Aufgabenbeispiele von Vier-Felder-Tafel

Durch Aktualisieren des Browsers (z.B. mit Taste F5) kann man neue Beispielaufgaben sehen


Mengen-Operationen elementar

Beispiel:

Gegeben ist die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Menge A = {2; 8; 10}. Bestimme A ‾ .

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Menge A = {2; 8; 10}.

Die Menge A ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die nicht in der Menge A={2; 8; 10} sind,
also A ‾ = {1; 3; 4; 5; 6; 7; 9}

Mengen-Operationen (allg.)

Beispiel:

Gegeben ist die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {4; 5; 6} und B = {3; 4; 6; 8; 9}. Bestimme A ‾ ∪ B .

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {4; 5; 6} und B = {3; 4; 6; 8; 9}.

Um die Menge A ‾ ∪ B bestimmen zu können, müssen wir erst noch die Menge A ‾ bestimmen.

Die Menge A ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die nicht in der Menge A={4; 5; 6} sind,
also A ‾ = {1; 2; 3; 7; 8; 9; 10}

Die Menge A ‾ ∪ B umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die in der Menge A ‾ ={1; 2; 3; 7; 8; 9; 10} oder in der Menge B={3; 4; 6; 8; 9} sind,
also A ‾ ∪ B = {1; 2; 3; 4; 6; 7; 8; 9; 10}

Mengen-Operationen Wahrscheinlichkeit

Beispiel:

Du hast entweder einen veralteten Browser oder Javascript ausgeschaltet. Deswegen kannst du leider das SchaubBild nicht sehen :(

(Alle Sektoren sind Vielfache
von Achtels-Kreisen)

Ein Glücksrad wie rechts abgebildet wird einmal gedreht. Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass die Zahl des gewählten Sektors durch 3 teilbar ist und der Hintergrund dieses Sektors eingefärbt ist.

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6} und die Mengen A = {3; 6} und B = {3; 6}.

Die Menge A ∩ B umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6}, die sowohl in der Menge A={3; 6}, als auch in der Menge B={3; 6} sind,
also A ∩ B = {3; 6}

Da alle Elemente aus S gleich wahrscheinlich sind, kann man nun die gesuchte Wahrscheinlichkeit über die Anzahl der Elemente der Mengen bestimmen:

P( A ∩ B ) = | A ∩ B | |S| = 2 6 = 1 3

Mengen-Operationen Anwendungen

Beispiel:

Du hast entweder einen veralteten Browser oder Javascript ausgeschaltet. Deswegen kannst du leider das SchaubBild nicht sehen :(

(Alle Sektoren sind Vielfache
von Achtels-Kreisen)

Bestimme alle Sektoren, deren Zahl nicht durch 4 teilbar ist und deren Hintergrund eingefärbt ist.

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {2; 4; 5; 6; 10} und B = {4; 8}.

Um die Menge A ∩ B ‾ bestimmen zu können, müssen wir erst noch die Menge B ‾ bestimmen.

Die Menge B ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die nicht in der Menge B={4; 8} sind,
also B ‾ = {1; 2; 3; 5; 6; 7; 9; 10}

Die Menge A ∩ B ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die sowohl in der Menge A={2; 4; 5; 6; 10}, als auch in der Menge B ‾ ={1; 2; 3; 5; 6; 7; 9; 10} sind,
also A ∩ B ‾ = {2; 5; 6; 10}

Vierfeldertafel mit Anzahlen

Beispiel:

In der angezeigten Vierfeldertafel sind in jeder Zelle Anzahlen. Vervollständige die Vierfeldertafel.

Lösung einblenden

In der 1. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

H(A ∩ B) + 162 = 266

Somit gilt: H(A ∩ B) = 266 - 162 = 104

  B B ‾  
A 104162266
A ‾ 165110 
    

In der 2. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

165 + 110 = H( A ‾ )

Somit gilt: H( A ‾ ) = 165 + 110 = 275

  B B ‾  
A 104162266
A ‾ 165110275
    

In der 1. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

104 + 165 = H(B)

Somit gilt: H(B) = 104 + 165 = 269

  B B ‾  
A 104162266
A ‾ 165110275
 269  

In der 2. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

162 + 110 = H( B ‾ )

Somit gilt: H( B ‾ ) = 162 + 110 = 272

  B B ‾  
A 104162266
A ‾ 165110275
 269272 

In der 3. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

266 + 275 = H(B + B ‾ )

Somit gilt: H(B + B ‾ ) = 266 + 275 = 541

  B B ‾  
A 104162266
A ‾ 165110275
 269272541

Somit ist die Vierfeldertafel komplett ausgefüllt.

