Binominal- und Gaußverteilung

Guten Abend,

also meine Nachhilfeschülerin und ich haben erhebliche Probleme mit dem Verstehen der Binominal- und Gaußverteilung, da ihr Lehrer immer nur Aufgaben stellt und die Lösungen dazu kommentarlos an die Tafel schreibt.
Mein Problem ist, dass ich die Gaußverteilung weder in der Schule noch an der Uni behandelt habe. Ich hoffe deswegen, dass ihr mir kompetent wie immer helfen könnt.

Der Lehrer hat folgende Aufgabe (A1) gestellt und später folgende Lösung bekannt gegeben:

Es wird 100-mal gewürfelt, und man soll die Nährungsweise § für …
a) 20 bis 30 Sechsen,
b) mehr als 30 Sechsen
berechnen.

Lösungen:
a) n = 100;
… S = √(n*p*q) = 3,73 (Standartabweichung);
… E = n*p = 16,6667 (Erwartungswert)
… K = 30

… x1 = (19,5 - 16,667)/(3,73) = 0,76
… x2 = (30,5 - 16,667)/(3,73) = 3,7

… Phi(3,7) - Phi(0,76) = 0,2335

Hallo.

also meine Nachhilfeschülerin und ich haben erhebliche
Probleme mit dem Verstehen der Binominal- und Gaußverteilung,

Damit ist die Errechnung des Quantils gemeint.

Es wird 100-mal gewürfelt, und man soll die Nährungsweise §
für …
a) 20 bis 30 Sechsen,
b) mehr als 30 Sechsen
berechnen.

Lösungen:
a) n = 100;
… S = √(n*p*q) = 3,73 (Standartabweichung);
… E = n*p = 16,6667 (Erwartungswert)
… K = 30

Korrekt

… x1 = (19,5 - 16,667)/(3,73) = 0,76
… x2 = (30,5 - 16,667)/(3,73) = 3,7

.,5 wg der Stetigkeitskorrektur ?
Auf jeden Fall kann man unter den Bedingungen der Fragestellung (n>=30) die B-Verteilung durch die Normalverteilung approximieren.

… Phi(3,7) - Phi(0,76) = 0,2335

hi,

Mein Problem ist, dass ich die Gaußverteilung weder in der
Schule noch an der Uni behandelt habe. Ich hoffe deswegen,
dass ihr mir kompetent wie immer helfen könnt.

prinzipiell: die binomische verteilung tritt auf, wenn ein versuch unter gleichbleibenden bedingungen wiederholt wird. bei n wiederholungen und der erfolgswahrscheinlichkeit p für den einzelversuch (also 1-p für misserfolg), ist
P(k) = (n über k) * p^k * (1-p)^(n-k)
die wsk. für k erfolge. es gibt n+1 ausgänge, von k = 0 bis k = n.

die binomische verteilung ist also in jeder hinsicht eine endliche angelegenheit. für rel. großes n entwickelt sich aber (und zwar für jedes p) eine relativ schöne glockenkurve; und man kann zeigen, dass das für n -> oo gegen die gaußverteilung konvergiert.

die gaußverteilung liegt in tabellierter form vor, allerdings nur für den mittelwert 0 und die standardabweichung 1.

im prinzip spielen also (bei der wiederholung von n versuchen, für großes n) 3 verteilungen eine rolle:
a) die binomialverteilung als exakte lösung mit mittelwert mü = n.p und standardabweichung sigma = √(n*p*q).
b) als approximation von a) die nicht-standardisierte normalverteilung mit den mittelwerten mü und sigma
c) die tabellierte standardnormalverteilung.

als lehrer nenne ich die zufallsvariablen meistens X (binomial, die wirklich gesuchte größe), Y und Z (weil es sowieso üblich ist, die standardnormalverteilte variable als z zu bezeichnen.)

die ganze theorie ist insofern relativ überholt, als mit modernen rechnern auch für große n binomialverteilungen ganz gut berechenbar geworden sind. die ganze approximiererei über normalverteilungen sind da nicht mehr nötig.

Es wird 100-mal gewürfelt, und man soll die Nährungsweise §
für …
a) 20 bis 30 Sechsen,
b) mehr als 30 Sechsen
berechnen.

Lösungen:
a) n = 100;
… S = √(n*p*q) = 3,73 (Standartabweichung);

standardabweichung, d statt t

… E = n*p = 16,6667 (Erwartungswert)
… K = 30

… x1 = (19,5 - 16,667)/(3,73) = 0,76
… x2 = (30,5 - 16,667)/(3,73) = 3,7

… Phi(3,7) - Phi(0,76) = 0,2335

Vielen Dank

für Deine schnelle Hilfe! Ich denke, dass ich das Thema jetzt verstanden hab, ansonsten werde ich mich noch einmal melden.

Gruß Daniel

Vielen Dank

für Deine schnelle Hilfe! Ich denke, dass ich das Thema jetzt verstanden hab, ansonsten werde ich mich noch einmal melden.

Gruß Daniel