Kumulierte Binomialverteilung

Die kumulierte (summierte) Binomialverteilung ist ein wichtiges Konzept in der Stochastik. Sie gibt die Wahrscheinlichkeit an, höchstens k Treffer zu erzielen:

P$X ≤ k$ = F$n,p,k$ = Σ$i=0 bis k$ B(n,p,i)

Diese Formel ist besonders nützlich für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten in verschiedenen Intervallen:

1. Mehr als k Treffer: P$X > k$ = 1 - F(n,p,k)
2. Zwischen a und b Treffer: P$a ≤ X ≤ b$ = F$n,p,b$ - F$n,p,a-1$
3. Mindestens a und höchstens b Treffer: P$a ≤ X ≤ b$ = F$n,p,b$ - F$n,p,a-1$

Example: Bei einem Bernoulli-Experiment mit n=10 und p=0,4 kann man die Wahrscheinlichkeit für höchstens 5 Treffer mit F(10,0.4,5) berechnen.

Highlight: Die kumulierte Binomialverteilung ist besonders nützlich für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten in Intervallen und für "mindestens" oder "höchstens" Szenarien.

Vocabulary: Kumulierte Wahrscheinlichkeit - Die Summe der Wahrscheinlichkeiten für alle Ergebnisse bis zu einem bestimmten Wert.

Kennzahlen der Binomialverteilung

Die Binomialverteilung hat wichtige Kennzahlen, die ihre Eigenschaften beschreiben:

1. Erwartungswert: E$X$ = n * p
2. Varianz: V$X$ = n * p * q
3. Standardabweichung: σ$X$ = √(n * p * q)

Diese Kennzahlen helfen, die Verteilung zu charakterisieren und Vorhersagen zu treffen.

Die grafische Darstellung der Binomialverteilung erfolgt oft in einem Säulendiagramm, das die Wahrscheinlichkeiten für jedes k zeigt. Die kumulierte Binomialverteilung wird als Treppenfunktion dargestellt.

Definition: Der Erwartungswert ist die Zahl, die die Zufallsvariable im Mittel annimmt.

Highlight: Die Eigenschaften der Binomialverteilung ändern sich mit p und n. Je größer p, desto weiter rechts liegt das Maximum der Verteilung. Mit wachsendem n werden die Verteilungen flacher und symmetrischer.

Example: Für p = 0,5 ist die Verteilung symmetrisch, was bedeutet: B$n,p,k$ = B$n,p,n-k$

Berechnung von p und n

In manchen Fällen müssen die Parameter p $Trefferwahrscheinlichkeit$ oder n $Länge der Bernoulli-Kette$ berechnet werden:

1. Berechnung von p: Wenn die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl von Treffern gegeben ist, kann p durch Lösen der entsprechenden Gleichung gefunden werden.

2. Berechnung von n: Wenn die Wahrscheinlichkeit für mindestens oder höchstens eine bestimmte Anzahl von Treffern gegeben ist, kann n durch schrittweises Erhöhen gefunden werden.

Example: Wenn P$X = 10$ = 0,9 bei n = 14 gegeben ist, kann p durch Lösen der Gleichung 0,9 = $14 über 10$ * p^10 * $1-p$^4 gefunden werden.

Highlight: Die Berechnung von p und n erfordert oft den Einsatz von Taschenrechnern oder Computerprogrammen, da die Gleichungen komplex sein können.

Maximum und Erwartungswert bei der Binomialverteilung

Das Maximum einer Binomialverteilung hat besondere Eigenschaften:

1. Wenn E$X$ ganzzahlig ist, liegt das Maximum genau an der Stelle k = E(X).
2. Wenn E(X) nicht ganzzahlig ist, liegt das Maximum bei der nächstgelegenen ganzen Zahl zu E(X).

Highlight: Die Position des Maximums in der Binomialverteilung hängt direkt mit dem Erwartungswert zusammen.

