Beschreibende Statistik
Zum Schlagwort passende, original Teil A und Teil B Aufgaben, aus ehemaligen BHS bzw. BRP Maturaterminen, aus dem Fach Angewandte Mathematik.
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Formeln
Beschreibende bzw. deskriptive Statistik
Die beschreibende bzw. deskriptive Statistik stellt große Datenmengen (Vollerhebung, Grundgesamtheit) übersichtlich dar und verdichtet diese, damit charakteristische Eigenschaften der Datenmenge durch einfache Kennzahlen ausgedrückt werden können. Bei den statistischen Kennzahlen unterscheidet man zwischen Lage- und Streumaßen
Lagemaße:
Die Lagemaße geben Auskunft zur zentralen Tendenz, darüber wo sich die Werte konzentrieren.
- Modalwert = Modus
- Arithmetisches Mittel
- Gewichtetes / gewogenes arithmetisches Mittel
- Geometrisches Mittel
- Median =Zentralwert
- Quantil
Streuungsmaße:
Die Steuungsmaße geben Auskunft über die Breite der Verteilung, also zur Variabilität der Werte.
- Spannweite
- Lineare Abweichung
- Varianz
- Standardabweichung
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Datenerhebung für statistische Aussagen
Bei der Datenerhebung für statistische Aussagen hat sich folgende Terminologie etabliert:
statistische Einheit
Eine statistische Einheit, auch Erhebungseinheit genannt, ist ein einzelnes Element der Grundgesamtheit (z.B. Herr Max Mustermann).
Grundgesamtheit G
Die Grundgesamtheit G ist die Menge aller Elemente / aller Erhebungseinheiten, auf die sich eine statistische Auswertung bezieht. (z.B.: Alle Österreicher)
Stichprobe
Die Stichprobe ist eine repräsentative Teilmenge, die der Grundgesamtheit zufällig entnommen wurde. (z.B.: 20 zufällig ausgewählte Österreicher). Sie gilt als repräsentativ, wenn sie die typischen Merkmale der Grundgesamtheit repräsentiert.
Stichprobenumfang n
Der Umfang n der Stichprobe entspricht der Anzahl der erhobenen Einheiten. Der Stichprobenumfang soll so gewählt werden, dass lediglich eine möglichst kleine Teilmenge der Grundgesamtheit zu untersuchen ist, die Aussagen aber dennoch für die Grundgesamtheit repräsentativ sind.
Merkmal X, Y
Ein Merkmal X, Y ist jene Eigenschaft der statistischen Einheit, die untersucht werden soll (z.B.: die Körpergröße, Geschlecht). Bei einer Erhebung entspricht einem Merkmal eine Frage. (z.B.: Wie groß sind Sie?,...) Merkmale nehmen unterschiedliche Merkmalsausprägungen an.
Nominales Merkmal
Ein nominales Merkmal ist ein konkret benennbares qualitatives Merkmal (z.B.: Rindsschnitzel, Schweinsschnitzel, Hühnerschnitzel,...)
Ordinales Merkmal
Ein ordinales Merkmal entspricht einem Rang in einer Ordnung (z.B.: Schulnoten 1 .. 5)
Metrisches Merkmal
Ein metrisches Merkmal ist ein quantitatives Merkmal, von dem es ein Bezugsmaß und Vielfache oder Teiler gibt. (z.B.: die PS-Zahl eines Fahrzeugs: 0,1PS, 1PS, 100PS)
Merkmalsausprägung x1, x2,..., y1, y2,...
Eine Merkmalsausprägung x1, x2, x3 …x1, x2, x3 … ist eine ganz bestimmte Eigenschaft, die eines der Merkmale X, Y annehmen kann. Durch eine Messung wird eine Merkmalsausprägung einem Skalenwert zugeordnet. Die Merkmalsausprägung ist der gemessene Wert vom Merkmal (z.B.: X1=180 cm, Y1=männlich). Bei einer Erhebung entspricht die Merkmalsausprägung einer tatsächlich gegebenen Antwort auf die Frage nach dem Merkmal. (z.B.: Ich bin 1,80 m groß)
Stetiges Merkmal
Ein stetiges Merkmal liegt vor, wenn die Merkmalsausprägung jeden Wert innerhalb eines Intervalls annehmen kann (z.B.: 180,1cm, 180,15cm, 180,157cm,...)
Diskretes Merkmal
Ein diskretes Merkmal liegt vor, wenn die Merkmalsausprägung nur bestimmte Werte annehmen kann (z.B.: männlich, weiblich, divers)
Nullhypothese H0
Eine Hypothese ist eine Aussage über den Zusammenhang von mindestens zwei Merkmalen einer statistischen Beobachtung, die über das aktuelle Wissen hinaus geht und eine Vermutung beinhaltet, die oft nicht direkt belegt werden kann.
