Normalverteilung
Formel
Normalverteilung \(N\left( {\mu ;{\sigma ^2}} \right)\)
Die Normalverteilung, auch gaußsche Glockenverteilung genannt, ist zusammen mit ihrem Spezialfall (μ=0, σ2=1) der Standardnormalverteilung die wichtigste Verteilungsfunktion. Sie bietet sich immer dann an, wenn Werte innerhalb eines begrenzten Intervalls liegen und es kaum Ausreißer gibt. Bei großen Stichproben einer Binomialverteilung kann diese durch eine Normalverteilung approximiert werden.
2 Parameter:
- \(\mu = E\left( X \right)\) .. Erwartungswert, bestimmt an welcher Stelle das Maximum der Normalverteilung auftritt, d.h. er verschiebt die Dichte- und Verteilungsfunktion entlang der x-Achse
- \(\sigma ^2\) .. Varianz, ist ein Maß für die Streuung der Werte um den Erwartungswert, d.h. sie bestimmt wie breit die Dichtefunktion ist, bzw. wie steil die Verteilungsfunktion ansteigt
Wahrscheinlichkeit der Normalverteilung
Die Zufallsvariable X ist normalverteilt mit dem Erwartungswert \(\mu\) und der Varianz \(\sigma ^2\).
\(P\left( {X \leqslant {x_1}} \right) = \int\limits_{ - \infty }^{{x_1}} {f\left( x \right)} \,\,dx = \int\limits_{ - \infty }^{{x_1}} {\dfrac{1}{{\sigma \cdot \sqrt {2 \cdot \pi } }}} \cdot {e^{ - \,\,\dfrac{1}{2} \cdot {{\left( {\dfrac{{x - \mu }}{\sigma }} \right)}^2}}}\,\,dx\)
- Die Dichtefunktion der Normalverteilung \(N\left( {\mu ;{\sigma ^2}} \right)\) ist symmetrisch um die y-Achse, welche die x-Achse bei \(x = \mu = E\left( X \right)\) also beim Erwartungswert schneidet.
- Die Glockenkurve erreicht Ihr Maximum an der Stelle vom Erwartungswert. Hier liegen ebenfalls der Modus und der Median.
- Die Dichtefunktion der Normalverteilung \(N\left( {\mu ;{\sigma ^2}} \right)\) hat links und rechts vom Erwartungswert E(X) zwei Wendestellen, die jeweils genau 1 Standardabweichung \(\sigma\) vom Erwartungswert entfernt liegen.
- Die Dichtefunktion der Normalverteilung \(N\left( {\mu ;{\sigma ^2}} \right)\) ist stetig, von -∞ bis ∞ definiert und nähert sich der negativen und der positiven x- Achse an, ohne sie je zu berühren.
- Die Dichtefunktion der Normalverteilung \(N\left( {\mu ;{\sigma ^2}} \right)\) ist kein Maß für die Wahrscheinlichkeit eines einzelnen Werts, sondern grundsätzlich nur für ein Intervall.
- Die Standardabweichung \(\sigma\) bestimmt, den Verlauf der Dichtefunktion: Je kleiner \(\sigma\) ist, um so steiler wird der Graph
- Der Erwartungswert \( \mu = E\left( X \right)\) bestimmt hingegen, bei welchem x-Wert die Normalverteilung ihr Maximum hat. Ändert sich der Erwartungswert, so verschiebt sich die Normalverteilung entlang der x-Achse
- Die Verteilungsfunktion der Normalverteilung hat Ihren Wendepunkt \(WP\left( {\mu ,0.5} \right)\) an der Stelle vom Erwartungswert. An dieser Stelle hat die Dichtefunktion ihr Maximum
Sigma-Umgebungen
Zusammenhang zwischen Wendepunkt der Wahrscheinlichkeitsfunktion einer Normalverteilung und dem Erwartungswert
Der Erwartungswert ist der Wert mit der größten Wahrscheinlichkeit. Links und rechts vom Erwartungswert gruppieren sich die restlichen normalverteilten Wahrscheinlichkeiten.
