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Stochastik Formeln & Beispiele - PDF Übersichten und Aufgaben

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Lisa:)

19.5.2021

Mathe

Stochastik Merkblätter

Stochastik Formeln & Beispiele - PDF Übersichten und Aufgaben

Stochastik Grundwissen and Binomialverteilung fundamentals form the core of probability theory in mathematics, covering essential concepts from basic probability calculations to complex distributions.

Key aspects covered:

  • Bernoulli-Kette experiments and their applications in probability calculations
  • Comprehensive coverage of Binomialverteilung including expectation and standard deviation
  • Detailed explanation of Sigma-Regeln and their practical applications
  • Analysis and interpretation of probability histograms
  • Essential Stochastik Formeln for solving probability problems
...

19.5.2021

17432

4. MATHEMATIK KLAUSUR
Stochastik
THEMEN
Binomial verteilung (Erwartungswert + Standard abweichung)
Erwartungswert
Standardabweichung von Zuf

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Binomialverteilung: Grundlagen und Berechnungen

Diese Seite erklärt die Grundlagen der Binomialverteilung und zeigt, wie man damit verbundene Wahrscheinlichkeiten berechnet.

Die Stochastik Binomialverteilung ist ein wichtiges Konzept in der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Sie wird verwendet, wenn es eine feste Anzahl von Versuchen mit einer konstanten Wahrscheinlichkeit gibt, ähnlich wie bei Bernoulli-Experimenten.

Wichtige Begriffe und Symbole:

  • n: Anzahl der Pfade / Durchführungen
  • p: Trefferwahrscheinlichkeit
  • X: Zufallsgröße
  • r: Anzahl der Treffer

Die korrekte Schreibweise für Wahrscheinlichkeiten ist PX=3X = 3, nicht PX=3X= 3 oder PX=3X=3.

Definition: Die Bernoulli-Formel zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bei der Binomialverteilung lautet: PX=rX = r = nu¨berrn über r * p^r * 1p1-p^nrn-r

Für Berechnungen mit dem Taschenrechner:

  • Bei genauer Trefferzahl: binompdfn,p,rn, p, r
  • Bei mindestens/höchstens: binomcdfn,p,XbisYn, p, X bis Y

Example: Für "höchstens 3 Treffer" berechnet man PX3X ≤ 3, für "mindestens 3 Treffer" PX3X ≥ 3.

Der Binomialkoeffizient nu¨berrn über r gibt die Anzahl der möglichen Pfade bei n Durchführungen und r Treffern an. Er kann mit der Formel n!n! / r!(nrr! * (n-r!) berechnet werden.

Highlight: Das Verständnis der Binomialverteilung und ihrer Berechnungen ist grundlegend für viele Anwendungen in der Stochastik und Statistik.

4. MATHEMATIK KLAUSUR
Stochastik
THEMEN
Binomial verteilung (Erwartungswert + Standard abweichung)
Erwartungswert
Standardabweichung von Zuf

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Erwartungswert und Standardabweichung von Zufallsgrößen

Diese Seite erklärt die Konzepte des Erwartungswerts und der Standardabweichung für Zufallsgrößen in der Stochastik.

Der Erwartungswert ist der Mittelwert der Ergebnisse bei mehreren Durchführungen eines Zufallsexperiments. Für eine Zufallsgröße X mit den Werten x₁, x₂, ..., xn berechnet sich der Erwartungswert μ wie folgt:

μ = x₁ * PX=x1X = x₁ + x₂ * PX=x2X = x₂ + ... + xn * PX=xnX = xn

Die Standardabweichung σ misst die durchschnittliche Abweichung vom Mittelwert und wird wie folgt berechnet:

σ = √(x1μ)2P(X=x1)+...+(xnμ)2P(X=xn)(x₁ - μ)² * P(X = x₁) + ... + (xn - μ)² * P(X = xn)

Example: Für eine Binomialverteilung gelten folgende Formeln: μ = n * p σ = √np(1pn * p * (1-p)

Highlight: Erwartungswert und Standardabweichung sind zentrale Kenngrößen in der Stochastik Grundlagen, die helfen, Zufallsverteilungen zu charakterisieren und zu vergleichen.

4. MATHEMATIK KLAUSUR
Stochastik
THEMEN
Binomial verteilung (Erwartungswert + Standard abweichung)
Erwartungswert
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Bernoulli-Experimente und Bernoulli-Ketten

Diese Seite erläutert die Konzepte der Bernoulli-Experimente und Bernoulli-Ketten in der Stochastik.

