MATHE LERNHILFE

Wahrscheinlichkeits-
rechnung

Šimon Vaškovič, 11a
Gemeinschaftsschule Otto Lilienthal Erfurt

1. Definition & Alltag

Die Wahrscheinlichkeitsrechnung (Stochastik) befasst sich mit der mathematischen Modellierung von Zufallsvorgängen. Sie versucht vorherzusagen, wie wahrscheinlich ein bestimmtes Ergebnis eintritt.

Wetter Regenwahrsch.
Spiele Gewinnchancen
Medizin Risikofaktoren
Finanzen Aktienkurse

Zufallssimulator

?

2. Grundbegriffe

Zufallsversuch

Ein Experiment mit ungewissem Ausgang, das unter gleichen Bedingungen beliebig oft wiederholbar ist (z.B. Münzwurf).

Ereignis (E)

Eine Teilmenge der Ergebnismenge Ω.
Bsp: "Gerade Zahl würfeln" -> E = {2, 4, 6}.

Unabhängigkeit

Zwei Ereignisse beeinflussen sich nicht.
P(A ∩ B) = P(A) · P(B)

Bedingte Wahrsch.

Wahrscheinlichkeit von A, wenn B bereits eingetreten ist.
P_B(A) = P(A ∩ B) / P(B)

3. Wahrscheinlichkeitsformel

Formel von Laplace

Gilt nur, wenn alle Elementarereignisse gleich wahrscheinlich sind!

P(E) = Anzahl günstiger Ergebnisse Anzahl möglicher Ergebnisse
Gegenereignis: P(Ē) = 1 - P(E)
Additionssatz: P(A ∪ B) = P(A) + P(B) - P(A ∩ B)

Mathe-Tools

Laplace Rechner

Gegenereignis (1 - p)

4. Zufallsexperimente & Pfadregeln

Ein- vs. Mehrstufig

  • Einstufig: Einmal würfeln, einmal ziehen.
  • Mehrstufig: Mehrmals hintereinander (z.B. "Best of 3"). Wird meist im Baumdiagramm dargestellt.
Mit Zurücklegen Unabhängig
Ohne Zurücklegen Abhängig (Nenner -1)

Die Pfadregeln

1
Produktregel (Entlang des Pfades) Wahrscheinlichkeiten werden multipliziert (UND).
2
Summenregel (Über mehrere Pfade) Wahrscheinlichkeiten der Ergebnisse werden addiert (ODER).

5. Baumdiagramm

0.5 0.5

Visualisiert mehrstufige Experimente. Jeder vollständige Pfad ist ein Elementarereignis.

Vierfeldertafel

AΣ
B P(A∩B) P(A̅∩B) P(B)
P(A∩B̅) P(A̅∩B̅) P(B̅)
Σ P(A) P(A̅) 1

Ideal zur Untersuchung von Zusammenhängen zweier Ereignisse und bedingter Wahrscheinlichkeiten.

6. Erwartungswert & Standardabweichung

Erwartungswert (μ)

μ = x₁·P(X=x₁) + x₂·P(X=x₂) + ...

Gibt an, welchen Wert die Zufallsvariable im Durchschnitt bei vielen Wiederholungen annimmt.
Fairness: Ein Spiel ist fair, wenn μ = 0 (oder Einsatz = Auszahlung).

Standardabweichung (σ)

σ = √[ Σ (xᵢ - μ)² · P(X=xᵢ) ]

Ein Maß für die Streuung der Werte um den Erwartungswert.
Hohes σ bedeutet hohes Risiko / große Schwankung.

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