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Mathematik · Klasse 13 · Kapitel

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Normalverteilung

EntdeckenDie Frage zum Kapitel

Ein Flugzeug hat 180 Plätze, 190 Tickets sind verkauft, 90 % der Gäste kommen. Wie wahrscheinlich ist es, dass mehr als 180 kommen? Rechne mit der Bernoulli-Formel.

Schreib eine Vermutung auf, bevor du weiterliest.

Für die Lehrkraft: Zehn Summanden mit 190 über k und Potenzen von 0,9 – ohne Rechner unmöglich, mit Rechner mühsam. Die Klasse braucht eine Kurve, die die Summe ersetzt. Bei so vielen Versuchen liegt die Verteilung nahe an der Glockenkurve: Mittelwert 171, Standardabweichung 4,1 – und die Wahrscheinlichkeit liest man aus der Tabelle.

  • Entdecken Frage, Vorstellung, Bild
  • Merken kommt ins Heft
  • Beispiel vorgerechnet, Schritt für Schritt
  • Üben selbst rechnen
  • Achtung typischer Fehler
  • Weiterdenken zum Knobeln und Vernetzen

○ mit Starthilfe, ● für alle, ★ zum Weiterdenken. Du wählst mindestens eine ★-Aufgabe. Du rechnest ins Heft.

Fit für das Kapitel?

Das brauchst du aus früheren Themen. Klappt es nicht, frag nach, bevor es losgeht.

ÜbenWeißt du das noch?

Erwartungswert und Standardabweichung beschreiben Lage und Streuung einer Verteilung.

  1. ●28
    Ein Multiple-Choice-Test hat 5 Fragen mit je Trefferwahrscheinlichkeit 0,3 beim Raten. Berechne die Wahrscheinlichkeit für genau 2 richtige.
    Lösung zeigen
    1. Bernoulli-Kette: n = 5, p = 0,3
    2. P(X = 2) = (5 über 2) · 0,32 · 0,73
    3. = 10 · 0,09 · 0,343 ≈ 0,3087
    Ergebnis:
    ≈ 30,9 %
  2. ●29
    Ein Multiple-Choice-Test hat 4 Fragen mit je Trefferwahrscheinlichkeit 0,3 beim Raten. Berechne die Wahrscheinlichkeit für genau 1 richtige.
    Lösung zeigen
    1. Bernoulli-Kette: n = 4, p = 0,3
    2. P(X = 1) = (4 über 1) · 0,31 · 0,73
    3. = 4 · 0,3 · 0,343 ≈ 0,4116
    Ergebnis:
    ≈ 41,2 %

So kannst du es dir vorstellen

EntdeckenViele kleine Einflüsse ergeben die Glocke

Wo sich viele unabhängige kleine Einflüsse addieren, entsteht die Glockenkurve. μ sagt, wo sie liegt, σ, wie breit sie ist.

WeiterdenkenDenk nach

Warum sind Körpergrößen annähernd normalverteilt, Lottozahlen aber nicht?

1Ich erkenne, wann eine Binomialverteilung durch die Normalverteilung genähert werden kann.

EntdeckenFrage

Warum passen Standardgrößen den meisten – und niemandem richtig?

Was meinst du? Schreib deine Vermutung auf, bevor du weiterliest.

Auflösung

Körpermaße sind normalverteilt: Die Mitte ist voll, die Ränder sind leer. Die US-Luftwaffe stellte 1950 fest, dass von 4 000 Piloten keiner in allen zehn Maßen „durchschnittlich“ war – seitdem sind Sitze verstellbar.

MerkenNäherung

Für σ > 3 (Laplace-Bedingung) ist die Binomialverteilung glockenförmig – die Normalverteilung nähert sie gut an.

Eselsbrücke: 68 – 95 – 99,7: eine, zwei, drei Sigma um den Mittelwert

BeispielDarf man mit der Normalverteilung nähern?