Beim Test einer Hypothese stellt man eine Nullhypothese H0 und eine Gegenhypothese H1 dazu auf.
Die Nullhypothese H0, ist eine Annahme in einem Hypothesentest die besagt, dass es keinen signifikanten Zusammenhang zwischen untersuchten Variablen gibt. Sie wird aufgestellt, um zu prüfen, ob es ausreichende Beweise gibt, um sie abzulehnen um dann die Alternativhypothese, die sehr wohl einen signifikanten Zusammenhang zwischen untersuchten Variablen postuliert, zu akzeptieren.
Dann muss ein Signifikanzniveau \(\alpha\) dafür vorgegeben sein, dass man die Nullhypothese irrtümlich verwirft, obwohl sie zutreffen ist. Ein typisches Signifikanzniveau ist 0,05 (5%). Wenn das Ergebnis vom Hypothesentest einen p-Wert kleiner als das Signifikanzniveau ergibt, lehnt man die Nullhypothese ab.
Beim Hypothesentest unterscheidet man:
- Fehler 1. Art: Man verwirft die Nullhypothese irrtümlich, obwohl sie zutrifft und akzeptiert die (falsche) Gegenhypothese. Man schützt sich vor einem Fehler 1. Art, indem man das Signifikanzniveau absenkt.
- Fehler 2. Art: Man hält an der Nullhypothese fest, obwohl sie nicht zutrifft. Man kann die Wahrscheinlichkeit für einen Fehler 2. Art minimieren, indem man eine ausreichend große Stichprobe verwendet.
Kumulative Verteilungsfunktion
Die kumulative Verteilungsfunktion einer binomialverteilten Zufallsvariablen gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass die Zufallsvariable X einen Wert kleiner oder gleich einem bestimmten Wert annimmt. Die kumulative Verteilungsfunktion einer binomialverteilten Zufallsvariablen kann verwendet werden, um Wahrscheinlichkeiten von Ereignissen zu bestimmen, wie zum Beispiel die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der Erfolge kleiner oder gleich einer bestimmten Zahl ist oder, dass die Anzahl der Erfolge innerhalb eines bestimmten Intervalls liegt. Die Wahrscheinlichkeit für einen Erfolg wird als p bezeichnet und die Anzahl der Versuche als n.
Für die kumulative Verteilungsfunktion einer nach B(n, p) binomialverteilten Zufallsvariablen gilt:
\(F_p^n\left( k \right) = P_p^n\left( {X \le k} \right) = \sum\limits_{i = 0}^k {B\left( {n;p;i} \right) = \sum\limits_{i = 0}^k {\left( {\begin{array}{*{20}{c}} n\\ i \end{array}} \right)} } \cdot {p^i} \cdot {\left( {1 - p} \right)^{n - i}}\)
Die Berechnung ist zeitaufwändig, weshalb man die Wahrscheinlichkeit aus einer Statistiktabelle herausliest oder mittels Software ermittelt.
Schließende Statistik
Die schließende Statistik ermöglicht es von einer (kleinen) Stichprobe auf die (große) Grundgesamtheit G zu schließen.
Beschreibende Statistik
Die beschreibende Statistik beschreibt die Grundgesamtheit einer Vollerhebung durch charakteristische Kennzahlen (Lage- und Streumaße)
Explorative Statistik
Die explorative Statistik beschäftigt sich mit der Analyse großer Datenmengen, wobei vor der Analyse keine Zusammenhänge zwischen den einzelnen Daten bekannt sind.
Aufgaben
Aufgabe 4001
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 10. Mai 2017 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Vergnügungspark - Aufgabe A_249
Teil b
In einem Vergnügungspark werden Familien nach ihren Ausgaben befragt. Die beiden nachstehenden Boxplots veranschaulichen die Ausgaben der befragten Familien für die Attraktionen und jene für Essen und Getränke.
