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Stetige Zufallsgrößen und die Dichtefunktion

Mathehoch138:19 64.132 Aufrufe veröffentlicht Auf YouTube

Das Wichtigste aus dem Video

Tipp auf eine Zeit – das Video springt genau dorthin.

Transkriptautomatisch erstellt · 53 Zeilen
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  1. hallo dies ist das einführungsvideo über stetige zufalls größen und hier wenn wir erst mal aber sprechen was stetige zufalls größen sind und welche bedeutung
  2. die wahrscheinlichkeit dichte funktion für die beschreibung stetiger zufalls größen hat um zu erklären was stetige zufalls größen sind möchte ich zunächst
  3. noch mal vor eben mit welchem typ von zufalls größe beziehungsweise zufalls variable wie es bislang zu tun hatten und das waren die sogenannten diskreten
  4. zufalls größen und das und zufalls größen die nur ganz bestimmte isolierte zahlenwerte annehmen können zum beispiel die augenzahl summe bei zweimaligen
  5. würfeln wo die zufalls variabler iks nur ganz eilige werte von zwei bis zwölf annehmen kann ein weiteres beispiel ist die
  6. trefferzahl bei einer plakette wo wir es hier mit einer genial verteilten zufalls größe zu tun haben steht die ba nur die kette aus vier schritten und sol y die
  7. anzahl der treffer darstellen dann kann es entweder nur 0 1 2 3 oder 4 treffer geben und hier siehst du dass es keine zwischen werte geben kann sondern
  8. dass unsere zufalls größe nur bestimmte isolierte zahlenwerte annehmen kann im folgenden betrachten wir stetige zufalls größen das sind zufalls größen
  9. die innerhalb eines bestimmten intervalls jeden beliebigen reellen zahlen wert annehmen können beispiele dafür sind zum beispiel
  10. körpergrößen das gewicht von brötchen die wir beim bäcker kaufen wartezeiten und so weiter all diese größen können im prinzip beliebige zahlenwerte mit
  11. beliebig vielen nachkommastellen annehmen und weil im prinzip jeder zwischen wert erreicht werden kann spricht man von
  12. stetigen zufalls größen ok auf dem wir jetzt die unterschied zwischen diskreten und stetigen zufalls größen herausgearbeitet haben wenn wir uns
  13. jetzt anschauen wie man wahrscheinlichkeiten für stetige zufalls größen berechnet bei diskreten zufalls größen hatten wir gesehen dass wir eine
  14. wahrscheinlichkeit verteilung aufstellen können wo wir jedem wert der zufalls größe die entsprechende wahrscheinlichkeit
  15. zuordnen können bei dem beispiel wo wir zwei mal würfeln und die zufalls größe die augen summe der beiden würfel darstellt haben wir
  16. hier die einzelnen werte unserer zufalls größe und hier die entsprechende wahrscheinlichkeit die summe über alle wahrscheinlichkeiten ist 1 und diese
  17. wahrscheinlichkeit verteilung kann man auch grafisch darstellen wobei wir dieses balkendiagramme erhalten und auch für das beispiel der benno die kette
  18. können wir eine verteilungs diagramm aufstellen und in dem fall handelt es sich um eine genial verteilung aber wie sieht die sache jetzt bei stetigen
  19. zufalls größen aus nehmen wir noch mal das beispiel der körpergröße in deutschland ist der ausgewachsene man durchschnittlich 1 meter 80 groß
  20. ich habe das jetzt mal als 180 zentimeter wenn wir jetzt anfangen zu überlegen wie wir jetzt eine aussage über die wahrscheinlichkeit dieser
  21. stetigen zufalls größer machen können dann würden wir in einem ersten impuls wahrscheinlich ein solches diagramm zeichnen wollen und würden im
  22. hintergrund an einer häufigkeit verteilung denken wo wir uns zum beispiel vorstellen dass wir 100 zufällig ausgewählte männer haben und
  23. davon haben die meisten eine körpergröße um 1 meter 80 und die anzahl der männer mit wesentlich kleinerer körpergröße oder wesentlich größerer körpergröße
  24. nimmt dann zu den extremen hinab aber ist diese kurve wirklich eine funktion die die wahrscheinlichkeit p in abhängigkeit vom wird unserer zufalls
  25. variablen ausgibt und die auf den ersten blick überraschende antwort ist nein die kurve gibt keine wahrscheinlichkeit von p e von iks leicht kann warum ist das so
