aufgabe 7 ( Punkte) Bezeichne X die Wartezeit an einer Supermarktkasse. Die erwartete Wartezeit beträgt E(X) = 5[min]. Bekanntlich lassen sich Wartezeiten mit der Exponentialverteilung modellieren. 1. Mit welchem Parametern ist X verteilt? Wie groß ist die Varianz von X? X ist exponentialverteilt mit Parameter λ = Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit höchstens 4 Minuten zu warten? P (X 4) = 1 e = Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit zwischen 2 und 7 Minuten zu warten? P (2 X 7) = P (X 7) P (X 2) = 0.42

8 Aufgabe 8 (6 + 2 Punkte) Für eine (diskrete) Zufallsvariable X sei folgende Wahrscheinlichkeitsfunktion gegeben: 0.2 für x {2, 3} f(x) = P (X = x) = 0.3 für x {5, 6} 0 sonst. a) Berechnen und zeichnen Sie die Verteilungsfunktion F (x) = P (X x). 0 x < x < 3 F (x) = x < x6 1 x 6. b) Welche Werte haben f(4) und F (4)? f(4) = 0 F (4) = 0.4

Stetige Verteilungen. A: Beispiele Beispiel 1: a) In den folgenden Abbildungen sind die Dichtefunktionen von drei bekannten Verteilungen graphisch

Stetige Verteilungen. A: Beispiele Beispiel 1: a) In den folgenden Abbildungen sind die Dichtefunktionen von drei bekannten Verteilungen graphisch 6 Stetige Verteilungen 1 Kapitel 6: Stetige Verteilungen A: Beispiele Beispiel 1: a) In den folgenden Abbildungen sind die Dichtefunktionen von drei bekannten Verteilungen graphisch dargestellt. 0.2 6

Mehr

Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsrechnung

Kapitel 2 Wahrscheinlichkeitsrechnung Definition 2.77: Normalverteilung & Standardnormalverteilung Es sei µ R und 0 < σ 2 R. Besitzt eine stetige Zufallsvariable X die Dichte f(x) = 1 2 πσ 2 e 1 2 ( x µ σ ) 2, x R, so heißt X normalverteilt

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

(8 + 2 Punkte) = = 0.75

(8 + 2 Punkte) = = 0.75 Aufgabe 1 (8 + 2 Punkte) Von 20 Teilnehmern einer Bergwanderung geben 8 Personen an Knieschmerzen zu haben. 6 Teilnehmer leiden an Sonnenbrand. 8 Teilnehmer blieben unversehrt. a) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit,

Mehr

Kenngrößen von Zufallsvariablen

Kenngrößen von Zufallsvariablen Kenngrößen von Zufallsvariablen Die Wahrscheinlichkeitsverteilung kann durch die sogenannten Kenngrößen beschrieben werden, sie charakterisieren sozusagen die Verteilung. Der Erwartungswert Der Erwartungswert

Mehr

Sei X eine auf dem Intervall [2, 6] (stetig) gleichverteilte Zufallsvariable.

Sei X eine auf dem Intervall [2, 6] (stetig) gleichverteilte Zufallsvariable. Aufgabe 1 (5 + 2 + 1 Punkte) Sei X eine auf dem Intervall [2, 6] (stetig) gleichverteilte Zufallsvariable. a) Wie lautet die Verteilungsfunktion von X? Zeichnen Sie diese! 0 x < 2 1 F (x) = x 0.5 2 x 6

Mehr

Gegeben sei folgende zweidimensionale Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zweier Zufallsvariablen. 0 sonst.

Gegeben sei folgende zweidimensionale Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zweier Zufallsvariablen. 0 sonst. Aufgabe 1 (2 + 4 + 2 + 1 Punkte) Gegeben sei folgende zweidimensionale Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zweier Zufallsvariablen X und Y : { 2x + 2y für 0.5 x 0.5, 1 y 2 f(x, y) = 3 0 sonst. a) Berechnen

Mehr

Kapitel VI - Lage- und Streuungsparameter

Kapitel VI - Lage- und Streuungsparameter Universität Karlsruhe (TH) Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel VI - Lage- und Streuungsparameter Markus Höchstötter Lehrstuhl für Statistik, Ökonometrie

Mehr

825 e 290 e 542 e 945 e 528 e 486 e 675 e 618 e 170 e 500 e 443 e 608 e. Zeichnen Sie das Box-Plot. Sind in dieser Stichprobe Ausreißer vorhanden?

