Fächer

Fächer

Mehr

Ziehen ohne Zurücklegen und Baumdiagramm - Kinderleichte Erklärungen und Übungen

Öffnen

Ziehen ohne Zurücklegen und Baumdiagramm - Kinderleichte Erklärungen und Übungen
user profile picture

maria

@maria_r

·

8 Follower

Follow

Klassenbester Student

The overall summary and page-by-page summaries will be generated based on the provided transcript. However, I notice that the provided transcript appears to be somewhat fragmented and contains mathematical notations and calculations. I'll create a coherent summary focusing on the key concepts and mathematical principles discussed.

A comprehensive guide to probability theory and stochastic concepts, focusing on sampling methods, probability calculations, and tree diagrams. The material covers fundamental concepts of probability, including drawing with and without replacement, probability trees, and addition rules.

  • Key topics include combinatorics, counting methods, relative frequency, contingency tables, and independence of events
  • Mathematical concepts are explained through practical examples involving colored balls and probability calculations
  • Special emphasis is placed on tree diagrams and path rules for calculating probabilities
  • The material includes detailed explanations of addition theorems and conditional probability

11.3.2021

731

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Öffnen

Wahrscheinlichkeitsberechnung mit Baumdiagrammen

In diesem Abschnitt wird die Verwendung von Baumdiagrammen zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten erläutert. Anhand eines Beispiels mit roten und blauen Kugeln wird gezeigt, wie man die Wahrscheinlichkeit für das Ziehen von mindestens einer roten Kugel berechnet.

Wichtige Konzepte, die hier eingeführt werden, sind:

  1. Gegenereignis: Zu jedem Ereignis E gibt es ein Gegenereignis Ē, das alle Ergebnisse enthält, die nicht zu E gehören.
  2. Vereinigung: Alle Ergebnisse, die in E oder in F liegen, bilden die Vereinigungsmenge E∪F.
  3. Schnitt: Alle Ergebnisse, die zugleich in E und in F liegen, bilden die Schnittmenge E∩F.

Example: Bei einem Experiment mit nummerierten Kugeln könnte E das Ereignis "Die Kugel trägt höchstens die Zahl 4" sein und F das Ereignis "Es ist eine blaue Kugel". Die Schnittmenge E∩F würde dann alle blauen Kugeln mit Nummern bis 4 enthalten.

Definition: Die Pfadregel besagt, dass die Wahrscheinlichkeit für ein Ergebnis durch Multiplikation der Wahrscheinlichkeiten entlang des zugehörigen Pfades im Baumdiagramm berechnet wird.

Highlight: Die Summenregel ist ein wichtiges Werkzeug in der Stochastik. Sie besagt, dass die Wahrscheinlichkeit P(E) eines Ereignisses E durch Addition der Wahrscheinlichkeiten der zugehörigen Ergebnisse berechnet wird.

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Öffnen

Relative Häufigkeit und Baumdiagramme

In diesem Abschnitt werden wichtige Konzepte der Stochastik wie die relative Häufigkeit und die Verwendung von Baumdiagrammen erläutert.

Die relative Häufigkeit beschreibt den Anteil der absoluten Häufigkeit an der Gesamtzahl der Versuche. Sie wird mit der Formel "absolute Häufigkeit / Anzahl der Versuche" berechnet.

Example: Bei einer Notenverteilung könnte die Note 1 eine absolute Häufigkeit von 1 und eine relative Häufigkeit von 0,1 oder 10% haben.

Baumdiagramme sind ein wichtiges Hilfsmittel in der Stochastik. Sie stellen graphisch die möglichen Ergebnisse eines hierarchischen Entscheidungsprozesses dar.

Definition: Ein Baumdiagramm ist eine graphische Darstellung, welche die möglichen Ergebnisse eines bestimmten Ablaufs hierarchischer Entscheidungen zeigt.

Die Pfadregel und die Summenregel sind grundlegende Prinzipien bei der Arbeit mit Baumdiagrammen:

  • Pfadregel: Die Wahrscheinlichkeit für ein Ergebnis erhält man durch Multiplikation der Wahrscheinlichkeiten entlang des zugehörigen Pfades.
  • Summenregel: Die Wahrscheinlichkeit P(E) eines Ereignisses E erhält man durch Addition der Wahrscheinlichkeiten der zugehörigen Ergebnisse.

Highlight: Baumdiagramme sind besonders nützlich bei mehrstufigen Zufallsexperimenten, da sie die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten anschaulich darstellen.

