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Normalverteilung: Funktionen & Darstellung

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Zusammenfassung

Normalverteilung: Funktionen & Darstellung

Definition

Die Normalverteilung ist eine stetige Verteilung. Das heisst es gibt unendlich viele Ereignismöglichkeiten. Die Normalverteilung ist spiegelsymmetrisch um ihren Erwartungswert.


Man definiert eine Normalverteilung auf Basis von zwei Werten: (11​) vom Mittelwert μ\mu einer Verteilung und (2) von der Standardabweichung σ\sigma​ der Verteilung.



XN(μ,σ)X \sim N(\mu,\sigma)​​



Funktionen

Dichtefunktion

Die Normalverteilung kann mit der allgemeinen Dichtefunktion beschrieben werden.


f(x)=12πσe12(xμσ)2f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac12(\frac{x-\mu}{\sigma})^2}​​

xx​​

Zufallsgrösse

μ\mu​​

Mittelwert der Verteilung

σ\sigma​​

Standardabweichung der Verteilung

ee​​

Eulersche Zahl



Hinweis 1: Bei Aufgaben sind μ\mu​ und σ\sigma​ typischerweise vorgegeben.

Hinweis 2: Man rechnet meist mit einem Taschenrechner oder entnimmt die Werte einer Tabelle.


Darstellung

Mathematik; Verteilungen; 3. Gymi; Normalverteilung: Funktionen & Darstellung


Verteilungsfunktion

Die Verteilungsfunktion (ϕ(x)\phi(x)) ist durch die Fläche unter der Dichtefunktion (f(x)f(x)) gegeben. Sie gibt für einen beliebigen Wert xx​ die Wahrscheinlichkeit an, dass die Zufallsvariable XX​ kleiner oder gleich xx​ ist.


ϕ(Xx)=12πσxe12(tμσ)2dtϕ(X≤x)= \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}\int_{-∞}^{x}e^{-\frac12(\frac{t-\mu}{\sigma})^2}dt​​

XX​​

Zufallsgrösse

xx​​

Wert, den die Zufallsgrösse annimmt

μ\mu​​

Mittelwert der Verteilung

σ\sigma​​

Standardabweichung der Verteilung

tt​​

Integrationsvariable


Hinweis: Man berechnet die Verteilungsfunktion typischerweise mit dem Taschenrechner oder entnimmt die Werte einer Tabelle.


Intervall

Wahrscheinlichkeit für ein Intervall von XX:


P(aXb)=ϕ(Xb)ϕ(Xa)P(a≤X≤b)=ϕ(X≤b)-ϕ(X≤a)​​


Darstellung


Einseitig

Zweiseitig (Intervall)

Mathematik; Verteilungen; 3. Gymi; Normalverteilung: Funktionen & Darstellung

P(Xx)P(X\leq x)​​

Mathematik; Verteilungen; 3. Gymi; Normalverteilung: Funktionen & Darstellung

P(aXb)P(a≤X≤b)​​



Beispiel

Nehmen wir an, das Gewicht (in Gramm) von Äpfeln sei normalverteilt mit μ=75,σ=15\mu =75, \sigma =15.​

200200 Äpfel werden untersucht. Wie viele Äpfel haben ein Gewicht zwischen 6060​ und 8080 g?


ϕ(80)ϕ(60)=12π156080e12(t7515)2dt0.4719=47.19%\phi(80)-\phi(60)= \frac{1}{\sqrt{2\pi}15}\int_{60}^{80}e^{-\frac12(\frac{t-75}{15})^2}dt \approx 0.4719 = 47.19\%​​

47.19%20094 A¨pfel47.19\%\cdot 200≈\underline{94 \, Äpfel}​​



Standardnormalverteilung

Die Standardnormalverteilung ist die Normalverteilung mit Mittelwert 0(μ=0)0(\mu=0)​ und Standardabweichung 1(σ=1)1(\sigma=1).​



Dichtefunktion

Normalverteilung mit Mittelwert 0(μ=0)0(\mu = 0) und Standardabweichung  1(σ=1)1(\sigma=1)


f(x)=12πe12t2f(x)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{1}{2}t^2}​​


Verteilungsfunktion

ϕ(x)=xf(t)dt=12πxe12t2dt\phi(x)=\int_{-\infin}^{x}f(t)dt=\frac{1}{\sqrt{2\pi}}\int_{-\infin}^{x}e^{-\frac12 t^2}dt​​


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Häufig gestellte Fragen (FAQ)

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