Mathematik · Klasse 13 · Kapitel
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.
- ●28Ein Multiple-Choice-Test hat 5 Fragen mit je Trefferwahrscheinlichkeit 0,25 beim Raten. Berechne die Wahrscheinlichkeit für genau 3 richtige.
Lösung zeigen
- Bernoulli-Kette: n = 5, p = 0,25
- P(X = 3) = (5 über 3) · 0,253 · 0,752
- = 10 · 0,01563 · 0,5625 ≈ 0,0879
Ergebnis:≈ 8,8 % - ●29Ein Multiple-Choice-Test hat 5 Fragen mit je Trefferwahrscheinlichkeit 0,2 beim Raten. Berechne die Wahrscheinlichkeit für genau 2 richtige.
Lösung zeigen
- Bernoulli-Kette: n = 5, p = 0,2
- P(X = 2) = (5 über 2) · 0,22 · 0,83
- = 10 · 0,04 · 0,512 ≈ 0,2048
Ergebnis:≈ 20,5 %
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?
Schritt für Schritt
- Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
- σ = √1000 · 0,1 · 0,9 = √90 ≈ 9,49
- 9,49 > 3 → ja, die Näherung ist zulässig.
- Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
- σ = √1000 · 0,1 · 0,9 = √90 ≈ 9,49
- 9,49 > 3 → ja, die Näherung ist zulässig.
AchtungSigma-Regel falsch zugeordnet
μ = 100, σ = 10: 95 % liegen zwischen 90 und 110
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
- ○130 Würfe, Trefferwahrscheinlichkeit p = 0,3. 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
- Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
- σ = √30 · 0,3 · 0,7 = √6,3 ≈ 2,51
- 2,51 ≤ 3 → nein, die Verteilung ist noch zu schief.
Ergebnis:nein (σ ≈ 2,51 ≤ 3) - ●2150 Fahrgäste, jeder erscheint mit p = 0,5 nicht. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.
Lösung zeigen
- Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
- σ = √150 · 0,5 · 0,5 = √37,5 ≈ 6,12
- 6,12 > 3 → ja, die Näherung ist zulässig.
Ergebnis:ja (σ ≈ 6,12 > 3) - ★3X ist binomialverteilt mit n = 50 und p = 0,02. Entscheide, ob die Normalverteilung als Näherung verwendet werden darf.
Lösung zeigen
- Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
- σ = √50 · 0,02 · 0,98 = √0,98 ≈ 0,99
- 0,99 ≤ 3 → nein, die Verteilung ist noch zu schief.
Ergebnis:nein (σ ≈ 0,99 ≤ 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
Schritt für Schritt
- μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 180.
- Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 6.
- Markiert ist μ ± 2σ, also von 168 bis 192: etwa 95,4 %.
- μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 180.
- Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 6.
- Markiert ist μ ± 2σ, also von 168 bis 192: etwa 95,4 %.
ÜbenJetzt du
- ○4Die 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?So fängst du an:μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 150.
Lösung zeigen
- μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 150.
- Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 10.
- Markiert ist μ ± 3σ, also von 120 bis 180: etwa 99,7 %.
Ergebnis:μ = 150, σ = 10, etwa 99,7 % - ●5Die 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?
Lösung zeigen
- μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 750.
- Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 5.
- Markiert ist μ ± 2σ, also von 740 bis 760: etwa 95,4 %.
Ergebnis:μ = 750, σ = 5, etwa 95,4 % - ★6Die Glockenkurve beschreibt die Füllmenge von Flaschen (ml). Lies μ und σ ab. Wie viele von 200 Werten liegen etwa außerhalb des markierten Bereichs?
Lösung zeigen
- μ liegt unter dem Hochpunkt: μ = 750.
- Die Marken haben den Abstand σ, die Wendestellen liegen bei μ ± σ: σ = 2.
- Markiert ist μ ± 3σ, also von 744 bis 756: etwa 99,7 %.
- Außerhalb: 0,3 %, von 200 sind das etwa 0,6.
