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Erwartungswert und Streuung

Wo balanciert das Histogramm? Genau bei n · p — und wie breit es ist, verrät σ.

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Der Erwartungswert

Der Erwartungswert gibt an, wie viele Treffer man im Mittel erhält, wenn man die Bernoulli-Kette sehr oft durchführt.

Herleitung:
\(E(X_1)=0\cdot(1-p)+1\cdot p=p\)
eine Stufe

Eine einzelne Stufe liefert 0 oder 1 Treffer — im Mittel \(p\).

\(X=X_1+X_2+\dots+X_n\)
zerlegen

Die Treffer der Kette sind die Summe der Treffer der einzelnen Stufen.

\(E(X)=p+p+\dots+p=n\cdot p\)
n Summanden

Jede der \(n\) Stufen trägt im Mittel \(p\) bei.

Das Histogramm liegt auf einer Wippe. Ziehe den Drehpunkt (oder Pfeiltasten, mit Umschalt feiner), bis die Wippe waagerecht steht.

Wo balanciert es?

Halte fest: Der Erwartungswert ist der Schwerpunkt des Histogramms. Er muss keine ganze Zahl sein — bei \(n=15\), \(p=0{,}8\) liegt er bei \(12\), bei \(n=10\), \(p=0{,}25\) bei \(2{,}5\).

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Die Standardabweichung

Wie weit die Trefferzahlen typischerweise vom Erwartungswert abweichen, misst die Standardabweichung.

  • Formel:\(\sigma=\sqrt{n\cdot p\cdot(1-p)}\), Varianz \(V(X)=\sigma^2=n\cdot p\cdot(1-p)\).
  • Beispiel:\(n=50\), \(p=0{,}2\): \(\mu=10\), \(\sigma=\sqrt{50\cdot0{,}2\cdot0{,}8}=\sqrt8\approx2{,}83\).
  • Deutung:Ein großer Teil der Ergebnisse liegt zwischen \(\mu-\sigma\) und \(\mu+\sigma\), hier etwa zwischen 7 und 13 Treffern.
  • Einfluss:\(\sigma\) ist bei \(p=0{,}5\) am größten und wächst mit \(n\) — aber nur wie \(\sqrt n\).
Merke

Kenngrößen: \(\mu=E(X)=n\cdot p\) und \(\sigma=\sqrt{n\cdot p\cdot(1-p)}\)

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Allgemeine Hinweise

Im Sachkontext deuten

„Bei 50 Bestellungen sind im Mittel 10 Reklamationen zu erwarten“ — nicht: „Es gibt genau 10 Reklamationen“.

Wurzel nicht vergessen

\(n\cdot p\cdot(1-p)=8\) ist die Varianz. Die Standardabweichung ist \(\sqrt8\approx2{,}83\).

Schnellkontrolle

Die höchste Säule liegt immer bei der ganzen Zahl nahe \(n\cdot p\). Liegt sie woanders, stimmt etwas nicht.

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