Ein Test mit 150 Fragen, Ratewahrscheinlichkeit p = 0,05. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.
Schritt für Schritt
  1. Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
  2. σ = √150 · 0,05 · 0,95 = √7,13 ≈ 2,67
  3. 2,67 ≤ 3 → nein, die Verteilung ist noch zu schief.
  1. Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
  2. σ = √150 · 0,05 · 0,95 = √7,13 ≈ 2,67
  3. 2,67 ≤ 3 → nein, die Verteilung ist noch zu schief.
Ergebnis:
nein (σ ≈ 2,67 ≤ 3)

AchtungSigma-Regel falsch zugeordnet

So nicht
μ = 100, σ = 10: 95 % liegen zwischen 90 und 110
So richtig
μ = 100, σ = 10: 68 % zwischen 90 und 110 (1σ), 95 % zwischen 80 und 120 (2σ)

1σ ≈ 68 %, 2σ ≈ 95 %, 3σ ≈ 99,7 %.

ÜbenJetzt du

  1. ○1
    Ein Test mit 500 Fragen, Ratewahrscheinlichkeit p = 0,2. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.
    So fängst du an:
    Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
    Lösung zeigen
    1. Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
    2. σ = √500 · 0,2 · 0,8 = √80 ≈ 8,94
    3. 8,94 > 3 → ja, die Näherung ist zulässig.
    Ergebnis:
    ja (σ ≈ 8,94 > 3)
  2. ●2
    Ein Test mit 30 Fragen, Ratewahrscheinlichkeit p = 0,02. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.
    Lösung zeigen
    1. Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
    2. σ = √30 · 0,02 · 0,98 = √0,59 ≈ 0,77
    3. 0,77 ≤ 3 → nein, die Verteilung ist noch zu schief.
    Ergebnis:
    nein (σ ≈ 0,77 ≤ 3)
  3. ★3
    Ein Test mit 50 Fragen, Ratewahrscheinlichkeit p = 0,3. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.
    Lösung zeigen
    1. Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
    2. σ = √50 · 0,3 · 0,7 = √10,5 ≈ 3,24
    3. 3,24 > 3 → ja, die Näherung ist zulässig.
    Ergebnis:
    ja (σ ≈ 3,24 > 3)

2Ich kenne die Gauß-Glockenkurve und ihre Parameter μ und σ.

EntdeckenFrage

Warum sehen ganz verschiedene Messreihen am Ende gleich aus?

Was meinst du? Schreib deine Vermutung auf, bevor du weiterliest.

Auflösung

Weil sich viele kleine, voneinander unabhängige Einflüsse zu einer Glockenkurve summieren. Das ist der zentrale Grenzwertsatz – er gilt für Körpergrößen, Messfehler und Füllmengen gleichermaßen.

MerkenGlockenkurve

Symmetrisch um μ; σ bestimmt die Breite. Die Gesamtfläche ist 1.

Beispielμ und σ an der Glockenkurve ablesen

Die Glockenkurve beschreibt die Füllmenge von Flaschen (ml) als normalverteilte Größe. Lies μ und σ ab. Wie viel Prozent der Werte liegen etwa im markierten Bereich?
9949969981.0001.0021.0041.006μ ± 2σ
Schritt für Schritt
  1. μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 1000.
  2. Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 2.
  3. Markiert ist μ ± 2σ, also von 996 bis 1004: etwa 95,4 %.
  1. μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 1000.
  2. Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 2.
  3. Markiert ist μ ± 2σ, also von 996 bis 1004: etwa 95,4 %.
Ergebnis:
μ = 1000, σ = 2, etwa 95,4 %