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Öffnen

Vierfeldertafel und Laplace-Experimente

In diesem Abschnitt werden zwei wichtige Konzepte der Stochastik vorgestellt: die Vierfeldertafel und Laplace-Experimente.

Die Vierfeldertafel ist ein nützliches Hilfsmittel in der Stochastik, um Zusammenhänge zwischen zwei Ereignissen darzustellen. Sie bietet eine übersichtliche Darstellung der Wahrscheinlichkeiten von zwei Ereignissen A und B, einschließlich ihrer Gegenereignisse und deren Schnittmengen.

Definition: Eine Vierfeldertafel ist eine tabellarische Darstellung, die die Beziehungen zwischen zwei binären Merkmalen und ihren Ausprägungen zeigt.

Example: In einer Konditorei mit 200 Pralinen könnte eine Vierfeldertafel die Verteilung von dunkler und weißer Schokolade sowie den Nussanteil darstellen.

Ein Laplace-Experiment ist ein spezieller Typ von Zufallsexperiment, bei dem alle möglichen Ergebnisse die gleiche Wahrscheinlichkeit haben.

Definition: Ein Laplace-Experiment ist ein Zufallsversuch, bei dem die Wahrscheinlichkeiten aller möglichen Ergebnisse gleich sind.

Die Wahrscheinlichkeit bei einem Laplace-Experiment wird mit der Formel "Anzahl der gewünschten Ergebnisse / Anzahl der möglichen Ergebnisse" berechnet.

Example: Beim Würfeln ist die Wahrscheinlichkeit, eine durch 3 teilbare Zahl zu würfeln, 2/6 = 1/3, da es zwei günstige Ergebnisse (3 und 6) bei insgesamt sechs möglichen Ergebnissen gibt.

Highlight: Die Vierfeldertafel und Laplace-Experimente sind grundlegende Konzepte, die das Verständnis und die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten in verschiedenen Situationen erleichtern.

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Öffnen

Der Additionssatz in der Stochastik

Der Additionssatz ist ein wichtiges Konzept in der Stochastik, das die Berechnung der Wahrscheinlichkeit ermöglicht, dass mindestens eines von zwei oder mehr Ereignissen eintritt.

Definition: Der Additionssatz berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens eines von zwei Ereignissen eintritt, unter Berücksichtigung möglicher Überschneidungen.

Die Formel für den Additionssatz lautet:

P(E∪F) = P(E) + P(F) - P(E∩F)

Hierbei steht E∪F für die Vereinigung der Ereignisse E und F, während E∩F ihre Schnittmenge darstellt.

Example: Bei einem Würfelwurf kann der Additionssatz verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, eine gerade Zahl oder eine Sechs zu werfen:

E: "Gerade Zahl" (2, 4, 6) F: "Sechs" (6)

P(E∪F) = P(E) + P(F) - P(E∩F) = 1/2 + 1/6 - 1/6 = 1/2 = 50%

Highlight: Der Additionssatz berücksichtigt, dass Ereignisse sich überschneiden können, und verhindert so eine Doppelzählung bei der Wahrscheinlichkeitsberechnung.

Der Additionssatz kann auch für die Berechnung von Gegenwahrscheinlichkeiten verwendet werden, wie im Beispiel des Würfelwurfs, bei dem weder eine gerade Zahl noch eine Sechs geworfen wird.

Vocabulary:

  • Vereinigung (E∪F): Alle Ergebnisse, die entweder zu E oder zu F (oder zu beiden) gehören.
  • Schnittmenge (E∩F): Alle Ergebnisse, die sowohl zu E als auch zu F gehören.

Die Anwendung des Additionssatzes ist besonders nützlich bei komplexeren Wahrscheinlichkeitsproblemen, bei denen mehrere Ereignisse berücksichtigt werden müssen. Er bildet eine wichtige Grundlage für fortgeschrittene Konzepte in der Stochastik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Öffnen

Addition Theorem

This section explains the Additionssatz Stochastik and its applications.

Definition: The addition theorem calculates the probability of at least one of two events occurring.

Example: Probability calculations for rolling dice, including the probability of getting an even number or a six.

Formula: P(E∪F) = P(E) + P(F) - P(E∩F)

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Öffnen

Basic Concepts in Stochastics

This section covers fundamental concepts in probability theory.

Definition: Random experiment is defined as a trial with multiple possible outcomes that can be repeated under identical conditions.