825 e 290 e 542 e 945 e 528 e 486 e 675 e 618 e 170 e 500 e 443 e 608 e. Zeichnen Sie das Box-Plot. Sind in dieser Stichprobe Ausreißer vorhanden? 1. Aufgabe: Eine Bank will die jährliche Sparleistung eines bestimmten Kundenkreises untersuchen. Eine Stichprobe von 12 Kunden ergab folgende Werte: 825 e 290 e 542 e 945 e 528 e 486 e 675 e 618 e 170

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 1. Dezember 21 1 Integralrechnung Flächeninhalt Stammfunktion Rechenregeln 2 Dichten von Erwartungswert und Varianz

Mehr

Klausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Sommersemester Aufgabe 1

Klausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Sommersemester Aufgabe 1 Lehrstuhl für Statistik und Ökonometrie der Otto-Friedrich-Universität Bamberg Prof. Dr. Susanne Rässler Klausur zu Methoden der Statistik II (mit Kurzlösung) Sommersemester 2013 Aufgabe 1 In einer Urne

Mehr

Lösungen zu Übungsaufgaben Blatt 9

Lösungen zu Übungsaufgaben Blatt 9 Diskrete Zufallsgrößen Zu Aufgabe Die zufällige Anzahl X von Ausfällen eines Servers pro Jahr genüge folgender Verteilung: ai 0 3 4 5 6 >6 pi /0 /0 3/0 /0 /0 /0 /0 0 Ein Ausfall des Servers verursacht

Mehr

Stetige Verteilungen Rechteckverteilung

Stetige Verteilungen Rechteckverteilung Stetige Verteilungen Rechteckverteilung Die Längenabweichungen X produzierter Werkstücke von der Norm seien gleichmäßig verteilt zwischen a = mm und b = 4mm. Die Dichtefunktion lautet also f(x) = für a

Mehr

Wirtschaftsstatistik Normalverteilung

Wirtschaftsstatistik Normalverteilung Fachhochschule Köln Fakultät für Wirtschafts- und Rechtswissenschaften Prof. Dr. Arrenberg Raum 1, Tel 39 14 jutta.arrenberg@fh-koeln.de Wirtschaftsstatistik Normalverteilung Aufgabe 10.1 Die Lebensdauer

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

Übungen zur Vorlesung Statistische Methoden Kapitel 1-2

Übungen zur Vorlesung Statistische Methoden Kapitel 1-2 TECHNISCHE UNIVERSITÄT DORTMUND Sommersemester 2011 FAKULTÄT STATISTIK Dr. M. Arnold Dipl.-Stat. R. Walter Übungen zur Vorlesung Statistische Methoden Kapitel 1-2 Aufgabe 1: Gegeben ist eine diskrete Zufallsvariable

Mehr

70 Wichtige kontinuierliche Verteilungen

70 Wichtige kontinuierliche Verteilungen 70 Wichtige kontinuierliche Verteilungen 70. Motivation Zufallsvariablen sind nicht immer diskret, sie können oft auch jede beliebige reelle Zahl in einem Intervall [c, d] einnehmen. Beispiele für solche

Mehr

Statistik für Ingenieure Vorlesung 3

Statistik für Ingenieure Vorlesung 3 Statistik für Ingenieure Vorlesung 3 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 14. November 2017 3. Zufallsgrößen 3.1 Zufallsgrößen und ihre Verteilung Häufig sind

Mehr

QM III Normalverteilung Aufgabe 10.1 Die Lebensdauer (in Jahren) von KFZ-Batterien des Typs

QM III Normalverteilung Aufgabe 10.1 Die Lebensdauer (in Jahren) von KFZ-Batterien des Typs Technische Hochschule Köln Fakultät für Wirtschafts- und Rechtswissenschaften Prof. Dr. Arrenberg Raum 1, Tel 3914 jutta.arrenberg@th-koeln.de QM III Normalverteilung Aufgabe 10.1 Die Lebensdauer (in Jahren)

Mehr

Sie wissen noch, dass 18.99% der Surfer, die kein Smartphone haben, pro Monat weniger als 20 Stunden das Internet nutzen, d.h. f(y 1 X 2 ) =

Sie wissen noch, dass 18.99% der Surfer, die kein Smartphone haben, pro Monat weniger als 20 Stunden das Internet nutzen, d.h. f(y 1 X 2 ) = Aufgabe 1 In einer Umfrage wird der Besitz eines Smartphones (Merkmal X) und die Nutzungsdauer des Internets pro Monat (Merkmal Y ) untersucht. Merkmal X hat zwei Ausprägungen: X 1 : Besitz und X 2 : Nichtbesitz.

Mehr

1 1 e x2 =2 d x 1. e (x2 +y 2 )=2 d x d y : Wir gehen nun zu Polarkoordinaten uber und setzen x := r cos und y := r sin.