ÜbenJetzt du

  1. ○4
    Die Glockenkurve beschreibt die Masse von Äpfeln (g) als normalverteilte Größe. Lies μ und σ ab. Wie viel Prozent der Werte liegen etwa im markierten Bereich?
    105120135150165180195μ ± 3σ
    So fängst du an:
    μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 150.
    Lösung zeigen
    1. μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 150.
    2. Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 15.
    3. Markiert ist μ ± 3σ, also von 105 bis 195: etwa 99,7 %.
    Ergebnis:
    μ = 150, σ = 15, etwa 99,7 %
  2. ●5
    Die Glockenkurve beschreibt die Körpergröße (cm) als normalverteilte Größe. Lies μ und σ ab. Wie viel Prozent der Werte liegen etwa im markierten Bereich?
    142148154160166172178μ ± 3σ
    Lösung zeigen
    1. μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 160.
    2. Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 6.
    3. Markiert ist μ ± 3σ, also von 142 bis 178: etwa 99,7 %.
    Ergebnis:
    μ = 160, σ = 6, etwa 99,7 %
  3. ★6
    Die Glockenkurve beschreibt die Masse von Äpfeln (g). Lies μ und σ ab. Wie viele von 1000 Werten liegen etwa außerhalb des markierten Bereichs?
    150160170180190200210μ ± 2σ
    Lösung zeigen
    1. μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 180.
    2. Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 10.
    3. Markiert ist μ ± 2σ, also von 160 bis 200: etwa 95,4 %.
    4. Außerhalb: 4,6 %, von 1000 sind das etwa 46.
    Ergebnis:
    μ = 180, σ = 10, etwa 46 Werte außerhalb

3Ich wende die Sigma-Regeln an.

EntdeckenFrage

Warum steht auf einer Packung 500 Gramm, obwohl nie genau 500 darin sind?

Was meinst du? Schreib deine Vermutung auf, bevor du weiterliest.

Auflösung

Weil jede Abfüllmaschine streut. Vorgeschrieben ist, dass der Mittelwert stimmt; rund zwei Drittel aller Packungen liegen innerhalb einer Standardabweichung um diesen Wert.

MerkenSigma-Regeln der Normalverteilung

Im Intervall μ ± σ liegen 68,3 %, in μ ± 2σ 95,4 %, in μ ± 3σ 99,7 % aller Werte.

BeispielSigma-Regeln der Normalverteilung

Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 100 und σ = 2. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 98 und 102?
949698100102104106μ ± 1σ
Schritt für Schritt
  1. 98 = μ − 1σ, 102 = μ + 1σ
  2. 1σ-Regel: ≈ 68,3 %
  1. 98 = μ − 1σ, 102 = μ + 1σ
  2. 1σ-Regel: ≈ 68,3 %
Ergebnis:
≈ 68,3 %

ÜbenJetzt du

  1. ○7
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 100 und σ = 10. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 90 und 110?
    So fängst du an:
    90 = μ − 1σ, 110 = μ + 1σ
    Lösung zeigen
    1. 90 = μ − 1σ, 110 = μ + 1σ
    2. 1σ-Regel: ≈ 68,3 %
    Ergebnis:
    ≈ 68,3 %
  2. ●8
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 10. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 480 und 520?
    Lösung zeigen
    1. 480 = μ − 2σ, 520 = μ + 2σ
    2. 2σ-Regel: ≈ 95,4 %
    Ergebnis:
    ≈ 95,4 %
  3. ★9
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 5. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 495 und 505?
    Lösung zeigen
    1. 495 = μ − 1σ, 505 = μ + 1σ
    2. 1σ-Regel: ≈ 68,3 %
    Ergebnis:
    ≈ 68,3 %

4Ich berechne Wahrscheinlichkeiten mit der Normalverteilung (Rechner).

EntdeckenFrage

Wie viele Männer in Deutschland sind größer als 1,90 Meter?

Was meinst du? Schreib deine Vermutung auf, bevor du weiterliest.

Auflösung

Etwa 6 von 100. Die Körpergrößen folgen einer Glockenkurve mit rund 1,79 Metern in der Mitte und etwa 7 Zentimetern Streuung.

MerkenRechner

P(a ≤ X ≤ b) mit normalcdf(a, b, μ, σ).