Vierfeldertafel mit Wahrscheinlichkeiten

Beispiel:

In der angezeigten Vierfeldertafel stehen in jeder Zelle Wahrscheinlichkeiten. Vervollständige die Vierfeldertafel.

Lösung einblenden

Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P(A)+P( A ‾ ) = P(B)+P( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

  B B ‾  
A 0,04  
A ‾  0,230,58
   1

In der 2. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

P( A ‾ ∩ B) + 0.23 = 0.58

Somit gilt: P( A ‾ ∩ B) = 0.58 - 0.23 = 0.35

  B B ‾  
A 0,04  
A ‾ 0,350,230,58
   1

In der 1. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.04 + 0.35 = P(B)

Somit gilt: P(B) = 0.04 + 0.35 = 0.39

  B B ‾  
A 0,04  
A ‾ 0,350,230,58
 0,39 1

In der 3. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

P(A) + 0.58 = 1

Somit gilt: P(A) = 1 - 0.58 = 0.42

  B B ‾  
A 0,04 0,42
A ‾ 0,350,230,58
 0,39 1

In der 1. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.04 + P(A ∩ B ‾ ) = 0.42

Somit gilt: P(A ∩ B ‾ ) = 0.42 - 0.04 = 0.38

  B B ‾  
A 0,040,380,42
A ‾ 0,350,230,58
 0,39 1

In der 3. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.39 + P( B ‾ ) = 1

Somit gilt: P( B ‾ ) = 1 - 0.39 = 0.61

  B B ‾  
A 0,040,380,42
A ‾ 0,350,230,58
 0,390,611

Somit ist die Vierfeldertafel komplett ausgefüllt.

VFT Anwend. Häufigkeiten

Beispiel:

Ein Fahrradhändler hat in einem Jahr 2100 Fahrräder verkauft. Davon waren 609 Mountainbikes ohne zusätzlichen Elektroantrieb. Insgesamt wurden 882 E-Bikes verkauft. Von den Rädern, die kein Mountainbike sind, wurden insgesamt (E-Bike und andere zusammen) 1182 Stück verkauft. Wie viele Fahrräder wurden verkauft, die weder ein Mountainbike noch ein E-Bike sind?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : E-Bike

A ‾ : nicht E-Bike, also kein E-Bike

B : Mountainbike

B ‾ : nicht Mountainbike, also kein Mountainbike

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(Mountainbike)
B ‾
(kein Mountainbike)
 
A
(E-Bike)
  882
A ‾
(kein E-Bike)
609  
  11822100

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Rechenweg zum Ausfüllen der Vierfeldertafel einblenden

  B
(Mountainbike)
B ‾
(kein Mountainbike)
 
A
(E-Bike)
309573882
A ‾
(kein E-Bike)
6096091218
 91811822100

Der gesuchte Wert, Anzahl verkaufter "normaler" Fahrräder, ist also 609.

VFT Anwend. prozentual (leichter)

Beispiel:

Ein Marktforschungsinstitut untersucht die Verbreitung einer Handy-App und kommt dabei zu folgenden Ergebnissen. Bei iPhones ist die App auf 46% der Geräte installiert, bei anderen Smartphones nur auf 23% der Geräte. Bei der Untersuchung waren 25% aller Smartphones iPhones. Wie groß ist der Prozentsatz der Smartphones, die keine iPhones sind und die App nicht installiert haben, unter allen Smartphones?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : iPhone

A ‾ : nicht iPhone, also anderes Smartphone

B : installiert

B ‾ : nicht installiert, also nicht installiert

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,25
A ‾
(anderes Smartphone)
   
    

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,25
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,75
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "iPhone" sind es 46% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = 0,25 ⋅ 0,46 = 0,115 berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,115 0,25
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,75
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "anderes Smartphone" sind es 23% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ‾ ∩ B ) = 0,75 ⋅ 0,23 = 0,1725 berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,115 0,25
A ‾
(anderes Smartphone)
0,1725 0,75
   1

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,1150,1350,25
A ‾
(anderes Smartphone)
0,17250,57750,75
 0,28750,71251

Der gesuchte Wert, der Prozentsatz von nicht iPhone und ohne die App, ist also 0.5775 = 57.75%.

VFT Anwend. prozentual (schwerer)

Beispiel:

Bei einer neuen Viruskrankkeit, geht man davon aus, dass 2,24% der Bevölkerung diese nicht überleben. In einem Land sind 95% der Bevölkerung nicht älter als 80 Jahre. Von denen, die die Viruskrankheit nicht überleben, sind 44,64% über 80 Jahre alt. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein zufällig ausgewählter Infizierter nicht älter als 80 ist und die Krankheit überlebt?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : über 80

A ‾ : nicht über 80, also höchstens 80

B : sterben

B ‾ : nicht sterben, also überleben

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
   
A ‾
(höchstens 80)
  0,95
 0,0224  

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
  0,05
A ‾
(höchstens 80)
  0,95
 0,02240,97761

Aus der Information von der Teilgruppe mit "sterben" sind es 44.64% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( B ∩ A ) = 0,0224 ⋅ 0,4464 = 0,01 berechnen.

