Erwartungswert diskrete Verteilung
Der Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariablen ergibt sich aus der Summe aller Produkte errechnet aus dem Wert, den die Zufallsvariable annehmen kann, multipliziert mit der zugehörigen Wahrscheinlichkeit für diesen Wert.
Hier findest du folgende Inhalte
Formeln
Diskrete Zufallsvariable
Die Anzahl der Ergebnisse des Zufallsexperiments ist endlich / abzählbar. Eine diskrete Zufallsvariable ist durch die Angabe ihres Wertebereichs \({x_1},{x_2},...,{x_n}\) und den Einzelwahrscheinlichkeiten fur das Auftreten von jedem Wert des Wertebereichs, also \(P\left( {X = {x_1}} \right) = {p_1},\,\,\,P\left( {X = {x_2}} \right) = {p_2},...P\left( {X = {x_n}} \right) = {p_n}\) vollständig definiert. Man spricht von der Wahrscheinlichkeitsfunktion, welche es nur für diskrete Zufallsvariablen gibt. (Bei stetigen Zufallsvariablen gibt es entsprechend die Dichtefunktion.)
Spezielle Verteilungen diskreter Zufallsvariabler sind
- Bernoulli-Verteilung
- Binomialverteilung (mit Zurücklegen)
- Poissonverteilung
- hypergeometrische Verteilung (ohne Zurücklegen)
Wahrscheinlichkeitsfunktion
Die Wahrscheinlichkeitsfunktion, welche es nur für diskrete Zufallsvariablen gibt, beschreibt eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung, indem sie jedem \(x \in {\Bbb R}\) einer Zufallsvariablen X genau eine Wahrscheinlichkeit P aus dem Intervall \(\left[ {0;1} \right]\) zuordnet.
\(f:x \to p\)
\(f:x \to \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {P\left( {X = {x_i}} \right)}&{für\,\,x = {x_i}}\\ 0&{für\,\,\,x \ne {x_i}} \end{array}} \right.\)
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. Im Stabdiagramm wird über jedem (diskreten) Wert x ein Stab (dünner Balken) aufgetragen, dessen Höhe der jeweilige Wahrscheinlichkeit P(X=x) entspricht.
Verteilungsfunktion
Die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen, auch kumulative Verteilfunktion genannt, gibt die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass die Zufallsvariable X höchstens den Wert x annimmt.
\(F\left( x \right) = P\left( {X \leqslant x} \right)\)
Sie ist eine monoton steigende Treppenfunktion mit Sprüngen an den Stellen xi und daher nicht stetig. Geometrisch entspricht die Wahrscheinlichkeit P(X=x) der Sprunghöhe der Verteilungsfunktion F(x) an der Stelle x.
F(x) ist für jedes x definiert und nimmt Werte von mindestens 0 bis höchstens 1 an.
\(\eqalign{ & \mathop {\lim }\limits_{x \to - \infty } F(x) = 0 \cr & \mathop {\lim }\limits_{x \to \infty } F(x) = 1 \cr} \)
Darüber hinaus gilt:
\(\eqalign{ & P\left( {X \geqslant x} \right) = 1 - P\left( {X < x} \right) \cr & P\left( {X > x} \right) = 1 - P\left( {X \leqslant x} \right) \cr} \)
Mittelwert einer Vollerhebung bzw. einer Stichprobe
Der arithmetische Mittelwert bezieht sich immer auf die grundsätzlich abzählbare Anzahl n an Durchgängen eines Zufallsexperiments. Er ist definiert als die Summe aller beobachteten Werte dividiert durch die Anzahl der beobachteten Werte.
\(\overline x = \dfrac{1}{n} \cdot \sum\limits_{i = 1}^n {{x_i}} \)
Unterschied Mittelwert und Erwartungswert
Wiederholt man das Zufallsexperiment unendlich oft, geht also \(n \to \infty \), so wird aus dem Mittelwert der Erwartungswert.
Erwartungswert
Der Erwartungswert einer diskreten Zufallsvariablen X, welche die diskreten Werte x1, x2, ..., xn mit den zugehörigen Wahrscheinlichkeiten P(X=x1), P(X=x2), ... P(X=xn) annimmt, errechnet sich aus der Summe der Produkte vom jeweiligen Wert xi und seiner Wahrscheinlichkeit P(X=xi). Merkregel: "Was passiert" mal "mit welcher Wahrscheinlichkeit passiert es".