BeispielWahrscheinlichkeit mit der Normalverteilung

Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 50 und σ = 4. Berechne P(X ≤ 54). (Φ(1) = 0,8413)
38424650545862μ ± 2σ
Schritt für Schritt
  1. Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (54 − 50) / 4 = 1
  2. P(X ≤ 54) = Φ(1) = 0,8413
  3. Also etwa 84,1 %.
  1. Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (54 − 50) / 4 = 1
  2. P(X ≤ 54) = Φ(1) = 0,8413
  3. Also etwa 84,1 %.
Ergebnis:
≈ 84,1 %

ÜbenJetzt du

  1. ○10
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 170 und σ = 5. Berechne P(X ≤ 175). (Φ(1) = 0,8413)
    So fängst du an:
    Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (175 − 170) / 5 = 1
    Lösung zeigen
    1. Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (175 − 170) / 5 = 1
    2. P(X ≤ 175) = Φ(1) = 0,8413
    3. Also etwa 84,1 %.
    Ergebnis:
    ≈ 84,1 %
  2. ●11
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 4. Berechne P(X ≤ 508). (Φ(2) = 0,9772)
    Lösung zeigen
    1. Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (508 − 500) / 4 = 2
    2. P(X ≤ 508) = Φ(2) = 0,9772
    3. Also etwa 97,7 %.
    Ergebnis:
    ≈ 97,7 %
  3. ★12
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 50 und σ = 5. Berechne P(X ≤ 52,5). (Φ(0,5) = 0,6915)
    Lösung zeigen
    1. Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (52,5 − 50) / 5 = 0,5
    2. P(X ≤ 52,5) = Φ(0,5) = 0,6915
    3. Also etwa 69,2 %.
    Ergebnis:
    ≈ 69,2 %

5Ich löse Anwendungsaufgaben (Körpergrößen, Füllmengen).

EntdeckenFrage

Warum genügen zwei Zahlen, um eine ganze Verteilung zu beschreiben?

Was meinst du? Schreib deine Vermutung auf, bevor du weiterliest.

Auflösung

Weil die Glockenkurve durch Mittelwert und Streuung vollständig festgelegt ist. Der eine sagt, wo sie liegt, die andere, wie breit sie ist – mehr braucht es nicht.

MerkenAnwendung

Gegeben μ und σ: Intervall in Vielfache von σ übersetzen oder mit dem Rechner P(a ≤ X ≤ b) bestimmen.

Antwort als Prozent und im Sachzusammenhang.

BeispielNormalverteilung im Betrieb

Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 330 ml und σ = 2 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 326 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?
324326328330332334336μ ± 2σ
Schritt für Schritt
  1. 326 ml sind μ − 2σ
  2. Zwischen μ − 2σ und μ + 2σ liegen 95,4 %
  3. Außerhalb bleiben 4,6 %, davon die Hälfte unten: 2,3 %
  1. 326 ml sind μ − 2σ
  2. Zwischen μ − 2σ und μ + 2σ liegen 95,4 %
  3. Außerhalb bleiben 4,6 %, davon die Hälfte unten: 2,3 %
Ergebnis:
2,3 %

ÜbenJetzt du

  1. ○13
    Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 330 ml und σ = 4 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 318 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?
    318322326330334338342μ ± 3σ
    So fängst du an:
    318 ml sind μ − 3σ
    Lösung zeigen
    1. 318 ml sind μ − 3σ
    2. Zwischen μ − 3σ und μ + 3σ liegen 99,7 %
    3. Außerhalb bleiben 0,3 %, davon die Hälfte unten: 0,1 %
    Ergebnis:
    0,1 %
  2. ●14
    Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 330 ml und σ = 4 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 326 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?
    318322326330334338342μ ± 1σ
    Lösung zeigen
    1. 326 ml sind μ − 1σ
    2. Zwischen μ − 1σ und μ + 1σ liegen 68,3 %
    3. Außerhalb bleiben 31,7 %, davon die Hälfte unten: 15,9 %
    Ergebnis:
    15,9 %
  3. ★15
    Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 500 ml und σ = 2 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 494 ml darin sind. Wie viele der 5000 Flaschen einer Schicht sind das ungefähr?
    494496498500502504506μ ± 3σ
    Lösung zeigen
    1. 494 ml sind μ − 3σ; außerhalb von 3σ liegen 0,3 %
    2. Unten davon die Hälfte: 0,1 %
    3. 0,1 % von 5000 sind ungefähr 5 Flaschen.
    Ergebnis:
    ungefähr 5 Flaschen

Vermischte Übungen

Alles durcheinander – wie in der Arbeit. Überleg bei jeder Aufgabe zuerst: Welches Ziel ist das?