- Attraktionen: Ausgaben pro befragter Familie in €
- Essen und Getränke: Ausgaben pro befragter Familie in €
Andreas behauptet, aus den beiden Boxplots Folgendes ablesen zu können: „Es gibt mit Sicherheit mindestens eine Familie, die insgesamt 120 Euro für Attraktionen sowie Essen und Getränke ausgibt.“
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Argumentieren Sie, dass die Behauptung von Andreas falsch ist. [1 Punkt]
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Aufgabe 4011
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 10. Mai 2017 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Rohmilchproduktion - Aufgabe A_252
Teil b
In der nachstehenden Tabelle ist die durchschnittliche Jahresmilchleistung pro Kuh in Kilogramm (kg) für einige ausgewählte europäische Länder im Jahr 2012 angegeben.
| Land | durchschnittliche Jahresmilchleistung pro Kuh in kg |
| Deutschland | 7 280 |
| Dänemark | 8 701 |
| Italien | 5 650 |
| Österreich | 6 418 |
| Rumänien | 3 429 |
| Slowakei | 6 501 |
| Tschechien | 7 705 |
| Ungarn | 7 184 |
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Ermitteln Sie, um wie viel Prozent die durchschnittliche Jahresmilchleistung pro Kuh in Dänemark höher als jene in Rumänien war.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Diese Daten sind, mit Ausnahme der durchschnittlichen Jahresmilchleistung pro Kuh in Tschechien, im nachstehenden Diagramm dargestellt.
Zeichnen Sie im folgenden Diagramm die fehlende Säule für Tschechien ein.
[1 Punkt]
Aufgabe 4076
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 09. Mai 2018 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Pizzalieferdienst - Aufgabe A_264
Teil a
Eine Pizzeria liefert Pizzen auf Bestellung aus. Die Kunden sollen möglichst schnell beliefert werden, damit die Pizzen bei der Zustellung noch heiß sind. Für 100 Pizzen wurden die Zustellzeiten erhoben und in 6 Klassen eingeteilt:
| Klasse | Zustellzeit in Minuten | Klassenmitte | absolute Häufigkeit |
| 1 | [0; 10[ | 5 | 4 |
| 2 | [10; 20[ | 15 | 48 |
| 3 | [20; 30[ | 25 | 27 |
| 4 | [30; 40[ | 35 | 11 |
| 5 | [40; 50[ | 45 | 5 |
| 6 | [50; 60[ | 55 | 5 |
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Geben Sie an, in welcher Klasse der Median der Zustellzeiten liegt.
[1 Punkt]
Mithilfe der Klassenmitten können das arithmetische Mittel \(\overline x \) und die Standardabweichung s der Zustellzeiten näherungsweise berechnet werden. Es gilt: \(\overline x \) = 23 min
- Aussage 1: \(\sqrt {\dfrac{{\left( {5 - 23} \right) + \left( {15 - 23} \right) + \left( {25 - 23} \right) + \left( {35 - 23} \right) + \left( {45 - 23} \right) + \left( {55 - 23} \right)}}{6}} \)
- Aussage 2: \(\sqrt {\dfrac{{{{\left( {5 - 23} \right)}^2} + {{\left( {15 - 23} \right)}^2} + {{\left( {25 - 23} \right)}^2} + {{\left( {35 - 23} \right)}^2} + {{\left( {45 - 23} \right)}^2} + {{\left( {55 - 23} \right)}^2}}}{6}} \)
- Aussage 3: \(\sqrt {\dfrac{{{{\left( {5 - 23} \right)}^2} \cdot 4 + {{\left( {15 - 23} \right)}^2} \cdot 48 + {{\left( {25 - 23} \right)}^2} \cdot 27 + {{\left( {35 - 23} \right)}^2} \cdot 11 + {{\left( {45 - 23} \right)}^2} \cdot 5 + {{\left( {55 - 23} \right)}^2} \cdot 5}}{6}} \)
- Aussage 4: \(\sqrt {\dfrac{{{{\left( {5 - 23} \right)}^2} \cdot 4 + {{\left( {15 - 23} \right)}^2} \cdot 48 + {{\left( {25 - 23} \right)}^2} \cdot 27 + {{\left( {35 - 23} \right)}^2} \cdot 11 + {{\left( {45 - 23} \right)}^2} \cdot 5 + {{\left( {55 - 23} \right)}^2} \cdot 5}}{{100}}} \)
- Aussage 5: \(\sqrt {\dfrac{{{{\left( {5 - 23} \right)}^2} \cdot 5 + {{\left( {15 - 23} \right)}^2} \cdot 15 + {{\left( {25 - 23} \right)}^2} \cdot 25 + {{\left( {35 - 23} \right)}^2} \cdot 35 + {{\left( {45 - 23} \right)}^2} \cdot 45 + {{\left( {55 - 23} \right)}^2} \cdot 55}}{{100}}} \)
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Kreuzen Sie denjenigen Ausdruck an, mit dem die zugehörige Standardabweichung s der Zustellzeiten berechnet werden kann.
