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Ist $ \bf X \sim N(\mu; \sigma) $ dann hat sie die Verteilungsfunktion $\large \bf F_N(x) = P( X \leq x) = \int_{-\infty}^x f_N(t) dt$ Die Verteilungsfunktion einer standardnormalverteilten Zufallsgröße $X$ lautet $\large \bf \Phi(x) = P( X \leq x) = \int_{-\infty}^x \varphi (t) dt$ Sie wird häufig auch Gaußsche Summenfunktion genannt und mit $\Phi$ bezeichnet. Graph der Gaußschen Summenfunktion Merke Hier klicken zum Ausklappen $\Large \Phi (-x) = 1 - \Phi (x)$ Ist $X \sim N(\mu; \sigma)$-verteilt so gilt: $\Large P ( a \leq X \leq b) = \Phi (\frac{b-\mu}{\sigma}) - \Phi(\frac{a-\mu}{\sigma}) $ Beispiel Hier klicken zum Ausklappen In einer Fabrik werden Golfbälle produziert ihr Gewicht ist normalverteilt mit $\mu= 50g$ und $\sigma = 2g$. Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeiten von A={Der Ball wiegt höchstens 45g}, B ={ Der Ball wiegt zwischen 48g und 50g}, C = {Der Ball wiegt mehr als 54g}.
Eine stetige Zufallsgröße $X$ mit dem Erwartungswert $\mu$ und der Standardabweichung $\sigma$ heißt normalverteilt mit den den Parametern $\mu$ und $ \sigma$ (kurz $N (\mu; \sigma)$ -verteilt), wenn sie die folgende Dichte funktion besitzt: $\Large \bf f_N(t)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} \cdot e^{ -\frac{1}{2} \cdot \left( \frac{t-\mu}{\sigma}\right)^2}$ 2 Graphen von Dichten von Normalverteilungen Die Dichten von Normalverteilung en haben ein Maximum an der Stelle $\mu$, die Graphen sind symmetrisch zur Geraden $x=\mu$ und haben für $x \rightarrow \pm \infty$ die x-Achse als Asymptote. Mit zunehmender Standardabweichung $\sigma$ werden ihre Graphen flacher und breiter, umso kleiner $\sigma$ wird umso höher und schmaler werden die Graphen. Standard-Normalverteilung Ist $X \sim N (0; 1)$-verteilt, so nennt man $X$ standardnormalverteilt die Dichte der Standard-Normalverteilung wird mit einem $ \large \bf \varphi $ bezeichnet und sieht so aus: $\Large \bf \varphi (t)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi}} \cdot e^{ -\frac{t^2}{2}} $ Dichte der Standard-Normalverteilung Gaußsche Glockenkurve Die Form des Graphen von $\varphi (t) $ hat ihr den Namen Gaußsche Glockenkurve eingebracht.
Inverse Verteilungsfunktion Häufig geht es in Aufgaben darum, zu einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit, ein passendes Intervall zu bestimmen. Dazu benötigt man die inverse Verteilungsfunktion $ F^{- \, 1}_{N(\mu \, ; \sigma)}$ bzw. $ \Phi^{- \, 1}$. Bestimmen Sie ein Gewicht m, so dass oberhalb davon maximal 1% der Gewichte der Golfbälle liegen. $P ( X > m) \leq 0, 01 \Leftrightarrow P ( X \leq m) \geq 0, 99 \Leftrightarrow \Phi (\frac{m-50}{2}) \geq 0, 99$ $\Phi (\frac{m-50}{2}) \geq 0, 99 \Leftrightarrow \frac{m-50}{2} \geq \Phi^{- \, 1}(0, 99) \Leftrightarrow m \geq2 \cdot \Phi^{- \, 1}(0, 99) + 50$ $m \geq \bf 54, 66$ Schneller geht es, wenn man $ F^{- \, 1}_{N(50 \, ; 2)}$ verwendet. Dichtefunktion der Normalverteilung - Stochastik. Probieren Sie das mal aus.
Home Impressum Sitemap Grundaufgaben Analysis ohne GTR Analysis mit GTR Analytische Geometrie ohne GTR Stochastik ohne GTR Stochastik mit GTR Abituraufgaben Pflichtteil Analysis Pflichtteil Analytische Geometrie Pflichtteil Stochastik Pfadregel Binomialverteilung Wahlteil Analysis Wahlteil Analytische Geometrie Wahlteil Stochastik Zum Abitur ab 2017 Abitur 2021 Aktuelle Seite: Home Pflichtteil Stochastik Drucken Seit dem Abitur 2013 gibt es im Pflichtteil eine Aufgabe aus der Stochastik. Copyright © 2022 matheabi-bw. Alle Rechte vorbehalten. Stochastik normalverteilung aufgaben des. Joomla! ist freie, unter der GNU/GPL-Lizenz veröffentlichte Software. Joomla Website Design by Red Evolution
Kombinatorik Aufgaben mit Anordnung Auswahlaufgaben ohne Anordnung Vermischte Wahrscheinlichkeit Einstufige Aufgaben Mehrstufige Aufgaben Erwartungswert Verteilungen Bernoulliformel und Binomialverteilung Hypergeometrische Verteilung (Normalverteilung) Testen Alternativtest Signifikanztest
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Definition Dichtefunktion Hat eine Zufallsgröße X \text X den Erwartungswert μ \mu, Varianz σ 2 \sigma^2 und die Wahrscheinlichkeitsdichte f ( x) = 1 σ 2 π e − 1 2 ( x − μ σ) 2 \displaystyle f(x)=\frac1{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac12(\frac{x-\mu}\sigma)^2}, so heißt sie normalverteilt mit den Parametern σ \sigma und μ \mu, kurz auch N ( μ, σ 2) \mathcal{N(\mu, \sigma^2)} -verteilt. Man schreibt X ∼ N ( μ, σ 2) \text{X}∼\mathcal{ N(\mu, \sigma^2)}. Für μ = 0 \mu=0 und σ = 1 \sigma=1 heißt die Zufallsgröße standardnormalverteilt. Im Graphen rechts ist die Funktion der Standardnormalverteilung abgebildet. Er heißt allgemein Gaußsche Glockenfunktion. Verteilungsfunktion Die Verteilungsfunktion einer Normalverteilung ist gegeben durch Substituiere z = t − μ σ z=\frac{t-\mu}{\sigma}.. Φ \Phi ist die Verteilungsfunktion der Standardnormalverteilung. Die Werte der Standardnormalverteilung lassen sich im Tafelwerk der Stochastik nachlesen. Stochastik normalverteilung aufgaben zum abhaken. Eigenschaften hat Erwartungswert μ \mu. hat Standardabweichung σ \sigma.