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Stochastik und Mathe: Klausuren und Aufgaben mit Lösungen für die Oberstufe

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Stochastik und Mathe: Klausuren und Aufgaben mit Lösungen für die Oberstufe
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Mara Sofie

@marasofie983

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Die Stochastik Klausur Oberstufe mit Lösungen behandelt Wahrscheinlichkeitsverteilungen und bedingte Wahrscheinlichkeiten. Sie umfasst Aufgaben zu Karnevalsbesuchern, Medikamententests und Basketballwürfen. Die Klausur erfordert die Anwendung von Baumdiagrammen, Vierfeldertafeln und Wahrscheinlichkeitsberechnungen.

• Schwerpunkte: Bedingte Wahrscheinlichkeit, Baumdiagramme, Vierfeldertafeln
• Themen: Karnevalsbesucher, Medikamententests, Basketballwürfe
• Anforderungen: Wahrscheinlichkeitsberechnungen, Darstellung in Diagrammen, Interpretation von Ergebnissen

8.2.2021

2419

Klausur Nr. 1
Wahrscheinlichkeitsverteilung und bedingte Wahrscheinlichkeiten
MEF (Gef)
05.10.2020
Aufgabe 5: Verkleidungen am Rosenmontagsz

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Aufgabe 2: Wirksamkeitstest eines neuen Erkältungsmittels

Diese Aufgabe konzentriert sich auf die Analyse eines Medikamententests gegen Erkältungsbeschwerden. Die Schüler müssen mit einer Vierfeldertafel arbeiten und bedingte Wahrscheinlichkeiten berechnen.

Vocabulary: Vierfeldertafel - Eine tabellarische Darstellung zur Veranschaulichung der Häufigkeitsverteilung zweier dichotomer Merkmale.

Die Aufgabe verlangt das Ausfüllen einer Vierfeldertafel mit relativen Häufigkeiten basierend auf den gegebenen Informationen über Wirkstoffgabe und Linderung der Symptome.

Example: 60% der Versuchspersonen erhielten den Wirkstoff, während insgesamt bei 50% eine Linderung eintrat. Diese Informationen müssen korrekt in die Vierfeldertafel übertragen werden.

Anschließend sollen die Schüler einen Term zur Berechnung der bedingten Wahrscheinlichkeit aufstellen, dass eine Person mit Linderung den Wirkstoff erhalten hat. Dies erfordert ein tiefes Verständnis der Konzepte der bedingten Wahrscheinlichkeit.

Highlight: Die Interpretation der Gleichung P_W(L̄) = 0,2 im Kontext des Experiments fordert die Schüler heraus, mathematische Ausdrücke in alltagssprachliche Aussagen zu übersetzen.

Klausur Nr. 1
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Aufgabe 5: Verkleidungen am Rosenmontagsz

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Aufgabe 3: Freiwürfe beim Basketball

Diese Aufgabe behandelt die Wahrscheinlichkeitsverteilung bei Freiwürfen im Basketball. Sie erfordert die Anwendung verschiedener stochastischer Konzepte und Darstellungsformen.

Vocabulary: Wahrscheinlichkeitsverteilung - Eine Funktion, die jedem möglichen Ereignis eine Wahrscheinlichkeit zuordnet.

Die Schüler müssen ein vollständiges Baumdiagramm für drei aufeinanderfolgende Freiwürfe zeichnen, wobei die Trefferwahrscheinlichkeit bei 80% liegt. Dies dient als Grundlage für weitere Berechnungen.

Example: Die Wahrscheinlichkeit für drei Treffer in Folge beträgt 0,8 * 0,8 * 0,8 = 0,512 oder 51,2%.

Weitere Aufgaben umfassen die Berechnung der Wahrscheinlichkeit für genau einen Treffer und für höchstens zwei Treffer. Dies erfordert die Anwendung der Additionsregel der Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Highlight: Die Formulierung des Gegenereignisses zu "höchstens zwei Treffer" fördert das logische Denken und das Verständnis für komplementäre Ereignisse in der Stochastik.

