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Subsections

Bestimmung der Wahrscheinlichkeiten von Elementarereignissen (Ergebnissen)

Über theoretische Annahmen

Annahme

Bei einem Zufallsexperiment sind alle Ergebnisse gleich wahrscheinlich


\begin{displaymath}\Updownarrow\end{displaymath}

Das Zufallsexperiment ist ein Laplace-Experiment

Satz 1

Laplace-Experiment mit $\mathbb{S}=\lbrace e_1, ..., e_i, ..., e_n\rbrace$ und $\vert\mathbb{S}\vert=n$

\begin{displaymath}\Rightarrow P(e_i)=\frac{1}{n}\end{displaymath}

Beweis:

  1. $P(e_1)=P(e_2)=...=P(e_i)=P(e_n)$
  2. $P(e_1)+P(e_2)+...+P(e_i)+...+P(e_n)=1$

Aus 1 und 2 $\Rightarrow n * P(e_i)=1$


\begin{displaymath}\Rightarrow P(e_i)=\frac{1}{n}\end{displaymath}

Satz 2

Laplace-Experiment mit $\mathbb{S}=\lbrace e_1, ..., e_i, ..., e_n\rbrace$ und $\vert\mathbb{S}\vert=n$ und $\mathbb{A}\subseteq\mathbb{S}$ mit $\vert\mathbb{A}\vert=k$


\begin{displaymath}\Rightarrow P(\mathbb{A})=\frac{\vert\mathbb{A}\vert}{\vert\mathbb{S}\vert}=\frac{k}{n}\end{displaymath}

Beweis:

\begin{displaymath}P(\mathbb{A})=\sum\limits_{e_i\in\mathbb{A}}{P(e_i)}=
\under...
... \frac{1}{n}+...+\frac{1}{n}+\frac{1}{n} }_{\mbox{k Summanden}}\end{displaymath}


\begin{displaymath}= k\frac{1}{n}\end{displaymath}

Beispiele

  1. 1 Würfel, 1 Wurf, Merkmal: Augenzahl $\mathbb{S}=\lbrace 1, ..., 6\rbrace; \vert\mathbb{S}\vert=6$


    \begin{displaymath}\Rightarrow P(1)=P(2)=...=P(6)=\frac{1}{6}\end{displaymath}

    Stabdiagramm:

    =2in stochastik/stabdiagramm_wuerfel1

    Wahrscheinlichkeitsverteilung ( = Gleichverteilung)

  2. 2 Würfel, 1 Wurf, Merkmal: Augensumme $\mathbb{S}=\lbrace 2, ..., 12\rbrace; \vert\mathbb{S}\vert=11$

    ABER! Kein Laplace-Experiment, da $P(2)\neq P(3) \neq ...$


    \begin{displaymath}\Downarrow\end{displaymath}

    Verfeinerung der Ergebnismenge


    \begin{displaymath}\Uparrow\end{displaymath}

    Änderung des Merkmals


    \begin{displaymath}\mathbb{S}=\lbrace\end{displaymath}


    \begin{displaymath}(1;1), (1;2), ..., (1;6),\end{displaymath}


    \begin{displaymath}...\end{displaymath}


    \begin{displaymath}(6;1), (6;2), ..., (6;6)\end{displaymath}


    \begin{displaymath}\rbrace; \vert\mathbb{S}\vert=36\end{displaymath}

    $P((a_1;a_2))=\frac{1}{36}$, Zufallsgröße $X=k$, mit $k$ = Augensumme


    \begin{displaymath}P(X=2)=\frac{1}{36}\end{displaymath}


    \begin{displaymath}P(X=3)=\frac{2}{36}=\frac{1}{18}\end{displaymath}


    \begin{displaymath}P(X=4)=\frac{3}{36}=\frac{1}{12}\end{displaymath}


    \begin{displaymath}...\end{displaymath}


    \begin{displaymath}P(X=11)=\frac{2}{36}=\frac{1}{18}\end{displaymath}


    \begin{displaymath}P(X=12)=\frac{1}{36}\end{displaymath}

    Stabdiagramm:

    =2in stochastik/stabdiagramm_wuerfel2

    Symetrische Verteilung

Über die relative Häufigkeit bei einer hinreichend großen Anzahl von Durchführungen eines Zufallsexperiments

$n$-Durchführungen eines Zufallsexperiments, $k$-maliges Eintreten des Ereignisses $\mathbb{A}$.


\begin{displaymath}\rightarrow k \mbox{ ist die absolute Häufigkeit,}\end{displaymath}


\begin{displaymath}\rightarrow \frac{k}{n} \mbox{ ist die relative Häufigkeit des Ereignisses}\end{displaymath}

Computersimulation: Doppelwürfelexperiment mit $n$ Versuchen. $n=10, 100, 1000, 1 000 000$.

Erkenntnis: für sehr große $n$ gilt: $H(\mathbb{A}) \approx P(\mathbb{A})$, wobei $H(\mathbb{A})$ relative Häufigkeit und $P(\mathbb{A})$ Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ist.


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Michael Arndt 2006-04-07