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Ergebnis der Suche nach: ( (Freitext: HÄUFIGKEIT) und (Systematikpfad: MATHEMATIK) ) und (Bildungsebene: "SEKUNDARSTUFE I")

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  Relative Häufigkeit, absolute Häufigkeit und wie man sie richtig berechnet | W.11.02

  Eine absolute Häufigkeit ist eine Anzahl (also eine ganze Zahl wie 0; 1; 2; ). Eine relative Häufigkeit ist eine Prozentzahl (also eine Kommazahl zwischen 0 und 1, bzw. in Prozent gerechnet: zwischen 0% und 100%). Eine kumulierte Häufigkeit (egal ob relativ oder absolut) ist eine aufsummierte Häufigkeit, beinhaltet also die Häufigkeiten von allen Werten die kleiner oder ...
  

  Details  

  

  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010682" }

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  Relative Häufigkeit, absolute Häufigkeit und wie man richtig damit rechnet; Beispiel 2 | W.11.02

  Eine absolute Häufigkeit ist eine Anzahl (also eine ganze Zahl wie 0; 1; 2; ). Eine relative Häufigkeit ist eine Prozentzahl (also eine Kommazahl zwischen 0 und 1, bzw. in Prozent gerechnet: zwischen 0% und 100%). Eine kumulierte Häufigkeit (egal ob relativ oder absolut) ist eine aufsummierte Häufigkeit, beinhaltet also die Häufigkeiten von allen Werten die kleiner oder ...
  

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  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010684" }

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  Relative Häufigkeit, absolute Häufigkeit und wie man richtig damit rechnet; Beispiel 1 | W.11.02

  Eine absolute Häufigkeit ist eine Anzahl (also eine ganze Zahl wie 0; 1; 2; ). Eine relative Häufigkeit ist eine Prozentzahl (also eine Kommazahl zwischen 0 und 1, bzw. in Prozent gerechnet: zwischen 0% und 100%). Eine kumulierte Häufigkeit (egal ob relativ oder absolut) ist eine aufsummierte Häufigkeit, beinhaltet also die Häufigkeiten von allen Werten die kleiner oder ...
  

  Details  

  

  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010683" }

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  ZUM-Lernpfad: Relative Häufigkeit und das Gesetz der großen Zahlen

  In diesem Lernpfad von zum.de wird sehr schülernah und sehr anschaulich erklärt, wie man die relative Häufigkeit berechnet und was das empirische Gesetz der großen Zahlen bedeutet.
  

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  { "HE": [] }

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  Additionssatz, Beispiel 2 | Wahrscheinlichkeitsrechnung Formeln W.15.01

  Der Additionssatz sagt im Wesentlichen aus, dass man nichts doppelt rechnen darf. Konkret heißt das: Die Häufigkeit der Vereinigung zweier Mengen, bestimmt man über die Summe der Häufigkeit von beiden Mengen, abzüglich der Schnittmenge beider Mengen. == P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A?B)
  

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  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010752" }

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  Additionssatz, Beispiel 3 | Wahrscheinlichkeitsrechnung Formeln W.15.01

  Der Additionssatz sagt im Wesentlichen aus, dass man nichts doppelt rechnen darf. Konkret heißt das: Die Häufigkeit der Vereinigung zweier Mengen, bestimmt man über die Summe der Häufigkeit von beiden Mengen, abzüglich der Schnittmenge beider Mengen. == P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A?B)
  

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  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010753" }

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  Additionssatz, Beispiel 1 | Wahrscheinlichkeitsrechnung Formeln W.15.01

  Der Additionssatz sagt im Wesentlichen aus, dass man nichts doppelt rechnen darf. Konkret heißt das: Die Häufigkeit der Vereinigung zweier Mengen, bestimmt man über die Summe der Häufigkeit von beiden Mengen, abzüglich der Schnittmenge beider Mengen. == P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A?B)
  

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  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010751" }

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  Additionssatz | Wahrscheinlichkeitsrechnung Formeln W.15.01

  Der Additionssatz sagt im Wesentlichen aus, dass man nichts doppelt rechnen darf. Konkret heißt das: Die Häufigkeit der Vereinigung zweier Mengen, bestimmt man über die Summe der Häufigkeit von beiden Mengen, abzüglich der Schnittmenge beider Mengen. == P(AUB)=P(A)+P(B)-P(A?B)
  

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  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010750" }

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  Poisson-Verteilung | W.19

  Die „Poisson-Verteilung“ wendet man vor allem bei Ereignissen an, die eine recht kleine Wahrscheinlichkeit haben. Man nennt die Poisson-Verteilung daher auch „Verteilung der seltenen Ereignisse“. Mit ihrer Hilfe berechnet man, mit welcher W.S. ein Ereignis in EINEM bestimmten Intervall „k“ mal eintrifft. Es gibt nur zwei Größen, die in die Formel einfließen: „k“ ...
  

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  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010829" }

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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 wird’s natürlich auch, wenn wir die Länge des Streckenabschnittes ändern (also nicht immer ...
  

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  { "LEARNLINE": "DE:SODIS:LEARNLINE-00010833" }

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