8em] &= (-3) \cdot \frac{1}{2} + (-2) \cdot \frac{5}{12} + 4 \cdot \frac{1}{12} \\[0. 8em] &= -\frac{3}{2} - \frac{10}{12} + \frac{4}{12} \\[0. 8em] &= -\frac{24}{12} \\[0. 8em] &= - 2 \end{align*}\] Bei einem Einsatz von 3 € pro Spiel beträgt der Gewinn (Verlust) des Spielers im Mittel -2 € pro Spiel (vgl. Teilaufgabe a). Varianz \(Var(G)\) der Zufallsgröße \(G\) \[\begin{align*} Var(G) &= (g_{1} - \mu)^{2} \cdot p_{1} + (g_{2} - \mu)^{2} \cdot p_{2} + (g_{3} - \mu)^{2} \cdot p_{3} \\[0. 8em] &= (-3 - (-2))^{2} \cdot \frac{1}{2} + (-2 - (-2))^{2} \cdot \frac{5}{12} + (4 - (-2))^{2} \cdot \frac{1}{12} \\[0. 8em] &= \frac{1}{2} + 0 + \frac{36}{12} \\[0. 8em] &= 3{, }5 \end{align*}\] Standardabweichung \(\sigma\) der Zufallsgröße \(G\) \[\sigma = \sqrt{Var(G)} = \sqrt{3{, }5} \approx 1{, }87\] Bedeutung im Sachzusammenhang: Im Mittel weicht der Gewinn des Spielers um ca. Übungsaufgaben erwartungswert varianz standardabweichung in excel. 1, 87 € vom durchschnittlichen Gewinn -2 € (Verlust) ab. \[\mu - \sigma = -2 - 1{, }87 = -3{, }87\] \[\mu + \sigma = -2 + 1{, }87 = -0{, }13\] Bei einem Einsatz von 3 € pro Spiel verliert ein Spieler im Mittel zwischen 0, 13 € und 3, 87 € pro Spiel.
8em] &= 0 \cdot \frac{1}{2} + 1 \cdot \frac{5}{12} + 7 \cdot \frac{1}{12} \\[0. 8em] &= \frac{5}{12} + \frac{7}{12} \\[0. Übungsaufgaben erwartungswert varianz standardabweichung excel. 8em] &= 1 \end{align*}\] Im Mittel beträgt der Auszahlungsbetrag pro Spiel 1 €. Damit der Betreiber des Gewinnspiels pro Spiel 2 € einnimmt, muss er pro Spiel einen Einsatz in Höhe von 3 € verlangen. b) Erwartungswert, Varianz und Standardabweichung der Zufallsgröße \(G\) Zufallsgröße \(G\): "Gewinn des Spielers in Euro" Einsatz pro Spiel: 3 € \[\text{Gewinn} = \text{Auszahlungsbetrag} - \text{Einsatz}\] Bei den möglichen Auszahlungsbeträgen in Höhe von 0 €, 1 € oder 7 € und einem Einsatz pro Spiel in Höhe von 3 € können die möglichen Gewinnbeträge (Verlustbeträge) eines Spielers in Höhe von -3 €, -2 € oder 4 € sein. Die Zufallsgröße \(G\) kann also die Werte \(g_{1} = -3\), \(g_{2} = -2\) und \(g_{3} = 4\) annehmen. \(g_{i}\) \(-3\) \(-2\) \(4\) \(P(G = g{i})\) \(\dfrac{6}{12}\) \(\dfrac{5}{12}\) \(\dfrac{1}{12}\) Verteilungstabelle der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zufallsgröße \(G\): "Gewinn des Spielers in Euro" Erwartungswert \(E(G)\) der Zufallsgröße \(G\) \[\begin{align*}\mu = E(G) &= g_{1} \cdot p_{1} + g_{2} \cdot p_{2} + g_{3} \cdot p_{3} \\[0.
8em] &= x_{1} \cdot p_{1} + x_{2} \cdot p_{2} \, +\,... \, +\, x_{n} \cdot p_{n} \end{align*}\] Varianz \(\boldsymbol{Var(X)}\) der Zufallsgröße \(X\) \[\begin{align*}Var{X} &= \sum \limits_{i = 1}^{n} (x_{i} - \mu)^{2} \cdot p_{i} \\[0. 8em] &= (x_{1} - \mu)^{2} \cdot p_{1} + (x_{2} - \mu)^{2} \cdot p_{2} \, +\,... \, +\, (x_{n} - \mu)^{2} \cdot p_{n} \end{align*}\] Standardabweichung \(\boldsymbol{\sigma}\) der Zufallsgröße \(X\) \[\sigma = \sqrt{Var(X)}\] Anmerkungen zum Erwartungswert: Der Erwartungswert \(\mu\) einer Zufallsgröße ist im Allgemeinen kein Wert, den die Zufallsgröße annimmt. Ein Spiel heißt fair, wenn der Erwartungswert des Gewinns für jeden Spieler gleich null ist. Anmerkung zur Varianz: Bei kleiner Varianz liegen die meisten Werte einer Zufallsgröße in der Nähe des Erwartungswerts \(\mu\). Stochastik - Erwartungswert und Standardabweichung der Binomialverteilung - Mathematikaufgaben und Übungen | Mathegym. Das heißt, die Werte in der Umgebung des Erwartungswerts \(\mu\) treten mit hoher Wahrscheinlichkeit auf. Die Werte, die mehr vom Erwartungswert \(\mu\) abweichen, treten mit geringer Wahrscheinlichkeit auf.
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