Erwartungswert und Streuung
Ein Basketballer trifft jeden Freiwurf mit der Wahrscheinlichkeit 0,7, die Würfe sind unabhängig. Wie viele Treffer erwartet er im Mittel bei 20 Würfen?
Erklärung: Erwartungswert der Binomialverteilung: E(X) = n · p = 20 · 0,7 = 14. Die 6 sind die erwarteten Fehlwürfe (n · (1 − p)), 28,6 entstünde bei n : p.
Bei 10 Münzwürfen ist E(X) = 5 für die Zahl der Köpfe. Deshalb kommen in jeder Serie von 10 Würfen genau 5 Köpfe vor.
Erklärung: E(X) ist der Mittelwert auf lange Sicht, keine Vorhersage für eine einzelne Serie: Genau 5 Köpfe hat nur die Wahrscheinlichkeit P(X = 5) = C(10, 5) · 0,5¹⁰ ≈ 0,2461.
Das Histogramm zeigt die Trefferzahl im Ratetest (n = 10, p = 0,25). Zwischen welchen beiden Säulen liegt der Erwartungswert E(X) = n · p?
Erklärung: E(X) = 10 · 0,25 = 2,5, das ist kein möglicher Wert von X, sondern der Schwerpunkt des Histogramms. Er liegt genau zwischen den Säulen 2 und 3.
Für X ~ B(50; 0,2): Wie groß ist E(X)?
Erklärung: E(X) = n · p = 50 · 0,2 = 10.
Für X ~ B(n; p) gilt E(X) = n · ___
Erklärung: Der Erwartungswert ist n · p: die Trefferwahrscheinlichkeit p wird n-mal „eingesammelt“.
Ein Würfel soll so oft geworfen werden, dass man im Mittel 25 Sechsen erwartet. Wie viele Würfe sind das?
Erklärung: E(X) = n · 1/6 = 25 gibt n = 25 · 6 = 150 Würfe.
Für X ~ B(3; 0,4) gilt P(X = 0) = 0,216, P(X = 1) = 0,432, P(X = 2) = 0,288 und P(X = 3) = 0,064. Berechne E(X) aus der Definition (Summe aus Wert mal Wahrscheinlichkeit) und vergleiche mit n · p.
Schreibe deine Rechnung auf Papier und fotografiere sie.
Erklärung: Die gewichtete Summe 0,432 + 0,576 + 0,192 ergibt 1,2, genau n · p = 3 · 0,4. Die Formel spart die Summe.
Für X ~ B(100; 0,5): Wie groß ist die Standardabweichung σ?
Erklärung: Var(X) = n · p · (1 − p) = 100 · 0,5 · 0,5 = 25, und σ ist die Wurzel daraus: σ = 5. Die 25 ist die Varianz (Wurzel vergessen), die 50 ist n · p.
Bei n = 100 streut die Trefferzahl für p = 0,5 stärker als für p = 0,9.
Erklärung: σ = √(100 · 0,5 · 0,5) = 5 gegenüber σ = √(100 · 0,9 · 0,1) = 3. Das Produkt p · (1 − p) ist bei p = 0,5 am größten.
Welcher Term gibt σ für X ~ B(40; 0,3)?
Erklärung: σ = √(n · p · (1 − p)) = √(40 · 0,3 · 0,7) = √8,4 ≈ 2,90. Ohne Wurzel steht dort die Varianz 8,4; √(40 · 0,3) lässt den Faktor (1 − p) weg.
Für X ~ B(20; 0,3): Wie groß ist die Varianz Var(X)?
Erklärung: Var(X) = n · p · (1 − p) = 20 · 0,3 · 0,7 = 4,2.
Ein Würfel wird 72-mal geworfen, X zählt die Sechsen. Wie groß ist σ? (auf zwei Dezimalen)
Erklärung: Var(X) = 72 · 1/6 · 5/6 = 10, also σ = √10 ≈ 3,16.
Bei 100 Münzwürfen gilt μ = 50 und σ = 5 für die Zahl der Köpfe. Welches Ergebnis wäre ungewöhnlich weit von μ entfernt?
Erklärung: 70 liegt (70 − 50) : 5 = 4 Standardabweichungen über μ; so ein Ergebnis hat nur die Wahrscheinlichkeit P(X ≥ 70) ≈ 0,00004. 54 und 46 liegen weniger als eine σ neben μ.
Bei einem Ratetest mit μ = 2,5 ergeben fünf Durchgänge die Trefferzahlen 2, 3, 2, 4 und 1. Der Durchschnitt 2,4 widerspricht dem Erwartungswert nicht.
Erklärung: Der Erwartungswert ist der Mittelwert auf lange Sicht. Ein Durchschnitt aus fünf Durchgängen darf davon abweichen; 2,4 liegt sehr nah an 2,5 und σ ≈ 1,37 zeigt, dass Einzelwerte von 1 bis 4 normal sind.
Für X ~ B(10; 0,5) ist μ = 5 und σ ≈ 1,58. Welche Trefferzahlen liegen im Band von μ − σ bis μ + σ?
Erklärung: μ − σ ≈ 3,42 und μ + σ ≈ 6,58, dazwischen liegen die ganzen Zahlen 4, 5 und 6. Zusammen haben sie P = 0,6562; 3 und 7 liegen knapp außerhalb.
Bei 100 Münzwürfen ist μ = 50 und σ = 5. Bei welcher Kopfzahl liegt die Grenze μ − 2σ?
Erklärung: μ − 2σ = 50 − 2 · 5 = 40.
Ein Zufallsgenerator trifft mit p = 0,05, es gibt 400 Versuche. Bestimme μ und σ und gib die Obergrenze μ + 2σ des typischen Bereichs an (auf eine Dezimale).
Erklärung: μ = 400 · 0,05 = 20, σ = √(400 · 0,05 · 0,95) = √19 ≈ 4,36. μ + 2σ ≈ 28,7.
Eine Münze wird 100-mal geworfen, es fallen 62 Köpfe. Die Münze soll fair sein (p = 0,5). Bestimme μ und σ, berechne, wie viele σ das Ergebnis von μ entfernt liegt, und beurteile in einem Satz, ob das Ergebnis gegen eine faire Münze spricht. (Zur Orientierung: P(X ≥ 62) ≈ 0,0105.)
Schreibe deine Rechnung auf Papier und fotografiere sie.
Erklärung: μ = 50 und σ = 5; 62 liegt 2,4 σ über μ. Solche Ausschläge sind selten (etwa 1 %), machen die faire Münze unwahrscheinlicher, beweisen aber nichts.