Vocabulary: Key terms include outcome space, events, and sample space.

Highlight: Special notation for representing outcome spaces and events is introduced.

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Öffnen

Grundlagen der Stochastik und Kombinatorik

Die Stochastik ist ein wichtiger Bereich der Mathematik, der sich mit der Analyse von Zufallsexperimenten und der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten befasst. In diesem Abschnitt werden grundlegende Konzepte und Methoden der Stochastik vorgestellt.

Ein zentrales Thema ist das Ziehen ohne Zurücklegen, bei dem sich die Wahrscheinlichkeiten nach jeder Ziehung ändern. Dies wird anhand eines Beispiels mit Kugeln in einer Urne veranschaulicht. Es wird gezeigt, dass die Ereignisse in diesem Fall voneinander abhängig sind.

Die Kombinatorik spielt eine wichtige Rolle bei der Bestimmung möglicher Ergebnisse eines Experiments. Es werden drei Fälle unterschieden:

  1. Ziehen mit Zurücklegen und Berücksichtigung der Reihenfolge (Variation)
  2. Ziehen ohne Zurücklegen mit Reihenfolge (Permutation)
  3. Ziehen ohne Zurücklegen ohne Reihenfolge (Kombination)

Definition: Die Kombinatorik ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit dem Abzählen von Möglichkeiten befasst.

Highlight: Die Wahl des richtigen kombinatorischen Verfahrens hängt davon ab, ob die Reihenfolge eine Rolle spielt und ob mit oder ohne Zurücklegen gezogen wird.

Vocabulary:

  • Variation: Ziehen mit Zurücklegen und Berücksichtigung der Reihenfolge
  • Permutation: Ziehen ohne Zurücklegen mit Berücksichtigung der Reihenfolge
  • Kombination: Ziehen ohne Zurücklegen ohne Berücksichtigung der Reihenfolge

Nichts passendes dabei? Erkunde andere Fachbereiche.

Knowunity ist die #1 unter den Bildungs-Apps in fünf europäischen Ländern

Knowunity wurde bei Apple als "Featured Story" ausgezeichnet und hat die App-Store-Charts in der Kategorie Bildung in Deutschland, Italien, Polen, der Schweiz und dem Vereinigten Königreich regelmäßig angeführt. Werde noch heute Mitglied bei Knowunity und hilf Millionen von Schüler:innen auf der ganzen Welt.

Ranked #1 Education App

Laden im

Google Play

Laden im

App Store

Knowunity ist die #1 unter den Bildungs-Apps in fünf europäischen Ländern

4.9+

Durchschnittliche App-Bewertung

15 M

Schüler:innen lieben Knowunity

#1

In Bildungs-App-Charts in 12 Ländern

950 K+

Schüler:innen haben Lernzettel hochgeladen

Immer noch nicht überzeugt? Schau dir an, was andere Schüler:innen sagen...

iOS User

Ich liebe diese App so sehr, ich benutze sie auch täglich. Ich empfehle Knowunity jedem!! Ich bin damit von einer 4 auf eine 1 gekommen :D

Philipp, iOS User

Die App ist sehr einfach und gut gestaltet. Bis jetzt habe ich immer alles gefunden, was ich gesucht habe :D

Lena, iOS Userin

Ich liebe diese App ❤️, ich benutze sie eigentlich immer, wenn ich lerne.

Ziehen ohne Zurücklegen und Baumdiagramm - Kinderleichte Erklärungen und Übungen

user profile picture

maria

@maria_r

·

8 Follower

Follow

Klassenbester Student

The overall summary and page-by-page summaries will be generated based on the provided transcript. However, I notice that the provided transcript appears to be somewhat fragmented and contains mathematical notations and calculations. I'll create a coherent summary focusing on the key concepts and mathematical principles discussed.

A comprehensive guide to probability theory and stochastic concepts, focusing on sampling methods, probability calculations, and tree diagrams. The material covers fundamental concepts of probability, including drawing with and without replacement, probability trees, and addition rules.

  • Key topics include combinatorics, counting methods, relative frequency, contingency tables, and independence of events
  • Mathematical concepts are explained through practical examples involving colored balls and probability calculations
  • Special emphasis is placed on tree diagrams and path rules for calculating probabilities
  • The material includes detailed explanations of addition theorems and conditional probability

11.3.2021

731

 

11/12

 

Mathe

54

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Melde dich an, um den Inhalt freizuschalten. Es ist kostenlos!