1 1 e x2 =2 d x 1. e (x2 +y 2 )=2 d x d y : Wir gehen nun zu Polarkoordinaten uber und setzen x := r cos und y := r sin. Lemma 92 Beweis: Wir berechnen zunachst I 2 : I 2 = Z 1 I := e x2 =2 d x p = 2: 1 Z 1 1 Z 1 Z 1 = 1 1 Z 1 e x2 =2 d x 1 e (x2 +y 2 )=2 d x d y : e y2 =2 d y Wir gehen nun zu Polarkoordinaten uber und setzen

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 24. November 2010 1 Stetige Verteilungen Normalapproximation Gleichverteilung Exponentialverteilung Normalapproximation

Mehr

2. Übung zur Vorlesung Statistik 2

2. Übung zur Vorlesung Statistik 2 2. Übung zur Vorlesung Statistik 2 Aufgabe 1 Welche der folgenden grafischen Darstellungen und Tabellen zeigen keine (Einzel-)Wahrscheinlichkeitsverteilung? Kreuzen Sie die richtigen Antworten an und begründen

Mehr

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik

Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik Definitionen und Sätze Prof. Dr. Christoph Karg Studiengang Informatik Hochschule Aalen Sommersemester 2018 2.5.2018 Diskrete Wahrscheinlichkeitsräume Diskreter

Mehr

Biostatistik, Sommer 2017

Biostatistik, Sommer 2017 1/51 Biostatistik, Sommer 2017 Wahrscheinlichkeitstheorie: Verteilungen, Kenngrößen Prof. Dr. Achim Klenke http://www.aklenke.de 8. Vorlesung: 09.06.2017 2/51 Inhalt 1 Verteilungen Normalverteilung Normalapproximation

Mehr

DWT 1.4 Rechnen mit kontinuierlichen Zufallsvariablen 234/467 Ernst W. Mayr

DWT 1.4 Rechnen mit kontinuierlichen Zufallsvariablen 234/467 Ernst W. Mayr 1.4.2 Kontinuierliche Zufallsvariablen als Grenzwerte diskreter Zufallsvariablen Sei X eine kontinuierliche Zufallsvariable. Wir können aus X leicht eine diskrete Zufallsvariable konstruieren, indem wir

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

Zufallsvariablen. Diskret. Stetig. Verteilung der Stichprobenkennzahlen. Binomial Hypergeometrisch Poisson. Normal Lognormal Exponential

Zufallsvariablen. 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:

Mehr

Statistik für Ingenieure Vorlesung 5

Statistik für Ingenieure Vorlesung 5 Statistik für Ingenieure Vorlesung 5 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 28. November 2017 3.4 Wichtige stetige Verteilungen 3.4.1 Exponentialverteilung Parameter:

Mehr

Fit for Abi & Study Stochastik

Fit for Abi & Study Stochastik Fit for Abi & Study Stochastik Prof. Dr. Tilla Schade Hochschule Harz 15. und 16. April 2014 No. 1 Stochastik besteht aus: Wahrscheinlichkeitsrechnung Statistik No. 2 Gliederung Grundlagen Zufallsgrößen

Mehr

0 sonst. a) Wie lautet die Randwahrscheinlichkeitsfunktion von Y? 0.5 y = 1

0 sonst. a) Wie lautet die Randwahrscheinlichkeitsfunktion von Y? 0.5 y = 1 Aufgabe 1 (2 + 2 + 2 + 1 Punkte) Gegeben sei folgende gemeinsame Wahrscheinlichkeitsfunktion f(x, y) = P (X = x, Y = y) der Zufallsvariablen X und Y : 0.2 x = 1, y = 1 0.3 x = 2, y = 1 f(x, y) = 0.45 x

Mehr

Zufallsvariablen. Diskret. Stetig. Verteilung der Stichprobenkennzahlen. Binomial Hypergeometrisch Poisson. Normal Lognormal Exponential

Zufallsvariablen. Diskret. Stetig. Verteilung der Stichprobenkennzahlen. Binomial Hypergeometrisch Poisson. Normal Lognormal Exponential Zufallsvariablen Diskret Binomial Hypergeometrisch Poisson Stetig Normal Lognormal Exponential Verteilung der Stichprobenkennzahlen Stetige Zufallsvariable Verteilungsfunktion: Dichtefunktion: Integralrechnung:

Mehr

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenhoff Institut für Statistik, LMU München Sommersemester 2017 Einführung 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation 2

Mehr

Biostatistik, Winter 2011/12

Biostatistik, Winter 2011/12 Biostatistik, Winter 2011/12 Wahrscheinlichkeitstheorie:, Kenngrößen Prof. Dr. Achim Klenke http://www.aklenke.de 7. Vorlesung: 09.12.2011 1/58 Inhalt 1 2 Kenngrößen von Lagemaße 2/58 mit Dichte Normalverteilung

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 15. April 2019 Dr. Andreas Wünsche Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 3 Version: 1. April

