Signifikanztest für binomialverteilte Zufallsgrößen/Wiederholung Binomialverteilung: Unterschied zwischen den Versionen
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{{Lösung versteckt|1=Nutze die Formel von Bernoulli!<br> Gib im Taschenrechner die Funktion binompdf(n,p,k)ein.<br> n die Anzahl der Versuche(Befragungen), p die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer und k die Anzahl der Treffer. | {{Lösung versteckt|1=Nutze die Formel von Bernoulli!<br> Gib im Taschenrechner die Funktion binompdf(n,p,k)ein.<br> '''n''' die Anzahl der Versuche(Befragungen), '''p''' die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer und '''k''' die Anzahl der Treffer. | ||
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c) Das '''höchstens''' 680 Menschen aus der Stichprobe den Klimawandel als Bedrohung sehen. | c) Das '''höchstens''' 680 Menschen aus der Stichprobe den Klimawandel als Bedrohung sehen. | ||
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Nutze zur Berechnung die Formel für die kumulierten Wahrscheinlichkeit (siehe Übung 1).<br> In dem Taschenrechner kannst du die kumulierte Wahrscheinlichkeiten über die Funktion binomcdf(n,p,k)berechnen. | |||
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d) Das '''mindestens''' 740 Menschen aus der Stichprobe den Klimawandel als Bedrohung sehen. | d) Das '''mindestens''' 740 Menschen aus der Stichprobe den Klimawandel als Bedrohung sehen. | ||
{{Lösung versteckt|1= Wahrscheinlichkeiten für mindetstens werden über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnet:<br> P(mindestens k)=1 - P(höchstens k - 1)<br> Die Wahrscheinlichkeit für höchstens kannst du wieder mit der Funktion binomcdf(n,p,k)berechnen. | {{Lösung versteckt|1= Wahrscheinlichkeiten für mindetstens werden über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnet:<br> '''P(mindestens k)= 1 - P(höchstens k - 1)'''<br> Die Wahrscheinlichkeit für höchstens kannst du wieder mit der Funktion binomcdf(n,p,k)berechnen. | ||
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Version vom 21. November 2019, 09:58 Uhr
Hier wiederholst du nochmal kurz die wichtigsten Inhalte der Binomialverteilung.
Fülle den Lückentext aus!
Ein Zufallsexperiment mit genau zwei Ergebnissen (Treffer und Niete) nennt man Bernoulli-Experiment. Wird solch ein Experiment n-mal wiederholt, und sind die Versuche unabhängig voneinander, erhält man eine Bernoulli-Kette der Länge n. Ist p die Trefferwahrscheinlichkeit und X eine Zufallsvariable, welche die Anzahl k der Treffer angibt, dann kann die Wahrscheinlichkeit für k Treffer durch die Formel von Bernoulli () berechnet werden. Die Wahrscheinlichkeitsverteilung für X heißt Binomialverteilung mit den Parametern n und p. Neben der Binomialverteilung benötigt man auch häufig die zugehörige Verteilungsfunktion, für deren Wahrscheinlichkeit die Schreibweise üblich ist. Die kumulierten Wahrscheinlichkeiten werden wie folgt berechnet:
Vor allem der Umgang mit kumuliertern Wahrscheinlichkeiten und die grafische Anschauung der Binomialverteilung sind wichtig für die Durchführung eines Signifikanztests. Prüfe und wiederhole dein Können dazu in Übung 2.
Es soll die Aussage "71 % der Menschen in Deutschland sehen den Klimawandel als Bedrohung an" überprüft werden. Dazu werden 1000 Menschen in Deutschland befragt.
a) Skizziere die zugehörige Binomialverteilung.
Bereche folgende Wahrscheinlichkeiten!
b) Das in der Stichprobe genau 710 Menschen den Klimawandel als Bedrohung ansehen.
Gib im Taschenrechner die Funktion binompdf(n,p,k)ein.
n die Anzahl der Versuche(Befragungen), p die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer und k die Anzahl der Treffer.
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In den Taschrenrechner wurde zur Berechnung folgende Funktion eingegeben binomcdf (1000, 0.71, 710).
c) Das höchstens 680 Menschen aus der Stichprobe den Klimawandel als Bedrohung sehen.
Höchtes heißt es können 1,2,3, ...680 der Befragten den Klimawandel als Bedrohung ansehen.
In dem Taschenrechner kannst du die kumulierte Wahrscheinlichkeiten über die Funktion binomcdf(n,p,k)berechnen.
In den Taschenrechner wurde zur Berechnung die Funktion binomcdf(1000, 0.71, 680) eingegeben.
d) Das mindestens 740 Menschen aus der Stichprobe den Klimawandel als Bedrohung sehen.
P(mindestens k)= 1 - P(höchstens k - 1)
Die Wahrscheinlichkeit für höchstens kannst du wieder mit der Funktion binomcdf(n,p,k)berechnen.
In den Taschenrechner berechnest du es wie folgt: 1- binomcdf(1000, 0.71, 739)
Super gemacht! Dann geht es jetzt weiter mit dem Signifikanztest!