Sigma-Regel

Die Sigma-Regel ist ein wichtiges Werkzeug in der Stochastik, das Aussagen über die Wahrscheinlichkeit von Abweichungen vom Erwartungswert macht:

1. 68,3% der Werte liegen im Intervall $μ - σ, μ + σ$
2. 95,5% der Werte liegen im Intervall $μ - 2σ, μ + 2σ$
3. 99,7% der Werte liegen im Intervall $μ - 3σ, μ + 3σ$

Dabei ist μ der Erwartungswert und σ die Standardabweichung.

Highlight: Die Sigma-Regel ist besonders nützlich für schnelle Abschätzungen und gilt umso genauer, je größer n ist.

Example: Bei einem Bernoulli-Experiment mit n = 200 und p = 0,9 kann man mit der Sigma-Regel abschätzen, wie viele Treffer mit einer Wahrscheinlichkeit von 95% erzielt werden.

Vertrauensintervalle und Sicherheitswahrscheinlichkeiten

Vertrauensintervalle und Sicherheitswahrscheinlichkeiten sind wichtige Konzepte in der Statistik:

1. 90% Vertrauensintervall: $μ - 1,64σ, μ + 1,64σ$
2. 95% Vertrauensintervall: $μ - 1,96σ, μ + 1,96σ$
3. 99% Vertrauensintervall: $μ - 2,58σ, μ + 2,58σ$

Diese Intervalle geben an, in welchem Bereich der wahre Wert mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit liegt.

Highlight: Die Wahl des Vertrauensintervalls hängt von der gewünschten Genauigkeit und dem Anwendungskontext ab.

Example: Bei einem Bernoulli-Experiment mit n = 1000 und p = 0,8 kann man das 99% Vertrauensintervall berechnen, um eine sehr genaue Abschätzung der zu erwartenden Trefferzahl zu erhalten.

Sicherheitswahrscheinlichkeiten

Präzisere Sicherheitswahrscheinlichkeiten für verschiedene Konfidenzintervalle.

Definition:

• 90% im Intervall $μ-1,64σ, μ+1,64σ$
• 95% im Intervall $μ-1,96σ, μ+1,96σ$
• 99% im Intervall $μ-2,58σ, μ+2,58σ$

Example: Bei n=1000, p=0,8: μ = 800, σ = 12,65 99%-Intervall: $768 ≤ X$

Confidence Intervals

This page details various confidence intervals and their applications.

Definition: Confidence intervals for different probability levels:

• 90%: $μ-1.64σ, μ+1.64σ$
• 95%: $μ-1.96σ, μ+1.96σ$
• 99%: $μ-2.58σ, μ+2.58σ$

Bernoulli-Experiment und Binomialverteilung

Das Bernoulli-Experiment ist ein fundamentales Konzept in der Stochastik. Es beschreibt ein Zufallsexperiment mit genau zwei möglichen Ausgängen: Erfolg $E$ mit Wahrscheinlichkeit P$E$ = p oder Misserfolg $Ē$ mit Wahrscheinlichkeit P$Ē$ = 1 - p = q.

Die Bernoulli-Kette entsteht, wenn das Experiment mehrfach hintereinander durchgeführt wird, wobei sich die Trefferwahrscheinlichkeit nicht ändert. Die Bernoulli-Formel wird verwendet, um die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl von Treffern in einer solchen Kette zu berechnen:

P$X = k$ = B$n,p,k$ = $n über k$ * p^k * q^$n-k$

Hierbei ist X die Zufallsgröße, die die Anzahl der Treffer angibt und als binomialverteilt bezeichnet wird.

Vocabulary: Binomialkoeffizient - Der Term (n über k) wird als Binomialkoeffizient bezeichnet und gibt die Anzahl der Möglichkeiten an, k Elemente aus n Elementen auszuwählen.

Example: Ein praktisches Bernoulli-Experiment Beispiel wäre das mehrmalige Werfen einer Münze, wobei "Kopf" als Erfolg und "Zahl" als Misserfolg definiert wird.

Highlight: Die Bernoulli-Formel erklärt die Wahrscheinlichkeitsverteilung für eine feste Anzahl von Versuchen mit konstanter Erfolgswahrscheinlichkeit.