Wie groß ist die Standardabweichung bei 600 Würfen einer gezinkten Münze mit 40% Wahrscheinlichkeit für Kopf?

Question

Wie groß ist die Standardabweichung bei 600 Würfen einer gezinkten Münze mit 40% Wahrscheinlichkeit für Kopf?

Antwort

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Wie unterscheide ich Wahrscheinlichkeiten, relative Häufigkeiten und absolute Häufigkeiten?

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, bei drei Würfen mit einem Würfel nur verschiedene Augenzahlen zu erhalten?

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Wie wahrscheinlich ist es, nur unterschiedliche Augenzahlen beim Würfeln zu bekommen?

Wie kann man Standardabweichungen addieren?

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass aus einem Kartenspiel mit 32 Karten die 8 Kreuz-Karten gezogen werden?

Accepted Answer

Um die Standardabweichung \( \sigma \) der Anzahl der "Kopf"-Ergebnisse \( X \) bei 600 Würfen einer gezinkten Münze zu berechnen, kann die Formel für die Standardabweichung einer Binomialverteilung verwendet werden: \[ \sigma = \sqrt{n \cdot p \cdot (1 - p)} \] Dabei ist: - \( n = 600 \) (die Anzahl der Würfe) - \( p = 0.4 \) (die Wahrscheinlichkeit für "Kopf") Setze die Werte in die Formel ein: \[ \sigma = \sqrt{600 \cdot 0.4 \cdot (1 - 0.4)} \] \[ \sigma = \sqrt{600 \cdot 0.4 \cdot 0.6} \] \[ \sigma = \sqrt{600 \cdot 0.24} \] \[ \sigma = \sqrt{144} \] \[ \sigma = 12 \] Die Standardabweichung von \( X \) beträgt also 12.

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Wahrscheinlichkeiten, relative Häufigkeiten und absolute Häufigkeiten sind drei verschiedene Begriffe aus der Statistik, die oft miteinander verwechselt werden. Hier die Unterschiede: **1.... [mehr]

Accepted Answer

Wahrscheinlichkeiten, relative Häufigkeiten und absolute Häufigkeiten sind drei verschiedene Begriffe aus der Statistik, die oft miteinander verwechselt werden. Hier die Unterschiede: **1. Absolute Häufigkeit:** Das ist die Anzahl, wie oft ein bestimmtes Ereignis in einer Stichprobe oder einem Experiment beobachtet wurde. **Beispiel:** In einer Umfrage antworten 30 von 100 Personen mit "Ja". Die absolute Häufigkeit für "Ja" ist 30. **2. Relative Häufigkeit:** Das ist der Anteil eines Ereignisses an der Gesamtzahl der Beobachtungen. Sie wird berechnet, indem man die absolute Häufigkeit durch die Gesamtzahl der Beobachtungen teilt. **Formel:** Relative Häufigkeit = Absolute Häufigkeit / Gesamtzahl **Beispiel:** 30 "Ja"-Antworten von 100 Befragten → 30/100 = 0,3 oder 30%. **3. Wahrscheinlichkeit:** Das ist ein theoretischer Wert, der angibt, wie wahrscheinlich das Eintreten eines Ereignisses ist. Sie wird meist als Zahl zwischen 0 und 1 angegeben. Wahrscheinlichkeiten werden oft auf Basis von Annahmen, Modellen oder bekannten Verteilungen berechnet, nicht direkt gemessen. **Beispiel:** Beim Würfeln ist die Wahrscheinlichkeit, eine "6" zu werfen, 1/6 ≈ 0,167. **Zusammengefasst:** - **Absolute Häufigkeit:** Wie oft ist etwas passiert? (z.B. 30-mal) - **Relative Häufigkeit:** Wie groß ist der Anteil? (z.B. 30%) - **Wahrscheinlichkeit:** Wie wahrscheinlich ist das Ereignis theoretisch? (z.B. 16,7%) **Wichtiger Unterschied:** Relative Häufigkeiten können als Schätzung für Wahrscheinlichkeiten dienen, wenn viele Versuche durchgeführt wurden (Gesetz der großen Zahlen). Wahrscheinlichkeiten sind aber theoretische Werte, während Häufigkeiten auf tatsächlichen Beobachtungen beruhen.

