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

Verwandte Fragen

Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit für genau 3 gleiche Zahlen beim Wurf von 5 Würfeln im Würfelbecher?

Wie berechnet man die Wahrscheinlichkeit, dass sowohl A als auch B gilt, wenn W(A) = 2% und W(B) = 3%?

Was ist die Formel für die Standardabweichung?

Was ist die Standardabweichung?

Warum ist bei zwei Würfeln die 7 die häufigste Augensumme und nicht die 8?

Welche Augenzahl wird beim Würfeln mit 3 Würfeln am häufigsten erzielt?

Welche Augenzahl wird mit 2 Würfeln am häufigsten geworfen?

Was bedeutet stochastisch?

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?

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.

Accepted Answer

Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass beim gleichzeitigen Wurf von 5 Würfeln **genau 3 Würfel die gleiche Augenzahl** zeigen (und die anderen beiden Würfel jeweils andere, versch... [mehr]

Accepted Answer

Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, dass beim gleichzeitigen Wurf von 5 Würfeln **genau 3 Würfel die gleiche Augenzahl** zeigen (und die anderen beiden Würfel jeweils andere, verschiedene Zahlen zeigen, die sich auch von der dreifachen Zahl unterscheiden), geht man wie folgt vor: **1. Schritt: Auswahl der Zahl, die dreimal vorkommt** Es gibt 6 mögliche Zahlen (1 bis 6). **2. Schritt: Auswahl der Würfel, die diese Zahl zeigen** Es gibt \(\binom{5}{3} = 10\) Möglichkeiten, 3 Würfel aus 5 auszuwählen. **3. Schritt: Die beiden übrigen Würfel müssen verschiedene Zahlen zeigen, die sich auch von der dreifachen Zahl unterscheiden** - Es bleiben 5 Zahlen übrig (da eine Zahl schon dreimal vorkommt). - Die beiden Würfel müssen verschiedene Zahlen zeigen: Es gibt \(\binom{5}{2} = 10\) Möglichkeiten, zwei verschiedene Zahlen aus 5 auszuwählen. - Die beiden Würfel sind unterscheidbar (z.B. Würfel 4 und 5), daher gibt es für jede Auswahl 2! = 2 Anordnungen. **Gesamtzahl der günstigen Fälle:** \(6 \times 10 \times 10 \times 2 = 1200\) **Gesamtzahl aller möglichen Ergebnisse:** Jeder Würfel hat 6 Möglichkeiten, also \(6^5 = 7776\). **Wahrscheinlichkeit:** \[ P = \frac{1200}{7776} = \frac{25}{162} \approx 0{,}1543 \] **Antwort:** Die Wahrscheinlichkeit, dass beim Wurf von 5 Würfeln **genau 3 Würfel die gleiche Zahl zeigen** (und die anderen beiden verschiedene, andere Zahlen), beträgt \(\frac{25}{162}\) bzw. etwa **15,43 %**.

Accepted Answer

Um die Wahrscheinlichkeit \( W(A \cap B) \) zu berechnen, also dass sowohl A als auch B eintreten, benötigst du Informationen darüber, ob die Ereignisse A und B unabhängig sind. **Fall... [mehr]

Accepted Answer

Um die Wahrscheinlichkeit \( W(A \cap B) \) zu berechnen, also dass sowohl A als auch B eintreten, benötigst du Informationen darüber, ob die Ereignisse A und B unabhängig sind. **Falls A und B unabhängig sind:** Dann gilt: \[ W(A \cap B) = W(A) \cdot W(B) \] Mit den Werten: \[ W(A) = 0{,}02 \quad \text{und} \quad W(B) = 0{,}03 \] Also: \[ W(A \cap B) = 0{,}02 \times 0{,}03 = 0{,}0006 = 0{,}06\% \] **Falls A und B nicht unabhängig sind:** Dann benötigst du zusätzliche Informationen, z.B. die bedingte Wahrscheinlichkeit \( W(A|B) \) oder \( W(B|A) \). **Fazit:** Unter der Annahme, dass A und B unabhängig sind, beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass sowohl A als auch B eintreten, **0,06 %**.

Accepted Answer

Die Formel für die Standardabweichung (σ) einer Grundgesamtheit lautet: \[ \sigma \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2} \] Dabei gilt: - \( N \): Anzahl der Werte - \( x_i \):... [mehr]

Accepted Answer

Die Formel für die Standardabweichung (σ) einer Grundgesamtheit lautet: \[ \sigma \sqrt{\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} (x_i - \mu)^2} \] Dabei gilt: - \( N \): Anzahl der Werte - \( x_i \): Einzelner Wert - \( \mu \): Mittelwert der Werte Für eine Stichprobe (statt der Grundgesamtheit) wird meist folgende Formel verwendet: \[ s = \sqrt{\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n} (x_i - \bar{x})^2} \] Hierbei ist \( n \) die Stichprobengröße und \( \bar{x} \) der Stichprobenmittelwert.