  26. stellen wir uns doch mal die frage wie groß die wahrscheinlichkeit ist dass ein mann genau 1 meter 70 groß ist und wenn ich sage genau 1 meter 70 dann meine ich
  27. nicht 170,0 zentimeter sondern ich meine 170,00 0 und unendlich viele nachkommastellen null zentimeter und die wahrscheinlichkeit
  28. eine körpergröße von 1 meter 70 mit absoluter präzision zu treffen ist daher 0 und das gilt natürlich genauso für jeden
  29. anderen wert der zufalls variablen diese kurve war hält jedoch bedeutung wenn wir nicht einen einzelnen wert unserer stetigen zufalls größe betrachten
  30. sondern ein intervall nehmen wir zum beispiel das intervall der körpergröße zwischen 1 meter 70 und 1 meter 80 hier ist die mit der x-achse 1
  31. geschlossene fläche tatsächlich ein maß für die wahrscheinlichkeit dass unsere stetige zufalls größe ein wert aus diesem intervall annimmt wir müssen also
  32. erst über diese kurve integrieren um eine wahrscheinlichkeit angabe zu erhalten und deswegen nennt man diese kurve die
  33. wahrscheinlichkeit dichte funktion unserer stetigen zufalls größe es salopp gesprochen kann man sagen die fläche gibt an wie viel wahrscheinlichkeit in
  34. diesem intervall drinsteckt und je größer die funktions werte unserer wahrscheinlichkeit dichte desto mehr wahrscheinlichkeit steckt in einem an
  35. dieser stelle aufgespannten intervall drin ich hoffe damit konnte ich das ein bisschen erklären wo der ausdruck dichte
  36. her kommt ok fast manchmal allgemein zusammen eine über einem intervall von a nach b definierte funktion es heißt wahrscheinlichkeit dichter oder dichte
  37. funktion wenn folgendes gilt erstens dass alle funktions werte unserer funktion größer gleich null sind für alle iks werte aus diesem intervall von
  38. a bis b es darf also keine negativen funktions werte geben und zweitens muss ja die gesamt wahrscheinlichkeit dafür dass
  39. unsere zufalls variable werte zwischen a und b an nimmt gleich eins sein das heißt ja neben blick auf unser diagramm dass die fläche unserer dichte
  40. funktion auf dem intervall von a nach b 1 sein muss und so würden wir das sehr mit hilfe eines bestimmten integrales ausdrücken
  41. also noch mal richtig zum festhalten a und b sind die grenzen des intervalls wo unsere stetige zufalls größe definiert ist
  42. wenn wir jetzt die wahrscheinlichkeit für ein zwischen r&s ausrechnen wollen wobei natürlich er und es innerhalb des
  43. äußeren intervalls von a- und b-ligen muss also wenn wir diese wahrscheinlichkeit bestimmen wollen wobei ist übrigens ganz egal ist ob wir
  44. eher kleiner ex kleines schreiben oder auch eher kleiner gleich ex kleiner gleich es bei der der einzelne wert eher oder es die wahrscheinlichkeit 0 hat wie
  45. wir oben gesagt hatten wenn wir diese wahrscheinlichkeit für dieses intervall ausrechnen wollen dann müssen wir unsere dichte funktion in den grenzen r&s
  46. integrieren ok ich hoffe mit diesem ersten video über stetige zufalls größen ist dir jetzt der unterschied zur diskreten
  47. zufalls größen nochmal klar geworden und welche bedeutung die wahrscheinlichkeit dichter beziehungsweise dichte funktion hierbei hat in weiteren videos werden
  48. wir noch mit beispielen näher darauf eingehen und später auch eine ganz wichtige stetige dichte funktion kennen lernen nämlich die gaußsche glockenkurve
  49. oder sogenannten normalverteilung bevor du jetzt aussteigt gibt dem video fit und hoch ganz dir geholfen hat und falls noch nicht geschehen
  50. abonniere man kanal und schlägt auf die glocke damit auch in zukunft keine videos mehr verpasst und sein stil holzschlag dann unterstützt und einen
  51. kanal zum viele nicht bei den mitschülern und lehrern weiter gestaltet diesen kanal mit trichtern feedback wie die wünsche anregungen und nach einem
  52. kommentare bei instagram und vorfand 13 vorbei wir wollen auch dort ansonsten noch viel spaß mit fortschreitender werden wir
  53. sehen stattdessen videos bis dahin tschüss

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