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Verteilung · Erklären & üben

Bernoulliverteilung

Ein Bernoulli-Modell beschreibt genau einen Versuch mit zwei zusammengefassten Ausgängen: Erfolg und Misserfolg. Die Zufallsvariable erhält dafür die Werte 1 und 0.

Erklärung 01

Ein Versuch, zwei Werte

Erfolg bedeutet das vorher festgelegte Ereignis; es muss nichts Positives sein. Für Erfolg erhält X den Wert 1, sonst 0. Der Parameter p ist die Erfolgswahrscheinlichkeit und liegt zwischen 0 und 1. Auch die Grenzfälle 0 und 1 sind möglich.

  1. Definiere den Erfolg vor dem Versuch.

  2. Ordne Erfolg den Wert 1, Misserfolg den Wert 0 zu.

  3. Lege p begründet fest.

P(X=1)=p,P(X=0)=1−p\mathsf{P(X=1)=p,\qquad P(X=0)=1-p}

Massen5/8 und3/8 für den Kartenindikator.

So geht es am Beispiel

Eine faire Spielkarte wird aus den Zahlen 1 bis 8 gezogen. Erfolg bedeutet „Zahl größer als 5“. Bestimme die Verteilung des Erfolgsindikators.

Erfolg tritt bei 6,7,8 ein: drei von acht Karten.

p=38\mathsf{p=\frac38}
P(X=0)=58\mathsf{P(X=0)=\frac58}

Ergebnis

X hat Werte 0 und 1 mit Chancen 5/8 und 3/8.

Erklärung 02

Masse und Verteilungsfunktion

Die diskrete Wahrscheinlichkeitsfunktion ordnet 0 und 1 ihre Chancen zu. Sie wird gelegentlich diskrete Dichte genannt; ihre Werte sind Einzelwahrscheinlichkeiten, keine Flächenhöhen einer stetigen Dichte. Die Verteilungsfunktion summiert alle Werte bis einschließlich x.

  1. Unter 0 liegt die Summe bei 0.

  2. Ab 0 bis unter 1 ist nur der Misserfolg erfasst.

  3. Ab 1 sind beide möglichen Werte erfasst.

F(x)={0x<01−p0≤x<11x≥1\mathsf{F(x)=\begin{cases}0&x<0\\1-p&0\leq x<1\\1&x\geq1\end{cases}}

Falltabelle mit korrekten eingeschlossenen Grenzen.

So geht es am Beispiel

Ein Erfolgsindikator hat p=0,3\mathsf{p=0{,}3}. Bestimme F(−1)\mathsf{F(-1)}, F(0,4)\mathsf{F(0{,}4)} und F(1)\mathsf{F(1)}.

F(−1)=0\mathsf{F(-1)=0}
F(0,4)=P(X=0)=0,7\mathsf{F(0{,}4)=P(X=0)=0{,}7}
F(1)=0,7+0,3=1\mathsf{F(1)=0{,}7+0{,}3=1}

Ergebnis

Zwischen 0 und 1 bleibt F konstant bei 0,7.

Erklärung 03

Mittelwert und Streuung

Der Erwartungswert des Erfolgsindikators ist p. Er ist ein langfristiger mittlerer Indikatorwert, kein zusätzlich mögliches Versuchsergebnis. Weil das Quadrat von 0 und 1 jeweils unverändert bleibt, ist auch der zweite Moment gleich p. Die Varianz ist das Produkt aus p und der Gegenwahrscheinlichkeit.

  1. Gewichte die Werte 0 und 1 mit ihren Chancen.

  2. Berechne die Varianz und danach die positive Wurzel.

E(X)=p,Var⁡(X)=p(1−p),σ=p(1−p)\mathsf{E(X)=p,\qquad\operatorname{\textsf{Var}}(X)=p(1-p),\qquad\sigma=\sqrt{p(1-p)}}

So geht es am Beispiel

Ein Bernoulli-Modell hat p=0,4\mathsf{p=0{,}4}. Berechne Erwartungswert und Varianz.

E(X)=0,4\mathsf{E(X)=0{,}4}
Var⁡(X)=0,4⋅0,6=0,24\mathsf{\operatorname{\textsf{Var}}(X)=0{,}4\cdot0{,}6=0{,}24}

Ergebnis

Der Mittelwert 0,4 ist kein möglicher Einzelwert von X.

Erklärung 04

Mehrere Versuche sind ein anderes Modell

Die Anzahl der Erfolge in mehreren unabhängigen gleichartigen Versuchen führt zur Binomialverteilung. Beim Ziehen ohne Zurücklegen aus einem endlichen Bestand verändern sich die Chancen; dafür behandelt das Anschlussthema Hypergeometrische Verteilung die Trefferzahl. Ein einzelner Ziehungsindikator bleibt ein Bernoulli-Indikator.

  1. Prüfe, ob X einen einzelnen Erfolg markiert oder mehrere Erfolge zählt.

  2. Prüfe bei mehreren Ziehungen, ob zurückgelegt wird.

Ein Bernoulli-Indikator hat nur die Werte 0 und 1.