Mehr

DWT 1.4 Rechnen mit kontinuierlichen Zufallsvariablen 240/476 c Ernst W. Mayr

DWT 1.4 Rechnen mit kontinuierlichen Zufallsvariablen 240/476 c Ernst W. Mayr 1.4.4 Laplace-Prinzip in kontinuierlichen Wahrscheinlichkeitsräumen Das folgende Beispiel zeigt, dass im kontinuierlichen Fall die Bedeutung von gleichwahrscheinlich nicht immer ganz klar sein muss. Bertrand

Mehr

Lösungen zu Übungsblatt 9 Höhere Mathematik2/Stochastik 2 Master KI/PI

Lösungen zu Übungsblatt 9 Höhere Mathematik2/Stochastik 2 Master KI/PI Lösungen zu Übungsblatt 9 Höhere Mathematik/Stochastik Anpassung von Verteilungen Zu Aufgabe ) a) Zeichnen des Histogranmmes: Um das Histogramm zu zeichnen, benötigen wir die Höhe der Balken. Die Höhe

Mehr

Bem. 6 Die charakterische Funktion existiert.

Bem. 6 Die charakterische Funktion existiert. 4.4 Charakteristische Funktionen Def. 2.14 Sei X Zufallsvariable mit Verteilungsfunktion F X und Dichte f X (falls X stetig) oder Wkt.funktion p i (falls X diskret). Die Funktion φ X (t) := Ee itx = eitx

Mehr

Definition Sei X eine stetige Z.V. mit Verteilungsfunktion F und Dichte f. Dann heißt E(X) :=

Definition Sei X eine stetige Z.V. mit Verteilungsfunktion F und Dichte f. Dann heißt E(X) := Definition 2.34. Sei X eine stetige Z.V. mit Verteilungsfunktion F und Dichte f. Dann heißt E(X) := x f(x)dx der Erwartungswert von X, sofern dieses Integral existiert. Entsprechend wird die Varianz V(X)

Mehr

Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung

Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung Wichtige Begriffe und Sätze aus der Wahrscheinlichkeitsrechnung Version: 22. September 2015 Evelina Erlacher 1 Mengen Es sei Ω eine Menge (die Universalmenge ) und A, B seien Teilmengen von Ω. Dann schreiben

Mehr

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft

Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Vorlesung: Statistik II für Wirtschaftswissenschaft Prof. Dr. Helmut Küchenho Institut für Statistik, LMU München Sommersemester 2017 Einführung 1 Wahrscheinlichkeit: Definition und Interpretation 2 Elementare

Mehr

5. Spezielle stetige Verteilungen

5. Spezielle stetige Verteilungen 5. Spezielle stetige Verteilungen 5.1 Stetige Gleichverteilung Eine Zufallsvariable X folgt einer stetigen Gleichverteilung mit den Parametern a und b, wenn für die Dichtefunktion von X gilt: f x = 1 für

Mehr

Einführung in Quantitative Methoden

Einführung in Quantitative Methoden Einführung in Quantitative Methoden Karin Waldherr & Pantelis Christodoulides 11. Mai 2011 Waldherr / Christodoulides Einführung in Quantitative Methoden- 8.VO 1/40 Poisson-Verteilung Diese Verteilung

Mehr

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik

Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik INSTITUT FÜR STOCHASTIK WS 07/08 UNIVERSITÄT KARLSRUHE Blatt 4 Dr. B. Klar Übungen zur Vorlesung Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik für Studierende der Informatik Musterlösungen Aufgabe

Mehr

Kapitel 6. Verteilungsparameter. 6.1 Der Erwartungswert Diskrete Zufallsvariablen

Kapitel 6. Verteilungsparameter. 6.1 Der Erwartungswert Diskrete Zufallsvariablen Kapitel 6 Verteilungsparameter Wie bei einem Merkmal wollen wir nun die Lage und die Streuung der Verteilung einer diskreten Zufallsvariablen durch geeignete Maßzahlen beschreiben. Beginnen wir mit Maßzahlen

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 4

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 4 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 4 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 25. April 2016 Prof. Dr. Hans-Jörg Starkloff Statistik I für Betriebswirte Vorlesung

Mehr

Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Stetige Verteilungen

Statistische Prozess- und Qualitätskontrolle und Versuchsplanung Stetige Verteilungen Materialien zur Lösung der folgenden Aufgaben: - in Übung 3 beigefügte Tabelle Wahrscheinlichkeitsverteilungen diskreter und stetiger Zufallsgrößen - Übersicht - beigefügte Tabelle spezieller stetiger

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

Marcel Dettling. GdM 2: LinAlg & Statistik FS 2017 Woche 11. Winterthur, 10. Mai Institut für Datenanalyse und Prozessdesign

