Hier ist \(M=5\), die Anzahl der weißen Kugeln. \(n\), die Anzahl der Kugeln, die als Stichprobe gezogen wird. Hier ist \(n=4\). Wenn wir unser Beispiel mit der Zufallsvariablen \(X\) beschreiben, sieht die hypergeometrische Verteilung wie folgt aus: \[ X \sim \text{HG}(15, 5, 4) \] Träger Die hypergeometrische Verteilung hat denselben Träger wie die Binomialverteilung: Wenn man \(n=4\) Kugeln zieht, sind 0 bis 4 Erfolge möglich. Allgemein ist also \[ \mathcal{T} = \{ 0, 1, \ldots, n \} \] Dichte Die Dichte einer hypergeometrisch verteilten Zufallsvariable \(X\) lautet \[ f(x) = \frac{{M \choose x} {N-M \choose n-x}}{N \choose n} \] In unserem Beispiel ist also die Wahrscheinlichkeit, bei 4 gezogenen Kugeln 2 weiße Kugeln darunter zu finden, gleich \[ f(2) = \frac{{5 \choose 2} {15-5 \choose 4-2}}{15 \choose 4} = 0. Hypergeomtrische Verteilung/Rekursionsformel mit dem Taschenrechner berechnen! (Computer, Technik, Mathematik). 3297 \] Die Dichte \(f(x)\) für die hypergeometrische Verteilung unseres Beispiels. Beachte hier, dass die Werte \(N\), \(M\) und \(n\) das Experiment beschreiben, und dann (gegeben einem Experiment) nicht mehr verändert werden.
Man muss also auch hier alle möglichen Wahrscheinlichkeiten der Ausprägungen aufsummieren F(x)=P(X≤x)= Erwartungswert Hypergeometrische Verteilung Der Erwartungswert der lässt sich relativ leicht berechnen. Man erhält ihn wie auch bei der Binomialverteilung, indem man den anfänglichen Anteil an Treffern, also M geteilt durch N, mit der Anzahl an Ziehungen multipliziert: E(X)= n * Die Formel für die Varianz ist etwas komplizierter, aber auch nicht sonderlich schwierig zu berechnen. V(X)= n* Hypergepmetrische Verteilung Beispiel im Video zur Stelle im Video springen (00:23) Im Normalfall werden Zufallsexperimente betrachtet, bei denen es nur zwei Arten von Kugeln beziehungsweise Möglichkeiten gibt. Ein ausführliches Beispiel zu solchen Ziehungen ohne Zurücklegen findest du in unserem passenden Video zu Urnenmodellen. Varianz der hypergeometrischen Verteilung Taschenrechner | Berechnen Sie Varianz der hypergeometrischen Verteilung. Hier spielt die Binomialverteilung eine zentrale Rolle. Mit der hypergeometrischen Verteilung können wir aber auch die Wahrscheinlichkeit für mehrere unterschiedliche Elemente berechen.
Wenn \(X\) eine hypergeometrische Zufallsvariable mit den Parametern \(N\), \(K\) und \(n\) ist, erhalten wir für \(k \in [0, K]\) \[ \Pr(X = k) = \frac{\left( \begin{matrix} K \\ k \end{matrix}\right) \times \left( \begin{matrix} N-K \\ n-k \end{matrix}\right)}{\left( \begin{matrix} N \\ n \end{matrix}\right)} \] Eine ähnliche Verteilung ist die Binomialverteilung (mit dem Unterschied, dass der Anteil der Defekte bei der ersatzlosen Probenahme konstant bleibt Binomialwahrscheinlichkeit Rechner. Eine andere bemerkenswerte diskrete Verteilung ist die Poisson-Verteilung, die Sie vielleicht interessieren könnten. Diese Website verwendet Cookies, um Ihre Erfahrung zu verbessern. Standardabweichung der hypergeometrischen Verteilung Taschenrechner | Berechnen Sie Standardabweichung der hypergeometrischen Verteilung. Wir gehen davon aus, dass Sie damit einverstanden sind, aber Sie können sich abmelden, wenn Sie dies wünschen. Würdeieren Weiterlesen
004 = 0. 996\] Erwartungswert Der Erwartungswert ist, analog zur Binomialverteilung, einfach \(n\)-mal der anfängliche Anteil an Treffern, also \(M/N\). Es ist daher \[ \mathbb{E}(X) = n \cdot \frac{M}{N} \] Varianz Die Varianz berechnet man durch \[ \mathbb{V}(X) = n \frac{M}{N} \left( 1-\frac{M}{N} \right) \frac{N-n}{N-1} \] Beispielaufgabe Mit Hilfe der hypergeometrischen Verteilung können wir zum Beispiel die folgenden Fragen beantworten: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, beim deutschen Lotto (6 aus 49) drei gerade und drei ungerade Zahlen zu ziehen? Wie hoch ist dort die Wahrscheinlichkeit für sechs gerade Zahlen? In beiden Fragen verwenden wir eine Zufallsvariable mit der Verteilung \[ X \sim \text{HG}(49, 24, 6). \] Denn es gibt insgesamt \(N=49\) Kugeln, davon sind \(M=24\) eine gerade Zahl, und wir ziehen \(n=6\) dieser Kugeln. Mit der Dichtefunktion für diese Verteilung können wir nun die Wahrscheinlichkeit für drei (über \(f(3)\)), sechs (über \(f(6)\)), oder beliebig viele Kugeln mit geraden Zahlen bestimmen: \[\begin{align*} f(3) &=\frac{{24 \choose 3} {49-24 \choose 6-3}}{49 \choose 6} = 0.
Somit kann mit dieser diskreten Verteilung auch die Frage geklärt werden, wie wahrscheinlich es ist einen Sechser im Lotto zu bekommen. N ist in diesem Fall 49, da sich 49 Kugeln in der Trommel befinden. M steht für die Anzahl an "Richtigen", also Zahlen welche einem den Traum zum Millionär erfüllen. In unserem Lotto Beispiel ist M also gleich 6. Klein n sagt uns, wie viele Kugeln wir ziehen und x gibt an wie viele der gezogenen Zahlen "richtig" sein müssen. Beide Parameter sind wieder 6 in diesem Beispiel. Würden wir die Wahrscheinlichkeit für 3 "Richtige" berechnen, so wäre x=3. Setzt man die Werte nun in die Formel ein so erhält man: Die Wahrscheinlichkeit für einen Sechser im Lotto beträgt also in etwa 0, 00000715%. Beliebte Inhalte aus dem Bereich Wahrscheinlichkeitsrechnung
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