Die Wendepunkte der Wahrscheinlichkeitsfunktion der Normalverteilung liegen eine Standardabweichung rechts vom Erwartungswert und eine Standardabweichung links vom Erwartungswert.
Wahrscheinlichkeiten für 1, 2 und 3-fache \(\sigma\) -Umgebungen:
\(\eqalign{ & P\left( {\mu - \sigma \leqslant X \leqslant \mu + \sigma } \right) \approx 0,683 \cr & P\left( {\mu - 2 \cdot \sigma \leqslant X \leqslant \mu + 2 \cdot \sigma } \right) \approx 0,954 \cr & P\left( {\mu - 3 \cdot \sigma \leqslant X \leqslant \mu + 3 \cdot \sigma } \right) \approx 0,997 \cr} \)
Obige Gleichungen in Worten:
Die Wahrscheinlichkeit, dass eine Zufallsvariable X einen Wert
- im Bereich µ+/- 1σ annimmt beträgt ca. 68,3%,
- im Bereich µ+/- 2σ annimmt beträgt ca. 95,4% und
- im Bereich µ+/- 3σ ist sie mit ca. 99,7% schon sehr nahe bei 100%.
Erwartungswert und Standardabweichung einer Normalverteilung
Die Normalverteilung ersetzt bei großen Stichproben, also bei relativ hohem n, die Binomialverteilung, wobei dann für die Normalverteilung - so wie bei der Binomalverteilung - wie folgt gilt:
-
Erwartungswert bei großem n: \(\mu =E\left( x \right) = n \cdot p\)
-
Standardabweichung bei großem n: \(\sigma = \sqrt {Var(x)} = \sqrt {n \cdot p \cdot \left( {1 - p} \right)} \)
Hat eine Zufallsvariable X eine Normalverteilung mit beliebigen μ und σ, so kann man die Werte der Normalverteilung mit \(z = \dfrac{{X - \mu }}{\sigma }\) in eine Standardnormalverteilung umrechnen.
Für die tabellarische Ermittlung von z aus \(\gamma\) gibt es 2 Möglichkeiten
- man geht mit dem Wert \(\Phi \left( z \right) = \dfrac{{\gamma + 1}}{2}\) in eine \(\Phi \left( z \right) \Rightarrow z\) Tabelle und liest z ab
- man geht mit dem Wert \(D\left( z \right) = \gamma \) in eine \(D\left( z \right) \Rightarrow z\) Tabelle und liest z ab
D(z) entspricht der Fläche unter der Gaußkurve, zwischen 2 vom Erwartungswert E bzw. μ um \( \pm z \cdot \sigma \) entfernt liegende Grenzen. Für das zugehörige Konfidenzintervall gilt:
\({p_{1,2}} = \mu \pm z \cdot \sigma \Rightarrow \left[ {{p_1},\,\,{p_2}} \right] = \left[ {\mu - \sigma ;\,\,\mu + \sigma } \right]\)
Dichtefunktion f(t) einer Normalverteilung mit \(X \sim N\left( {\mu ,{\sigma ^2}} \right)\)
\(f\left( t \right) = \dfrac{1}{{\sigma \cdot \sqrt {2\pi } }} \cdot {e^{ - \dfrac{1}{2} \cdot {{\left( {\dfrac{{t - \mu }}{\sigma }} \right)}^2}}}\)
-
Die Dichtefunktion der Normalverteilung hat die Form einer Glockenkurve, ist symmetrisch um den Erwartungswert µ, der zugleich ihr Maximum ist. Ihre beiden Wendestellen liegen bei µ-σ bzw. bei µ+σ. Ihr Graph nähert sich asymptotisch der positiven bzw. negativen x-Achse an. Sie illustriert, dass Abweichungen vom Erwartungs- bzw. Mittelwert umso unwahrscheinlicher werden, je weiter die Zufallsvariable X von µ entfernt ist. Um die Dichtefunktion der Normalverteilung zeichnen zu können benötigt man nur den Erwartungswert µ, der die Lage vom Maximum auf der x-Achse bestimmt und die Streuung σ, welche die Breite vom Graph bestimmt.