Üben

  1. ●16
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 10. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 490 und 510?
    Lösung zeigen
    1. 490 = μ − 1σ, 510 = μ + 1σ
    2. 1σ-Regel: ≈ 68,3 %
    Ergebnis:
    ≈ 68,3 %
  2. ●17
    X ist binomialverteilt mit n = 400 und p = 0,4. Berechne Erwartungswert.
    Lösung zeigen
    1. Erwartungswert heißt: So viele Treffer sind auf lange Sicht im Mittel zu erwarten.
    2. μ = n · p = 400 · 0,4 = 160
    Ergebnis:
    μ = 160
  3. ●18
    X ist binomialverteilt mit n = 1000 und p = 0,5. Entscheide, ob die Normalverteilung als Näherung verwendet werden darf.
    Lösung zeigen
    1. Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
    2. σ = √1000 · 0,5 · 0,5 = √250 ≈ 15,81
    3. 15,81 > 3 → ja, die Näherung ist zulässig.
    Ergebnis:
    ja (σ ≈ 15,81 > 3)
  4. ●19
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 170 und σ = 5. Berechne P(X ≤ 180). (Φ(2) = 0,9772)
    Lösung zeigen
    1. Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (180 − 170) / 5 = 2
    2. P(X ≤ 180) = Φ(2) = 0,9772
    3. Also etwa 97,7 %.
    Ergebnis:
    ≈ 97,7 %
  5. ●20
    X ist binomialverteilt mit n = 8 und p = 0,25. Berechne P(X ≤ 3).
    Lösung zeigen
    1. P(X ≤ 3) = P(X = 0) + … + P(X = 3)
    2. P(X = 0) = C(8;0) · 0,250 · 0,758 = 0,1001
    3. P(X = 1) = C(8;1) · 0,251 · 0,757 = 0,267
    4. P(X = 2) = C(8;2) · 0,252 · 0,756 = 0,3115
    5. P(X = 3) = C(8;3) · 0,253 · 0,755 = 0,2076
    6. Summe ≈ 0,8862
    Ergebnis:
    P(X ≤ 3) ≈ 0,8862 (88,6 %)
  6. ●21
    Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 500 ml und σ = 2 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 494 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?
    494496498500502504506μ ± 3σ
    Lösung zeigen
    1. 494 ml sind μ − 3σ
    2. Zwischen μ − 3σ und μ + 3σ liegen 99,7 %
    3. Außerhalb bleiben 0,3 %, davon die Hälfte unten: 0,1 %
    Ergebnis:
    0,1 %

Auf einen Blick

MerkenDas Wichtigste

Näherung
Für σ > 3 (Laplace-Bedingung) ist die Binomialverteilung glockenförmig – die Normalverteilung nähert sie gut an.
Glockenkurve
Symmetrisch um μ; σ bestimmt die Breite. Die Gesamtfläche ist 1.
Sigma-Regeln der Normalverteilung
Im Intervall μ ± σ liegen 68,3 %, in μ ± 2σ 95,4 %, in μ ± 3σ 99,7 % aller Werte.
Rechner
P(a ≤ X ≤ b) mit normalcdf(a, b, μ, σ).
Anwendung
Gegeben μ und σ: Intervall in Vielfache von σ übersetzen oder mit dem Rechner P(a ≤ X ≤ b) bestimmen.

Kannst du das?

Je Ziel eine Aufgabe. Rechne sie ins Heft, dann kreuz ehrlich an. Keine Punkte, keine Note – der Test ist für dich.

