Der Vortrag „Binomialverteilung“ von Dipl.-Math. Dipl.-Kfm. Daniel Lambert ist Bestandteil des Kurses „Wahrscheinlichkeitsrechnung“. Der Vortrag ist dabei in folgende Kapitel unterteilt:
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... spezielle Verteilungen, die sich „aus der Natur heraus“ erklären lassen. Hierzu gehören die Binomialverteilung B(n, p), die hypergeometrische Verteilung H(N, M, n), die geometrische Verteilung, die diskrete als auch die stetige Gleichverteilung. Wann benutzt man die Binomialverteilung? LAMBERT-REGEL BINOMIALVERTEILUNG B(n,p): Voraussetzung: Gegeben seien n Experimente, die unabhängig voneinander sind und mit jeweils genau zwei Ergebnissen ...
... nach dem Auftreten des Ereignisses „Kopf“ gefragt, dies ist damit der Erfolg. Die Erfolgswahrscheinlichkeit ist p = ½, da in jedem einzelnen der Würfe entweder Kopf oder Zahl fällt, und zwar beide Ereignisse mit Wahrscheinlichkeit ½. Wir verwenden also die Binomialverteilung B(3;½). MERKE: Es ist nicht notwendig, dass die Erfolgswahrscheinlichkeit p immer gleich der Misserfolgswahrscheinlichkeit 1 - p ist, nämlich beide gleich ½. Man sieht, dass man das Experiment auch verstehen kann als Ziehen aus einer Urne mit Zurücklegen ...
... „Zwei“ mögliche Ergebnisse heißt nur, dass nach zweien gefragt ist. Wenn in einer Urne rote, blaue und grüne Kugeln liegen und nach dem Auftreten von blauen Kugeln gefragt ist, so ist die B(n,p) Verteilung sehr wohl anwendbar, denn es sind blaue und nichtblaue (= rote, grüne) Kugeln in der Urne vorhanden. Es sei nun X die Anzahl der gefallenen Köpfe. ...
... der Wert der Verteilungsfunktion F errechnet sich also (bei diskreten Zufallsvariablen) durch Aufsummieren der Werte der Wahrscheinlichkeitsfunktion f bis an die Stelle k. ...
... X 1 + X 2 + ... + X k , damit B(n, p)-verteilt, wobei n = n 1 + n 2 + ... + n k ist. Die Rekursionsformel der Binomialverteilung B(n,p) ist p 0 = (1 – p)∙n, p k+1 = n−k k1 · p 1−p ·p k für k = 0, 1, 2, …, n - 1. Dies erleichtert die Arbeit, wenn man z.B. die Werte der Wahrscheinlichkeitsfunktion ausrechnen möchte, d.h. „hintereinander liegende“ Werte f(0) = P(X = 0) ...