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Statistik

11 Ergebnisse

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Verteilungsfunktion \( \Phi(x) \) der \(N(0,1)\) Verteilung \[ \begin{array}{l|llllllllll}x & ,00 & ,01 & ,02 & ,03 & ,04& ,05& ,06& ,07& ,08& ,09 \\ \hline0& 0.5& 0.50399& 0.50798& 0.51197& 0.51595& 0.51994& 0.52392& 0.5279& 0.53188& 0.53586\\0.1& 0.53983& 0.5438& 0.54776& 0.55172& 0.55567& 0.55962& 0.56356& 0.56749& 0.57142& 0.57535\\0.2& 0.57926& 0.58317& 0.58706& 0.59095& 0.59483& 0.59871& 0.60257& 0.60642& 0.61026& 0.61409\\0.3& 0.61791& 0.62172& 0.62552& 0.6293& 0.63307& 0.63683& 0.64058& 0.64431& 0.64803& 0.65173\\0.4& 0.65542& 0.6591& 0.66276& 0.6664& 0.67003& 0.67364& 0.67724& 0.68082& 0.68439& 0.68793\\\hline0.5& 0.69146& 0.69497& 0.69847& 0.70194& 0.7054& 0.70884& 0.71226& 0.71566& 0.71904& 0.7224\\0.6& 0.72575& 0.72907& 0.73237& 0.73565& 0.73891& 0.74215& 0.74537& 0.74857& 0.75175& 0.7549\\0.7& 0.75804& 0.76115& 0.76424& 0.7673& 0.77035& 0.77337& 0.77637& 0.77935& 0.7823& 0.78524\\0.8& 0.78814& 0.79103& 0.79389& 0.79673& 0.79955& 0.80234& 0.80511& 0.80785& 0.81057& 0.81327\\0.9& 0.81594& 0.81859& 0.82121& 0.82381& 0.82639& 0.82894& 0.83147& 0.83398& 0.83646& 0.83891\\\hline1& 0.84134& 0.84375& 0.84614& 0.84849& 0.85083& 0.85314& 0.85543& 0.85769& 0.85993& 0.86214\\1.1& 0.86433& 0.8665& 0.86864& 0.87076& 0.87286& 0.87493& 0.87698& 0.879& 0.881& 0.88298\\1.2& 0.88493& 0.88686& 0.88877& 0.89065& 0.89251& 0.89435& 0.89617& 0.89796& 0.89973& 0.90147\\1.3& 0.9032& 0.9049& 0.90658& 0.90824& 0.90988& 0.91149& 0.91309& 0.91466& 0.91621& 0.91774\\1.4& 0.91924& 0.92073& 0.9222& 0.92364& 0.92507& 0.92647& 0.92785& 0.92922& 0.93056& 0.93189\\\hline1.5& 0.93319& 0.93448& 0.93574& 0.93699& 0.93822& 0.93943& 0.94062& 0.94179& 0.94295& 0.94408\\\end{array} \]Sei \(X\) eine \( N(\mu, \sigma=1)\)-verteilte Zufallsvariable für die \( P(X < 0.5) = 0.697\) gilt.

Wie groß ist \( \mu \)?

Ergebnis
Normalverteilung
Bestimmen Sie den Erwartungswert einer normalverteilten Zufallsvariable anhand einer gegebenen Wahrscheinlichkeit.