[1 aus 5] [1 Punkt]
Aufgabe 4077
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 09. Mai 2018 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Pizzalieferdienst - Aufgabe A_264
Teil b
Bei einer statistischen Erhebung wurde die Temperatur der gelieferten Pizzen untersucht. Die erhobenen Daten sind im folgenden Boxplot dargestellt:
Es wird auf Basis dieses Boxplots behauptet: „Mindestens 80 % der gelieferten Pizzen haben eine Temperatur von über 45 °C.“
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Argumentieren Sie anhand des obigen Boxplots, dass diese Behauptung falsch ist.
[1 Punkt]
Aufgabe 4158
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 08. Mai 2019 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Die Adria-Wien-Pipeline - Aufgabe A_280
Österreich muss einen Großteil seines Erdölbedarfs durch Importe von Rohöl decken. Diese Importe werden vorwiegend über die Adria-Wien-Pipeline durchgeführt, die von Triest nach Wien-Schwechat führt.
Teil a
Die folgende Tabelle gibt die nach Österreich importierten Rohölmengen in den Jahren 2006 bis 2014 an:
| Jahr | 2006 | 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 |
| importierte Rohölmenge in Mio. t |
7,7 | 7,6 | 7,9 | 7,4 | 6,8 | 7,3 | 7,4 | 7,8 | 7,5 |
Quelle: https://www.wko.at/branchen/industrie/mineraloelindustrie/jahresberichte.html
[22.11.2018]
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Ermitteln Sie das arithmetische Mittel und die Standardabweichung der importierten Rohölmengen für diesen Zeitraum in Millionen Tonnen.
[1 Punkt]
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Aufgabe 4169
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 08. Mai 2019 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Bahnverkehr in Österreich - Aufgabe A_283
Teil c
Im nachstehenden Diagramm sind die Fahrgastzahlen der Österreichischen Bundesbahnen für die Jahre 2010 bis 2014 dargestellt.
Bild
Datenquelle: Agentur für Passagier- und Fahrgastrechte (Hrsg.): Fahrgastrechte-Statistik Bahn 2014, 2016, S. 4.
https://www.apf.gv.at/files/1-apf-Homepage/1g-Publikationen/Fahrgastrec… [22.11.2018].
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie die Spannweite der angegebenen Fahrgastzahlen in Millionen.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Es wird folgende Berechnung durchgeführt:
\(\dfrac{{235,1 - 209,8}}{{209,8}} \approx 0,12\)
Interpretieren Sie das Ergebnis dieser Berechnung im gegebenen Sachzusammenhang.
[1 Punkt]
Aufgabe 4173
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 20. September 2019 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Mathematik-Olympiade - Aufgabe A_066
Die Mathematik-Olympiade ist ein bekannter Wettbewerb für Schüler/innen.
Teil a
Beim Bundeswettbewerb der Mathematik-Olympiade kann man im ersten Teil maximal 32 Punkte erreichen. Die nachstehenden Boxplots zeigen die erreichte Punkteanzahl der Teilnehmer/innen im Jahr 2014 und im Jahr 2015.
Bild
Lara hat in beiden Jahren beim Bundeswettbewerb teilgenommen. Im Jahr 2014 hat sie 29 Punkte erreicht, im Jahr 2015 waren es 18 Punkte.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Argumentieren Sie, dass Lara im Jahr 2015 im Vergleich zu den anderen Teilnehmerinnen und Teilnehmern ein besseres Ergebnis als im Jahr 2014 erzielt hat.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Kreuzen Sie die nicht zutreffende Aussage an.
[1 aus 5] [1 Punkt]
- Aussage 1: Der Interquartilsabstand im Jahr 2014 ist mehr als doppelt so groß wie der Interquartilsabstand im Jahr 2015.
- Aussage 2: Im Jahr 2015 erreichten mindestens 75 % der Teilnehmer/innen mindestens 17 Punkte.
- Aussage 3: Die Spannweite im Jahr 2015 ist um rund 17 % kleiner als die Spannweite im Jahr 2014.
- Aussage 4: Im Jahr 2015 ist der Median um 10,5 Punkte kleiner als im Jahr 2014.
- Aussage 5: Im Jahr 2015 erreichten mindestens 75 % der Teilnehmer/innen maximal 17 Punkte.
Aufgabe 4174
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 20. September 2019 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Mathematik-Olympiade - Aufgabe A_066
Die Mathematik-Olympiade ist ein bekannter Wettbewerb für Schüler/innen.
Teil b
8 Jugendliche haben am Bundeswettbewerb der Mathematik-Olympiade teilgenommen. Sie möchten das arithmetische Mittel und die Standardabweichung ihrer erreichten Punkteanzahlen
berechnen. Für die Varianz s2 ergibt sich die nachstehende Berechnung.