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,01 0,05
A ‾
(höchstens 80)
  0,95
 0,02240,97761

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,010,040,05
A ‾
(höchstens 80)
0,01240,93760,95
 0,02240,97761

Der gesuchte Wert, die Wahrscheinlichkeit für unter 80 Jahre und Krankheit überleben, ist also 0.9376 = 93.76%.

bedingte Wahrsch. (nur Zahlen)

Beispiel:

Gegeben ist die vollständige Vierfeldertafel. Berechne die bedingte Wahrscheinlichkeit P B ( A ‾ ) .

  B B ‾  
A 128161289
A ‾ 191182373
 319343662

Lösung einblenden

P B ( A ‾ ) bedeutet die Wahrscheinlichkeit für A ‾ unter der Vorraussetzung, dass B bereits eingetroffen ist.

Wir müssen also beim Baumdiagramm zuerst ( - also links - ) die Wahrscheinlichkeiten, ob B gilt oder nicht, abtragen:

(Danach geht's dann ja - je nach Ausgang von B - mit unterschiedlichen bedingten Wahrscheinlichkeiten für A ‾ weiter.)

= 319 662
= 343 662
=x
= 128 662
= 191 662
= 161 662
= 182 662

Wenn man die bekannten Werte der Vierfeldertafel ins Baumdiagramm einträgt, so erkennt man folgende Gleichung:
P ( B ) ⋅ P B ( A ‾ ) = P ( B ∩ A ‾ ) | : P ( B )

P B ( A ‾ ) = P( B ∩ A ‾ ) P( B )

oder hier im speziellen:
319 662 ⋅ x = 191 662 = |:319 ⋅662
also
P B ( A ‾ ) = x = 191 319 ≈ 0,5987

bedingte Wahrsch. (nur Prozente)

Beispiel:

Gegeben ist die vollständige Vierfeldertafel. Berechne die bedingte Wahrscheinlichkeit P B ‾ ( A ‾ ) .

  B B ‾  
A 0,520,360,88
A ‾ 0,060,060,12
 0,580,421

Lösung einblenden

P B ‾ ( A ‾ ) bedeutet die Wahrscheinlichkeit für A ‾ unter der Vorraussetzung, dass B ‾ bereits eingetroffen ist.

Wir müssen also beim Baumdiagramm zuerst ( - also links - ) die Wahrscheinlichkeiten, ob B ‾ gilt oder nicht, abtragen:

(Danach geht's dann ja - je nach Ausgang von B ‾ - mit unterschiedlichen bedingten Wahrscheinlichkeiten für A ‾ weiter.)

=0,58
=0,42
=x
=0,52
=0,06
=0,36
=0,06

Wenn man die bekannten Werte der Vierfeldertafel ins Baumdiagramm einträgt, so erkennt man folgende Gleichung:
P ( B ‾ ) ⋅ P B ‾ ( A ‾ ) = P ( B ‾ ∩ A ‾ ) | : P ( B ‾ )

P B ‾ ( A ‾ ) = P( B ‾ ∩ A ‾ ) P( B ‾ )

oder hier im speziellen:
0,42 ⋅ x = 0,06 = |:0,42
also
P B ‾ ( A ‾ ) = x = 0,06 0,42 ≈ 0,1429

bedingte Wahrsch. Anwendungen

Beispiel:

Ein Marktforschungsinstitut untersucht die Verbreitung einer Handy-App und kommt dabei zu folgenden Ergebnissen. Insgesamt ist die App auf 29,27% aller Smartphones installiert. Auf den iPhones ist sie sogar auf 42% der Geräte installiert. Bei der Untersuchung waren 33% aller Smartphones iPhones. Ein Bekannter erzählt, dass er die App installiert hat. Wie groß ist dann die Wahrscheinlichkeit, dass dieser ein iPhones hat?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : iPhone

A ‾ : nicht iPhone, also anderes Smartphone

B : installiert

B ‾ : nicht installiert, also nicht installiert

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,33
A ‾
(anderes Smartphone)
   
 0,2927  

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,33
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,67
 0,29270,70731
=0,33
iPhone
=0,67
anderes Smartphone
=0,42
installiert
nicht installiert
installiert
nicht installiert
=0,1386

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "iPhone" sind es 42%, also P A ( B ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P A ( B ) = 0,33 ⋅ 0,42 = 0,1386
berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,1386 0,33
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,67
 0,29270,70731

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,13860,19140,33
A ‾
(anderes Smartphone)
0,15410,51590,67
 0,29270,70731

Gesucht ist ja "die Wahrscheinlichkeit. dass ein Handy mit der App ein iPhone ist", also die Wahrscheinlichkeit für A (iPhone) unter der Vorraussetzung, dass B (installiert) bereits eingetroffen ist - kurz P B ( A ) .