Verteilungsfunktion \( \Phi(x) \) der \(N(0,1)\) Verteilung \[ \begin{array}{l|llllllllll}x & ,00 & ,01 & ,02 & ,03 & ,04& ,05& ,06& ,07& ,08& ,09 \\ \hline0& 0.5& 0.50399& 0.50798& 0.51197& 0.51595& 0.51994& 0.52392& 0.5279& 0.53188& 0.53586\\0.1& 0.53983& 0.5438& 0.54776& 0.55172& 0.55567& 0.55962& 0.56356& 0.56749& 0.57142& 0.57535\\0.2& 0.57926& 0.58317& 0.58706& 0.59095& 0.59483& 0.59871& 0.60257& 0.60642& 0.61026& 0.61409\\0.3& 0.61791& 0.62172& 0.62552& 0.6293& 0.63307& 0.63683& 0.64058& 0.64431& 0.64803& 0.65173\\0.4& 0.65542& 0.6591& 0.66276& 0.6664& 0.67003& 0.67364& 0.67724& 0.68082& 0.68439& 0.68793\\\hline0.5& 0.69146& 0.69497& 0.69847& 0.70194& 0.7054& 0.70884& 0.71226& 0.71566& 0.71904& 0.7224\\0.6& 0.72575& 0.72907& 0.73237& 0.73565& 0.73891& 0.74215& 0.74537& 0.74857& 0.75175& 0.7549\\0.7& 0.75804& 0.76115& 0.76424& 0.7673& 0.77035& 0.77337& 0.77637& 0.77935& 0.7823& 0.78524\\0.8& 0.78814& 0.79103& 0.79389& 0.79673& 0.79955& 0.80234& 0.80511& 0.80785& 0.81057& 0.81327\\0.9& 0.81594& 0.81859& 0.82121& 0.82381& 0.82639& 0.82894& 0.83147& 0.83398& 0.83646& 0.83891\\\hline1& 0.84134& 0.84375& 0.84614& 0.84849& 0.85083& 0.85314& 0.85543& 0.85769& 0.85993& 0.86214\\1.1& 0.86433& 0.8665& 0.86864& 0.87076& 0.87286& 0.87493& 0.87698& 0.879& 0.881& 0.88298\\1.2& 0.88493& 0.88686& 0.88877& 0.89065& 0.89251& 0.89435& 0.89617& 0.89796& 0.89973& 0.90147\\1.3& 0.9032& 0.9049& 0.90658& 0.90824& 0.90988& 0.91149& 0.91309& 0.91466& 0.91621& 0.91774\\1.4& 0.91924& 0.92073& 0.9222& 0.92364& 0.92507& 0.92647& 0.92785& 0.92922& 0.93056& 0.93189\\\hline1.5& 0.93319& 0.93448& 0.93574& 0.93699& 0.93822& 0.93943& 0.94062& 0.94179& 0.94295& 0.94408\\\end{array} \]Sei \(X\) eine \( N(\mu = 1.105, \sigma=1.179)\)-verteilte Zufallsvariable.

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit \[ P(-0.04 < X ) ?\]

Ergebnis
Normalverteilung
Berechnen Sie eine Wahrscheinlichkeit für eine normalverteilte Zufallsvariable mit gegebenem Erwartungswert und Standardabweichung.

