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Damit man eine Zufallsvariable berechnen kann, benötigt man Zahlenwerte. Möchte man beispielsweise den Mittelwert beim Münzwurf bestimmen, fällt sofort auf, dass es wenig sinnvoll ist diesen für Kopf und Zahl zu bilden. Der Mittelwert von 1 und 0 hingegen ist 0, 5. Generell unterscheidet man zwischen diskreten und stetigen Zufallsvariablen, weshalb wir auf die beiden Fälle nun getrennt eingehen. Diskrete zufallsvariable aufgaben des. Diskrete Zufallsvariable im Video zur Stelle im Video springen (00:47) Eine Zufallsvariable wird als diskret bezeichnet, wenn sie nur endlich viele oder abzählbar unendlich viele Werte annimmt. "Abzählbar unendlich" heißt ganz einfach, dass die Menge der Ausprägungen durchnummeriert werden kann. Ein Beispiel für eine diskrete Zufallsvariable, die abzählbar unendlich ist, wäre zum Beispiel wie viele Liter Bier im Jahr getrunken werden. Hier ist zu beachten, dass man nur von ganzen Litern ausgeht, damit die Werte diskret sind. Theoretisch sind beliebig hohe Werte möglich, aber die Anzahl an Litern bleibt immer abzählbar.

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In diesem Kapitel schauen wir uns an, was eine Zufallsvariable (Zufallsgröße, zufällige Größe, zufällige Variable) ist. Definiton Zu jedem Zufallsexperiment gehört ein Ergebnisraum $\Omega$. Die einzelnen Ergebnisse $\omega_i$ können Buchstaben, Buchstabenkombinationen oder Zahlen sein. Diskrete zufallsvariable aufgaben der. Beispiel 1 Zufallsexperiment: Werfen einer Münze Ergebnisraum: $\Omega = \{\text{Kopf}, \text{Zahl}\}$ Mit Buchstaben oder anderen Symbolen kann man nicht numerisch rechnen. Den einzelnen Ergebnissen des Ergebnisraums werden deshalb Zahlenwerte zugeordnet. Diese Zuordnung wird durch eine Funktion, der sog. Zufallsvariable, beschrieben: Eine Zufallsvariable ist eine Funktion, also eine Beziehung zwischen zwei Mengen, die jedem Element der einen Menge genau ein Element der anderen Menge zuordnet. Kurzschreibweise: $X\colon \Omega \to \mathbb{R}$ Diese Definition lässt sich in einem Mengendiagramm sehr leicht veranschaulichen. Eine Zufallsvariable ordnet jedem $\omega_i$ aus $\Omega$ genau ein $x_i$ aus $\mathbb{R}$ zu.

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Beide Funktionen enthalten die gleiche Information. Der Unterschied besteht lediglich in der Darstellung dieser Information. Beispiel 11 Die Zufallsvariable $X$ sei die Augenzahl beim Wurf eines symmetrischen Würfels.

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\(f:x \to p\) \(f:x \to \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {P\left( {X = {x_i}} \right)}&{für\, \, x = {x_i}}\\ 0&{für\, \, \, x \ne {x_i}} \end{array}} \right. \) Funktionsgraph der Wahrscheinlichkeitsfunktion Im Funktionsgraph der Wahrscheinlichkeitsverteilung werden über jedem (diskreten) Wert x die jeweilige Wahrscheinlichkeit P(X=x) dargestellt, wobei die einzelnen Wahrscheinlichkeiten P(X=x) mit Hilfe der Laplace-Wahrscheinlichkeit berechnet werden. Beispiele und Aufgaben im Modul I-4 Zufallsvariablen und ihre Verteilung. Im Stabdiagramm wird über jedem (diskreten) Wert x ein Stab (dünner Balken) aufgetragen, dessen Höhe der jeweilige Wahrscheinlichkeit P(X=x) entspricht. Strecke f Strecke f: Strecke A, B Strecke g Strecke g: Strecke C, D Strecke h Strecke h: Strecke E, F P(1)=0, 3 Text1 = "P(1)=0, 3" P(2)=0, 5 Text2 = "P(2)=0, 5" P(3)=0, 2 Text3 = "P(3)=0, 2" P(x) Text4 = "P(x)" x Text5 = "x" Verteilungsfunktion Die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen, auch kumulative Verteilfunktion genannt, gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass die Zufallsvariable X höchstens den Wert x annimmt.
July 3, 2024, 2:27 am