Mathe290Aktualisiert 7. Okt. 20262 Seiten

Bernoulli-Experimente und Bernoulli-Kette – einfache Aufgaben & Beispiele

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Lili@lili_maeve
Wirft man eine Münze mehrmals hintereinander, bleibt die Chance auf Kopf jedes Mal gleich hoch. Solche Zufallsexperimente mit nur zwei möglichen Ausgängen – Treffer oder Niete – prägen die Wahrscheinlichkeitsrechnung der Oberstufe. Dieses Material erklärt, wie du mit Bernoulli-Ketten rechnest und die Binomialverteilung für verschiedene Trefferzahlen bestimmst. Danach kannst du selbst komplexe Fragestellungen mit dem Taschenrechner im Handumdrehen lösen.
Bernoulli-Experimente mit Aufgaben  – Seite 1

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Bernoulli-Experimente

Grundlagen der Bernoulli-Kette

Ein Bernoulli-Experiment hat nur zwei Ergebnisse: Erfolg oder Misserfolg.

  • Erfolgswahrscheinlichkeit pp: Wahrscheinlichkeit für einen Treffer.
  • Gegenwahrscheinlichkeit qq: Berechnet sich über q=1−pq = 1 - p.
  • Bernoulli-Kette: Das nn-malige, unabhängige Wiederholen des Experiments.

Die Bernoulli-Formel

Mit der Formel berechnest du die Wahrscheinlichkeit für genau kk Erfolge.

  • Formel: P(X=k)=(nk)⋅pk⋅qn−kP(X=k) = \binom{n}{k} \cdot p^k \cdot q^{n-k}
  • GTR-Befehl: binompdf(n, p, k) liefert die exakte Wahrscheinlichkeit.

Beispiel: Würfel 4-mal werfen (n=4n=4, p=16p=\frac{1}{6}). Wahrscheinlichkeit für genau zwei Sechsen (k=2k=2): P(X=2)=(42)⋅(16)2⋅(56)2≈12%P(X=2) = \binom{4}{2} \cdot (\frac{1}{6})^2 \cdot (\frac{5}{6})^2 \approx 12\%

💡 Tipp: Achte darauf, dass sich pp bei einer echten Bernoulli-Kette zwischen den Durchgängen niemals verändern darf.

Bernoulli-Experimente mit Aufgaben  – Seite 2

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Kumulierte Wahrscheinlichkeiten

Summenwahrscheinlichkeiten berechnen

Wenn nach Bereichen wie "mindestens" oder "höchstens" gefragt wird, summierst du die Einzelwahrscheinlichkeiten auf.

  • Höchstens kk Erfolge: Berechnet sich über P(X≤k)P(X \le k) mit binomcdf(n, p, 0, k).
  • Mindestens kk Erfolge: Berechnet sich über P(X≥k)P(X \ge k) mit binomcdf(n, p, k, n).
  • Bereiche: Für a≤X≤ba \le X \le b nutzt du binomcdf(n, p, a, b).

Beispiel: Bei n=4n=4 und p=16p=\frac{1}{6} die Wahrscheinlichkeit für mindestens zwei Sechsen (k≥2k \ge 2): binomcdf(4, 1/6, 2, 4) ≈13,19%\approx 13,19\%

💡 Tipp: Formuliere Bedingungen wie "weniger als 4" immer erst in "höchstens 3" (X≤3X \le 3) um, bevor du sie in den Taschenrechner eintippst.

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