Verteilungsfunktion \( \Phi(x) \) der \(N(0,1)\) Verteilung \[ \begin{array}{l|llllllllll}x & ,00 & ,01 & ,02 & ,03 & ,04& ,05& ,06& ,07& ,08& ,09 \\ \hline0& 0.5& 0.50399& 0.50798& 0.51197& 0.51595& 0.51994& 0.52392& 0.5279& 0.53188& 0.53586\\0.1& 0.53983& 0.5438& 0.54776& 0.55172& 0.55567& 0.55962& 0.56356& 0.56749& 0.57142& 0.57535\\0.2& 0.57926& 0.58317& 0.58706& 0.59095& 0.59483& 0.59871& 0.60257& 0.60642& 0.61026& 0.61409\\0.3& 0.61791& 0.62172& 0.62552& 0.6293& 0.63307& 0.63683& 0.64058& 0.64431& 0.64803& 0.65173\\0.4& 0.65542& 0.6591& 0.66276& 0.6664& 0.67003& 0.67364& 0.67724& 0.68082& 0.68439& 0.68793\\\hline0.5& 0.69146& 0.69497& 0.69847& 0.70194& 0.7054& 0.70884& 0.71226& 0.71566& 0.71904& 0.7224\\0.6& 0.72575& 0.72907& 0.73237& 0.73565& 0.73891& 0.74215& 0.74537& 0.74857& 0.75175& 0.7549\\0.7& 0.75804& 0.76115& 0.76424& 0.7673& 0.77035& 0.77337& 0.77637& 0.77935& 0.7823& 0.78524\\0.8& 0.78814& 0.79103& 0.79389& 0.79673& 0.79955& 0.80234& 0.80511& 0.80785& 0.81057& 0.81327\\0.9& 0.81594& 0.81859& 0.82121& 0.82381& 0.82639& 0.82894& 0.83147& 0.83398& 0.83646& 0.83891\\\hline1& 0.84134& 0.84375& 0.84614& 0.84849& 0.85083& 0.85314& 0.85543& 0.85769& 0.85993& 0.86214\\1.1& 0.86433& 0.8665& 0.86864& 0.87076& 0.87286& 0.87493& 0.87698& 0.879& 0.881& 0.88298\\1.2& 0.88493& 0.88686& 0.88877& 0.89065& 0.89251& 0.89435& 0.89617& 0.89796& 0.89973& 0.90147\\1.3& 0.9032& 0.9049& 0.90658& 0.90824& 0.90988& 0.91149& 0.91309& 0.91466& 0.91621& 0.91774\\1.4& 0.91924& 0.92073& 0.9222& 0.92364& 0.92507& 0.92647& 0.92785& 0.92922& 0.93056& 0.93189\\\hline1.5& 0.93319& 0.93448& 0.93574& 0.93699& 0.93822& 0.93943& 0.94062& 0.94179& 0.94295& 0.94408\\\end{array} \]Sei \(X\) eine \( N(\mu, \sigma=1)\)-verteilte Zufallsvariable für die \( P(X > 1) = 0.624\) gilt.

Wie groß ist \( \mu \)?

Ergebnis
Normalverteilung
Bestimmen Sie den Erwartungswert einer normalverteilten Zufallsvariable bei gegebener Wahrscheinlichkeit für ein Ereignis.

Verteilungsfunktion \( \Phi(x) \) der \(N(0,1)\) Verteilung \[ \begin{array}{l|llllllllll}x & ,00 & ,01 & ,02 & ,03 & ,04& ,05& ,06& ,07& ,08& ,09 \\ \hline0& 0.5& 0.50399& 0.50798& 0.51197& 0.51595& 0.51994& 0.52392& 0.5279& 0.53188& 0.53586\\0.1& 0.53983& 0.5438& 0.54776& 0.55172& 0.55567& 0.55962& 0.56356& 0.56749& 0.57142& 0.57535\\0.2& 0.57926& 0.58317& 0.58706& 0.59095& 0.59483& 0.59871& 0.60257& 0.60642& 0.61026& 0.61409\\0.3& 0.61791& 0.62172& 0.62552& 0.6293& 0.63307& 0.63683& 0.64058& 0.64431& 0.64803& 0.65173\\0.4& 0.65542& 0.6591& 0.66276& 0.6664& 0.67003& 0.67364& 0.67724& 0.68082& 0.68439& 0.68793\\\hline0.5& 0.69146& 0.69497& 0.69847& 0.70194& 0.7054& 0.70884& 0.71226& 0.71566& 0.71904& 0.7224\\0.6& 0.72575& 0.72907& 0.73237& 0.73565& 0.73891& 0.74215& 0.74537& 0.74857& 0.75175& 0.7549\\0.7& 0.75804& 0.76115& 0.76424& 0.7673& 0.77035& 0.77337& 0.77637& 0.77935& 0.7823& 0.78524\\0.8& 0.78814& 0.79103& 0.79389& 0.79673& 0.79955& 0.80234& 0.80511& 0.80785& 0.81057& 0.81327\\0.9& 0.81594& 0.81859& 0.82121& 0.82381& 0.82639& 0.82894& 0.83147& 0.83398& 0.83646& 0.83891\\\hline1& 0.84134& 0.84375& 0.84614& 0.84849& 0.85083& 0.85314& 0.85543& 0.85769& 0.85993& 0.86214\\1.1& 0.86433& 0.8665& 0.86864& 0.87076& 0.87286& 0.87493& 0.87698& 0.879& 0.881& 0.88298\\1.2& 0.88493& 0.88686& 0.88877& 0.89065& 0.89251& 0.89435& 0.89617& 0.89796& 0.89973& 0.90147\\1.3& 0.9032& 0.9049& 0.90658& 0.90824& 0.90988& 0.91149& 0.91309& 0.91466& 0.91621& 0.91774\\1.4& 0.91924& 0.92073& 0.9222& 0.92364& 0.92507& 0.92647& 0.92785& 0.92922& 0.93056& 0.93189\\\hline1.5& 0.93319& 0.93448& 0.93574& 0.93699& 0.93822& 0.93943& 0.94062& 0.94179& 0.94295& 0.94408\\\end{array} \]Sei \(X\) eine \( N(\mu , \sigma=0.75)\)-verteilte Zufallsvariable für die \( P(X < 0.4) = 0.766\) gilt.