\(E\left( X \right) = \mu = {x_1} \cdot P\left( {X = {x_1}} \right) + {x_2} \cdot P\left( {X = {x_2}} \right) + ... + {x_n} \cdot P\left( {X = {x_n}} \right) = \sum\limits_{i = 1}^n {{x_i} \cdot P\left( {X = {x_i}} \right)} \)
mit: \(P\left( E \right) = \frac{{{\text{Anzahl günstige Fälle}}}}{{{\text{Anzahl möglicher Fälle}}}}\)
Der Erwartungswert ist ein Maß für die mittlere Lage der Verteilung, und somit ein Lageparameter der beschreibenden Statistik.
- Ist die Wahrscheinlichkeit für jeden Versuch die selbe (z.B. bei binomialverteilten Experimenten), dann ist der Erwartungswert gleich dem arithmetischen Mittel.
- Ist die Wahrscheinlichkeit für jeden Versuch unterschiedlich , dann ist der Erwartungswert gemäß obiger Formel ein gewichtetes arithmetisches Mittel.
Erwartungswert für den Fall dass die diskrete Verteilung eine Binomialverteilung ist,
die nur zwei Werte (Erfolg / Misserfolg) annehmen kann und deren Trefferwahrscheinlichkeit immer p ist:
\(E\left( X \right) = n \cdot p\)
Physikalische Analogie
- Physikalisch entspricht der Erwartungswert dem Schwerpunkt. Man muss sich dabei die Massen R(X=xi) an den Positionen xi entlang vom Zahlenstrahl x platziert vorstellen.
- Physikalisch entspricht die Varianz dem Trägheitsmoment, wenn man den oben beschriebenen Zahlenstrahl um eine Achse dreht, die senkrecht auf den Zahlenstrahl steht und die durch den Schwerpunkt verläuft.
Varianz
Die Varianz einer diskreten Zufallsvariablen ist die mittlere quadratische Abweichung der Zufallsvariablen von ihrem Erwartungswert und somit ein Streumaß der beschreibenden Statistik.
\({\sigma _x}^2 = Var\left( X \right) = {\sum\limits_{i = 1}^n {\left( {{x_i} - E\left( x \right)} \right)} ^2} \cdot P\left( {X = {x_i}} \right)\)
Verschiebungssatz
Der Verschiebungssatz für diskrete Zufallsvariablen kann den Rechenaufwand für die Berechnung der Varianz verringern, es kann aber zum Verlust von Rechengenauigkeit kommen.
\({\sigma _x}^2 = Var\left( X \right) = E\left( {{X^2}} \right) - E{\left( X \right)^2} = \sum\limits_{i = 1}^n {{x_i}^2 \cdot P\left( {X = {x_i}} \right) - E{{\left( X \right)}^2}} \)
Standardabweichung
Die Varianz hat den Nachteil, als Einheit das Quadrat der Einheit der zugrunde liegenden Zufallsvariablen zu haben. Das ist bei der Standardabweichung (auf Grund der Quadratwurzel) und beim Erwartungswert nicht der Fall.
\({\sigma _x} = \sqrt {Var\left( X \right)} \)
Physikalische Analogie für den Erwartungswert und für die Varianz:
- Physikalisch entspricht der Erwartungswert dem Schwerpunkt. Man muss sich dabei die Massen R(X=xi) an den Positionen xi entlang vom Zahlenstrahl x plaziert vorstellen.
