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Die hypergeometrische Verteilung hat große Ähnlichkeiten mit der Binomialverteilung. Deshalb wird in diesem Artikel an einigen Stellen ein Bezug zur Binomialverteilung hergestellt. Wenn du nicht mehr genau weißt, was die Binomialverteilung ist und was ihre Eigenschaften sind, kannst du dir zuerst einmal unseren Artikel zur Binomialverteilung anzuschauen. Bei der hypergeometrischen Verteilung handelt es sich um eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung. Sie wird – ebenso wie…
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Jetzt kostenlos anmeldenDie hypergeometrische Verteilung hat große Ähnlichkeiten mit der Binomialverteilung. Deshalb wird in diesem Artikel an einigen Stellen ein Bezug zur Binomialverteilung hergestellt.
Wenn du nicht mehr genau weißt, was die Binomialverteilung ist und was ihre Eigenschaften sind, kannst du dir zuerst einmal unseren Artikel zur Binomialverteilung anzuschauen.
Bei der hypergeometrischen Verteilung handelt es sich um eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung.
Sie wird – ebenso wie die Binomialverteilung – für Zufallsereignisse verwendet, bei denen es nur zwei mögliche Ergebnisse gibt: Erfolg und Misserfolg.
Die einzelnen Elemente, die der hypergeometrischen Verteilung folgen, können daher in Treffer und Nieten unterteilt werden. Die Verteilung ist also dichotom.
Die hypergeometrische Verteilung unterscheidet sich von der Binomialverteilung dadurch, dass sie von Versuch zu Versuch schwankende Wahrscheinlichkeiten für Erfolg und Misserfolg berücksichtigt.
Ein typisches Beispiel, in dem die Erfolgsrate mit der hypergeometrischen Verteilung berechnet werden kann, ist das Lottospielen: dadurch, dass die gezogenen Kugeln in einer Ziehung nicht zurück in die Urne gelegt werden, verändern sich die Wahrscheinlichkeiten für das Ziehen der übrigen Kugeln.
Bei der Binomialverteilung hingegen sind die Wahrscheinlichkeiten für Erfolg bzw. Misserfolg konstant. Das ist zum Beispiel bei dem Ziehen von Kugeln aus einer Urne der Fall, wenn man die gezogene Kugel im Anschluss zurück in die Urne legt.
In diesem Abschnitt lernst du die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion der hypergeometrischen Verteilung kennen.
Außerdem erfährst du, wie der Erwartungswert und die Varianz der hypergeometrischen Verteilung berechnet wird.
Um die Formeln anwenden zu können, solltest du wissen, welche Bedeutung die hier aufgeführten mathematischen Abkürzungen haben:
Folgt eine Variable der hypergeometrischen Verteilung mit den Parametern N, M und n, schreibt man auch:
Die Wahrscheinlichkeitsfunktion für X = k sieht folgendermaßen aus:
Mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion kannst du die Wahrscheinlichkeit für genau k Treffer berechnen.
Wenn du aber wissen möchtest, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist zum Beispiel höchstens 2 Treffer zu erzielen, musst du die Einzelwahrscheinlichkeiten für k = 0, k = 1 und k = 2 addieren:
Mithilfe dieser Formel kannst du den Erwartungswert einer Variablen bestimmen, die hypergeometrisch verteilt ist:
Der Erwartungswert einer hypergeometrischen Verteilung berechnet sich aus:
Anhand des Erwartungswertes kannst du abschätzen, wie viele Treffer im Schnitt erzielt werden, wenn die Werte für n, M und N konstant bleiben.
Mithilfe dieser Formel kannst du die Varianz einer Variablen bestimmen, wenn diese hypergeometrisch verteilt ist:
Die Varianz einer hypergeometrischen Verteilung berechnet sich aus:
Die Varianz liefert dir Informationen darüber, wie stark die Werte der Verteilung um den Erwartungswert streuen.
Nachdem du nun alle theoretischen Grundlagen für das Rechnen mit der hypergeometrischen Verteilung kennengelernt hast, werden diese im folgenden Abschnitt auf ein praktisches Beispiel übertragen.
Stell dir vor, du sollst die Wahrscheinlichkeit dafür berechnen, beim Lottospielen genau drei Richtige zu tippen. Außerdem möchtest du den Erwartungswert und die Varianz beim Lotto bestimmen.
Beim Lottospiel werden 6 aus 49 Kugeln ohne Zurücklegen gezogen. Die Anzahl aller Elemente (N) beträgt 49, da sich so viele Kugeln in der Urne befinden. Weil insgesamt 6 Kugeln aus der Urne gezogen werden und als "Treffer" gelten, gilt für M und n: und .
Du bist also an dieser Verteilung interessiert:
Die hypergeometrische Verteilung und die Binomialverteilung haben einige Gemeinsamkeiten, aber auch Unterschiede.
Sowohl die hypergeometrische Verteilung als auch die Binomialverteilung sind diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Außerdem berücksichtigen beide Verteilungsformen nur zwei mögliche Ergebnisse: Erfolg und Misserfolg. Es handelt sich also um dichotome Verteilungen.
Mit beiden Wahrscheinlichkeitsverteilungen soll die Wahrscheinlichkeit für das Erzielen von genau k Treffern berechnet werden.
Bei der Binomialverteilung sind die Wahrscheinlichkeiten für Erfolg und Misserfolg in allen Zügen gleich groß. Das entspricht dem Prinzip "Ziehen mit Zurücklegen".
Bei der hypergeometrischen Verteilung hingegen ändern sich die Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeiten mit jedem Zug, da es sich hier um den Fall "Ziehen ohne Zurücklegen" handelt.
Das hat zur Folge, dass die Menge, aus der gezogen wird, bei der hypergeometrischen Verteilung begrenzt ist. Bei der Binomialverteilung kann diese Menge sowohl begrenzt als auch unbegrenzt sein.
Bei der Binomialverteilung sind die Wahrscheinlichkeiten für Erfolg und Misserfolg in allen Zügen gleich groß. Das entspricht dem Prinzip "Ziehen mit Zurücklegen".
Bei der hypergeometrischen Verteilung hingegen ändern sich die Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeiten mit jedem Zug, da es sich hier um den Fall "Ziehen ohne Zurücklegen" handelt.
Bei der hypergeometrischen Verteilung handelt es sich um eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung. Sie wird für Zufallsereignisse verwendet, bei denen es nur zwei mögliche Ergebnisse gibt: Erfolg und Misserfolg. Die Verteilung ist also dichotom.
Die hypergeometrische Verteilung berücksichtigt sich verändernde Wahrscheinlichkeiten für Erfolg und Misserfolg, wie es bei einer Urne ohne Zurücklegen der Fall ist.
Die Poisson-Verteilung ist eine Verteilung, die bei seltenen Ereignissen genutzt wird.
Sie stellt die genaue Binomialverteilung vereinfacht dar, da diese bei seltenen Ereignissen sehr aufwändig zu berechnen ist.
Die Konvention ist, dass die Poisson-Verteilung verwendet wird, wenn n größer als 100 und p kleiner als 0,1 ist.
Bei der Binomialverteilung sind die Wahrscheinlichkeiten für Erfolg bzw. Misserfolg konstant. Das entspricht dem Prinzip "Ziehen mit Zurücklegen".
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