Wie groß ist \( \mu \)?

Ergebnis
Normalverteilung
Bestimmen Sie den Erwartungswert einer normalverteilten Zufallsvariable anhand einer gegebenen Wahrscheinlichkeit.

Verteilungsfunktion \( \Phi(x) \) der \(N(0,1)\) Verteilung \[ \begin{array}{l|llllllllll}x & ,00 & ,01 & ,02 & ,03 & ,04& ,05& ,06& ,07& ,08& ,09 \\ \hline0& 0.5& 0.50399& 0.50798& 0.51197& 0.51595& 0.51994& 0.52392& 0.5279& 0.53188& 0.53586\\0.1& 0.53983& 0.5438& 0.54776& 0.55172& 0.55567& 0.55962& 0.56356& 0.56749& 0.57142& 0.57535\\0.2& 0.57926& 0.58317& 0.58706& 0.59095& 0.59483& 0.59871& 0.60257& 0.60642& 0.61026& 0.61409\\0.3& 0.61791& 0.62172& 0.62552& 0.6293& 0.63307& 0.63683& 0.64058& 0.64431& 0.64803& 0.65173\\0.4& 0.65542& 0.6591& 0.66276& 0.6664& 0.67003& 0.67364& 0.67724& 0.68082& 0.68439& 0.68793\\\hline0.5& 0.69146& 0.69497& 0.69847& 0.70194& 0.7054& 0.70884& 0.71226& 0.71566& 0.71904& 0.7224\\0.6& 0.72575& 0.72907& 0.73237& 0.73565& 0.73891& 0.74215& 0.74537& 0.74857& 0.75175& 0.7549\\0.7& 0.75804& 0.76115& 0.76424& 0.7673& 0.77035& 0.77337& 0.77637& 0.77935& 0.7823& 0.78524\\0.8& 0.78814& 0.79103& 0.79389& 0.79673& 0.79955& 0.80234& 0.80511& 0.80785& 0.81057& 0.81327\\0.9& 0.81594& 0.81859& 0.82121& 0.82381& 0.82639& 0.82894& 0.83147& 0.83398& 0.83646& 0.83891\\\hline1& 0.84134& 0.84375& 0.84614& 0.84849& 0.85083& 0.85314& 0.85543& 0.85769& 0.85993& 0.86214\\1.1& 0.86433& 0.8665& 0.86864& 0.87076& 0.87286& 0.87493& 0.87698& 0.879& 0.881& 0.88298\\1.2& 0.88493& 0.88686& 0.88877& 0.89065& 0.89251& 0.89435& 0.89617& 0.89796& 0.89973& 0.90147\\1.3& 0.9032& 0.9049& 0.90658& 0.90824& 0.90988& 0.91149& 0.91309& 0.91466& 0.91621& 0.91774\\1.4& 0.91924& 0.92073& 0.9222& 0.92364& 0.92507& 0.92647& 0.92785& 0.92922& 0.93056& 0.93189\\\hline1.5& 0.93319& 0.93448& 0.93574& 0.93699& 0.93822& 0.93943& 0.94062& 0.94179& 0.94295& 0.94408\\\end{array} \]Sei \(X\) eine \( N(0, \sigma = 1)\)-verteilte Zufallsvariable

Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit \[ P(-0.763< X < 1.419) ?\]

Ergebnis
Normalverteilung (3)
Berechne die Wahrscheinlichkeit für ein Intervall bei einer standardnormalverteilten Zufallsvariable.

