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Wahrscheinlichkeit Grundlagen · Erklären & üben

Stochastik

Stochastik verbindet Zufallsmodelle mit der Auswertung von Daten. Du lernst, welche Fragen zur Wahrscheinlichkeit, zur beschreibenden Statistik und zum Schließen aus Stichproben gehören.

Erklärung 01

Drei Blickrichtungen

Die Wahrscheinlichkeitsrechnung beginnt mit einem Modell und fragt nach möglichen Ergebnissen. Die beschreibende Statistik ordnet beobachtete Daten. Die induktive Statistik nutzt Stichproben, um mit Unsicherheit Aussagen über eine größere Grundgesamtheit zu machen. Statistik ist damit ein Teilgebiet der Stochastik.

  1. Frage: Ist ein Modell oder sind beobachtete Daten gegeben?

  2. Frage: Werden Daten nur beschrieben oder auf weitere Fälle übertragen?

Ein Stichprobenergebnis ist keine sichere Aussage über alle Fälle.

Drei Teilgebiete mit Richtung der jeweiligen Fragestellung.

So geht es am Beispiel

Bei einer Befragung wählen 14 von 35 Personen den Bus. Was ist Beschreibung, was ist Schlussfolgerung?

1435=0,4=40%\mathsf{\frac{14}{35}=0{,}4=40\%}

40 Prozent der Befragten wählten den Bus: Das beschreibt die Stichprobe.

„40 Prozent aller Einwohner wählen den Bus“ überträgt auf die Grundgesamtheit und benötigt eine geeignete Stichprobe sowie eine Unsicherheitsangabe.

Ergebnis

Die erste Aussage beschreibt Daten; die zweite ist eine unsichere Verallgemeinerung.

Erklärung 02

Vom Zufallsexperiment zur Verteilung

Ein Zufallsexperiment hat vorab bekannte mögliche Ergebnisse, aber sein Ausgang steht nicht sicher fest. Eine Zufallsvariable ordnet jedem Ergebnis eine Zahl zu. Ihre Verteilung gibt an, wie wahrscheinlich die einzelnen Werte sind.

  1. Notiere die möglichen Ergebnisse.

  2. Definiere die betrachtete Zahl eindeutig.

  3. Fasse Ergebnisse mit demselben Zahlenwert zusammen.

∑xP(X=x)=1\mathsf{\sum_x P(X=x)=1}

KK ergibt 2 Kopf, KZ und ZK ergeben 1 Kopf, ZZ ergibt 0 Kopf. Vier gleich wahrscheinliche Ergebnisse.

So geht es am Beispiel

Zwei faire Münzen werden unabhängig geworfen. X zählt die Kopfseiten. Bestimme die Verteilung.

Die vier geordneten Ergebnisse KK, KZ, ZK und ZZ sind gleich wahrscheinlich.

ZZ liefert 0 Kopfseiten, KZ und ZK liefern 1, KK liefert 2.

P(X=0)=14,P(X=1)=12,P(X=2)=14\mathsf{P(X=0)=\frac14,\quad P(X=1)=\frac12,\quad P(X=2)=\frac14}

Die Wahrscheinlichkeiten ergeben zusammen 1.

Ergebnis

P(X=0)=14, P(X=1)=12, P(X=2)=14\mathsf{P(X=0)=\frac14,\ P(X=1)=\frac12,\ P(X=2)=\frac14}

Erklärung 03

Möglichkeiten systematisch zählen

Die Kombinatorik zählt Möglichkeiten, ohne jede Auswahl zufällig ausprobieren zu müssen. Wenn auf jede erste Wahl gleich viele zweite Wahlen folgen, multiplizierst du die Anzahlen. Reihenfolge und Wiederholung müssen zur Situation passen.

  1. Lege fest, ob die Reihenfolge wichtig ist.

  2. Prüfe, ob etwas mehrfach gewählt werden darf.

  3. Zähle Stufe für Stufe.

3⋅2=6\mathsf{3\cdot2=6}

So geht es am Beispiel

Ein Menü besteht aus einer von drei Suppen A, B, C und einem von zwei Broten X, Y. Wie viele Menüs gibt es?

Zu A gehören AX und AY, zu B gehören BX und BY, zu C gehören CX und CY.

3⋅2=6\mathsf{3\cdot2=6}

Ergebnis

Es gibt sechs Menüs.

Jetzt bist du dran

Aufgaben & Lösungen

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

  1. Aufgabe 1Stochastik · EinstiegOrdne zu: (a) Aus einem fairen Würfelmodell die Chance auf eine 6 berechnen. (b) Die Wartezeiten von 24 Kunden zusammenfassen. (c) Aus 400 befragten Haushalten auf alle Haushalte der Stadt schließen.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Erklärung

      a geht vom Modell aus: Wahrscheinlichkeitsrechnung.

    2. Schritt 2 · Erklärung

      b beschreibt erhobene Daten: beschreibende Statistik.

    3. Schritt 3 · Erklärung

      c überträgt von einer Stichprobe auf eine Grundgesamtheit: induktive Statistik.