Zugriff auf alle Dokumente

Verbessere deine Noten

Werde Teil der Community

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Wahrscheinlichkeitsberechnung mit Baumdiagrammen

In diesem Abschnitt wird die Verwendung von Baumdiagrammen zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten erläutert. Anhand eines Beispiels mit roten und blauen Kugeln wird gezeigt, wie man die Wahrscheinlichkeit für das Ziehen von mindestens einer roten Kugel berechnet.

Wichtige Konzepte, die hier eingeführt werden, sind:

  1. Gegenereignis: Zu jedem Ereignis E gibt es ein Gegenereignis Ē, das alle Ergebnisse enthält, die nicht zu E gehören.
  2. Vereinigung: Alle Ergebnisse, die in E oder in F liegen, bilden die Vereinigungsmenge E∪F.
  3. Schnitt: Alle Ergebnisse, die zugleich in E und in F liegen, bilden die Schnittmenge E∩F.

Example: Bei einem Experiment mit nummerierten Kugeln könnte E das Ereignis "Die Kugel trägt höchstens die Zahl 4" sein und F das Ereignis "Es ist eine blaue Kugel". Die Schnittmenge E∩F würde dann alle blauen Kugeln mit Nummern bis 4 enthalten.

Definition: Die Pfadregel besagt, dass die Wahrscheinlichkeit für ein Ergebnis durch Multiplikation der Wahrscheinlichkeiten entlang des zugehörigen Pfades im Baumdiagramm berechnet wird.

Highlight: Die Summenregel ist ein wichtiges Werkzeug in der Stochastik. Sie besagt, dass die Wahrscheinlichkeit P(E) eines Ereignisses E durch Addition der Wahrscheinlichkeiten der zugehörigen Ergebnisse berechnet wird.

Jetzt kostenlos registrieren!

Lerne schneller und besser mit tausenden Lernzetteln

App

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Melde dich an, um den Inhalt freizuschalten. Es ist kostenlos!

Zugriff auf alle Dokumente

Verbessere deine Noten

Werde Teil der Community

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Relative Häufigkeit und Baumdiagramme

In diesem Abschnitt werden wichtige Konzepte der Stochastik wie die relative Häufigkeit und die Verwendung von Baumdiagrammen erläutert.

Die relative Häufigkeit beschreibt den Anteil der absoluten Häufigkeit an der Gesamtzahl der Versuche. Sie wird mit der Formel "absolute Häufigkeit / Anzahl der Versuche" berechnet.

Example: Bei einer Notenverteilung könnte die Note 1 eine absolute Häufigkeit von 1 und eine relative Häufigkeit von 0,1 oder 10% haben.

Baumdiagramme sind ein wichtiges Hilfsmittel in der Stochastik. Sie stellen graphisch die möglichen Ergebnisse eines hierarchischen Entscheidungsprozesses dar.

Definition: Ein Baumdiagramm ist eine graphische Darstellung, welche die möglichen Ergebnisse eines bestimmten Ablaufs hierarchischer Entscheidungen zeigt.

Die Pfadregel und die Summenregel sind grundlegende Prinzipien bei der Arbeit mit Baumdiagrammen:

  • Pfadregel: Die Wahrscheinlichkeit für ein Ergebnis erhält man durch Multiplikation der Wahrscheinlichkeiten entlang des zugehörigen Pfades.
  • Summenregel: Die Wahrscheinlichkeit P(E) eines Ereignisses E erhält man durch Addition der Wahrscheinlichkeiten der zugehörigen Ergebnisse.

Highlight: Baumdiagramme sind besonders nützlich bei mehrstufigen Zufallsexperimenten, da sie die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten anschaulich darstellen.

Jetzt kostenlos registrieren!

Lerne schneller und besser mit tausenden Lernzetteln

App

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Melde dich an, um den Inhalt freizuschalten. Es ist kostenlos!

Zugriff auf alle Dokumente

Verbessere deine Noten

Werde Teil der Community

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Vierfeldertafel und Laplace-Experimente

In diesem Abschnitt werden zwei wichtige Konzepte der Stochastik vorgestellt: die Vierfeldertafel und Laplace-Experimente.

Die Vierfeldertafel ist ein nützliches Hilfsmittel in der Stochastik, um Zusammenhänge zwischen zwei Ereignissen darzustellen. Sie bietet eine übersichtliche Darstellung der Wahrscheinlichkeiten von zwei Ereignissen A und B, einschließlich ihrer Gegenereignisse und deren Schnittmengen.

