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Zufallsvariablen | diskrete und stetige Zufallsvariablen | Massenfunktion und Dichtefunktion

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Das Wichtigste aus dem Video

Tipp auf eine Zeit – das Video springt genau dorthin.

Transkriptautomatisch erstellt · 36 Zeilen
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  1. [Musik] Willkommen bei Word Conomy. Heute klären wir die Frage, was eigentlich hinter dem Begriff der Zufallsvariablen in der
  2. Statistik steckt. Legen wir gleich mal los. Bei einer Zufallsvariable handelt es sich im Allgemeinen um eine Variable, dessen Wert vom Zufall bedingt wird. In
  3. der Statistik werden Zufallsvariablen üblicherweise mit einem großen X dar. zu verstehen, um was es sich genau bei Zufallsvariablen handelt, hilft euch
  4. dabei weiter unter anderem die Konzepte der Wahrscheinlichkeitsrechnung in der Statistik richtig zu verstehen. Bei Zufallsvariablen wird zwischen zwei
  5. verschiedenen Formen unterschieden und zwar zwischen den sogenannten diskreten Zufallsvariablen und den sogenannten stetigen Zufallsvariablen.
  6. Diskrete Zufallsvariablen zeichnen sich dadurch aus, dass diese abzählbar sind. Das bedeutet, dass zwischen den einzelnen Ausprägungen feste Abstände zu
  7. beobachten sind und somit eine konkrete Aussage in Bezug auf den Wert der Zufallsvariable getroffen werden kann. Ein Beispiel hierfür wäre die Anzahl von
  8. verkauften Kaffees. Hier kann am Ende des Tages genau ermittelt werden, wie viele Kaffees nun tatsächlich verkauft worden sind. Da ja nur ganze Kaffees
  9. verkauft werden können, ist hier also der gerade angesprochene feste Abstand und zwar zwischen einem, 2, drei Kaffees und so weiter gegeben. Die diskreten
  10. Zufallsvariablen lassen sich mit Hilfe der sogenannten Massefunktion darstellen. Hier gibt jeder Strich beispielsweise die Anzahl der verkauften
  11. Kaffees für den jeweiligen Wochentag an. Und nun zu den stetigen Zufallsvariablen. Diese sind im Gegensatz zu den diskreten
  12. Zufallsvariablen nicht absehlbar. Hier sind keine festen Abstände zwischen den einzelnen Ausprägungen gegeben, sondern diese können beliebige Werte innerhalb
  13. des Intervalls annehmen. Ein Beispiel hierfür wäre etwa das Wasservolumen in einem See. Hier haben wir es ja nicht mit festen Abständen zwischen den
  14. Literanzahlen zu tun, sondern das Wasservolumen kann unendlich viele Werte beispielsweise nach der Kommazahl annehmen. So kann das Wasservolumen
  15. beispielsweise 50,3767 und so weiter und so weiter Millionen Liter Wasser beinhalten und ist somit eben nicht direkt abzählbar. Stetige
  16. Zufallsvariablen werden wiederum mit Hilfe der sogenannten Dichtefunktion dargestellt. Hier wird z.B. das Wasservolumen eines Sees innerhalb eines
  17. Jahres dargestellt. Hier ist die Funktion also immer verbunden, da der individuelle Wert ja nicht genau abgezählt werden kann. Perfekt. Nun
  18. schauen wir uns noch anhand eines kleinen Beispiels an, wie wir eine Funktion für Zufallsvariablen aufstellen können. Wir haben die Aufgabe bekommen,
  19. die Funktion für die folgenden Zufallsvariablen aufzustellen. Hierbei handelt es sich um einen kleinen Friseursalon. Dieser beschäftigt
  20. insgesamt drei Mitarbeiter. Je nach Terminsituation arbeiten mindestens ein und maximal drei Mitarbeiter während der Öffnungszeiten gleichzeitig im
  21. Friseursalon. Das n, also die Anzahl der Mitarbeiter, beträgt also 1, 2 oder 3. Und da es sich hierbei um Zufallsvariablen handelt, werden die
  22. einzelnen Ausprägungen vom Zufall bedingt. Die Wahrscheinlichkeiten P sind in unserem Beispiel aber bekannt. So beträgt die Wahrscheinlichkeit, dass nur
  23. ein Mitarbeiter im Salon arbeitet, 0,2, also 20%. Die Wahrscheinlichkeit, dass zwei Mitarbeiter gleichzeitig im Salon Haare schneiden, beläuft sich auf 0,3,
  24. sprich auf 30%. Und die Wahrscheinlichkeit, dass alle drei Mitarbeiter gleichzeitig beschäftigt werden, besitzt einen Wert von 0,5, also
  25. 50%. In der Summe müssen die Wahrscheinlichkeiten immer eins, also 100% ergeben. Nun stellen wir uns die
  26. Frage, ob es sich bei diesen Zufallsvariablen um diskrete oder um stetige Zufallsvariablen handelt. Da die Anzahl der beschäftigten Friseure die
  27. direkt abzählbar ist, handelt es sich hierbei natürlich um diskrete Zufallsvariablen. Perfekt. Nun können wir auch schon die
  28. dazugehörige Funktion aufstellen. Diese fängt immer wie folgt an. F(x) = P, also die gesamte Wahrscheinlichkeit von groß X, den Zufallsvariablen
  29. klein x für die jeweilige Ausprägung gleich die Summe aus. Und hier setzen wir nun einfach unsere Werte ein und zwar 0,2 für x = 1, also die
  30. Wahrscheinlichkeit von 20% für einen Mitarbeiter, 0,3 für x = 2, also die Wahrscheinlichkeit von 30% für 2 Mitarbeiter, 0,5 für x = 3, also die
  31. Wahrscheinlichkeit von 50% für 3 Mitarbeiter, 0 für x kleiner = 0. Also die Wahrscheinlichkeit von 0 % für 0 oder weniger als null Mitarbeiter, da ja
  32. mindestens ein Mitarbeiter während der Öffnungszeit im Friseursalon beschäftigt sein muss und schließlich 0 für x größer als 3. Also die Wahrscheinlichkeit von
  33. 0%, dass mehr als drei Mitarbeiter gleichzeitig Haare schneiden, da im Friseursalon ja insgesamt nur drei Mitarbeiter beschäftigt sind. So, das
  34. war's auch schon mit der Funktion. Nun wissen wir endlich, was sich hinter dem Begriff der Zufallsvariablen verbirgt und wie die dazugehörige Funktion
  35. aufgestellt werden kann. Ich hoffe, dieses Video konnte helfen, das Thema der Zufallsvariablen in der Statistik zu erklären und zu veranschaulichen. Über
  36. eine positive Bewertung und ein Abo für weitere Statistikvideos würden wir uns sehr freuen. Vielen Dank und bis zum nächsten Mal bei World Economy.

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