-
Der Flächeninhalt, der von der Dichtefunktion der Normalverteilung eingeschlossen wird - also das Integral von minus Unendlich bis plus unendlich - ist unabhängig von den Werten von µ und σ immer genau 1.
- Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsvariable X einen Wert kleiner oder gleich einer Grenze G annimmt: \(P(X \le G) = \int\limits_{ - \infty }^G {f\left( t \right)} \,\,dt\)
- Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsvariable X einen Wert größer oder gleich einer unteren Grenze U und gleich oder kleiner einer oberen Grenze O annimmt: \(P(U \le X \le O) = \int\limits_U^O {f\left( t \right)} \,\,dt\)
- Wahrscheinlichkeit, dass die Zufallsvariable X mindestens einen Wert größer oder gleich einer Grenze O annimmt: \(P\left( {X \ge G} \right) = \int\limits_G^\infty {f\left( t \right)} \,\,dt\)
Verteilungsfunktion F(x) einer Normalverteilung
\(F\left( x \right) = \int\limits_{ - \infty }^x {f\left( t \right)\,\,dt} = \dfrac{1}{{\sigma \cdot \sqrt {2\pi } }} \cdot \int\limits_{ - \infty }^x {{e^{ - \dfrac{1}{2} \cdot {{\left( {\dfrac{{t - \mu }}{\sigma }} \right)}^2}}}} \,\,dt\)
- Auf Grund der Symmetrie der Verteilungsfunktion gilt \(F(x) = 1 - F( - x)\)
Anmerkung:
- Bei der Dichtefunktion f(t) lautet das Argument t, bei der Verteilungsfunktion F(x) lautet das Argument x nur um besser zwischen den beiden Funktionen unterscheiden zu können. Das t hat nichts mit Zeit zu tun, es hat sich einfach für die Dichtefunktion so etabliert.
Dichte- und Verteilungsfunktion der Normalverteilung
- Die Verteilungsfunktion - sie hat den Graph einer logistischen Wachstumsfunktion - ist das Integral der Dichtefunktion bzw. die Dichtefunktion ist die Ableitung der Verteilungsfunktion
- Dort wo die Verteilungsfunktion ihren Wendepunkt \(WP\left( {\mu ,0.5} \right)\) hat, dort liegt der Erwartungswert und an dieser Stelle hat die Verteilungsfunktion die Wahrscheinlichkeit 0,5 bzw hat dort die Dichtefunktion ihr Maximum.
- Auf der y-Achse der Verteilungsfunktion kann man die Wahrscheinlichkeit \(P\left( {X \le {x_1}} \right)\) ablesen, höchstens den Wert x1 zu erreichen.
- In unten stehender Illustration beträgt die Wahrscheinlichkeit höchstens den Wert x1 zu erreichen: 0,7 bzw. 70%
- Der verbleibende Rest auf 1 entspricht der Wahrscheinlichkeit mindestens den Wert x1 zu erreichen.