- Physikalisch entspricht die Varianz dem Trägheitsmoment, wenn man den oben beschriebenen Zahlenstrahl um eine Achse dreht, die senkrecht auf den Zahlenstrahl steht und die durch den Schwerpunkt verläuft
Illustration zur Veranschaulichung einer kleinen Varianz:
\(\eqalign{ & {x_1} = 3;\,\,\,\,\,{x_2} = 4;\,\,\,\,\,{x_3} = 5; \cr & P\left( {{x_1}} \right) = 0,2;\,\,\,\,\,P\left( {{x_2}} \right) = 0,6;\,\,\,\,\,P\left( {{x_3}} \right) = 0,2; \cr & E(X) = \mu = \sum\limits_{i = 1}^3 {{x_i} \cdot P\left( {X = {x_i}} \right)} = 3 \cdot 0,2 + 4 \cdot 0,6 + 5 \cdot 0,2 = 4 \cr & Var(X) = {\sum\limits_{i = 1}^3 {\left( {{x_i} - E\left( X \right)} \right)} ^2} \cdot P\left( {X = {x_i}} \right) = {\left( {3 - 4} \right)^2} \cdot 0,2 + {\left( {4 - 4} \right)^2} \cdot 0,6 + {\left( {5 - 4} \right)^2} \cdot 0,2 = 0,4 \cr} \)
Alternativ errechnet sich die Varianz unter Zuhilfenahme vom Verschiebungssatz wie folgt:
\(Var(X) = \sum\limits_{i = 3}^3 {{x_i}^2 \cdot P\left( {X = {x_i}} \right)} - {\left( {E\left( X \right)} \right)^2} = {3^2} \cdot 0,2 + {4^2} \cdot 0,6 + {5^2} \cdot 0,2 - {4^2} = 0,4\)
Illustration zur Veranschaulichung einer großen Varianz mit dem gleichen Erwartungswert:
\(\eqalign{ & {x_1} = 2;\,\,\,\,\,{x_2} = 4;\,\,\,\,\,{x_3} = 6; \cr & P\left( {{x_1}} \right) = 0,2;\,\,\,\,\,P\left( {{x_2}} \right) = 0,6;\,\,\,\,\,P\left( {{x_3}} \right) = 0,2; \cr & E(X) = \mu = \sum\limits_{i = 1}^3 {{x_i} \cdot P\left( {X = {x_i}} \right)} = 2 \cdot 0,2 + 4 \cdot 0,6 + 6 \cdot 0,2 = 4 \cr & Var(X) = {\sum\limits_{i = 1}^3 {\left( {{x_i} - E\left( X \right)} \right)} ^2} \cdot P\left( {X = {x_i}} \right) = {\left( {2 - 4} \right)^2} \cdot 0,2 + {\left( {4 - 4} \right)^2} \cdot 0,6 + {\left( {6 - 4} \right)^2} \cdot 0,2 = 1,6 \cr} \)
Alternativ errechnet sich die Varianz unter Zuhilfenahme vom Verschiebungssatz wie folgt:
\(Var(X) = \sum\limits_{i = 3}^3 {{x_i}^2 \cdot P\left( {X = {x_i}} \right)} - {\left( {E\left( X \right)} \right)^2} = {2^2} \cdot 0,2 + {4^2} \cdot 0,6 + {6^2} \cdot 0,2 - {4^2} = 1,6\)
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Aufgaben
Aufgabe 4061
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 10. Mai 2017 - Teil-B Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Lego - Aufgabe B_409
Teil c
Tobias spielt mit 5 Legosteinen: 2 Steine mit 3 Noppen in einer Reihe und 3 Steine mit 4 Noppen in einer Reihe.
Er zieht zufällig (also ohne die Anzahl der Noppen zu sehen oder zu ertasten) einen Legostein nach dem anderen und legt sie aneinander. Er zieht so lange, bis die entstehende Mauer mindestens 7 Noppen lang ist. Das nachstehende Baumdiagramm zeigt seine möglichen Züge und die zugehörigen Wahrscheinlichkeiten.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Beschreiben Sie, welches Ereignis E durch den fett gezeichneten Pfad beschrieben wird.
[1 Punkt]
Die Zufallsvariable X beschreibt die gesamte Anzahl der Noppen in der Mauer.
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Bestimmen Sie die zugehörigen Wahrscheinlichkeiten mithilfe des Baumdiagramms und tragen Sie diese in der nachstehenden Tabelle ein.
[1 Punkt]
| \({{\text{x}}_i}\) | 7 | 8 | 10 |
| \(P\left( {X = {x_i}} \right)\) |
Die Zufallsvariable Y beschreibt die Anzahl der Züge, die Tobias benötigt, um eine Mauer mit mindestens 7 Noppen zu erhalten.
3. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 11:20
Berechnen Sie den Erwartungswert dieser Zufallsvariablen Y.