Ein Bernoulli-Experiment ist ein Zufallsversuch mit nur zwei möglichen Ausgängen: Treffer oder Niete. Eine Bernoulli-Kette ist die n-fache Wiederholung eines Bernoulli-Experiments, wobei jede Durchführung unabhängig von den anderen sein muss.

Definition: Die Bernoulli-Formel berechnet die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl von Treffern in einer Bernoulli-Kette:

PX=kX = k = nu¨berkn über k * p^k * 1p1-p^nkn-k

Dabei ist:

  • n: Anzahl der Durchführungen
  • k: Anzahl der Treffer
  • p: Trefferwahrscheinlichkeit
  • 1p1-p: Nietenwahrscheinlichkeit

Example: Bei einem Münzwurf p=0,5p = 0,5 mit 5 Wiederholungen n=5n = 5 berechnet sich die Wahrscheinlichkeit für genau 3 Treffer k=3k = 3 wie folgt: PX=3X = 3 = 5u¨ber35 über 3 * 0,5³ * 0,5² = 10 * 0,125 * 0,25 = 0,3125

Highlight: Bernoulli-Experimente und Bernoulli-Ketten bilden die Grundlage für viele Stochastik Beispiele und sind essentiell für das Verständnis der Binomialverteilung.

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THEMEN
Binomial verteilung (Erwartungswert + Standard abweichung)
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Sigma-Regeln in der Stochastik

Diese Seite erklärt die Sigma-Regeln, die in der Stochastik verwendet werden, um Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Bereiche einer Normalverteilung zu beschreiben.

Die Sigma-Regeln Binomialverteilung sind wichtige Faustregeln in der Stochastik:

  1. Erste Sigma-Regel 6868%-Regel: PμσXμ+σμ - σ ≤ X ≤ μ + σ ≈ 68,3% Mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 68% liegt die Anzahl der Treffer um höchstens eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt.
  2. Zweite Sigma-Regel 9595%-Regel: Pμ2σXμ+2σμ - 2σ ≤ X ≤ μ + 2σ ≈ 95,4% Mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 95% liegt die Anzahl der Treffer um höchstens zwei Standardabweichungen vom Erwartungswert entfernt.
  3. Dritte Sigma-Regel 99,799,7%-Regel: Pμ3σXμ+3σμ - 3σ ≤ X ≤ μ + 3σ ≈ 99,7% Mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 99,7% liegt die Anzahl der Treffer um höchstens drei Standardabweichungen vom Erwartungswert entfernt.

Highlight: Die Sigma-Regeln sind besonders nützlich für schnelle Abschätzungen und das intuitive Verständnis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Example: Bei einer Binomialverteilung mit μ = 50 und σ = 5 würden etwa 68% der Werte zwischen 45 und 55, 95% zwischen 40 und 60 und 99,7% zwischen 35 und 65 liegen.

Diese Regeln sind ein wichtiger Bestandteil des Stochastik Grundwissens und helfen bei der Interpretation von statistischen Daten und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

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Stochastik
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Binomial verteilung (Erwartungswert + Standard abweichung)
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Histogramme in der Stochastik

Diese Seite erklärt die Verwendung und Interpretation von Histogrammen in der Stochastik, insbesondere im Zusammenhang mit der Binomialverteilung.

Histogramme sind grafische Darstellungen von Häufigkeitsverteilungen. In der Stochastik werden sie oft verwendet, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung von Zufallsvariablen zu visualisieren.

Wichtige Eigenschaften von Histogrammen bei Binomialverteilungen:

  1. Die Summe aller Säulenhöhen ergibt immer 100% oder 1.
  2. Das Maximum des Histogramms liegt immer beim Erwartungswert μ.
  3. Die Wendestellen der Verteilung befinden sich bei μ - σ und μ + σ.

Example: Ein Histogramm für B10;0,6;k10; 0,6; k zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung für 10 Versuche mit einer Erfolgswahrscheinlichkeit von 0,6 für jede mögliche Anzahl von Treffern k.

Highlight: Die Interpretation von Histogrammen ist eine wichtige Fähigkeit in der Stochastik. Sie ermöglicht es, auf einen Blick wichtige Eigenschaften einer Verteilung zu erkennen.

Beim Histogramm Binomialverteilung interpretieren achtet man besonders auf:

  • Die Symmetrie oder Schiefe der Verteilung
  • Die Lage des Maximums ErwartungswertErwartungswert
  • Die Breite der Verteilung gibtAufschlussu¨berdieStandardabweichunggibt Aufschluss über die Standardabweichung

Vocabulary: Der Erwartungswert einer Binomialverteilung lässt sich im Histogramm als die Stelle mit der höchsten Säule ablesen.