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Bei drei Würfen mit einem normalen Würfel (6 Seiten) möchtest du wissen, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass **alle drei Würfe verschiedene Augenzahlen zeigen**. **L&o... [mehr]

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Bei drei Würfen mit einem normalen Würfel (6 Seiten) möchtest du wissen, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass **alle drei Würfe verschiedene Augenzahlen zeigen**. **Lösungsschritte:** 1. **Gesamtzahl aller möglichen Ergebnisse:** Bei jedem Wurf gibt es 6 Möglichkeiten, also insgesamt \( 6 \times 6 \times 6 = 216 \) mögliche Ergebnisse. 2. **Günstige Fälle (alle Augenzahlen verschieden):** - Beim ersten Wurf: 6 Möglichkeiten (alle Zahlen sind möglich) - Beim zweiten Wurf: 5 Möglichkeiten (alle außer die vom ersten Wurf) - Beim dritten Wurf: 4 Möglichkeiten (alle außer die ersten beiden) Also: \( 6 \times 5 \times 4 = 120 \) günstige Fälle. 3. **Wahrscheinlichkeit:** \[ P = \frac{120}{216} = \frac{5}{9} \approx 0{,}5556 \] **Antwort:** Die Wahrscheinlichkeit, dass bei drei Würfen mit einem normalen Würfel alle Augenzahlen verschieden sind, beträgt **\(\frac{5}{9}\)** (ca. 55,56 %).

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Die „1“ bei einer Rechnung der Wahrscheinlichkeit steht für die absolute Sicherheit, dass ein Ereignis eintritt. In der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden Wahrscheinlichkeiten als Zah... [mehr]

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Die „1“ bei einer Rechnung der Wahrscheinlichkeit steht für die absolute Sicherheit, dass ein Ereignis eintritt. In der Wahrscheinlichkeitsrechnung werden Wahrscheinlichkeiten als Zahlen zwischen 0 und 1 angegeben: - **0** bedeutet: Das Ereignis ist unmöglich. - **1** bedeutet: Das Ereignis tritt mit Sicherheit ein. Beispiel: Wenn du einen Würfel wirfst und die Wahrscheinlichkeit berechnest, dass eine Zahl zwischen 1 und 6 erscheint, ist das eine sichere Sache. Die Wahrscheinlichkeit ist also 1, weil es keine andere Möglichkeit gibt. Mathematisch: P(sicheres Ereignis) = 1 Die „1“ ist also der Maximalwert für Wahrscheinlichkeiten und steht für 100 %.

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Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass man beim Würfeln nur verschiedene Augenzahlen erhält, muss zunächst klar sein, **wie viele Würfel** geworfen werden. Da das in deiner F... [mehr]

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Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass man beim Würfeln nur verschiedene Augenzahlen erhält, muss zunächst klar sein, **wie viele Würfel** geworfen werden. Da das in deiner Frage nicht angegeben ist, wird meist angenommen, dass mit **sechs Würfeln** geworfen wird (weil ein Würfel sechs Seiten hat). Ich erkläre den Fall für sechs Würfel: **Frage:** Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass beim gleichzeitigen Wurf von sechs Würfeln jede Augenzahl (1 bis 6) genau einmal vorkommt? --- ### Schritt 1: Gesamtzahl aller Möglichkeiten Jeder Würfel hat 6 Seiten, also gibt es insgesamt \( 6^6 = 46.656 \) verschiedene Möglichkeiten, sechs Würfel zu werfen. --- ### Schritt 2: Günstige Fälle (jede Augenzahl genau einmal) Wir suchen die Anzahl der Möglichkeiten, wie jede Augenzahl genau einmal vorkommt. Das entspricht der Anzahl der Permutationen der sechs Zahlen: \( 6! = 720 \) --- ### Schritt 3: Wahrscheinlichkeit berechnen Die Wahrscheinlichkeit ist also: \[ P = \frac{6!}{6^6} = \frac{720}{46.656} \approx 0,0154 \] Das entspricht etwa **1,54 %**. --- **Zusatz:** Wenn du eine andere Anzahl von Würfeln meinst, gib bitte die genaue Zahl an. Dann kann die Wahrscheinlichkeit entsprechend berechnet werden.