- In unten stehender Illustration beträgt die Wahrscheinlichkeit mindestens den Wert x1 zu erreichen: 0,3 bzw. 30%
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Wissenspfad
Zur aktuellen Lerneinheit empfohlenes Vorwissen
Schließende Statistik | Die schließende Statistik ermöglicht es von einer (kleinen) Stichprobe auf die (große) Grundgesamtheit G zu schließen. Die Stichprobe ist eine repräsentative Teilmenge, die der Grundgesamtheit zufällig entnommen wurde. Die Wahrscheinlichkeitsrechnung wertet die Ergebnisse von Zufallsexperimenten aus. |
Aktuelle Lerneinheit
Normalverteilung | Die Normalverteilung, auch gaußsche-Glockenverteilung genannt, ist zusammen mit ihrem Spezialfall der Standardnormalverteilung die wichtigste Verteilungsfunktion. |
Verbreitere dein Wissen zur aktuellen Lerneinheit
Standardnormalverteilung | Unter der Standardnormalverteilung versteht man die mit μ=0 und σ=1 standardisierte Normalverteilung. Mit Hilfe der z-Transformation rechnet man beliebige Erwartungswerte bzw. Standardabweichungen auf die Standardnormalverteilung um. |
Konfidenzintervall | Bei der Ermittlung statistischer Parameter prüft man selten alle möglichen Ergebnisse, sondern man beschränkt sich auf eine Stichprobe. Dadurch ist die Messung aber Ungenauigkeiten unterworfen. Konfidenzintervalle definieren einen Bereich, in dem man mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit darauf vertrauen darf, dass sich der wahre Wert darin befindet. |
Gleichverteilung - Disparität - Konzentration | Von Gleichverteilung spricht man, wenn jeder Merkmalsträger den gleichen Anteil an der Merkmalssumme auf sich vereint. |
Gedächtnislosigkeit der Exponentialverteilung und der geometrischen Verteilung | Sie gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass ein Ereignis (zB ein Produktfehler) nach weiteren t Minuten eintritt, nachdem man schon s Minuten gewartet hat. Man spricht auch von der "Nichtalterungseigenschaft". |
Exponentialverteilung | Die Exponetialfunktion wird zur Modellierung von der Zeit zwischen 2 Ereignissen oder der Lebensdauer von Bauteilen verwendet. |
Rechteckverteilung | Die Rechteckverteilung im Intervall [a, b] ist eine stetige Gleichverteilung, bei der jedes Ergebnis gleich wahrscheinlich ist. |
Hypergeometrische Verteilung | Die hypergeometrische Verteilung ist eine diskrete Verteilung. Die Grundgesamtheit vermindert sich aber bei jeder Wiederholungen, denn es handelt sich um ein „Ziehen ohne Zurücklegen“. |
Poissonverteilung | Die Poissonverteilung ist eine diskrete Verteilung. Sie ist ein Grenzfall der Binomialverteilung wenn n sehr groß (größer 100) ist, verbunden mit einer sehr kleinen Erfolgswahrscheinlichkeit die gegen Null konvergiert |
Bernoulli-Verteilung | Die Bernoulli-Verteilung ist die einfachste diskrete Verteilung. Sie entsteht, wenn man ein Bernoulli Experiment (welches nur 2 mögliche Ausgänge hat) genau 1 Mal ausführt. Die Bernoulli Verteilung ist daher ein Spezialfall der Binomialverteilung für n=1. |
Histogramm der Häufigkeitsverteilung | Histogramme schauen ähnlich aus wie Balkendiagramme - man benötigt zu deren grafischer Darstellung die jeweilige Balkenbreite (Klassenbreite) und die Balkenhöhe (=relativer / prozentueller Anteil der Messwerte) |
Stetige Zufallsvariable | Man spricht von einer stetigen Zufallsvariablen, wenn die Anzahl der Ergebnisse des Zufallsexperiments unendlich, also nicht abzählbar, ist. |
Diskrete Zufallsvariable | Für diskrete Zufallsvariablen ist die Anzahl der Ergebnisse eines Zufallsexperiments endlich, also abzählbar. Sie wird durch eine Wahrscheinlichkeitsfunktion beschrieben. |
Zufallsvariable | Eine Zufallsvariable X ordnet jedem Ergebnis ω vom Ergebnisraum Ω eines Zufallsexperiments eine reelle Zahl x zu. |
Einstufige Zufallsexperimente und deren Wahrscheinlichkeiten | Ein Zufallsexperiment ist ein grundsätzlich beliebig oft wiederholbarer "Versuch", welcher unter identischen Bedingungen zu 2 oder mehreren nicht vorhersagbaren Ergebnissen führt. Wir unterscheiden zwischen Bernoulli und Laplace Experiment. |
Aufgaben zu diesem Thema
Aufgabe 4199
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 14. Jänner 2020 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Entwicklung von Katzen und Hunden - Aufgabe A_098
Teil b
Bei einer Studie wurde die Körpermasse von ausgewachsenen Katzen einer bestimmten Rasse als annähernd normalverteilt mit einem Erwartungswert von μ = 3,6 kg und einer Standardabweichung von σ = 0,7 kg angenommen. Die schwersten 10% der ausgewachsenen Katzen wurden in dieser Studie als übergewichtig bezeichnet.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Bestimmen Sie diejenige Körpermasse, ab der eine ausgewachsene Katze in dieser Studie als übergewichtig bezeichnet wurde.
