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Hypergeometrische Verteilung

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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Hypergeometrische Verteilung

Hypergeometrische Verteilung

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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.

Hypergeometrische Verteilung Definition

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.

Hypergeometrische Verteilung berechnen

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:

  • X: beobachtete Zufallsvariable, folgt der hypergeometrischen Verteilung,
  • N: Anzahl aller Elemente, die Ergebnisse sein können; N = Anzahl "Treffer" + Anzahl "Nieten",
  • M: Anzahl der Elemente, die als "Treffer" gelten,
  • n: Stichprobenumfang; Anzahl an Elementen, die in dieser Stichprobe gezogen werden,
  • k: Anzahl der in der Stichprobe erzielten "Treffer".

Hypergeometrische Verteilung: Wahrscheinlichkeitsfunktion

Folgt eine Variable der hypergeometrischen Verteilung mit den Parametern N, M und n, schreibt man auch:

X ~ HG (N, M, n)

Die Wahrscheinlichkeitsfunktion für X = k sieht folgendermaßen aus:

P(X=k)=Mk·N-Mn-kNn

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:

Hypergeometrische Verteilung Erwartungswert

Mithilfe dieser Formel kannst du den Erwartungswert einer Variablen bestimmen, die hypergeometrisch verteilt ist:

Der Erwartungswert einer hypergeometrischen Verteilung berechnet sich aus:

μ=E(X)=n·MN

Anhand des Erwartungswertes kannst du abschätzen, wie viele Treffer im Schnitt erzielt werden, wenn die Werte für n, M und N konstant bleiben.

Hypergeometrische Verteilung Varianz

Mithilfe dieser Formel kannst du die Varianz einer Variablen bestimmen, wenn diese hypergeometrisch verteilt ist:

Die Varianz einer hypergeometrischen Verteilung berechnet sich aus:

σ2=Var(x)=n·MN·(1-MN)·(N-n)(N-1)

Die Varianz liefert dir Informationen darüber, wie stark die Werte der Verteilung um den Erwartungswert streuen.

Hypergeometrische Verteilung Beispiel

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: M=6 und n=6 .

Du bist also an dieser Verteilung interessiert: X~HG (49, 6, 6)

Wenn du an der Wahrscheinlichkeit für genau drei Richtige im Lotto interessiert bist, beträgtk=3.Um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, musst du nun einfach nur die gegebenen Werte in die Formel einsetzen:P(X=k)=Mk·N-Mn-kNnEs folgt:P(X=3)=63·49-66-3496=63·4334960,01765Die Wahrscheinlichkeit beim Lotto genau 3 Richtige zu tippen beträgt 1,765 %. Bei etwa jedem 50. Spiel, an dem du teilnimmst, stimmen genau 3 Zahlen deines Tippscheins mit den tatsächlich gezogenen Zahlen überein.Um den Erwartungswert zu berechnen, setzt du die Werte für n, M und N in die dazugehörige Formel ein:μ=n·MNDaraus resultiert:μ=6·649=36490,735Der Erwartungswert liegt bei etwa 0,735 und damit unter 1. Das bedeutet, dass man beim Lottospiel in der Regel nicht einmal eine einzige Zahl richtig tippt.Nun muss nur noch die Varianz berechnet werden. Aber keine Sorge, auch hier müssen nur die oben bestimmten Werte in die Formel eingesetzt werden:σ2=n·MN·(1-MN)·(N-n)(N-1)Nach Einsetzen der Werte folgt:σ2=6·649·(1-649)·(49-6)(49-1)=6·649·(1-649)·43480,5776Die Varianz beim Lottospielen beträgt etwa 0,5776.

Hypergeometrische Verteilung und Binomialverteilung

Die hypergeometrische Verteilung und die Binomialverteilung haben einige Gemeinsamkeiten, aber auch Unterschiede.

Hypergeometrische Verteilung und Binomialverteilung Gemeinsamkeiten

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.

Hypergeometrische Verteilung und Binomialverteilung Unterschiede

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.

Hypergeometrische Verteilung - Das Wichtigste

  • Die hypergeometrische Verteilung ist eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung.
  • Sie wird für Zufallsexperimente verwendet, in denen es nur zwei Ergebnisse gibt: Erfolg und Misserfolg.
  • Die hypergeometrische Verteilung berücksichtigt sich verändernde Wahrscheinlichkeiten für Erfolg und Misserfolg.
  • Ein typisches Beispiel für die Berechnung der Erfolgswahrscheinlichkeit mithilfe der hypergeometrischen Verteilung ist das Lottospielen.
  • Von der Idee her ist die hypergeometrische Verteilung der Binomialverteilung sehr ähnlich.
  • Die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten von X = k Treffern wird mit dieser Formel berechnet: P(X=k)=Mk·N-Mn-kNn .

