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Histogramm der Häufigkeitsverteilung
Formel
Histogramm der Häufigkeitsverteilung
Ein Histogramm ist eine graphische Darstellung der Häufigkeitsverteilung von in Klassen eingeteilten Daten. Die Klassen können, müssen aber nicht gleich breit sein. Über jeder Klasse wird ein Rechteck errichtet, dessen Fläche (!) proportional zur Häufigkeit dieser Klasse ist. Man benötigt zur Darstellung von Histogrammen also die jeweilige Balkenbreite (Klassenbreite) und die Balkenhöhe (=relativer / prozentueller Anteil der Messwerte). Bei den ähnlich aussehenen Säulen- bzw. Balkendiagramme kommt es nur auf die Höhe vom Balken an, beim Histogramm jedoch auf die Fläche.
- Ehe man ein Histogramm erstellen kann, muss man die N Messwerte der Größe nach ordnen.
- Dann definiert man eine übersichtliche Anzahl von Klassen (diese haben jeweils eine Unter- und eine Obergrenze). Die Klassenbreite bi ist frei wählbar
- Man ordnet alle Messwerte jeweils einer Klasse zu.
- Im letzten Schritt errichtet man über jeder Klasse ein Rechteck, dessen Höhe \({h_i} = \dfrac{{{n_i}}}{N}\) dem relativen (=prozentuellen) Anteil der Messwerte je Klasse entspricht.
Achtung: Verwechsle das Histogramm nicht mit einem Säulendiagramm, das sehr ähnlich aussieht, aber ganz etwas anderes darstellt.
| Histogramm | Säulendiagramm | |
|
Flächenproportionale Darstellung einer Häufigkeitsverteilung. Aneinander angrenzende Rechtecke, mit klassenspezifischer Breite und häufigkeitsspezifischem Flächeninhalt |
Höhenproportionale Darstellung einer Häufigkeitsverteilung Senkrecht auf die x-Achse stehende, nicht aneinander grenzende Säulen mit relevanter Höhe und mit bedeutungslosem Flächeninhalt |
|
| Breite macht Aussage über | Klassenbreite | bedeutungslos |
| Höhe macht Aussage über | errechnet sich aus Fläche und Breite | proportional zur Häufigkeit der jeweiligen Merkmalsausprägung |
| Fläche macht Aussage über | proportional zur Häufigkeit der jeweiligen Klasse | bedeutungslos |
Achtung: Verwechsle die Häufigkeitsverteilung nicht mit der Wahrscheinlichkeitsverteilung
- Häufigkeitsverteilung: Ein Merkmal einer Untersuchungsgesamtheit wird nach bestimmten Kriterien / Ausprägungen ( sogenannten Klassen) geordnet und gezählt. Zur grafischen Veranschaulichung dient das Histogramm.
- Wahrscheinlichkeitsverteilung: Eine Zahl zwischen null (0%) und eins (100%) gibt an, wie sich die Wahrscheinlichkeiten auf die möglichen Zufallsergebnisse verteilen.
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Wissenspfad
Zur aktuellen Lerneinheit empfohlenes Vorwissen
| Schließende Statistik | Die schließende Statistik ermöglicht es von einer (kleinen) Stichprobe auf die (große) Grundgesamtheit G zu schließen. Die Stichprobe ist eine repräsentative Teilmenge, die der Grundgesamtheit zufällig entnommen wurde. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung wertet die Ergebnisse von Zufallsexperimenten aus. |
Aktuelle Lerneinheit
| Histogramm der Häufigkeitsverteilung | Histogramme schauen ähnlich aus wie Balkendiagramme - man benötigt zu deren grafischer Darstellung die jeweilige Balkenbreite (Klassenbreite) und die Balkenhöhe (=relativer / prozentueller Anteil der Messwerte) |
Verbreitere dein Wissen zur aktuellen Lerneinheit
| Standardnormalverteilung | Unter der Standardnormalverteilung versteht man die mit μ=0 und σ=1 standardisierte Normalverteilung. Mit Hilfe der z-Transformation rechnet man beliebige Erwartungswerte bzw. Standardabweichungen auf die Standardnormalverteilung um. |
| Konfidenzintervall | Bei der Ermittlung statistischer Parameter prüft man selten alle möglichen Ergebnisse, sondern man beschränkt sich auf eine Stichprobe. Dadurch ist die Messung aber Ungenauigkeiten unterworfen. Konfidenzintervalle definieren einen Bereich, in dem man mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit darauf vertrauen darf, dass sich der wahre Wert darin befindet. |
| Gleichverteilung - Disparität - Konzentration | Von Gleichverteilung spricht man, wenn jeder Merkmalsträger den gleichen Anteil an der Merkmalssumme auf sich vereint. |
| Gedächtnislosigkeit der Exponentialverteilung und der geometrischen Verteilung | Sie gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Ereignis (zB ein Produktfehler) nach weiteren t Minuten eintritt, nachdem man schon s Minuten gewartet hat. Man spricht auch von der "Nichtalterungseigenschaft". |
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| Normalverteilung | Die Normalverteilung, auch gaußsche-Glockenverteilung genannt, ist zusammen mit ihrem Spezialfall der Standardnormalverteilung die wichtigste Verteilungsfunktion. |
| Hypergeometrische Verteilung | Die hypergeometrische Verteilung ist eine diskrete Verteilung. Die Grundgesamtheit vermindert sich aber bei jeder Wiederholungen, denn es handelt sich um ein „Ziehen ohne Zurücklegen“. |