Das Verständnis und die Interpretation von Histogrammen sind wesentliche Bestandteile des Stochastik Grundwissens und helfen bei der Analyse und Visualisierung von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

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Page 7: Histograms and Probability Distribution

This final section focuses on interpreting probability histograms and understanding their characteristics in binomial distribution.

Highlight: The maximum of a probability histogram always occurs at the expected value.

Example: For B100;0.05;k100;0.05;k, the histogram shows the probability distribution for different numbers of successes in 100 trials with a 5% success probability per trial.

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

 

Mathe

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19. Mai 2021

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Stochastik Formeln & Beispiele - PDF Übersichten und Aufgaben

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@lisagoergemanns

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Binomialverteilung: Grundlagen und Berechnungen

Diese Seite erklärt die Grundlagen der Binomialverteilung und zeigt, wie man damit verbundene Wahrscheinlichkeiten berechnet.

Die Stochastik Binomialverteilung ist ein wichtiges Konzept in der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Sie wird verwendet, wenn es eine feste Anzahl von Versuchen mit einer konstanten Wahrscheinlichkeit gibt, ähnlich wie bei Bernoulli-Experimenten.

Wichtige Begriffe und Symbole:

  • n: Anzahl der Pfade / Durchführungen
  • p: Trefferwahrscheinlichkeit
  • X: Zufallsgröße
  • r: Anzahl der Treffer

Die korrekte Schreibweise für Wahrscheinlichkeiten ist PX=3X = 3, nicht PX=3X= 3 oder PX=3X=3.

Definition: Die Bernoulli-Formel zur Berechnung von Wahrscheinlichkeiten bei der Binomialverteilung lautet: PX=rX = r = nu¨berrn über r * p^r * 1p1-p^nrn-r

Für Berechnungen mit dem Taschenrechner:

  • Bei genauer Trefferzahl: binompdfn,p,rn, p, r
  • Bei mindestens/höchstens: binomcdfn,p,XbisYn, p, X bis Y

Example: Für "höchstens 3 Treffer" berechnet man PX3X ≤ 3, für "mindestens 3 Treffer" PX3X ≥ 3.

Der Binomialkoeffizient nu¨berrn über r gibt die Anzahl der möglichen Pfade bei n Durchführungen und r Treffern an. Er kann mit der Formel n!n! / r!(nrr! * (n-r!) berechnet werden.

Highlight: Das Verständnis der Binomialverteilung und ihrer Berechnungen ist grundlegend für viele Anwendungen in der Stochastik und Statistik.

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Erwartungswert und Standardabweichung von Zufallsgrößen

Diese Seite erklärt die Konzepte des Erwartungswerts und der Standardabweichung für Zufallsgrößen in der Stochastik.

Der Erwartungswert ist der Mittelwert der Ergebnisse bei mehreren Durchführungen eines Zufallsexperiments. Für eine Zufallsgröße X mit den Werten x₁, x₂, ..., xn berechnet sich der Erwartungswert μ wie folgt:

μ = x₁ * PX=x1X = x₁ + x₂ * PX=x2X = x₂ + ... + xn * PX=xnX = xn

Die Standardabweichung σ misst die durchschnittliche Abweichung vom Mittelwert und wird wie folgt berechnet:

σ = √(x1μ)2P(X=x1)+...+(xnμ)2P(X=xn)(x₁ - μ)² * P(X = x₁) + ... + (xn - μ)² * P(X = xn)

Example: Für eine Binomialverteilung gelten folgende Formeln: μ = n * p σ = √np(1pn * p * (1-p)

Highlight: Erwartungswert und Standardabweichung sind zentrale Kenngrößen in der Stochastik Grundlagen, die helfen, Zufallsverteilungen zu charakterisieren und zu vergleichen.

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Bernoulli-Experimente und Bernoulli-Ketten

Diese Seite erläutert die Konzepte der Bernoulli-Experimente und Bernoulli-Ketten in der Stochastik.

Ein Bernoulli-Experiment ist ein Zufallsversuch mit nur zwei möglichen Ausgängen: Treffer oder Niete. Eine Bernoulli-Kette ist die n-fache Wiederholung eines Bernoulli-Experiments, wobei jede Durchführung unabhängig von den anderen sein muss.

