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Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem | W.19.02
Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.
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PL-Informationen - Daten und Zufall : Kapitel 1 bis 4 (Heft 8/2007)
Die PL-Informationen (früher "PZ-Informationen") sind als Handreichungen für Lehrerinnen und Lehrer entwickelt worden und geben Anregungen, wie auf der Grundlage des Lehr- oder Rahmenplans in der Schule gearbeitet werden kann. Sie enthalten in der Regel eine fachliche und fachdidaktische Einführung zum Thema, konkrete Hinweise zur Unterrichtsgestaltung sowie ...
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Konfidenzintervalle mit zwei Sigma-Regel, Beispiel 1 | W.20.13
Da es sehr häufig vorkommt, dass ein Konfidenzintervall eine Größe von 95% hat, gibt es dafür eine Formel, die die Rechnung erheblich vereinfacht. Die untere Grenze des Konfidenzintervalls erhält man, in dem man vom Erwartungswert das 1,96-fache der Standardabweichung abzieht, die obere Grenze erhält man, in dem man zum Erwartungswert das 1,96-fache der ...
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Poisson-Verteilung Beispiel Wartezeit-Problem, Teil 1 | W.19.02
Man verwendet die Poisson-Verteilung häufig, wenn man eine ZEIT-Abschnitt betrachtet. Ein Standardbeispiel davon ist, das Wartezeitproblem. Man weiß, wie häufig ein Bis im Durchschnitt auftaucht und möchte wissen, wie lange die Wartezeit bis zum nächsten Auftauchen des Busses ist. Eine unglaublich tolle Aufgabe, ohne die das Leben kaum lebenswert ist.
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Poisson-Verteilung Beispiel Stau-Problem | W.19.01
Als Intervall betrachten wir einen Autobahnabschnitt von 100km und schauen mit welcher Häufigkeit kein, ein oder zwei Stau auftreten. Die durchschnittliche Stauhäufigkeit ist natürlich gegeben. Da die W.S. dafür recht klein ist, verwendet man die Poisson-Verteilung. Interessant wirds natürlich auch, wenn wir die Länge des Streckenabschnittes ändern (also nicht immer ...
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Poisson-Verteilung Beispiel Stau-Problem, Teil 1 | W.19.01
Als Intervall betrachten wir einen Autobahnabschnitt von 100km und schauen mit welcher Häufigkeit kein, ein oder zwei Stau auftreten. Die durchschnittliche Stauhäufigkeit ist natürlich gegeben. Da die W.S. dafür recht klein ist, verwendet man die Poisson-Verteilung. Interessant wirds natürlich auch, wenn wir die Länge des Streckenabschnittes ändern (also nicht immer ...
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Dichtefunktion: was ist die Dichtefunktion? Wie berechnet man sie? Beispiel 1 | W.11.07
Wenn man Wahrscheinlichkeiten (=W.S.) als Funktion angibt, ist das eine Wahrscheinlichkeitsfunktion oder auch Dichtefunktion. Bedingung: natürlich darf die Funktion keine negativen y-Werte haben (es gibt ja keine negativen W.S.) und die GESAMTE W.S. von minus Unendlich bis plus Unendlich muss genau 1 sein. (Das Integral der Funktion von minus Unendlich bis plus Unendlich muss ...
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Urnenmodell Aufgaben mindestens drei Mal - Beispiel 1 | W.14.05
Eine der Aufgaben, die seit vielen Jahren in immer unveränderter Form auftaucht, ist die sogenannte Drei Mal Mindestens Aufgabe. Man erkennt sie natürlich daran, dass in der Aufgabe drei Mal das Wort Mindestens oder Synonyme auftauchen. Theoretisch kann man die Aufgabe auswendig lernen, denn der Verlauf der Rechnung ist tatsächlich von vorne bis hinten immer ...
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Poisson-Verteilung Beispiel Stau-Problem, Teil 3 | W.19.01
Als Intervall betrachten wir einen Autobahnabschnitt von 100km und schauen mit welcher Häufigkeit kein, ein oder zwei Stau auftreten. Die durchschnittliche Stauhäufigkeit ist natürlich gegeben. Da die W.S. dafür recht klein ist, verwendet man die Poisson-Verteilung. Interessant wirds natürlich auch, wenn wir die Länge des Streckenabschnittes ändern (also nicht immer ...
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Binomialverteilung mit GTR oder CAS berechnen, Beispiel 1 | W.16.03
Die Binomialverteilung berechnet man mit einem GTR oder einem CAS mit einem einfachen Befehl: binompdf(n,p,k). Hierbei ist n die Gesamtanzahl aller Züge, k ist die Anzahl der gewünschten Treffer, p ist die W.S. eines einzelnen Treffers. Will man die Summe aller Treffer von 0 bis k haben, kann man den Befehl binomcdf(n,p,k) verwendet.
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