Marcel Dettling. GdM 2: LinAlg & Statistik FS 2017 Woche 11. Winterthur, 10. Mai Institut für Datenanalyse und Prozessdesign Marcel Dettling Institut für Datenanalyse und Prozessdesign Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften marcel.dettling@zhaw.ch http://stat.ethz.ch/~dettling Winterthur, 10. Mai 017 1 Zufallsvariablen:

Mehr

Beziehungen zwischen Verteilungen

Beziehungen zwischen Verteilungen Kapitel 5 Beziehungen zwischen Verteilungen In diesem Kapitel wollen wir Beziehungen zwischen Verteilungen betrachten, die wir z.t. schon bei den einzelnen Verteilungen betrachtet haben. So wissen Sie

Mehr

1. Grundbegri e. T n i=1 A i = A 1 \ A 2 \ : : : \ A n alle A i treten ein. na = A das zu A komplementäre Ereignis; tritt ein, wenn A nicht eintritt.

1. Grundbegri e. T n i=1 A i = A 1 \ A 2 \ : : : \ A n alle A i treten ein. na = A das zu A komplementäre Ereignis; tritt ein, wenn A nicht eintritt. . Grundbegri e Menge der Ereignisse. Die Elemente! der Menge heißen Elementarereignisse und sind unzerlegbare Ereignisse. Das Ereignis A tritt ein, wenn ein! A eintritt. ist auch das sichere Ereignis,

Mehr

Übungsblatt 9. f(x) = e x, für 0 x

Übungsblatt 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

Mehr

12 Die Normalverteilung

12 Die Normalverteilung 12 Die Normalverteilung Die Normalverteilung ist eine der wichtigsten Wahrscheinlichkeitsverteilungen in der Praxis, weil aufgrund des sogenannten zentralen Grenzwertsatzes in vielen Situationen angenommen

Mehr

Stochastik Musterlösung 4

Stochastik Musterlösung 4 ETH Zürich HS 218 RW, D-MATL, D-MAVT Prof. Marloes H. Maathuis Koordinator Dr. Marvin S. Müller Stochastik Musterlösung 4 1. Die Zufallsvariable, die die Anzahl eingehender Telefonanrufe in einer Telefonzentrale

Mehr

Mathematik für Biologen

Mathematik für Biologen Mathematik für Biologen Prof. Dr. Rüdiger W. Braun Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf 23. Dezember 2011 1 Stetige Zufallsvariable, Normalverteilungen Der zentrale Grenzwertsatz und die 3-Sigma Regel

Mehr

0 für t < für 1 t < für 2 t < für 3 t < für 4 t < 5 1 für t 5

0 für t < für 1 t < für 2 t < für 3 t < für 4 t < 5 1 für t 5 4 Verteilungen und ihre Kennzahlen 1 Kapitel 4: Verteilungen und ihre Kennzahlen A: Beispiele Beispiel 1: Eine diskrete Zufallsvariable X, die nur die Werte 1,, 3, 4, 5 mit positiver Wahrscheinlichkeit

Mehr

Von der Normalverteilung zu z-werten und Konfidenzintervallen

Von der Normalverteilung zu z-werten und Konfidenzintervallen Von der Normalverteilung zu z-werten und Konfidenzintervallen Sven Garbade Fakultät für Angewandte Psychologie SRH Hochschule Heidelberg sven.garbade@hochschule-heidelberg.de Statistik 1 S. Garbade (SRH

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

Exponentialverteilung

Exponentialverteilung Exponentialverteilung Dauer von kontinuierlichen Vorgängen (Wartezeiten; Funktionszeiten technischer Geräte) Grenzübergang von der geometrischen Verteilung Pro Zeiteinheit sei die Eintrittswahrscheinlichkeit

Mehr

Beispiel: Zweidimensionale Normalverteilung I

Beispiel: Zweidimensionale Normalverteilung I 10 Mehrdimensionale Zufallsvariablen Bedingte Verteilungen 10.6 Beispiel: Zweidimensionale Normalverteilung I Wichtige mehrdimensionale stetige Verteilung: mehrdimensionale (multivariate) Normalverteilung

Mehr

i =1 i =2 i =3 x i y i 4 0 1

i =1 i =2 i =3 x i y i 4 0 1 Aufgabe (5+5=0 Punkte) (a) Bei einem Minigolfturnier traten 6 Spieler gegeneinander an. Die Anzahlen der von ihnen über das gesamte Turnier hinweg benötigten Schläge betrugen x = 24, x 2 = 27, x = 2, x

Mehr

Wirtschaftsmathematik

Wirtschaftsmathematik Einführung in einige Teilbereiche der Wintersemester 206 Prof. Dr. Stefan Etschberger HSA Unabhängigkeit von Ereignissen A, B unabhängig: Eintreten von A liefert keine Information über P(B). Formal: P(A

Mehr

Musterlösung zu Serie 8

Musterlösung zu Serie 8 Dr. Markus Kalisch Statistik I für Biol./Pharm. Wiss./HST) FS 15 Musterlösung zu Serie 8 1. a) Damit fx) eine Dichte ist, muss die Fläche des Dreiecks gleich 1 sein. Es muss also gelten c = 1. Daraus folgt

Mehr

Veranstaltung: Statistik für das Lehramt Dozent: Martin Tautenhahn Referenten: Belinda Höher, Thomas Holub, Maria Böhm.