Definition: Die Bernoulli-Formel berechnet die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl von Treffern in einer Bernoulli-Kette:

PX=kX = k = nu¨berkn über k * p^k * 1p1-p^nkn-k

Dabei ist:

  • n: Anzahl der Durchführungen
  • k: Anzahl der Treffer
  • p: Trefferwahrscheinlichkeit
  • 1p1-p: Nietenwahrscheinlichkeit

Example: Bei einem Münzwurf p=0,5p = 0,5 mit 5 Wiederholungen n=5n = 5 berechnet sich die Wahrscheinlichkeit für genau 3 Treffer k=3k = 3 wie folgt: PX=3X = 3 = 5u¨ber35 über 3 * 0,5³ * 0,5² = 10 * 0,125 * 0,25 = 0,3125

Highlight: Bernoulli-Experimente und Bernoulli-Ketten bilden die Grundlage für viele Stochastik Beispiele und sind essentiell für das Verständnis der Binomialverteilung.

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Sigma-Regeln in der Stochastik

Diese Seite erklärt die Sigma-Regeln, die in der Stochastik verwendet werden, um Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Bereiche einer Normalverteilung zu beschreiben.

Die Sigma-Regeln Binomialverteilung sind wichtige Faustregeln in der Stochastik:

  1. Erste Sigma-Regel 6868%-Regel: PμσXμ+σμ - σ ≤ X ≤ μ + σ ≈ 68,3% Mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 68% liegt die Anzahl der Treffer um höchstens eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt.
  2. Zweite Sigma-Regel 9595%-Regel: Pμ2σXμ+2σμ - 2σ ≤ X ≤ μ + 2σ ≈ 95,4% Mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 95% liegt die Anzahl der Treffer um höchstens zwei Standardabweichungen vom Erwartungswert entfernt.
  3. Dritte Sigma-Regel 99,799,7%-Regel: Pμ3σXμ+3σμ - 3σ ≤ X ≤ μ + 3σ ≈ 99,7% Mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 99,7% liegt die Anzahl der Treffer um höchstens drei Standardabweichungen vom Erwartungswert entfernt.

Highlight: Die Sigma-Regeln sind besonders nützlich für schnelle Abschätzungen und das intuitive Verständnis von Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Example: Bei einer Binomialverteilung mit μ = 50 und σ = 5 würden etwa 68% der Werte zwischen 45 und 55, 95% zwischen 40 und 60 und 99,7% zwischen 35 und 65 liegen.

Diese Regeln sind ein wichtiger Bestandteil des Stochastik Grundwissens und helfen bei der Interpretation von statistischen Daten und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

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Histogramme in der Stochastik

Diese Seite erklärt die Verwendung und Interpretation von Histogrammen in der Stochastik, insbesondere im Zusammenhang mit der Binomialverteilung.

Histogramme sind grafische Darstellungen von Häufigkeitsverteilungen. In der Stochastik werden sie oft verwendet, um die Wahrscheinlichkeitsverteilung von Zufallsvariablen zu visualisieren.

Wichtige Eigenschaften von Histogrammen bei Binomialverteilungen:

  1. Die Summe aller Säulenhöhen ergibt immer 100% oder 1.
  2. Das Maximum des Histogramms liegt immer beim Erwartungswert μ.
  3. Die Wendestellen der Verteilung befinden sich bei μ - σ und μ + σ.

Example: Ein Histogramm für B10;0,6;k10; 0,6; k zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung für 10 Versuche mit einer Erfolgswahrscheinlichkeit von 0,6 für jede mögliche Anzahl von Treffern k.

Highlight: Die Interpretation von Histogrammen ist eine wichtige Fähigkeit in der Stochastik. Sie ermöglicht es, auf einen Blick wichtige Eigenschaften einer Verteilung zu erkennen.

Beim Histogramm Binomialverteilung interpretieren achtet man besonders auf:

  • Die Symmetrie oder Schiefe der Verteilung
  • Die Lage des Maximums ErwartungswertErwartungswert
  • Die Breite der Verteilung gibtAufschlussu¨berdieStandardabweichunggibt Aufschluss über die Standardabweichung

Vocabulary: Der Erwartungswert einer Binomialverteilung lässt sich im Histogramm als die Stelle mit der höchsten Säule ablesen.

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This final section focuses on interpreting probability histograms and understanding their characteristics in binomial distribution.

Highlight: The maximum of a probability histogram always occurs at the expected value.

Example: For B100;0.05;k100;0.05;k, the histogram shows the probability distribution for different numbers of successes in 100 trials with a 5% success probability per trial.

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Stochastik Klausur: Themenübersicht

Diese Seite bietet eine Übersicht über die Hauptthemen der Stochastik-Klausur. Sie umfasst wichtige Bereiche der Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, die für Schüler relevant sind.