Definition: Eine Vierfeldertafel ist eine tabellarische Darstellung, die die Beziehungen zwischen zwei binären Merkmalen und ihren Ausprägungen zeigt.

Example: In einer Konditorei mit 200 Pralinen könnte eine Vierfeldertafel die Verteilung von dunkler und weißer Schokolade sowie den Nussanteil darstellen.

Ein Laplace-Experiment ist ein spezieller Typ von Zufallsexperiment, bei dem alle möglichen Ergebnisse die gleiche Wahrscheinlichkeit haben.

Definition: Ein Laplace-Experiment ist ein Zufallsversuch, bei dem die Wahrscheinlichkeiten aller möglichen Ergebnisse gleich sind.

Die Wahrscheinlichkeit bei einem Laplace-Experiment wird mit der Formel "Anzahl der gewünschten Ergebnisse / Anzahl der möglichen Ergebnisse" berechnet.

Example: Beim Würfeln ist die Wahrscheinlichkeit, eine durch 3 teilbare Zahl zu würfeln, 2/6 = 1/3, da es zwei günstige Ergebnisse (3 und 6) bei insgesamt sechs möglichen Ergebnissen gibt.

Highlight: Die Vierfeldertafel und Laplace-Experimente sind grundlegende Konzepte, die das Verständnis und die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten in verschiedenen Situationen erleichtern.

Jetzt kostenlos registrieren!

Lerne schneller und besser mit tausenden Lernzetteln

App

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Melde dich an, um den Inhalt freizuschalten. Es ist kostenlos!

Zugriff auf alle Dokumente

Verbessere deine Noten

Werde Teil der Community

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Der Additionssatz in der Stochastik

Der Additionssatz ist ein wichtiges Konzept in der Stochastik, das die Berechnung der Wahrscheinlichkeit ermöglicht, dass mindestens eines von zwei oder mehr Ereignissen eintritt.

Definition: Der Additionssatz berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass mindestens eines von zwei Ereignissen eintritt, unter Berücksichtigung möglicher Überschneidungen.

Die Formel für den Additionssatz lautet:

P(E∪F) = P(E) + P(F) - P(E∩F)

Hierbei steht E∪F für die Vereinigung der Ereignisse E und F, während E∩F ihre Schnittmenge darstellt.

Example: Bei einem Würfelwurf kann der Additionssatz verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, eine gerade Zahl oder eine Sechs zu werfen:

E: "Gerade Zahl" (2, 4, 6) F: "Sechs" (6)

P(E∪F) = P(E) + P(F) - P(E∩F) = 1/2 + 1/6 - 1/6 = 1/2 = 50%

Highlight: Der Additionssatz berücksichtigt, dass Ereignisse sich überschneiden können, und verhindert so eine Doppelzählung bei der Wahrscheinlichkeitsberechnung.

Der Additionssatz kann auch für die Berechnung von Gegenwahrscheinlichkeiten verwendet werden, wie im Beispiel des Würfelwurfs, bei dem weder eine gerade Zahl noch eine Sechs geworfen wird.

Vocabulary:

  • Vereinigung (E∪F): Alle Ergebnisse, die entweder zu E oder zu F (oder zu beiden) gehören.
  • Schnittmenge (E∩F): Alle Ergebnisse, die sowohl zu E als auch zu F gehören.

Die Anwendung des Additionssatzes ist besonders nützlich bei komplexeren Wahrscheinlichkeitsproblemen, bei denen mehrere Ereignisse berücksichtigt werden müssen. Er bildet eine wichtige Grundlage für fortgeschrittene Konzepte in der Stochastik und Wahrscheinlichkeitsrechnung.

Jetzt kostenlos registrieren!

Lerne schneller und besser mit tausenden Lernzetteln

App

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Melde dich an, um den Inhalt freizuschalten. Es ist kostenlos!

Zugriff auf alle Dokumente

Verbessere deine Noten

Werde Teil der Community

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Addition Theorem

This section explains the Additionssatz Stochastik and its applications.

Definition: The addition theorem calculates the probability of at least one of two events occurring.

Example: Probability calculations for rolling dice, including the probability of getting an even number or a six.

Formula: P(E∪F) = P(E) + P(F) - P(E∩F)

Jetzt kostenlos registrieren!