[1 Punkt]
Aufgabe 4214
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 28. Mai 2020 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Kochzeit von Eiern - Aufgabe A_289
Teil c
Die Kochzeit für weich gekochte Eier ist unter bestimmten Bedingungen annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 5,5 min und der Standardabweichung σ = 0,35 min.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Ermitteln Sie dasjenige um den Erwartungswert symmetrische Intervall, in dem die Kochzeit für ein zufällig ausgewähltes Ei mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 % liegt.
[1 Punkt]
Die Kochzeit für hart gekochte Eier ist unter bestimmten Bedingungen annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 9 min und der Standardabweichung σ = 0,5 min. Der Graph der zugehörigen Dichtefunktion ist in der nachstehenden Abbildung dargestellt.
X ... Kochzeit für hart gekochte Eier in min
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Kreuzen Sie die auf diese Dichtefunktion nicht zutreffende Aussage an.
[1 aus 5] [1 Punkt]
- Aussage 1: \(P\left( {X \ge 9} \right) = 0,5\)
- Aussage 2: \(P\left( {X \ge 10} \right) = P\left( {X \le 8} \right)\)
- Aussage 3: \(P\left( {8,5 \le X \le 9,5} \right) \approx 0,68\)
- Aussage 4: \(P\left( {8 \le X \le 10} \right) = 1 - P\left( {X \ge 10} \right)\)
- Aussage 5: \(P\left( {7 \le X \le 11} \right) \approx 1\)
Aufgabe 4078
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 c
Die Masse der Pizzen ist annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert \(\mu = 480g\).
In der nachstehenden Darstellung der Dichtefunktion ist diejenige Fläche markiert, die der Wahrscheinlichkeit entspricht, dass die Masse einer zufällig ausgewählten Pizza zwischen 480 g und 520 g liegt.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Ermitteln Sie mithilfe der obigen Abbildung die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Pizza eine Masse von mindestens 520 g hat.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Skizzieren Sie in der obigen Abbildung den Graphen der Dichtefunktion einer Normalverteilung mit einem Erwartungswert von 520 g und einer kleineren Standardabweichung als jener der gegebenen Dichtefunktion.
[1 Punkt]
Aufgabe 1684
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 15. Jänner 2019 - Teil-1-Aufgaben - 23. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Pfandflaschen
Die Rücklaufquote von Pfandflaschen einer bestimmten Sorte Mineralwasser betragt 92 %. In einem Monat werden 15000 Pfandflaschen dieser Sorte Mineralwasser verkauft. Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl derjenigen Pfandflaschen an, die nicht mehr zurückgegeben werden.
Die Zufallsvariable X kann durch eine Normalverteilung approximiert werden. Die nachstehende Abbildung stellt den Graphen der Dichtefunktion f dieser Normalverteilung dar. Der Flächeninhalt der markierten Flache beträgt ca. 0,27.
Aufgabenstellung:
Deuten Sie den Wert 0,27 im gegebenen Kontext!
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Aufgabe 4266
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 21. Mai 2021 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Zirkus - Aufgabe A_298
Teil c
Die Dauer der Zirkusvorstellungen ist annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 120 min und der Standardabweichung σ = 5 min.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Zirkusvorstellung mindestens 118 min dauert.
[0 / 1 P.]