Ergebnis:μ = 750, σ = 2, etwa 1 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
Schritt für Schritt
- 150 = μ − 2σ, 190 = μ + 2σ
- 2σ-Regel: ≈ 95,4 %
- 150 = μ − 2σ, 190 = μ + 2σ
- 2σ-Regel: ≈ 95,4 %
ÜbenJetzt du
- ○7Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 2. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 496 und 504?So fängst du an:496 = μ − 2σ, 504 = μ + 2σ
Lösung zeigen
- 496 = μ − 2σ, 504 = μ + 2σ
- 2σ-Regel: ≈ 95,4 %
Ergebnis:≈ 95,4 % - ●8Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 100 und σ = 10. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 80 und 120?
Lösung zeigen
- 80 = μ − 2σ, 120 = μ + 2σ
- 2σ-Regel: ≈ 95,4 %
Ergebnis:≈ 95,4 % - ★9Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 170 und σ = 10. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 140 und 200?
Lösung zeigen
- 140 = μ − 3σ, 200 = μ + 3σ
- 3σ-Regel: ≈ 99,7 %
Ergebnis:≈ 99,7 %
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
Schritt für Schritt
- Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (505 − 500) / 5 = 1
- P(X ≤ 505) = Φ(1) = 0,8413
- Also etwa 84,1 %.
- Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (505 − 500) / 5 = 1
- P(X ≤ 505) = Φ(1) = 0,8413
- Also etwa 84,1 %.
ÜbenJetzt du
- ○10Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 50 und σ = 10. Berechne P(X ≤ 65). (Φ(1,5) = 0,9332)So fängst du an:Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (65 − 50) / 10 = 1,5
Lösung zeigen
- Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (65 − 50) / 10 = 1,5
- P(X ≤ 65) = Φ(1,5) = 0,9332
- Also etwa 93,3 %.
Ergebnis:≈ 93,3 % - ●11Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 4. Berechne P(X ≤ 502). (Φ(0,5) = 0,6915)
Lösung zeigen
- Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (502 − 500) / 4 = 0,5
- P(X ≤ 502) = Φ(0,5) = 0,6915
- Also etwa 69,2 %.
Ergebnis:≈ 69,2 % - ★12Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 50 und σ = 10. Berechne P(X ≤ 70). (Φ(2) = 0,9772)
Lösung zeigen
- Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (70 − 50) / 10 = 2
- P(X ≤ 70) = Φ(2) = 0,9772
- Also etwa 97,7 %.
Ergebnis:≈ 97,7 %
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
Schritt für Schritt
- 315 ml sind μ − 3σ
- Zwischen μ − 3σ und μ + 3σ liegen 99,7 %
- Außerhalb bleiben 0,3 %, davon die Hälfte unten: 0,1 %
- 315 ml sind μ − 3σ
- Zwischen μ − 3σ und μ + 3σ liegen 99,7 %
- Außerhalb bleiben 0,3 %, davon die Hälfte unten: 0,1 %
ÜbenJetzt du
- ○13Eine 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?So fängst du an:318 ml sind μ − 3σ
Lösung zeigen
- 318 ml sind μ − 3σ
- Zwischen μ − 3σ und μ + 3σ liegen 99,7 %
- Außerhalb bleiben 0,3 %, davon die Hälfte unten: 0,1 %
Ergebnis:0,1 % - ●14Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 750 ml und σ = 2 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 748 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?
Lösung zeigen
- 748 ml sind μ − 1σ
- Zwischen μ − 1σ und μ + 1σ liegen 68,3 %
- Außerhalb bleiben 31,7 %, davon die Hälfte unten: 15,9 %
Ergebnis:15,9 % - ★15Eine 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 viele der 5000 Flaschen einer Schicht sind das ungefähr?
Lösung zeigen
- 318 ml sind μ − 3σ; außerhalb von 3σ liegen 0,3 %
- Unten davon die Hälfte: 0,1 %
- 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
- ●16Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 170 und σ = 8. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 162 und 178?
Lösung zeigen
- 162 = μ − 1σ, 178 = μ + 1σ
- 1σ-Regel: ≈ 68,3 %
Ergebnis:≈ 68,3 % - ●17X ist binomialverteilt mit n = 100 und p = 0,4. Berechne Erwartungswert.
Lösung zeigen
- Erwartungswert heißt: So viele Treffer sind auf lange Sicht im Mittel zu erwarten.
- μ = n · p = 100 · 0,4 = 40
Ergebnis:μ = 40 - ●18Ein Test mit 1000 Fragen, Ratewahrscheinlichkeit p = 0,02. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.