Lerne schneller und besser mit tausenden Lernzetteln

App

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Melde dich an, um den Inhalt freizuschalten. Es ist kostenlos!

Zugriff auf alle Dokumente

Verbessere deine Noten

Werde Teil der Community

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Basic Concepts in Stochastics

This section covers fundamental concepts in probability theory.

Definition: Random experiment is defined as a trial with multiple possible outcomes that can be repeated under identical conditions.

Vocabulary: Key terms include outcome space, events, and sample space.

Highlight: Special notation for representing outcome spaces and events is introduced.

Jetzt kostenlos registrieren!

Lerne schneller und besser mit tausenden Lernzetteln

App

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

2 Die erste Kugel wird nach dem Ziehen nicht zurückgelegt. Weisen Sie nach:
P(EnF) # P(E). P(F)
E= {aa; ah}
P(E)= 3/5.2/4 + 3/5 2/4
3/10 + 3

Melde dich an, um den Inhalt freizuschalten. Es ist kostenlos!

Zugriff auf alle Dokumente

Verbessere deine Noten

Werde Teil der Community

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Grundlagen der Stochastik und Kombinatorik

Die Stochastik ist ein wichtiger Bereich der Mathematik, der sich mit der Analyse von Zufallsexperimenten und der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten befasst. In diesem Abschnitt werden grundlegende Konzepte und Methoden der Stochastik vorgestellt.

Ein zentrales Thema ist das Ziehen ohne Zurücklegen, bei dem sich die Wahrscheinlichkeiten nach jeder Ziehung ändern. Dies wird anhand eines Beispiels mit Kugeln in einer Urne veranschaulicht. Es wird gezeigt, dass die Ereignisse in diesem Fall voneinander abhängig sind.

Die Kombinatorik spielt eine wichtige Rolle bei der Bestimmung möglicher Ergebnisse eines Experiments. Es werden drei Fälle unterschieden:

  1. Ziehen mit Zurücklegen und Berücksichtigung der Reihenfolge (Variation)
  2. Ziehen ohne Zurücklegen mit Reihenfolge (Permutation)
  3. Ziehen ohne Zurücklegen ohne Reihenfolge (Kombination)

Definition: Die Kombinatorik ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit dem Abzählen von Möglichkeiten befasst.

Highlight: Die Wahl des richtigen kombinatorischen Verfahrens hängt davon ab, ob die Reihenfolge eine Rolle spielt und ob mit oder ohne Zurücklegen gezogen wird.

Vocabulary:

  • Variation: Ziehen mit Zurücklegen und Berücksichtigung der Reihenfolge
  • Permutation: Ziehen ohne Zurücklegen mit Berücksichtigung der Reihenfolge
  • Kombination: Ziehen ohne Zurücklegen ohne Berücksichtigung der Reihenfolge

Jetzt kostenlos registrieren!

Lerne schneller und besser mit tausenden Lernzetteln

App

Mit der Anmeldung akzeptierst du die Nutzungsbedingungen und die Datenschutzrichtlinie

Nichts passendes dabei? Erkunde andere Fachbereiche.

Knowunity ist die #1 unter den Bildungs-Apps in fünf europäischen Ländern

Knowunity wurde bei Apple als "Featured Story" ausgezeichnet und hat die App-Store-Charts in der Kategorie Bildung in Deutschland, Italien, Polen, der Schweiz und dem Vereinigten Königreich regelmäßig angeführt. Werde noch heute Mitglied bei Knowunity und hilf Millionen von Schüler:innen auf der ganzen Welt.

Ranked #1 Education App

Laden im

Google Play

Laden im

App Store

Knowunity ist die #1 unter den Bildungs-Apps in fünf europäischen Ländern

4.9+

Durchschnittliche App-Bewertung

15 M

Schüler:innen lieben Knowunity

#1

In Bildungs-App-Charts in 12 Ländern

950 K+

Schüler:innen haben Lernzettel hochgeladen

Immer noch nicht überzeugt? Schau dir an, was andere Schüler:innen sagen...

iOS User

Ich liebe diese App so sehr, ich benutze sie auch täglich. Ich empfehle Knowunity jedem!! Ich bin damit von einer 4 auf eine 1 gekommen :D

Philipp, iOS User

Die App ist sehr einfach und gut gestaltet. Bis jetzt habe ich immer alles gefunden, was ich gesucht habe :D

Lena, iOS Userin

Ich liebe diese App ❤️, ich benutze sie eigentlich immer, wenn ich lerne.