Die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Zirkusvorstellung höchstens 125 min dauert, soll mithilfe der zugehörigen Dichtefunktion f bzw. mithilfe der zugehörigen Verteilungsfunktion F dargestellt werden.
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Kreuzen Sie diejenige Darstellung an, die nicht dieser Wahrscheinlichkeit entspricht.
[1 aus 5] [0 / 1 P.]
- 1. Darstellung:
\(0,5 + \int\limits_{120}^{125} {f\left( x \right)} \,\,dx\)
- 2. Darstellung:
\(\int\limits_{ - \infty }^{125} {f\left( x \right)} \,\,dx\)
- 3. Darstellung:
\(1 - F\left( {125} \right)\)
- 4. Darstellung:
Bild - 5. Darstellung:
Bild
Aufgabe 4306
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 10. Mai 2016 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Batterien
Ein Unternehmen produziert Batterien.
Teil c
Das Unternehmen gibt an, dass die Lebensdauer der Batterien annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 5320 Betriebsstunden und der Standardabweichung σ = 156 Betriebsstunden ist.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie dasjenige symmetrische Intervall um μ, in dem die Lebensdauer einer zufällig ausgewählten Batterie mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 % liegt.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
In der nachstehenden Abbildung ist der Graph der Dichtefunktion dieser Normalverteilung dargestellt.
Veranschaulichen Sie in der obigen Abbildung die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Batterie eine Lebensdauer von maximal 5200 Betriebsstunden hat.
[1 Punkt]
Aufgabe 4090
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 09. Mai 2018 - Teil-B Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Durchmesser einer Stahlwelle - Aufgabe B_019
Ein Unternehmen stellt auf computergesteuerten Drehmaschinen Stahlwellen für Elektromotoren in Massenproduktion her.
Teil a
Bei Maschine A sind die Durchmesser der hergestellten Stahlwellen annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 10,00 mm. In der nachstehenden Abbildung 1 ist der Graph der zugehörigen Dichtefunktion dargestellt.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Skizzieren Sie in der nachfolgenden Abbildung 2 den Graphen der zugehörigen Verteilungsfunktion.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe:
Veranschaulichen Sie mithilfe der Verteilungsfunktion in Abbildung 2 die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Stahlwelle einen Durchmesser von mindestens 10,02 mm hat.
[1 Punkt]
Aufgabe 4391
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 28. Mai 2020 - Teil-B Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Blumentopf - Aufgabe B_474
Teil b
Ein Unternehmen produziert Stangen für Kletterpflanzen. Die Länge dieser Stangen ist annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 150 cm. Die nachstehende Abbildung zeigt den Graphen der zugehörigen Verteilungsfunktion F.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Lesen Sie aus der obigen Abbildung den Wert der Standardabweichung ab.
[1 Punkt]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Veranschaulichen Sie in der obigen Abbildung die Wahrscheinlichkeit, die durch den nachstehenden Ausdruck berechnet wird.
1 – F(149,5)
[1 Punkt]
Ein anderes Unternehmen produziert auch solche Stangen. Die Länge dieser Stangen ist ebenfalls annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 150 cm. Es ist bekannt, dass 92,3 % dieser Stangen eine Länge von höchstens 151 cm haben.
3. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie die zugehörige Standardabweichung.
[1 Punkt]
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Aufgabe 4432
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 21. Mai 2021 - Teil-B Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Flughafen - Aufgabe B_506
Teil b
Der Kerosinverbrauch eines bestimmten Flugzeugs auf einer bestimmten Strecke kann als annähernd normalverteilt angenommen werden. Der Erwartungswert betragt μ = 845 L/100 km und die Standardabweichung beträgt σ = 25 L/100 km.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Ermitteln Sie dasjenige um μ symmetrische Intervall, in dem der Kerosinverbrauch mit einer Wahrscheinlichkeit von 90 % liegt.
[0 / 1 P.]