[2 Punkte]
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Aufgabe 1043
AHS - 1_043 & Lehrstoff: WS 3.1
Quelle: Aufgabenpool für die SRP in Mathematik (12.2015)
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Wahrscheinlichkeitsverteilung
Gustav kommt in der Nacht nach Hause und muss im Dunkeln die Haustüre aufsperren. An seinem ringförmigen Schlüsselbund hängen fünf gleiche Schlüsseltypen, von denen nur einer sperrt. Er beginnt die Schlüssel zufällig und nacheinander zu probieren. Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl k der Schlüssel an, die er probiert, bis die Tür geöffnet ist.
| k | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| \(P\left( {X = k} \right)\) |
Aufgabenstellung:
Ergänzen Sie in der Tabelle die fehlenden Wahrscheinlichkeiten und ermitteln Sie den Erwartungswert E(X) dieser Zufallsvariablen X!
Aufgabe 1045
AHS - 1_045 & Lehrstoff: WS 3.1
Quelle: Aufgabenpool für die SRP in Mathematik (12.2015)
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Testung
Es werden zwei Tests TX und TY, bei denen man jeweils maximal zehn Punkte erwerben kann, auf ihre Lösungshäufigkeit untersucht. Bei mehr als fünf Punkten gilt der jeweilige Test als bestanden. Die Zufallsvariablen X und Y beschreiben die Anzahl der erreichten Punkte. Die beiden untenstehenden Abbildungen zeigen jeweils die Verteilungen der beiden Variablen X und Y.
- Aussage 1: Mit Test TY werden mehr Kandidatinnen/Kandidaten den Test bestehen als mit Test TX.
- Aussage 2: Beide Zufallsvariablen X und Y sind binomialverteilt.
- Aussage 3: Die Erwartungswerte sind gleich: E(X) = E(Y).
- Aussage 4: Die Standardabweichungen sind gleich: σ X = σ Y.
- Aussage 5: Der Test TX unterscheidet besser zwischen Kandidatinnen/Kandidaten mit schlechteren und besseren Testergebnissen.
Aufgabenstellung:
Kreuzen Sie diejenigen zwei Aussagen an, die aus den gegebenen Informationen ablesbar sind!
Aufgabe 1148
AHS - 1_148 & Lehrstoff: WS 3.1
Quelle: Aufgabenpool für die SRP in Mathematik (12.2015)
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Erwartungswert
In der nachstehenden Tabelle ist die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer diskreten Zufallsvariablen X dargestellt.
| \({a_i}{\text{ mit }}i \in \left\{ {1,\,\,2,\,\,3,\,\,4} \right\}\) | 1 | 2 | 3 | 4 |
| \(P\left( {X = {a_i}} \right)\) | 0,1 | 0,3 | 0,5 | 0,1 |
Aufgabenstellung:
Bestimmen Sie den Erwartungswert E(X) der Zufallsvariablen X!
Aufgabe 1375
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 16. Jänner 2015 - Teil-1-Aufgaben - 23. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Erwartungswert
Die nachstehende Abbildung zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer diskreten Zufallsvariablen X, bei der jedem Wert k (k = 1, 2, 3, 4, 5) die Wahrscheinlichkeit P(X = k) zugeordnet wird.
Aufgabenstellung:
Ermitteln Sie den Erwartungswert E(X) der Zufallsvariablen X!
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Aufgabe 1399
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 11. Mai 2015 - Teil-1-Aufgaben - 23. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Erwartungswert des Gewinns
Bei einem Gewinnspiel gibt es 100 Lose. Der Lospreis beträgt € 5. Für den Haupttreffer werden € 100 ausgezahlt, für zwei weitere Treffer werden je € 50 ausgezahlt und für fünf weitere Treffer werden je € 20 ausgezahlt. Für alle weiteren Lose wird nichts ausgezahlt. Unter Gewinn versteht man Auszahlung minus Lospreis.
Aufgabenstellung:
Berechnen Sie den Erwartungswert des Gewinns aus der Sicht einer Person, die ein Los kauft!
Aufgabe 1423
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 21.September 2015 - Teil-1-Aufgaben - 23. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Gewinn beim Glücksrad
Das unten abgebildete Glücksrad ist in acht gleich große Sektoren unterteilt, die mit gleicher Wahrscheinlichkeit auftreten. Für einmaliges Drehen des Glücksrades muss ein Einsatz von 5 € gezahlt werden. Die Gewinne, die ausbezahlt werden, wenn das Glücksrad im entsprechenden Sektor stehen bleibt, sind auf dem Glücksrad abgebildet.