Veranstaltung: Statistik für das Lehramt Dozent: Martin Tautenhahn Referenten: Belinda Höher, Thomas Holub, Maria Böhm. Veranstaltung: Statistik für das Lehramt 16.12.2016 Dozent: Martin Tautenhahn Referenten: Belinda Höher, Thomas Holub, Maria Böhm Erwartungswert Varianz Standardabweichung Die Wahrscheinlichkeitsverteilung

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

Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie

Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie SS 2014 Zentralübung zur Vorlesung Diskrete Wahrscheinlichkeitstheorie Dr. Werner Meixner Fakultät für Informatik TU München http://www14.in.tum.de/lehre/2014ss/dwt/uebung/ 5. Juni 2014 ZÜ DWT ZÜ VI Übersicht:

Mehr

7.4 Charakteristische Funktionen

7.4 Charakteristische Funktionen 7.4 Charakteristische Funktionen Def. 25 Sei X Zufallsvariable mit Verteilungsfunktion F X und Dichte f X (falls X stetig) oder Wkt.funktion p i (falls X diskret). Die Funktion φ X (t) := Ee itx = eitx

Mehr

Normalverteilung und Dichtefunktionen

Normalverteilung und Dichtefunktionen Normalverteilung und Dichtefunktionen Ac Einführung der Normalverteilung als Approximationsfunktion der Binomialverteilung Da die Binomialverteilung für große n das Aussehen einer Glockenkurve besitzt

Mehr

Mathematische und statistische Methoden II

Mathematische und statistische Methoden II Sprechstunde jederzeit nach Vereinbarung und nach der Vorlesung Wallstr. 3, 6. Stock, Raum 06-206 Mathematische und statistische Methoden II Dr. Malte Persike persike@uni-mainz.de lordsofthebortz.de lordsofthebortz.de/g+

Mehr

1.5.4 Quantile und Modi. Bem [Quantil, Modus]

1.5.4 Quantile und Modi. Bem [Quantil, Modus] 1.5.4 Quantile und Modi 1.5 Erwartungswert und Varianz Bem. 1.73. [Quantil, Modus] und Vertei- Analog zu Statistik I kann man auch Quantile und Modi definieren. Gegeben sei eine Zufallsvariable X mit Wahrscheinlichkeitsverteilung

Mehr

Kapitel 9. Verteilungsmodelle. 9.1 Diskrete Verteilungsmodelle Die Gleichverteilung

Kapitel 9. Verteilungsmodelle. 9.1 Diskrete Verteilungsmodelle Die Gleichverteilung Kapitel 9 Verteilungsmodelle Es gibt eine Reihe von Verteilungsmodellen für univariate diskrete und stetige Zufallsvariablen, die sich in der Praxis bewährt haben. Wir wollen uns von diesen einige anschauen.

Mehr

Statistik. Sommersemester Stefan Etschberger. für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik

Statistik. Sommersemester Stefan Etschberger. für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik Stefan Etschberger für Betriebswirtschaft, Internationales Management, Wirtschaftsinformatik und Informatik Sommersemester 2017 Normalverteilung Eine Zufallsvariable X mit einer Dichtefunktion f(x) =

Mehr

2. Übung zur Vorlesung Statistik 2

2. Übung zur Vorlesung Statistik 2 2. Übung zur Vorlesung Statistik 2 Aufgabe 1 Welche der folgenden grafischen Darstellungen und Tabellen zeigen keine (Einzel-)Wahrscheinlichkeitsverteilung? Kreuzen Sie die richtigen Antworten an und begründen

Mehr

Sigma-Umgebung. Vergleichen wir die beiden Binomialverteilungen: n = 30 p = 0,5. n = 20 p = 0,75

Sigma-Umgebung. Vergleichen wir die beiden Binomialverteilungen: n = 30 p = 0,5. n = 20 p = 0,75 Sigma-Umgebung Vergleichen wir die beiden Binomialverteilungen: n = 30 p = 0,5 0,2 (z.b. 30-maliges Werfen einer Münze, X Anzahl von Zahl ) 5 10 15 20 n = 20 p = 0,75 0,2 5 10 15 20 Der Erwartungswert

Mehr

Statistik Klausur Wintersemester 2013/2014 Hamburg, BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN!