Häufig gestellte Fragen zum Thema Hypergeometrische Verteilung

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". 

Finales Hypergeometrische Verteilung Quiz

Hypergeometrische Verteilung Quiz - Teste dein Wissen

Frage

"Die hypergeometrische Verteilung ist eine stetige Verteilung."

Richtig oder falsch?

Antwort anzeigen

Antwort

Falsch! Bei der hypergeometrischen Verteilung handelt es sich um eine diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilung.

Frage anzeigen

Frage

Welche beiden Ergebnisse gibt es bei der hypergeometrischen Verteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

Erfolg und Misserfolg. 

Frage anzeigen

Frage

Was ist die Besonderheit der hypergeometrischen Verteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

Die Besonderheit der hypergeometrischen Verteilung ist, dass sie Versuch zu Versuch schwankende Wahrscheinlichkeiten für Erfolg und Misserfolg berücksichtigt.

Frage anzeigen

Frage

Nenne ein typisches Beispiel für die hypergeometrische Verteilung!

Antwort anzeigen

Antwort

das Lottospiel ist ein typisches Beispiel

Frage anzeigen

Frage

Was ist das Prinzip der hypergeometrischen Verteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

"Ziehen ohne Zurücklegen"

Frage anzeigen

Frage

Was ist das Prinzip der Binomialverteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

"Ziehen mit Zurücklegen"

Frage anzeigen

Frage

Was sind die Gemeinsamkeiten von hypergeometrischer Verteilung und Binomialverteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

  • diskrete Wahrscheinlichkeitsverteilungen
  • dichotome Verteilungen: nur Erfolg bzw. Misserfolg möglich
  • Berechnung des Erzielen von genau k Treffern

Frage anzeigen

Frage

Was sind die Unterschiede zwischen hypergeometrischer Verteilung und Binomialverteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

Binomialverteilung: 

  • Wahrscheinlichkeiten für Erfolg und Misserfolg in allen Zügen konstant
  • Prinzip "Ziehen mit Zurücklegen"
  • Menge, aus der gezogen wird begrenzt oder unbegrenzt


hypergeometrische Verteilung:

  • Erfolgs- und Misserfolgswahrscheinlichkeiten ändern sich mit jedem Zug
  • Prinzip "Ziehen ohne Zurücklegen"
  • Menge, aus der gezogen wird, ist begrenzt

Frage anzeigen

Frage

In welche Gruppen können die einzelnen Elemente bei der hypergeometrischen Verteilung eingeteilt werden?

Antwort anzeigen

Antwort

In Nieten und Treffer. 

Frage anzeigen

Frage

In einer Urne liegen 10 rote und 10 schwarze Kugeln. Es werden 5 Kugeln ohne Zurücklegen gezogen. Welche Verteilung liegt hier vor?

Antwort anzeigen

Antwort

hypergeometrische Verteilung 

Frage anzeigen

Frage

In einer Urne liegen 10 rote und 10 schwarze Kugeln. Es werden 5 Kugeln mit Zurücklegen gezogen. Welche Verteilung liegt hier vor?

Antwort anzeigen

Antwort

Binomialverteilung

Frage anzeigen

Frage

Was ist bei der hypergeometrischen Verteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

N ist die Anzahl aller Elemente, die Ergebnisse sein können

N= Anzahl "Treffer" + Anzahl "Nieten"

Frage anzeigen

Frage

Was ist M bei der hypergeometrischen Verteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

M ist die Anzahl der Elemente, die als Treffer gelten

Frage anzeigen

Frage

Was ist bei der hypergeometrischen Verteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

k ist die Anzahl der in der Stichprobe erzielten Treffer

Frage anzeigen

Frage

Was ist bei der hypergeometrischen Verteilung?

Antwort anzeigen

Antwort

n ist der Stichprobenumfang, also die Anzahl an Elementen, die in dieser Stichprobe gezogen werden

Frage anzeigen

Frage

Du ziehst aus einer Urne mit 8 blauen und 12 weißen Kugeln 5 Kugeln ohne Zurücklegen. Dein Ziel ist es, möglichst viele blaue Kugeln zu ziehen. 

Bestimme M, N, und n. 

Antwort anzeigen

Antwort

M=8

N=20

n=5

Frage anzeigen

Frage

Du ziehst aus einer Urne mit 7 roten und 3 weißen Kugeln 4 Kugeln ohne Zurücklegen. Dein Ziel ist es, möglichst viele rote Kugeln zu ziehen. 

Bestimme M, N, und n.

Antwort anzeigen

Antwort

M = 7

N = 10

n = 4

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