| Poissonverteilung | Die Poissonverteilung ist eine diskrete Verteilung. Sie ist ein Grenzfall der Binomialverteilung wenn n sehr groß (größer 100) ist, verbunden mit einer sehr kleinen Erfolgswahrscheinlichkeit die gegen Null konvergiert |
| Binomialverteilung | Die Binomialverteilung ist eine diskrete Verteilung. Sie entsteht, wann man ein Bernoulli Experiment (welches nur 2 mögliche Ausgänge hat) n Mal gleich und unverändert ausführt. |
| Bernoulli-Verteilung | Die Bernoulli-Verteilung ist die einfachste diskrete Verteilung. Sie entsteht, wenn man ein Bernoulli Experiment (welches nur 2 mögliche Ausgänge hat) genau 1 Mal ausführt. Die Bernoulli Verteilung ist daher ein Spezialfall der Binomialverteilung für n=1. |
| Stetige Zufallsvariable | Man spricht von einer stetigen Zufallsvariablen, wenn die Anzahl der Ergebnisse des Zufallsexperiments unendlich, also nicht abzählbar, ist. |
| Diskrete Zufallsvariable | Für diskrete Zufallsvariablen ist die Anzahl der Ergebnisse eines Zufallsexperiments endlich, also abzählbar. Sie wird durch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion beschrieben. |
| Zufallsvariable | Eine Zufallsvariable X ordnet jedem Ergebnis ω vom Ergebnisraum Ω eines Zufallsexperiments eine reelle Zahl x zu. |
| Mehrstufige Zufallsexperimente und deren Wahrscheinlichkeiten |
|
| Einstufige Zufallsexperimente und deren Wahrscheinlichkeiten | Ein Zufallsexperiment ist ein grundsätzlich beliebig oft wiederholbarer "Versuch", welcher unter identischen Bedingungen zu 2 oder mehreren nicht vorhersagbaren Ergebnissen führt. Wir unterscheiden zwischen Bernoulli und Laplace Experiment. |
Aufgaben zu diesem Thema
Aufgabe 1752
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 14. Jänner 2020 - Teil-1-Aufgaben - 19. Aufgabe
Quelle: Distance-Learning-Check vom 15. April 2020 - Teil-1 Aufgaben - 19. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Histogramm
Ein Betrieb hat insgesamt 200 Beschäftigte. In der nachstehenden Tabelle sind die Stundenlöhne dieser Beschäftigten in Klassen zusammengefasst.
| Stundenlohn x in Euro | Anzahl der Beschäftigten |
| \(6 \leqslant x < 10\) | 20 |
| \(10 \leqslant x < 15\) | 80 |
| \(15 \leqslant x < 20\) | 60 |
| \(20 \leqslant x \leqslant 30\) | 40 |
Der Flächeninhalt eines Rechtecks im unten stehenden Histogramm ist der relative Anteil der Beschäftigten in der jeweiligen Klasse.
Aufgabenstellung:
Ergänzen Sie im nachstehenden Histogramm die fehlende Säule so, dass die obigen Daten dargestellt sind. [0 / 1 Punkt]
Aufgabe 1752
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Quelle: AHS Matura vom 14. Jänner 2020 - Teil-1-Aufgaben - 19. Aufgabe
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Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Histogramm
Ein Betrieb hat insgesamt 200 Beschäftigte. In der nachstehenden Tabelle sind die Stundenlöhne dieser Beschäftigten in Klassen zusammengefasst.
| Stundenlohn x in Euro | Anzahl der Beschäftigten |
| \(6 \leqslant x < 10\) | 20 |
| \(10 \leqslant x < 15\) | 80 |
| \(15 \leqslant x < 20\) | 60 |
| \(20 \leqslant x \leqslant 30\) | 40 |
Der Flächeninhalt eines Rechtecks im unten stehenden Histogramm ist der relative Anteil der Beschäftigten in der jeweiligen Klasse.
Aufgabenstellung:
Ergänzen Sie im nachstehenden Histogramm die fehlende Säule so, dass die obigen Daten dargestellt sind. [0 / 1 Punkt]
Aufgabe 1475
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 10. Mai 2016 - Teil-1-Aufgaben - 19. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Beladung von LKW
Bei einer Verkehrskontrolle wurde die Beladung von LKW überprüft. 140 der überprüften LKW waren überladen. Details der Kontrolle sind in der nachstehenden Tabelle zusammengefasst.
| Überladung Ü in Tonnen | \(Ü < 1t\) | \(1t \le Ü < 3t\) | \(3t \le Ü < 6t\) |
| Anzahl der LKW | 30 | 50 | 60 |
Aufgabenstellung:
Stellen Sie die Daten der obigen Tabelle durch ein Histogramm dar! Dabei sollen die absoluten Häufigkeiten als Flächeninhalte von Rechtecken abgebildet werden!
Aufgabe 1024
AHS - 1_024 & Lehrstoff: WS 1.2
Quelle: Aufgabenpool für die SRP in Mathematik (12.2015)
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Histogramm erstellen
Bei einer LKW-Kontrolle wurde bei 500 Fahrzeugen eine Überladung festgestellt. Zur Festlegung des Strafrahmens wurde die Überladung der einzelnen Fahrzeuge in der folgenden Tabelle festgehalten.
| Überladung (in kg) | Überladung (in kg) | Anzahl der LKW |
| von | bis | |
| < 1000 | 140 | |
| 1000 | < 2000 | 240 |
| 2000 | < 3000 | 80 |
| 3000 | < 4000 | 40 |
Aufgabenstellung:
Zeichnen Sie ein Histogramm der Daten im vorgegebenen Koordinatensystem!
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