Statistik Klausur Wintersemester 2013/2014 Hamburg, BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN! Statistik 1 A 2. Klausur Wintersemester 2013/2014 Hamburg, 18.03.2014 BITTE LESERLICH IN DRUCKBUCHSTABEN AUSFÜLLEN! Nachname:............................................................................

Mehr

Zusammenfassung PVK Statistik

Zusammenfassung PVK Statistik Zusammenfassung PVK Statistik (Diese Zusammenfassung wurde von Carlos Mora erstellt. Die Richtigkeit der Formeln ist ohne Gewähr.) Verteilungen von diskreten Zufallsvariablen Beschreibung Binomialverteilung

Mehr

4 MEHRDIMENSIONALE VERTEILUNGEN

4 MEHRDIMENSIONALE VERTEILUNGEN 4 MEHRDIMENSIONALE VERTEILUNGEN 4.14 Stochastische Vektoren 1. Der Merkmalraum des stochastischen Vektors (X, Y ) sei M = R 2. Betrachten Sie die folgenden Ereignisse und ihre Wahrscheinlichkeiten: A 1

Mehr

3. Geben Sie Modus, Erwartungswert und Varianz der Zufallsvariablen X an.

3. Geben Sie Modus, Erwartungswert und Varianz der Zufallsvariablen X an. Aufgabe 1 Der Student Paul fährt jeden Tag mit dem Fahrrad zur Uni. Die Strecke kreuzt drei Fußgängerüberwege mit Bedarfsampeln, die durch Fußgänger aktiviert werden. Wird Paul an einer Bedarfsampel gestoppt,

Mehr

Messung von Rendite und Risiko. Finanzwirtschaft I 5. Semester

Messung von Rendite und Risiko. Finanzwirtschaft I 5. Semester Messung von Rendite und Risiko Finanzwirtschaft I 5. Semester 1 Messung von Renditen Ergebnis der Anwendung der Internen Zinsfuß- Methode ist die Rentabilität des Projekts. Beispiel: A0-100.000 ZÜ1 54.000

Mehr

Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: k = n (n + 1) 2

Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: k = n (n + 1) 2 Aufgabe 1. (5 Punkte) Zeigen Sie mittles vollständiger Induktion, dass für jede natürliche Zahl n 1 gilt: n k = k=1 n (n + 1). 2 Aufgabe 2. (5 Punkte) Bestimmen Sie das folgende Integral mithilfe partieller

Mehr

1. Grundbegri e der Stochastik

1. Grundbegri e der Stochastik Wiederholung von Grundwissen der Stochastik. Grundbegri e der Stochastik Menge der Ereignisse. Die Elemente! der Menge heißen Elementarereignisse und sind unzerlegbare Ereignisse. Das Ereignis A tritt

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

ETWR Teil B. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen (stetig)

ETWR Teil B. Spezielle Wahrscheinlichkeitsverteilungen (stetig) ETWR Teil B 2 Ziele Bisher (eindimensionale, mehrdimensionale) Zufallsvariablen besprochen Lageparameter von Zufallsvariablen besprochen Übertragung des gelernten auf diskrete Verteilungen Ziel des Kapitels

Mehr

Eine Zufallsvariable X sei stetig gleichverteilt im Intervall [0,5]. Die Wahrscheinlichkeit P(2< x <4) ist dann

Eine Zufallsvariable X sei stetig gleichverteilt im Intervall [0,5]. Die Wahrscheinlichkeit P(2< x <4) ist dann 4. Übung Themenkomplex: Zufallsvariablen und ihre Verteilung Aufgabe 1 Für eine stetige Zufallsvariable gilt: a) P (x = t) > 0 b) P (x 1) = F (1) c) P (x = 1) = 0 d) P (x 1) = 1 F(1) e) P (x 1) = 1 F(1)

Mehr

Zufallsvariablen [random variable]

Zufallsvariablen [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

Mehr

Vorlesung 5a. Zufallsvariable mit Dichten

Vorlesung 5a. Zufallsvariable mit Dichten Vorlesung 5a 1 Vorlesung 5a Zufallsvariable mit Dichten Vorlesung 5a Zufallsvariable mit Dichten Teil 1 Uniforme Verteilung, Exponentialverteilung. Kontinuierlich uniform verteilte Zufallsvariable: 2 Kontinuierlich