Jetzt bist du dran

Aufgaben & Lösungen

Rechne zuerst selbst. Nutze den Platz für deinen Rechenweg und vergleiche anschließend mit der Lösung.

  1. Aufgabe 1Bernoulliverteilung · EinstiegEin fairer Würfel wird einmal geworfen. Erfolg bedeutet „durch 3 teilbar“. Gib p und die Wahrscheinlichkeit für X=0\mathsf{X=0} an.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Rechnung / Rechenweg

      Erfolg tritt bei 3 oder 6 ein.

      p=26=13\mathsf{p=\frac26=\frac13}
      P(X=0)=1−13=23\mathsf{P(X=0)=1-\frac13=\frac23}

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. Erfolgswahrscheinlichkeit13\mathsf{\frac13}
    2. Misserfolgswahrscheinlichkeit23\mathsf{\frac23}
  2. Aufgabe 2Bernoulliverteilung · EinstiegEin Bauteil ist mit Wahrscheinlichkeit 0,06 fehlerhaft. X ist 1 bei einem Fehler, sonst 0. Y ist 1 bei einem fehlerfreien Teil, sonst 0. Bestimme die Parameter beider Indikatoren.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Rechnung / Rechenweg

      Der Erfolg ist jeweils durch die Definition festgelegt.

      pX=0,06\mathsf{p_X=0{,}06}
      pY=1−0,06=0,94\mathsf{p_Y=1-0{,}06=0{,}94}

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. Parameter von X0,06\mathsf{0{,}06}
    2. Parameter von Y0,94\mathsf{0{,}94}
  3. Aufgabe 3Bernoulliverteilung · AnwendenZeichne die Wahrscheinlichkeitsfunktion für p=0,25\mathsf{p=0{,}25} in die Vorlage. Beschrifte beide Säulen.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen

    Wahrscheinlichkeitsfunktion

    Leere X-Achse0/1 und Wahrscheinlichkeitsachse0bis1.

    Du kannst auf Papier arbeiten oder deine Zeichnung in Worten beschreiben.

    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Erklärung

      Bei 1 liegt die Höhe 0,25; bei 0 die Gegenwahrscheinlichkeit 0,75.

      0,75+0,25=1\mathsf{0{,}75+0{,}25=1}

    Ergebnis

    1. WahrscheinlichkeitsfunktionSäule bei 0 mit Höhe 0,75; bei 1 mit Höhe 0,25.
  4. Aufgabe 4Bernoulliverteilung · AnwendenEin Bernoulli-Modell hat p=0,65\mathsf{p=0{,}65}. Bestimme F(0)\mathsf{F(0)}, F(0,9)\mathsf{F(0{,}9)} und F(1)\mathsf{F(1)}.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Rechnung / Rechenweg
      F(0)=1−0,65=0,35\mathsf{F(0)=1-0{,}65=0{,}35}
    2. Schritt 2 · Rechnung / Rechenweg

      Bis unter 1 kommt kein neuer Wert hinzu.

      F(0,9)=0,35\mathsf{F(0{,}9)=0{,}35}
      F(1)=1\mathsf{F(1)=1}

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. F(0)0,35\mathsf{0{,}35}
    2. F(0,9)0,35\mathsf{0{,}35}
    3. F(1)1\mathsf{1}
  5. Aufgabe 5Bernoulliverteilung · TransferBerechne Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung eines Bernoulli-Indikators mit p=0,5\mathsf{p=0{,}5}.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Rechnung / Rechenweg
      E(X)=0,5\mathsf{E(X)=0{,}5}
      Var⁡(X)=0,5⋅0,5=0,25\mathsf{\operatorname{\textsf{Var}}(X)=0{,}5\cdot0{,}5=0{,}25}
      σ=0,25=0,5\mathsf{\sigma=\sqrt{0{,}25}=0{,}5}

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. Erwartungswert0,5\mathsf{0{,}5}
    2. Varianz0,25\mathsf{0{,}25}
    3. Standardabweichung0,5\mathsf{0{,}5}
  6. Aufgabe 6Bernoulliverteilung · TransferEine faire Münze wird dreimal unabhängig geworfen. X zählt die Köpfe, Y ist 1 bei mindestens einem Kopf und sonst 0. Welche Variable ist Bernoulli-verteilt? Bestimme ihren Parameter.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Rechnung / Rechenweg

      X kann 0,1,2,3 annehmen und ist kein einzelner Bernoulli-Indikator.

    2. Schritt 2 · Rechnung / Rechenweg

      Y markiert genau ein Ereignis mit 0 oder 1. Das Gegenereignis sind drei Zahlen.

      pY=1−(12)3=78\mathsf{p_Y=1-\left(\frac12\right)^3=\frac78}

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. Variable mit BernoulliverteilungY; X hat vier mögliche Werte.
    2. Parameter78\mathsf{\frac78}

Selbstcheck

Das kann ich jetzt

  • Ich lege fest, was Erfolg bedeutet.
  • Ich unterscheide einen Indikator von einer Anzahl mehrerer Erfolge.
  • Ich berechne Einzelchancen, kumulierte Chancen und Kennwerte.

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