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Standardabweichungen können nicht einfach addiert werden, da sie Streuungsmaße sind und nicht direkt summiert werden dürfen. Wie du mit Standardabweichungen umgehst, hängt davon a... [mehr]

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Standardabweichungen können nicht einfach addiert werden, da sie Streuungsmaße sind und nicht direkt summiert werden dürfen. Wie du mit Standardabweichungen umgehst, hängt davon ab, was du berechnen möchtest: **1. Wenn du die Standardabweichung der Summe zweier unabhängiger Zufallsvariablen suchst:** Du musst die **Varianzen** (das Quadrat der Standardabweichungen) addieren und dann die Wurzel ziehen: \[ \text{Varianz der Summe} = \sigma_1^2 + \sigma_2^2 \] \[ \text{Standardabweichung der Summe} = \sqrt{\sigma_1^2 + \sigma_2^2} \] **2. Wenn die Zufallsvariablen nicht unabhängig sind:** Dann musst du zusätzlich die Kovarianz berücksichtigen: \[ \text{Varianz der Summe} = \sigma_1^2 + \sigma_2^2 + 2 \cdot \text{Kovarianz}(X_1, X_2) \] **3. Wenn du mehrere Messreihen zusammenfasst:** Hier ist es meist sinnvoll, die gepoolte Standardabweichung zu berechnen, z.B. mit der Formel für die gepoolte Standardabweichung bei gleichen Stichprobengrößen: \[ s_{gepoolt} = \sqrt{\frac{s_1^2 + s_2^2}{2}} \] **Fazit:** Standardabweichungen werden also nicht direkt addiert, sondern über die Varianzen kombiniert. Die genaue Methode hängt vom Kontext ab.

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Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass aus einem Kartenspiel mit 32 Karten genau die 8 Kreuz-Karten gezogen werden, kannst du die folgende Formel verwenden: Die Gesamtanzahl der Möglichkei... [mehr]

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Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass aus einem Kartenspiel mit 32 Karten genau die 8 Kreuz-Karten gezogen werden, kannst du die folgende Formel verwenden: Die Gesamtanzahl der Möglichkeiten, 8 Karten aus 32 zu ziehen, wird durch den Binomialkoeffizienten \(\binom{32}{8}\) dargestellt. Die Anzahl der Möglichkeiten, genau die 8 Kreuz-Karten zu ziehen, ist 1, da es nur eine Möglichkeit gibt, diese spezifischen Karten zu wählen. Die Wahrscheinlichkeit \(P\) ist also: \[ P = \frac{\text{Anzahl der günstigen Fälle}}{\text{Anzahl der möglichen Fälle}} = \frac{1}{\binom{32}{8}} \] Nun berechnen wir \(\binom{32}{8}\): \[ \binom{32}{8} = \frac{32!}{8!(32-8)!} = \frac{32!}{8! \cdot 24!} \] Das ergibt: \[ \binom{32}{8} = \frac{32 \times 31 \times 30 \times 29 \times 28 \times 27 \times 26 \times 25}{8 \times 7 \times 6 \times 5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1} = 105,622,176 \] Somit ist die Wahrscheinlichkeit: \[ P = \frac{1}{105,622,176} \approx 9.47 \times 10^{-9} \] Die Wahrscheinlichkeit, dass die 8 gezogenen Karten die 8 Kreuz-Karten sind, beträgt also etwa \(9.47 \times 10^{-9}\) oder 0.00000000947.