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→ Ja/Nein Hast du keine 6 gewürfelt? → Ja/Nein Wie groß sind jetzt die Wahrscheinlichkeiten bei dem Bernoulli Experiment? Die Wahrscheinlichkeit, eine 6 zu würfeln, ist: Die Wahrscheinlichkeit, dass du keine 6 würfelst, muss dann wieder 1 – p sein: Schau dir nun am besten noch einige Eigenschaften des Bernoulliexperiments an. Bernoulli Experiment Eigenschaften im Video zur Stelle im Video springen (01:46) Eine Eigenschaft kennst du schon: Bei einem Bernoulli Experiment hast du nur zwei Ereignisse, also auch nur zwei Wahrscheinlichkeiten. Schlüsselkonzept wahrscheinlichkeit statistik hessen. Bernoulli Wahrscheinlichkeiten P("Treffer") = p P("Niete") = 1 – p Schau dir gleich noch weitere Eigenschaften an. Erwartungswert Den Erwartungswert berechnest du beim Bernoulli Experiment so: E[X] = p Bei dem Beispiel mit "6 würfeln" wäre der Erwartungswert: Den Erwartungswert brauchst du auch, um die Varianz auszurechnen. Varianz Die Varianz kannst du dir als Streuung um den Erwartungswert herum vorstellen. Dabei berechnest du den Erwartungswert nicht von deiner Zufallsvariable, sondern von der mittleren quadratischen Abweichung: V[X] = E[(X-E[X]) 2] Beim Bernoulli Experiment musst du dir aber nur diese Formel merken: V[X] = p • (1 – p) Bei dem Beispiel wäre die Varianz Jetzt kannst du dir noch die letzte Eigenschaft eines Bernoulli Experiment angucken.
Dieses würde zum Beispiel so aussehen: Stochastische Unabhängigkeit Baumdiagramm Stochastische Unabhängigkeit Beispiel Schauen wir uns jetzt noch ein passendes Beispiel zur Thematik an. Stell dir vor, ein Würfel wird einmal geworfen. Als Ereignis A legen wir "Ungerade Augenzahl" und als Ereignis B "Augenzahl kleiner 5" fest. Jetzt sollst du bestimmen, ob die Ereignisse A und B voneinander abhängig oder unabhängig sind. Stochastische Unabhängigkeit berechnen Zuerst müssen wir die Wahrscheinlichkeit für die beiden Ereignisse bestimmen. Da das Ereignis A drei Elemente umfasst und das Ergebnis B vier, ergibt sich jeweils eine Wahrscheinlichkeit von bzw.. Als nächstes müssen wir uns überlegen, wie viele Elemente die Schnittmenge von A und B umfasst, also wie viele Elemente sowohl in A als auch in B vorkommen. Das sind die Zahlen 1 und 3. Schlüsselkonzept wahrscheinlichkeit statistik deutschland. Dementsprechend ergibt sich für die Schnittmenge von A und B eine Wahrscheinlichkeit von. Stochastische Unabhängigkeit prüfen Jetzt können wir mit der Formel von vorhin einfach überprüfen, ob die Ereignisse voneinander abhängig sind oder nicht.
No category Thema: Wahrscheinlichkeit – Statistik: Ein Schlüsselkonzept
Für drei beliebige Ereignisse A, B, C ⊆ Ω gilt: P ( A ∪ B ∪ C) = P ( A) + P ( B) + P ( C) − P ( A ∩ B) − P ( A ∩ C) − P ( B ∩ C) + P ( A ∩ B ∩ C) Für n ( m i t n ∈ ℕ \ { 0; 1}) beliebige Ereignisse A 1, A 2,..., A n ⊆ Ω gilt: P ( A 1 ∪ A 2 ∪... ∪ A n) = P ( A 1) + P ( A 2) +... + P ( A n) − P ( A 1 ∩ A 2) − P ( A 1 ∩ A 3) −... − P ( A n − 1 ∩ A n) + P ( A 1 ∩ A 2 ∩ A 3) + P ( A 1 ∩ A 2 ∩ A 4) +... + P ( A n − 2 ∩ A n − 1 ∩ A n) −... +...... + ( − 1) n ⋅ P ( A 1 ∩ A 2 ∩... ∩ A n) Wir betrachten im Folgenden ein Beispiel für drei Ereignisse. Beispiel: Bei einem Glücksspiel werden drei faire Tetraeder geworfen. Q1/2 (Mathematik) - Schlüsselkonzept: Wahrscheinlichkeit - Statistik - YouTube. Der Spieler gewinnt, wenn das Ereignis A = { d r e i g l e i c h e A u g e n z a h l e n} oder das Ereignis B = { min d e s t e n s e i n e V i e r} oder das Ereignis C = { min d e s t e n s 11 a l s A u g e n s u m m e} eintritt. Lösung: Es gilt: P ( A) = 4 4 3 = 4 64 P ( B) = 1 − 3 3 4 3 = 27 64 P ( C) = 4 4 3 = 4 64 P ( A ∩ B) = 1 4 3 = 1 64 P ( A ∩ C) = 1 4 3 = 1 64 P ( B ∩ C) = 4 4 3 = 4 64 P ( A ∩ B ∩ C) = 1 4 3 = 1 64 Nach dem Additionssatz für drei Ereignisse ist dann: P ( A ∪ B ∪ C) = 4 + 37 + 4 − 1 − 1 − 4 + 1 64 = 40 64 = 0, 625 Für zwei unvereinbare bzw. zwei unabhängige Ereignisse lassen sich spezielle Additionssätze formulieren.
1 Rekonstruieren von Größen – Der orientierte Flächeninhalt 3. 2 Das Integral – Das Integral als orientierter Flächeninhalt 3. 3 Bestimmen von Stammfunktionen – Die Aufleitung 3. 4 Der Hauptsatz der Differential- und Integralrechnung – Integrale berechnen 3. 5 Die Integralfunktion 3. 6 Integral und Flächeninhalt (Teil 1) 3. 7 Integral und Flächeninhalt (Teil 2) 3. 8 Der Mittelwert 3. 9 Unbegrenzte Flächen IV Funktionen und ihre Graphen 4. 1 Nullstellen, Extremstellen und Wendestellen 4. 2 Definitionslücken und senkrechte Asymptoten 4. 3 Gebrochenrationale Funktionen und waagerechte Asymptoten 4. Schlüsselkonzept wahrscheinlichkeit statistiken. 4 Funktionsanalyse 4. 5 Trigonometrische Funktionen 4. 6 Achsen- und Punktsymmetrie V Lineare Gleichungssysteme 5. 1 Das Gauß-Verfahren – Lösen von linearen Gleichungssystemen (LGS) 5. 2 Lösungsmengen linearer Gleichungssysteme 5. 3 Bestimmung ganzrationaler Funktionen VI Geraden und Ebenen 6. 1 Vektoren im Raum 6. 2 Betrag von Vektoren – Die Länge von Pfeilen 6. 3 Geraden im Raum 6. 4 Ebenen im Raum – Parametergleichung einer Ebene 6.
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