Aufgabenstellung:
Das Glücksrad wird einmal gedreht. Berechnen Sie den entsprechenden Erwartungswert des Reingewinns G (in Euro) aus der Sicht des Betreibers des Glücksrades! Der Reingewinn ist die Differenz aus Einsatz und Auszahlungsbetrag.
Aufgabe 1447
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 15. Jänner 2016 - Teil-1-Aufgaben - 23. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Erwartungswert
Die nachstehende Abbildung zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung einer Zufallsvariablen X, die die Werte k = 1, 2, 3, 4, 5 annehmen kann.
Aufgabenstellung:
Ermitteln Sie den Erwartungswert E(X)!
Aufgabe 1635
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 09. Mai 2018 - Teil-1-Aufgaben - 22. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Vergleich zweier Wahrscheinlichkeitsverteilungen
In den nachstehenden Diagrammen sind die Wahrscheinlichkeitsverteilungen zweier Zufallsvariablen X und Y dargestellt. Die Erwartungswerte der Zufallsvariablen werden mit E(X) und E(Y), die Standardabweichungen mit σ (X) und σ (Y) bezeichnet.
Aufgabenstellung:
Kreuzen Sie die beiden zutreffenden Aussagen an!
- Aussage 1: \(E\left( X \right) = E\left( Y \right)\)
- Aussage 2: \(\sigma \left( X \right) > \sigma \left( Y \right)\)
- Aussage 3: \(P\left( {X \leqslant 3} \right) < P\left( {Y \leqslant 3} \right)\)
- Aussage 4: \(P\left( {3 \leqslant X \leqslant 7} \right) = P\left( {3 \leqslant Y \leqslant 7} \right)\)
- Aussage 5: \(P\left( {X \leqslant 5} \right) = 0,3\)
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Aufgabe 1851
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 21. Mai 2021 - Teil-1-Aufgaben - 22. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Wahrscheinlichkeiten einer Zufallsvariablen
Eine bestimmte Zufallsvariable X kann nur den Wert –4, den Wert 0 oder den Wert 2 annehmen. Für die Wahrscheinlichkeiten gilt:
\(\begin{array}{l} P\left( {X = - 4} \right) = 0,3\\ P\left( {X = 0} \right) = a\\ P\left( {X = 2} \right) = b \end{array}\)
Dabei sind a und b positive reelle Zahlen.
Der Erwartungswert von X ist null, also E(X) = 0.
Aufgabenstellung:
Geben Sie a und b an.
- a =
- b =
[0 / ½ / 1 P.]
Aufgabe 4409
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 28. Mai 2020 - Teil-B Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Weihnachtsmarkt - Aufgabe B_479
Teil d
Jemand beobachtete auf dem Weihnachtsmarkt das Kaufverhalten und bestimmte die folgenden Wahrscheinlichkeiten:
| Anzahl n der Marmeladengläser | Wahrscheinlichkeit für den Kauf von n Marmeladengläser pro Person |
| 0 | 0,24 |
| 1 | 0,38 |
| 2 | 0,16 |
| 3 | 0,12 |
| 4 | |
| \($ \geqslant 5\) | 0 |
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Vervollständigen Sie die obige Tabelle durch Eintragen des fehlenden Wertes.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie den Erwartungswert für die Anzahl der gekauften Marmeladegläser pro Person.
[1 Punkt]
Aufgabe 4491
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 17. September 2021 - Teil-B Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Kartenhaus - Aufgabe B_520
Aus Spielkarten kann man ein Kartenhaus bauen.
Teil c
Bei einem Glücksspiel wird ein Kartenspiel mit 32 Karten verwendet, das genau 4 Asse enthält. Bryan zieht zufällig und ohne hinzusehen 1 Karte. Ist die gezogene Karte ein Ass, so gewinnt er € 20. Ist die gezogene Karte kein Ass, so verliert er € 5. Die Zufallsvariable X gibt den Gewinn bei diesem Spiel in € an.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 05:40
Erstellen Sie eine Wertetabelle für die Wahrscheinlichkeitsverteilung von X.
[0 / 1 P.]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 05:40
Berechnen Sie den Erwartungswert von X.
[0 / 1 P.]