Verteilungsfunktion \( \Phi(x) \) der \(N(0,1)\) Verteilung \[ \begin{array}{l|llllllllll}x & ,00 & ,01 & ,02 & ,03 & ,04& ,05& ,06& ,07& ,08& ,09 \\ \hline0& 0.5& 0.50399& 0.50798& 0.51197& 0.51595& 0.51994& 0.52392& 0.5279& 0.53188& 0.53586\\0.1& 0.53983& 0.5438& 0.54776& 0.55172& 0.55567& 0.55962& 0.56356& 0.56749& 0.57142& 0.57535\\0.2& 0.57926& 0.58317& 0.58706& 0.59095& 0.59483& 0.59871& 0.60257& 0.60642& 0.61026& 0.61409\\0.3& 0.61791& 0.62172& 0.62552& 0.6293& 0.63307& 0.63683& 0.64058& 0.64431& 0.64803& 0.65173\\0.4& 0.65542& 0.6591& 0.66276& 0.6664& 0.67003& 0.67364& 0.67724& 0.68082& 0.68439& 0.68793\\\hline0.5& 0.69146& 0.69497& 0.69847& 0.70194& 0.7054& 0.70884& 0.71226& 0.71566& 0.71904& 0.7224\\0.6& 0.72575& 0.72907& 0.73237& 0.73565& 0.73891& 0.74215& 0.74537& 0.74857& 0.75175& 0.7549\\0.7& 0.75804& 0.76115& 0.76424& 0.7673& 0.77035& 0.77337& 0.77637& 0.77935& 0.7823& 0.78524\\0.8& 0.78814& 0.79103& 0.79389& 0.79673& 0.79955& 0.80234& 0.80511& 0.80785& 0.81057& 0.81327\\0.9& 0.81594& 0.81859& 0.82121& 0.82381& 0.82639& 0.82894& 0.83147& 0.83398& 0.83646& 0.83891\\\hline1& 0.84134& 0.84375& 0.84614& 0.84849& 0.85083& 0.85314& 0.85543& 0.85769& 0.85993& 0.86214\\1.1& 0.86433& 0.8665& 0.86864& 0.87076& 0.87286& 0.87493& 0.87698& 0.879& 0.881& 0.88298\\1.2& 0.88493& 0.88686& 0.88877& 0.89065& 0.89251& 0.89435& 0.89617& 0.89796& 0.89973& 0.90147\\1.3& 0.9032& 0.9049& 0.90658& 0.90824& 0.90988& 0.91149& 0.91309& 0.91466& 0.91621& 0.91774\\1.4& 0.91924& 0.92073& 0.9222& 0.92364& 0.92507& 0.92647& 0.92785& 0.92922& 0.93056& 0.93189\\\hline1.5& 0.93319& 0.93448& 0.93574& 0.93699& 0.93822& 0.93943& 0.94062& 0.94179& 0.94295& 0.94408\\\end{array} \]Sei \(X\) eine \( N(\mu = 0.61, \sigma )\)-verteilte Zufallsvariable für die \( P(X < 1.21) = 0.516\) gilt.

Wie groß ist \( \sigma \)?

Ergebnis
Normalverteilung
Bestimmen Sie die Standardabweichung einer normalverteilten Zufallsvariable aus einer gegebenen Wahrscheinlichkeit.
Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen
Bestimmen von Wahrscheinlichkeiten mit Hilfe der Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen.
Korrelation ermitteln
Bestimmen Sie den Korrelationskoeffizienten für gegebene Datensätze oder Abbildungen.