Lösung zeigen
- Laplace-Bedingung: σ = √n · p · (1 − p) > 3
- σ = √1000 · 0,02 · 0,98 = √19,6 ≈ 4,43
- 4,43 > 3 → ja, die Näherung ist zulässig.
Ergebnis:ja (σ ≈ 4,43 > 3) - ●19Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 50 und σ = 10. Berechne P(X ≤ 55). (Φ(0,5) = 0,6915)
Lösung zeigen
- Standardisieren: z = (x − μ) / σ = (55 − 50) / 10 = 0,5
- P(X ≤ 55) = Φ(0,5) = 0,6915
- Also etwa 69,2 %.
Ergebnis:≈ 69,2 % - ●20X ist binomialverteilt mit n = 5 und p = 0,2. Berechne P(X ≤ 1).
Lösung zeigen
- P(X ≤ 1) = P(X = 0) + … + P(X = 1)
- P(X = 0) = C(5;0) · 0,20 · 0,85 = 0,3277
- P(X = 1) = C(5;1) · 0,21 · 0,84 = 0,4096
- Summe ≈ 0,7373
Ergebnis:P(X ≤ 1) ≈ 0,7373 (73,7 %) - ●21Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 500 ml und σ = 5 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 490 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?
Lösung zeigen
- 490 ml sind μ − 2σ
- Zwischen μ − 2σ und μ + 2σ liegen 95,4 %
- Außerhalb bleiben 4,6 %, davon die Hälfte unten: 2,3 %
Ergebnis:2,3 %
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
Ich erkenne, wann eine Binomialverteilung durch die Normalverteilung genähert werden kann.
22Von 200 Bauteilen ist jedes mit p = 0,1 defekt. Entscheide, ob die Anzahl X mit der Normalverteilung genähert werden darf.Lösung zeigen
Ergebnis:ja (σ ≈ 4,24 > 3)Ich kenne die Gauß-Glockenkurve und ihre Parameter μ und σ.
23Die Glockenkurve beschreibt die Körpergröße (cm) als normalverteilte Größe. Lies μ und σ ab. Wie viel Prozent der Werte liegen etwa im markierten Bereich?Lösung zeigen
Ergebnis:μ = 180, σ = 6, etwa 99,7 %Ich wende die Sigma-Regeln an.
24Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 50 und σ = 5. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 45 und 55?Lösung zeigen
Ergebnis:≈ 68,3 %Ich berechne Wahrscheinlichkeiten mit der Normalverteilung (Rechner).
25Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 500 und σ = 10. Berechne P(X ≤ 510). (Φ(1) = 0,8413)Lösung zeigen
Ergebnis:≈ 84,1 %Ich löse Anwendungsaufgaben (Körpergrößen, Füllmengen).
26Eine Maschine füllt Flaschen. Die Füllmenge ist normalverteilt mit μ = 500 ml und σ = 5 ml. Eine Flasche gilt als zu leer, wenn weniger als 485 ml darin sind. Wie viel Prozent der Flaschen sind zu leer?Lösung zeigen
Ergebnis:0,1 %Ich bereite die Klausur vor.
27Eine Größe ist normalverteilt mit μ = 100 und σ = 10. Berechne die Wahrscheinlichkeit für einen Wert zwischen 90 und 110?Lösung zeigen
Ergebnis:≈ 68,3 %
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
- nein (σ ≈ 2,51 ≤ 3)
- ja (σ ≈ 6,12 > 3)
- nein (σ ≈ 0,99 ≤ 3)
- μ = 150, σ = 10, etwa 99,7 %
- μ = 750, σ = 5, etwa 95,4 %
- μ = 750, σ = 2, etwa 1 Werte außerhalb
- ≈ 95,4 %
- ≈ 95,4 %
- ≈ 99,7 %
- ≈ 93,3 %
- ≈ 69,2 %
- ≈ 97,7 %
- 0,1 %
- 15,9 %
- ungefähr 5 Flaschen
- ≈ 68,3 %
- μ = 40
- ja (σ ≈ 4,43 > 3)
- ≈ 69,2 %
- P(X ≤ 1) ≈ 0,7373 (73,7 %)
- 2,3 %
- ja (σ ≈ 4,24 > 3)
- μ = 180, σ = 6, etwa 99,7 %
- ≈ 68,3 %
- ≈ 84,1 %
- 0,1 %
- ≈ 68,3 %
- ≈ 8,8 %
- ≈ 20,5 %