Mehr

Kapitel VII - Funktion und Transformation von Zufallsvariablen

Kapitel VII - Funktion und Transformation von Zufallsvariablen Universität Karlsruhe (TH) Institut für Statistik und Mathematische Wirtschaftstheorie Wahrscheinlichkeitstheorie Kapitel VII - Funktion und Transformation von Zufallsvariablen Markus Höchstötter Lehrstuhl

Mehr

4. Verteilungen von Funktionen von Zufallsvariablen

4. Verteilungen von Funktionen von Zufallsvariablen 4. Verteilungen von Funktionen von Zufallsvariablen Allgemeine Problemstellung: Gegeben sei die gemeinsame Verteilung der ZV en X 1,..., X n (d.h. bekannt seien f X1,...,X n bzw. F X1,...,X n ) Wir betrachten

Mehr

Übungsscheinklausur,

Übungsscheinklausur, Mathematik IV für Maschinenbau und Informatik (Stochastik) Universität Rostock, Institut für Mathematik Sommersemester 27 Prof. Dr. F. Liese Übungsscheinklausur, 3.7.27 Dipl.-Math. M. Helwich Name:...

Mehr

Statistik 1 Beispiele zum Üben

Statistik 1 Beispiele zum Üben Statistik 1 Beispiele zum Üben 1. Ein Kühlschrank beinhaltet 10 Eier, 4 davon sind faul. Wir nehmen 3 Eier aus dem Kühlschrank heraus. (a Bezeichne die Zufallsvariable X die Anzahl der frischen herausgenommenen

Mehr

Übungsaufgaben, Statistik 1

Übungsaufgaben, Statistik 1 Übungsaufgaben, Statistik 1 Kapitel 3: Wahrscheinlichkeiten [ 4 ] 3. Übungswoche Der Spiegel berichtet in Heft 29/2007 von folgender Umfrage vom 3. und 4. Juli 2007:,, Immer wieder werden der Dalai Lama

Mehr

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 5

Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 5 Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 5 Dr. Andreas Wünsche TU Bergakademie Freiberg Institut für Stochastik 7. Mai 2018 Dr. Andreas Wünsche Statistik I für Betriebswirte Vorlesung 5 Version: 30. April

Mehr

Programm. Wiederholung. Gleichverteilung Diskrete Gleichverteilung Stetige Gleichverteilung. Binomialverteilung. Hypergeometrische Verteilung

Programm. 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

Mehr

Kapitel 12 Stetige Zufallsvariablen Dichtefunktion und Verteilungsfunktion. stetig. Verteilungsfunktion

Kapitel 12 Stetige Zufallsvariablen Dichtefunktion und Verteilungsfunktion. stetig. Verteilungsfunktion Kapitel 1 Stetige Zufallsvariablen 1.1. Dichtefunktion und Verteilungsfunktion stetig Verteilungsfunktion Trägermenge T, also die Menge der möglichen Realisationen, ist durch ein Intervall gegeben Häufig

Mehr

Übungsblatt 9 (25. bis 29. Juni)

Übungsblatt 9 (25. bis 29. Juni) Statistik 2 Dr. Andrea Beccarini Dipl.-Vw. Dipl.-Kffr. Heike Bornewasser-Hermes Sommersemester 2012 Übungsblatt 9 (25. bis 29. Juni) Stetiges Verteilungsmodell und Gemeinsame Verteilung Stetiges Verteilungsmodell

Mehr

Wahrscheinlichkeit und Statistik BSc D-INFK

Wahrscheinlichkeit und Statistik BSc D-INFK Prof. Dr. P. Bühlmann ETH Zürich Sommer 2010 Wahrscheinlichkeit und Statistik BSc D-INFK 1. (10 Punkte) Bei den folgenden 10 Fragen ist jeweils genau eine Antwort richtig. Es gibt pro richtig beantwortete

Mehr

Folie zur Vorlesung Wahrscheinlichkeitsrechnung und Stoch. Prozesse

Folie zur Vorlesung Wahrscheinlichkeitsrechnung und Stoch. Prozesse Folie zur Vorlesung Wahrscheinlichkeitsrechnung und Stoch. Prozesse Die Gamma-Verteilung 13.12.212 Diese Verteilung dient häufig zur Modellierung der Lebensdauer von langlebigen Industriegüstern. Die Dichte

Mehr

Mathematica: u=5;s=1;plot[exp[-0.5((x-u)/s)^2],{x,0,10}] 76

Mathematica: u=5;s=1;plot[exp[-0.5((x-u)/s)^2],{x,0,10}] 76 4. Normalverteilung Gauß'sche Glockenkurve: P(a X b) = b 1 x 1 a e dx 1 0.8 0.6 0.4 0. 4 6 8 10 Mathematica: u=5;s=1;plot[exp[-0.5((x-u)/s)^],{x,0,10}] 76 Zentraler Grenzwertsatz: Es sei X 1, X,... eine

Mehr