Die Hauptthemen der Klausur sind:

  1. Binomialverteilung einschließlichErwartungswertundStandardabweichungeinschließlich Erwartungswert und Standardabweichung
  2. Erwartungswert
  3. Standardabweichung von Zufallsgrößen
  4. Bernoulli-Experimente
  5. Sigma-Regeln
  6. Histogramme

Highlight: Diese Themenübersicht bietet eine klare Struktur für die Vorbereitung auf die Stochastik-Klausur und hilft Schülern, sich auf die wesentlichen Bereiche zu konzentrieren.

Vocabulary: Stochastik ist der Oberbegriff für die mathematischen Teilgebiete Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik.

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Die App ist sehr leicht und gut gestaltet. Habe bis jetzt alles gefunden, nachdem ich gesucht habe und aus den Präsentationen echt viel lernen können! Die App werde ich auf jeden Fall für eine Klassenarbeit verwenden! Und als eigene Inspiration hilft sie natürlich auch sehr.

Stefan S

iOS user

Diese App ist wirklich echt super. Es gibt so viele Lernzettel und Hilfen, […]. Mein Problemfach ist zum Beispiel Französisch und die App hat mega viel Auswahl für Hilfe. Dank dieser App habe ich mich in Französisch verbessert. Ich würde diese jedem weiterempfehlen.

Samantha Klich

Android user

Wow ich bin wirklich komplett baff. Habe die App nur mal so ausprobiert, weil ich es schon oft in der Werbung gesehen habe und war absolut geschockt. Diese App ist DIE HILFE, die man sich für die Schule wünscht und vor allem werden so viele Sachen angeboten, wie z.B. Ausarbeitungen und Merkblätter, welche mir persönlich SEHR weitergeholfen haben.

Anna

iOS user

Ich finde Knowunity so grandios. Ich lerne wirklich für alles damit. Es gibt so viele verschiedene Lernzettel, die sehr gut erklärt sind!

Jana V

iOS user

Ich liebe diese App sie hilft mir vor jeder Arbeit kann Aufgaben kontrollieren sowie lösen und ist wirklich vielfältig verwendbar. Man kann mit diesem Fuchs auch normal reden so wie Probleme im echten Leben besprechen und er hilft einem. Wirklich sehr gut diese App kann ich nur weiter empfehlen, gerade für Menschen die etwas länger brauchen etwas zu verstehen!

Lena M

Android user

Ich finde Knowunity ist eine super App. Für die Schule ist sie ideal , wegen den Lernzetteln, Quizen und dem AI. Das gute an AI ist , dass er nicht direkt nur die Lösung ausspuckt sondern einen Weg zeigt wie man darauf kommt. Manchmal gibt er einem auch nur einen Tipp damit man selbst darauf kommt . Mir hilft Knowunity persönlich sehr viel und ich kann sie nur weiterempfehlen ☺️

Timo S

iOS user

Die App ist einfach super! Ich muss nur in die Suchleiste mein Thema eintragen und ich checke es sehr schnell. Ich muss nicht mehr 10 YouTube Videos gucken, um etwas zu verstehen und somit spare ich mir meine Zeit. Einfach zu empfehlen!!

Sudenaz Ocak

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Diese App hat mich echt verbessert! In der Schule war ich richtig schlecht in Mathe und dank der App kann ich besser Mathe! Ich bin so dankbar, dass ihr die App gemacht habt.

Greenlight Bonnie

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Ich benutze Knowunity schon sehr lange und meine Noten haben sich verbessert die App hilft mir bei Mathe,Englisch u.s.w. Ich bekomme Hilfe wenn ich sie brauche und bekomme sogar Glückwünsche für meine Arbeit Deswegen von mir 5 Sterne🫶🏼

Julia S

Android user

Also die App hat mir echt in super vielen Fächern geholfen! Ich hatte in der Mathe Arbeit davor eine 3+ und habe nur durch den School GPT und die Lernzettek auf der App eine 1-3 in Mathe geschafft…Ich bin Mega glücklich darüber also ja wircklich eine super App zum lernen und es spart sehr viel Heit dass man mehr Freizeit hat!

Marcus B

iOS user

Mit dieser App hab ich bessere Noten bekommen. Bessere Lernzettel gekriegt. Ich habe die App benutzt, als ich die Fächer nicht ganz verstanden habe,diese App ist ein würcklich GameChanger für die Schule, Hausaufgaben

Sarah L

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Hatte noch nie so viel Spaß beim Lernen und der School Bot macht super Aufschriebe die man Herunterladen kann total Übersichtlich und Lehreich. Bin begeistert.

Hans T

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