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. aWahrscheinlichkeitsrechnung
    2. bBeschreibende Statistik
    3. cInduktive Statistik
  2. Aufgabe 2Stochastik · EinstiegEin fairer Würfel wird einmal geworfen. Das Ereignis A lautet „Augenzahl kleiner als 3“. Nenne A und berechne seine Wahrscheinlichkeit.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Rechnung / Rechenweg

      Die Zahlen 1 und 2 erfüllen die Bedingung.

      A={1,2}\mathsf{A=\{1,2\}}
    2. Schritt 2 · Rechnung / Rechenweg

      Zwei von sechs gleich wahrscheinlichen Ergebnissen sind günstig.

      P(A)=26=13\mathsf{P(A)=\frac26=\frac13}

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. EreignisA={1,2}\mathsf{A=\{1,2\}}
    2. Wahrscheinlichkeit13\mathsf{\frac13}
  3. Aufgabe 3Stochastik · ÜbungEine AG bietet vier Getränke A, B, C, D und drei Snacks X, Y, Z. Ein Paket enthält ein Getränk und einen Snack. Wie viele verschiedene Pakete sind möglich? Nenne alle Pakete mit Getränk C.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Rechnung / Rechenweg

      Zu jedem der vier Getränke gehören drei Snacks.

      4⋅3=12\mathsf{4\cdot3=12}
    2. Schritt 2 · Rechnung / Rechenweg

      Mit C entstehen CX, CY und CZ.

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. Anzahl12 Pakete
    2. Pakete mit CCX, CY, CZ
  4. Aufgabe 4Stochastik · ÜbungZwei faire Münzen werden unabhängig geworfen. X zählt die Zahlseiten. Bestimme die Wahrscheinlichkeiten für 0, 1 und 2 Zahlseiten. Zeichne die Verteilung als Säulendiagramm in die Vorlage.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen

    Säulendiagramm

    Säulendiagramm mit X-Werten 0, 1 und 2; leere Vorlage, Prozentachse 0 bis 50.

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

    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Erklärung

      Die vier gleich wahrscheinlichen Ergebnisse sind KK, KZ, ZK und ZZ.

    2. Schritt 2 · Erklärung

      KK liefert 0 Zahlseiten, KZ und ZK liefern 1, ZZ liefert 2.

      P(X=0)=14,P(X=1)=12,P(X=2)=14\mathsf{P(X=0)=\frac14,\quad P(X=1)=\frac12,\quad P(X=2)=\frac14}
    3. Schritt 3 · Erklärung

      Die Säulen stehen bei 0, 1 und 2 und haben Höhen 25, 50 und 25 Prozent.

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. 0 Zahlseiten14\mathsf{\frac14}
    2. 1 Zahlseite12\mathsf{\frac12}
    3. 2 Zahlseiten14\mathsf{\frac14}
    4. SäulendiagrammSäulen bei 0, 1, 2 mit Höhen 25 %, 50 %, 25 %.
  5. Aufgabe 5Stochastik · TransferBei 50 unabhängigen Würfen eines Würfels erscheint neunmal die 6. Berechne die relative Häufigkeit. Beweist das Ergebnis, dass der Würfel fair ist?Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Erklärung

      Neun Treffer werden auf 50 Versuche bezogen.

      h(6)=950=0,18=18%\mathsf{h(6)=\frac9{50}=0{,}18=18\%}
    2. Schritt 2 · Erklärung

      Im fairen Modell hat eine 6 die Wahrscheinlichkeit ein Sechstel.

    3. Schritt 3 · Erklärung

      Eine einzelne beobachtete Häufigkeit beweist keine Fairness. Auch ein fairer Würfel erzeugt schwankende Häufigkeiten.

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. Beobachteter Anteil18%\mathsf{18\%}
    2. BeurteilungNein. Eine endliche Versuchsreihe kann mit Fairness vereinbar sein, beweist sie aber nicht.
  6. Aufgabe 6Stochastik · TransferVor einem Fahrradladen werden 60 Personen befragt; 42 kommen täglich mit dem Rad. Eine Zeitung schreibt: „70 Prozent der Stadtbevölkerung fahren täglich Rad.“ Berechne den Stichprobenanteil und nenne einen konkreten Grund, warum der Schluss unsicher ist.Aufgabe öffnenAufgabe einklappen
    Lösung & Rechenweg

    Rechenweg

    1. Schritt 1 · Erklärung

      Der Anteil in der Befragung beträgt:

      4260=0,7=70%\mathsf{\frac{42}{60}=0{,}7=70\%}
    2. Schritt 2 · Erklärung

      Vor einem Fahrradladen werden vermutlich häufiger Radfahrende angetroffen als an anderen Orten.

    3. Schritt 3 · Erklärung

      Die Ortsauswahl kann die Stichprobe verzerren; 70 Prozent ist deshalb keine gesicherte Aussage über die gesamte Stadtbevölkerung.

    Ergebnisse & Teilantworten

    1. Stichprobenanteil70%\mathsf{70\%}
    2. Problem der BefragungDie Auswahl vor dem Fahrradladen kann Radfahrende überrepräsentieren. Der Anteil gilt zunächst nur für die 60 Befragten.

Selbstcheck

Das kann ich jetzt

  • Ich kann Modellrechnung, Datenbeschreibung und Verallgemeinerung unterscheiden.
  • Ich kann einfache Möglichkeiten systematisch zählen.
  • Ich kann eine diskrete Verteilung lesen und zeichnen.

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