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Die Standardabweichung ist ein statistisches Maß, das angibt, wie stark die einzelnen Werte einer Datenreihe im Durchschnitt von ihrem Mittelwert (Durchschnitt) abweichen. Sie zeigt also, wie &q... [mehr]

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Die Standardabweichung ist ein statistisches Maß, das angibt, wie stark die einzelnen Werte einer Datenreihe im Durchschnitt von ihrem Mittelwert (Durchschnitt) abweichen. Sie zeigt also, wie "gestreut" oder "verteilt" die Werte sind. Eine kleine Standardabweichung bedeutet, dass die Werte nah am Mittelwert liegen, also wenig Streuung vorhanden ist. Eine große Standardabweichung zeigt, dass die Werte weit auseinander liegen und es eine hohe Streuung gibt. Die Standardabweichung wird häufig verwendet, um die Schwankungsbreite oder das Risiko in Datensätzen, zum Beispiel bei Messwerten, Noten oder Aktienkursen, zu beschreiben.

Accepted Answer

Die 7 ist tatsächlich die am häufigsten gewürfelte Augensumme zwei Würf. Das liegt daran, dass es mehr Kombinationen gibt, mit denen man eine 7 würfeln kann, als für jede... [mehr]

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Die 7 ist tatsächlich die am häufigsten gewürfelte Augensumme zwei Würf. Das liegt daran, dass es mehr Kombinationen gibt, mit denen man eine 7 würfeln kann, als für jede andere Summe. Hier die möglichen Kombinationen für die 7: - 1 + 6 - 2 + 5 - 3 + 4 - 4 + 3 - 5 + 2 - 6 + 1 Das sind **6 verschiedene Kombinationen**. Für die 8 sieht es so aus: - 2 + 6 - 3 + 5 - 4 + 4 - 5 + 3 - 6 + 2 Das sind **5 verschiedene Kombinationen**. Dein Fehler liegt bei der Annahme, dass „4 + 4“ doppelt zählt. Das ist nicht der Fall: Die Kombination „4 + 4“ gibt es nur einmal, weil es egal ist, welcher Würfel die 4 zeigt – beide zeigen ja die gleiche Zahl. Bei „3 + 5“ und „5 + 3“ hingegen sind es zwei verschiedene Kombinationen, weil die Würfel unterschiedliche Zahlen zeigen. Deshalb ist die 7 mit 6 Möglichkeiten die häufigste Augensumme beim Wurf mit zwei Würfeln.

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Wenn du mit drei normalen sechsseitigen Würfeln würfelst, ist die statistisch am häufigsten gewürfelte Augenzahl die **10** oder die **11**. Beide Summen können auf die meiste... [mehr]

Accepted Answer

Wenn du mit drei normalen sechsseitigen Würfeln würfelst, ist die statistisch am häufigsten gewürfelte Augenzahl die **10** oder die **11**. Beide Summen können auf die meisten Arten geworfen werden (jeweils 27 Möglichkeiten von insgesamt 216 möglichen Kombinationen). Das bedeutet: Die Wahrscheinlichkeit, eine 10 oder eine 11 zu würfeln, ist am höchsten, wenn du drei Würfel gleichzeitig wirfst.

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Die statistisch am häufigsten gewürfelte Augenzahl mit 2 Würfeln ist die **7**. Das liegt daran, dass es mehr Kombinationen gibt, mit denen die Summe 7 erreicht werden kann als bei jed... [mehr]

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Die statistisch am häufigsten gewürfelte Augenzahl mit 2 Würfeln ist die **7**. Das liegt daran, dass es mehr Kombinationen gibt, mit denen die Summe 7 erreicht werden kann als bei jeder anderen Augenzahl. Die möglichen Kombinationen für eine 7 sind: - 1 + 6 - 2 + 5 - 3 + 4 - 4 + 3 - 5 + 2 - 6 + 1 Das sind insgesamt 6 von 36 möglichen Kombinationen. Keine andere Augenzahl hat so viele Möglichkeiten.

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Das Wort „stochastisch“ bezieht sich auf Zufall oder Wahrscheinlichkeiten. In der Mathematik und Statistik beschreibt „stochastisch“ Prozesse, Modelle oder Methoden, bei denen... [mehr]

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Das Wort „stochastisch“ bezieht sich auf Zufall oder Wahrscheinlichkeiten. In der Mathematik und Statistik beschreibt „stochastisch“ Prozesse, Modelle oder Methoden, bei denen Zufall eine Rolle spielt. Ein stochastischer Prozess ist zum Beispiel eine Folge von Zufallsereignissen, wie etwa das Werfen einer Münze oder die Entwicklung von Aktienkursen. Typische Anwendungsgebiete stochastischer Methoden sind: - Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung - Finanzmathematik (z. B. Modellierung von Börsenkursen) - Physik (z. B. Brownsche Bewegung) - Informatik (z. B. Algorithmen, die Zufall nutzen) Das Gegenteil von stochastisch ist „deterministisch“, also vollständig vorhersehbar und ohne Zufallseinfluss.

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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]

Accepted Answer

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 %).