Welches statistische Problem wird als Ziegenproblem beschrieben?

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Welches statistische Problem wird als Ziegenproblem beschrieben?

Antwort

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

Was ist Kreuzentropie?

Accepted Answer

Das Ziegenproblem, auch bekannt als Monty-Hall-Problem, ist ein bekanntes statistisches Paradoxon, das auf einer Spielshow. In der klassischen des Problems gibt es Türen: hinter einer Tür befindet sich ein Auto (der Gewinn) und hinter den anderen beiden Türen befinden sich Ziegen. Der Spieler wählt zunächst eine Tür. Der Moderator, der weiß, was sich hinter den Türen befindet, öffnet dann eine der beiden verbleibenden Türen, hinter der sich eine Ziege befindet. Der Spieler hat nun die Möglichkeit, bei seiner ursprünglichen Wahl zu bleiben oder zu der anderen, noch geschlossenen Tür zu wechseln. Die statistische Fragestellung ist, ob es für den Spieler vorteilhaft ist, die Tür zu wechseln. Die überraschende Antwort ist, dass der Spieler durch das Wechseln seine Gewinnchancen von 1/3 auf 2/3 erhöht. Dies liegt daran, dass die Wahrscheinlichkeit, dass das Auto hinter der ursprünglich gewählten Tür ist, nur 1/3 beträgt, während die Wahrscheinlichkeit, dass es hinter einer der anderen beiden Türen ist, 2/3 beträgt.

Accepted Answer

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]

Accepted Answer

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.

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Die Kreuzentropie ist ein Maß für die Differenz zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen, häufig verwendet in der Informationstheorie und im maschinellen Lernen. Sie quantifiziert... [mehr]

Accepted Answer

Die Kreuzentropie ist ein Maß für die Differenz zwischen zwei Wahrscheinlichkeitsverteilungen, häufig verwendet in der Informationstheorie und im maschinellen Lernen. Sie quantifiziert, wie gut eine Wahrscheinlichkeitsverteilung (z. B. die Vorhersagen eines Modells) die tatsächliche Verteilung der Daten beschreibt. Mathematisch wird die Kreuzentropie \( H(p, q) \) zwischen zwei Verteilungen \( p \) (der wahren Verteilung) und \( q \) (der geschätzten Verteilung) definiert als: \[ H(p, q) = -\sum_{x} p(x) \log(q(x)) \] Hierbei summierst du über alle möglichen Ereignisse \( x \). Die Kreuzentropie ist besonders nützlich in Klassifikationsaufgaben, da sie als Verlustfunktion verwendet wird, um die Leistung von Modellen zu bewerten. Ein niedrigerer Wert der Kreuzentropie zeigt an, dass das Modell die wahre Verteilung besser approximiert.