Nach Reparaturarbeiten soll der Erwartungswert des Kerosinverbrauchs mithilfe eines Konfidenzintervalls neu geschätzt werden. Dabei wird angenommen, dass die Standardabweichung gleich geblieben ist. Nach den Reparaturarbeiten wurde der Kerosinverbrauch in L/100 km von einer Zufallsstichprobe von 10 Flügen auf dieser Strecke gemessen:
844 | 840 | 864 | 820 | 788 | 858 | 832 | 817 | 839 | 796 |
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Ermitteln Sie das zweiseitige 99-%-Konfidenzintervall für den Erwartungswert des Kerosinverbrauchs nach den Reparaturarbeiten.
[0 / 1 P.]
Aufgabe 4476
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 17. September 2021 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Kosmetikartikel - Aufgabe A_306
Teil a
Ein Parfum wird in bestimmte Fläschchen abgefüllt. Das Füllvolumen wird dabei als annähernd normalverteilt mit der Standardabweichung σ = 1,5 ml angenommen. In der nachstehenden Abbildung ist der Graph der zugehörigen Verteilungsfunktion dargestellt.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 05:40
Lesen Sie aus der obigen Abbildung den Erwartungswert μ des Füllvolumens ab.
μ = ml
[0 / 1 P.]
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 05:40
Ermitteln Sie dasjenige um μ symmetrische Intervall, in dem das Füllvolumen eines zufällig ausgewählten Fläschchens mit einer Wahrscheinlichkeit von 80 % liegt.
[0 / 1 P.]
3. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 05:40
Veranschaulichen Sie in der obigen Abbildung die Wahrscheinlichkeit, dass das Füllvolumen eines zufällig ausgewählten Fläschchens höchstens 76 ml beträgt.
[0 / 1 P.]
Aufgabe 1876
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Mathematik
Quelle: AHS Matura vom 17. September 2021 - Teil-1-Aufgaben - 23. Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Kurzsichtigkeit
Die annähernd normalverteilte Zufallsvariable X beschreibt die Anzahl der kurzsichtigen Personen in einer Stichprobe. Die Funktion f ist die Dichtefunktion der Zufallsvariablen X und hat an der Stelle x = 2 000 ihr Maximum. Der Graph von f ist in der nachstehenden Abbildung dargestellt.
Der Inhalt des farblich markierten Flächenstücks beträgt 0,46.
Aufgabenstellung:
Geben Sie die Wahrscheinlichkeit dafür an, dass sich unter den Personen in dieser Stichprobe mindestens 2 060 kurzsichtige Personen befinden.
- P(„mindestens 2 060 kurzsichtige Personen“) =
[0 / 1 P.]
Aufgabe 4266
Standardisierte kompetenzorientierte schriftliche Reifeprüfung Angewandte Mathematik
Quelle: BHS Matura vom 21. Mai 2021 - Teil-A Aufgabe
Angabe mit freundlicher Genehmigung vom Bundesministerium für Bildung; Lösungsweg: Maths2Mind
Zirkus - Aufgabe A_298
Teil c
Die Dauer der Zirkusvorstellungen ist annähernd normalverteilt mit dem Erwartungswert μ = 120 min und der Standardabweichung σ = 5 min.
1. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Zirkusvorstellung mindestens 118 min dauert.
[0 / 1 P.]
Die Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällig ausgewählte Zirkusvorstellung höchstens 125 min dauert, soll mithilfe der zugehörigen Dichtefunktion f bzw. mithilfe der zugehörigen Verteilungsfunktion F dargestellt werden.
2. Teilaufgabe - Bearbeitungszeit 5:40
Kreuzen Sie diejenige Darstellung an, die nicht dieser Wahrscheinlichkeit entspricht.
[1 aus 5] [0 / 1 P.]
- 1. Darstellung:
\(0,5 + \int\limits_{120}^{125} {f\left( x \right)} \,\,dx\)
- 2. Darstellung:
\(\int\limits_{ - \infty }^{125} {f\left( x \right)} \,\,dx\)
- 3. Darstellung:
\(1 - F\left( {125} \right)\)
- 4. Darstellung:
Bild - 5. Darstellung:
Bild
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