ÜbenSelbsttest

  1. Ich erkenne, wann eine Binomialverteilung durch die Normalverteilung genähert werden kann.

    22
    150 Fahrgäste, jeder erscheint mit p = 0,02 nicht. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.
    Lösung zeigen
    Ergebnis:
    nein (σ ≈ 1,71 ≤ 3)
  2. Ich kenne die Gauß-Glockenkurve und ihre Parameter μ und σ.

    23
    Die Glockenkurve beschreibt die Füllmenge von Flaschen (ml) als normalverteilte Größe. Lies μ und σ ab. Wie viel Prozent der Werte liegen etwa im markierten Bereich?
    494496498500502504506μ ± 2σ
    Lösung zeigen
    Ergebnis:
    μ = 500, σ = 2, etwa 95,4 %
  3. Ich wende die Sigma-Regeln an.

    24
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 5. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 495 und 505?
    Lösung zeigen
    Ergebnis:
    ≈ 68,3 %
  4. Ich berechne Wahrscheinlichkeiten mit der Normalverteilung (Rechner).

    25
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 100 und σ = 10. Berechne P(X ≤ 115). (Φ(1,5) = 0,9332)
    Lösung zeigen
    Ergebnis:
    ≈ 93,3 %
  5. Ich löse Anwendungsaufgaben (Körpergrößen, Füllmengen).

    26
    Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 330 ml und σ = 4 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 322 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?
    318322326330334338342μ ± 2σ
    Lösung zeigen
    Ergebnis:
    2,3 %
  6. Ich bereite die Klausur vor.

    27
    Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 5. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 490 und 510?
    Lösung zeigen
    Ergebnis:
    ≈ 95,4 %

Bei „unsicher“ oder „noch nicht“: Lies den Abschnitt zum Ziel noch einmal und rechne seine drei Aufgaben.

Die Frage vom Anfang

EntdeckenRückschau

Ein Flugzeug hat 180 Plätze, 190 Tickets sind verkauft, 90 % der Gäste kommen. Wie wahrscheinlich ist es, dass mehr als 180 kommen? Rechne mit der Bernoulli-Formel.

Lies deine Vermutung vom Anfang. Kannst du die Frage jetzt mit dem Kapitel beantworten?

Auflösung

Mit dem Werkzeug aus diesem Kapitel: Die Normalverteilung als Näherung.

Wo brauchst du das?

Entdecken

Körpergrößen, Schuhgrößen, Messfehler. Beruf: Industrie (Toleranzen), Psychologie, Finanzen.

Wörter

Prozentsatz
wie viel Prozent es sind
Prozentwert
der Teil, um den es geht
Vielfaches
das Ergebnis, wenn man mit einer ganzen Zahl malnimmt
Wahrscheinlichkeit
wie sicher etwas passiert

Wie es zusammenhängt

Das brauchst du vorher: Binomialverteilung

Lösungen

  1. ja (σ ≈ 8,94 > 3)
  2. nein (σ ≈ 0,77 ≤ 3)
  3. ja (σ ≈ 3,24 > 3)
  4. μ = 150, σ = 15, etwa 99,7 %
  5. μ = 160, σ = 6, etwa 99,7 %
  6. μ = 180, σ = 10, etwa 46 Werte außerhalb
  7. ≈ 68,3 %
  8. ≈ 95,4 %
  9. ≈ 68,3 %
  10. ≈ 84,1 %
  11. ≈ 97,7 %
  12. ≈ 69,2 %
  13. 0,1 %
  14. 15,9 %
  15. ungefähr 5 Flaschen
  16. ≈ 68,3 %
  17. μ = 160
  18. ja (σ ≈ 15,81 > 3)
  19. ≈ 97,7 %
  20. P(X ≤ 3) ≈ 0,8862 (88,6 %)
  21. 0,1 %
  22. nein (σ ≈ 1,71 ≤ 3)
  23. μ = 500, σ = 2, etwa 95,4 %
  24. ≈ 68,3 %
  25. ≈ 93,3 %
  26. 2,3 %
  27. ≈ 95,4 %
  28. ≈ 30,9 %
  29. ≈ 41,2 %