Die Bestimmung der Wahrscheinlichkeitsverteilung rundet die Aufgabe ab und vertieft das Verständnis für dieses zentrale Konzept der Stochastik.

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Wahrscheinlichkeitsverteilung und bedingte Wahrscheinlichkeiten
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Aufgabe 5: Verkleidungen am Rosenmontagsz

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Zusätzliche Informationen

Die Klausur enthält auch einen Teil B, der die Verwendung eines Grafikrechners (GTR) erlaubt. Dies deutet auf komplexere Berechnungen oder grafische Darstellungen hin, die in den vorherigen Aufgaben nicht explizit erwähnt wurden.

Vocabulary: GTR - Grafikfähiger Taschenrechner, ein wichtiges Hilfsmittel in der Oberstufen-Mathematik.

Die Bearbeitungszeit von 70 Minuten für den Teil mit Hilfsmitteln zeigt, dass es sich um anspruchsvolle Aufgaben handelt, die möglicherweise umfangreiche Berechnungen oder Analysen erfordern.

Highlight: Die Kombination aus händischen Berechnungen und dem Einsatz technischer Hilfsmittel spiegelt moderne Anforderungen im Mathematikunterricht wider.

Diese Stochastik Klausur bietet eine umfassende Prüfung verschiedener Konzepte und Anwendungen der Wahrscheinlichkeitsrechnung, die für Abitur Stochastik Aufgaben relevant sind.

Klausur Nr. 1
Wahrscheinlichkeitsverteilung und bedingte Wahrscheinlichkeiten
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Aufgabe 5: Verkleidungen am Rosenmontagsz

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Aufgabe 1: Verkleidungen am Rosenmontagszug

Diese Aufgabe befasst sich mit der Analyse von Besucherdaten des Kölner Rosenmontagszugs. Sie erfordert die Anwendung von bedingten Wahrscheinlichkeiten und die Darstellung der Daten in einem Baumdiagramm sowie einer Vierfeldertafel.

Highlight: Die Aufgabe kombiniert reale Daten mit stochastischen Konzepten, was die praktische Anwendung der Stochastik verdeutlicht.

Die Schüler müssen verschiedene Berechnungen durchführen, wie zum Beispiel die Anzahl der Touristen bestimmen und die Wahrscheinlichkeit berechnen, dass ein verkleideter Karnevalist ein Einheimischer ist.

Example: Eine Teilaufgabe verlangt die Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass eine verkleidete Person ein Tourist ist, was die Anwendung der Formel für bedingte Wahrscheinlichkeit erfordert.

Zusätzlich wird die Unabhängigkeit von Ereignissen untersucht, was ein tieferes Verständnis stochastischer Konzepte erfordert.

Definition: Zwei Ereignisse gelten als unabhängig, wenn die Wahrscheinlichkeit ihres gemeinsamen Auftretens dem Produkt ihrer Einzelwahrscheinlichkeiten entspricht: P(A∩B) = P(A) · P(B).

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Aufgabe 5: Verkleidungen am Rosenmontagsz

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Highlight: Die Aufgabe kombiniert reale Daten mit stochastischen Konzepten, was die praktische Anwendung der Stochastik verdeutlicht.

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Example: Eine Teilaufgabe verlangt die Berechnung der Wahrscheinlichkeit, dass eine verkleidete Person ein Tourist ist, was die Anwendung der Formel für bedingte Wahrscheinlichkeit erfordert.

Zusätzlich wird die Unabhängigkeit von Ereignissen untersucht, was ein tieferes Verständnis stochastischer Konzepte erfordert.

Definition: Zwei Ereignisse gelten als unabhängig, wenn die Wahrscheinlichkeit ihres gemeinsamen Auftretens dem Produkt ihrer Einzelwahrscheinlichkeiten entspricht: P(A∩B) = P(A) · P(B).

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