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Die hypergeometrische Verteilung beschreibt also die Wahrscheinlichkeit dafür, dass bei gegebenen Elementen ("Grundgesamtheit des Umfangs "), von denen die gewünschte Eigenschaft besitzen, beim Herausgreifen von Probestücken ("Stichprobe des Umfangs ") genau Treffer erzielt werden, d. h. die Wahrscheinlichkeit für Erfolge in Versuchen. Beispiel 1: In einer Urne befinden sich 30 Kugeln, 20 davon sind blau, also sind 10 nicht blau. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit p, bei einer Stichprobe von zwanzig Kugeln genau dreizehn blaue Kugeln zu ziehen (ohne Zurücklegen)? Antwort: p = 0. 3096. Dies entspricht dem blauen Balken bei k = 13 im Diagramm "Wahrscheinlichkeitsfunktion der hypergeometrischen Verteilung für n = 20". Beispiel 2: In einer Urne befinden sich 45 Kugeln, 20 davon sind gelb. Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit p, bei einer Stichprobe von zehn Kugeln genau vier gelbe Kugeln zu ziehen? Antwort: p = 0. 269. Das Beispiel wird unten durchgerechnet. Hypergeometrische Verteilung - lernen mit Serlo!. Definition Die hypergeometrische Verteilung ist abhängig von drei Parametern: Die Verteilung gibt nun Auskunft darüber, wie wahrscheinlich es ist, dass sich Elemente mit der zu prüfenden Eigenschaft (Erfolge bzw. Treffer) in der Stichprobe befinden.