\({s^2} = \frac{1}{8} \cdot \left( {{{\left( {16 - 16} \right)}^2} + {{\left( {22 - 16} \right)}^2} + {{\left( {21 - 16} \right)}^2} + {{\left( {30 - 16} \right)}^2} + {{\left( {4 - 16} \right)}^2} + {{\left( {11 - 16} \right)}^2} + {{\left( {9 - 16} \right)}^2} + {{\left( {15 - 16} \right)}^2}} \right)\)
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Lesen Sie aus der obigen Berechnung das arithmetische Mittel ab.
[1 Punkt]
Aufgabe 4246
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 16. September 2020 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Pflanzenwachstum - Aufgabe A_292
Teil b
Die Höhe der Pflanzen einer bestimmten Pflanzenart wird untersucht, wobei einige der Pflanzen regelmäßig gedüngt werden und die anderen nicht. Nach einer bestimmten Zeit werden die Höhen aller beobachteten Pflanzen gemessen. Der Boxplot für die Höhen der nicht gedüngten Pflanzen ist im unten stehenden Diagramm dargestellt.
Für die Höhen der gedüngten Pflanzen gilt:
- Minimum: 19 cm
- 1. Quartil: 21 cm
- Median: 25 cm
- Interquartilsabstand: 6 cm
- Spannweite: 16 cm
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Zeichnen Sie im nachstehenden Diagramm den Boxplot für die Höhen der gedüngten Pflanzen ein.
Bild
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Aus dem Boxplot für die Höhen der nicht gedüngten Pflanzen kann Folgendes abgelesen werden: Mindestens ein Viertel der Pflanzen hat eine Höhe kleiner als oder gleich einem Wert a, und zugleich haben mindestens drei Viertel der Pflanzen eine Höhe größer als oder gleich diesem Wert a. Geben Sie diesen Wert a an.
a = cm
[1 Punkt]
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Aufgabe 4249
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 12. Jänner 2021 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Sicherheit auf dem Schulweg - Aufgabe A_293
Im Nahbereich von Schulen stellen die zu- und abfahrenden Fahrzeuge ein großes Problem dar.
Teil b
Vor einer Schule wurden über einen Zeitraum von einer Woche Geschwindigkeitsmessungen durchgeführt. 2 958 Fahrzeuge, das sind 85 % aller kontrollierten Fahrzeuge, fuhren langsamer
als 33 km/h.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie, wie viele Fahrzeuge in dieser Woche insgesamt kontrolliert wurden.
[1 Punkt]
Die Ergebnisse dieser Geschwindigkeitsmessungen sollen in einem Boxplot dargestellt werden.
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Erklären Sie, warum für diesen Boxplot die Aussage „Das Quartil Q3 beträgt 35 km/h“ nicht richtig sein kann.
[1 Punkt]
Aufgabe 4254
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 12. Jänner 2021 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Niederschlagsmessung - Aufgabe A_295
Teil a
An einem bestimmten Ort wurde an jedem Tag eines bestimmten Monats die Niederschlagshöhe gemessen. In der nachstehenden Abbildung sind die gesammelten Daten als Boxplot dargestellt.
Bild
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Kreuzen Sie die zutreffende Aussage an. [1 aus 5]
[1 Punkt]
- Aussage 1: An jedem Tag dieses Monats gab es Niederschlag.
- Aussage 2: An 3/4 aller Tage dieses Monats betrug die Niederschlagshöhe höchstens 15 mm.
- Aussage 3: An über 50 % aller Tage dieses Monats betrug die Niederschlagshöhe mehr als 20 mm.
- Aussage 4: An mindestens 25 % aller Tage dieses Monats hat es keinen Niederschlag gegeben.
- Aussage 5: An 75 % aller Tage dieses Monats betrug die Niederschlagshöhe mehr als 20 mm.
Aufgabe 4309
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 11. Mai 2015 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Farbenfrohe Gummibären - Aufgabe A_157
Gummibären werden in 5 unterschiedlichen Farben bzw. 6 unterschiedlichen Geschmacksrichtungen hergestellt: rot (Himbeere und Erdbeere), gelb (Zitrone), grün (Apfel), orange (Orange) und weiß (Ananas).
Teil a
Die nach stehende Tabelle enthält eine Auflistung, wie viele weiße Gummibären in den untersuchten Packungen waren.
| Anzahl weißer Gummibären pro Packung | 17 | 20 | 21 | 22 | 24 |
| Anzahl der Packungen | 2 | 3 | 3 | 1 | 4 |
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie das arithmetische Mittel der Anzahlen weißer Gummibären pro Packung.
[1 Punkt]