Um diese Wahrscheinlichkeit (bzw. prozentualer Anteil) zu bestimmmen, müssen wir nun das Baumdiagramm anders rum zeichnen. Das ist ja aber kein Problem, weil wir bereits die fertige Vierfeldertafel ausgefüllt haben.

Wir müssen also beim Baumdiagramm zuerst ( - also links - ) die Wahrscheinlichkeiten, ob B (installiert) gilt oder nicht, abtragen:

(Danach geht's dann ja - je nach Ausgang von B (installiert) - mit unterschiedlichen bedingten Wahrscheinlichkeiten für A (iPhone) weiter.)

=0,2927
installiert
=0,7073
nicht installiert
=x
iPhone
anderes Smartphone
iPhone
anderes Smartphone
=0,1386
=0,1541
=0,1914
=0,5159

Wenn man die bekannten Werte der Vierfeldertafel ins Baumdiagramm einträgt, so erkennt man folgende Gleichung:
P ( B ) ⋅ P B ( A ) = P ( B ∩ A ) | : P ( B )

P B ( A ) = P( B ∩ A ) P( B )

oder hier im speziellen:
0,2927 ⋅ x = 0,1386 = |:0,2927
also
P B ( A ) = x = 0,1386 0,2927 ≈ 0,4735


Der gesuchte Wert (die Wahrscheinlichkeit. dass ein Handy mit der App ein iPhone ist) ist also 0,4735 = 47,35%.

Stochast. Unabhängigkeit Anwendungen

Beispiel:

Nach einer Umfrage könnten sich 23% der Befragten vorstellen, sich als nächstes Auto ein Elektroauto zu kaufen. 47% davon seien auch schon einmal in einem E-Auto gefahren. 40,81% der Befragten meinten, dass sie noch nie in einem E-Auto gesessen sind und sich sicher auch nie eines kaufen werden. Vervollständige die Vierfeldertafel und entscheide damit, ob die beiden Ereignisse "E-Auto kaufen" und "Erfahrung mit E-Auto" stochastisch unabhängig sind.

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst unsere Ergebnisse A und B definieren:

A : E-Auto kaufen

A ‾ : nicht E-Auto kaufen, also nicht kaufen

B : E-Auto kennen

B ‾ : nicht E-Auto kennen, also nicht kennen

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
  0,23
A ‾
(nicht kaufen)
 0,4081 
    

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
  0,23
A ‾
(nicht kaufen)
0,36190,40810,77
   1
=0,23
E-Auto kaufen
=0,77
nicht kaufen
=0,47
E-Auto kennen
nicht kennen
E-Auto kennen
nicht kennen
=0,1081
=0,3619
=0,4081

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "E-Auto kaufen" sind es 47%, also P A ( B ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P A ( B ) = 0,23 ⋅ 0,47 = 0,1081
berechnen.

  B
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
0,1081 0,23
A ‾
(nicht kaufen)
0,36190,40810,77
   1

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
0,10810,12190,23
A ‾
(nicht kaufen)
0,36190,40810,77
 0,470,531

Jetzt können wir P(A)=0.23 mit P(B)=0.47 multiplizieren um zu überprüfen, ob dieses Produkt ungefähr den gleichen Wert hat wie
P(A ∩ B)=0.108, also:

P(A) ⋅ P(B) = 0.23 ⋅ 0.47 = 0.1081 ≈ 0.108 ≈ 0.108 = P(A ∩ B),
A und B sind also näherungsweise stochastisch unabhängig.

Stochast. Unabhängigkeit rückwärts

Beispiel:

Vervollständige die Vierfeldertafel so, dass die beiden Ereignisse A und B stochastisch unabhängig sind.

Lösung einblenden

Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

  B B ‾  
A  0,14490,69
A ‾    
   1

In der 3. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.69 + P( A ‾ ) = 1

Somit gilt: P( A ‾ ) = 1 - 0.69 = 0.31

  B B ‾  
A  0,14490,69
A ‾   0,31
   1

Weil wir ja wissen, dass die beiden Ereignisse A und B (und damit auch A und B ‾ ) stochastisch unabhängig sind, muss gelten:

P ( A ) ⋅ P ( B ‾ ) = P ( A ∩ B ‾ )

also 0.69 ⋅ P ( B ‾ ) = 0.1449 |: 0.69

somit gilt:

P ( B ‾ ) = 0.1449 0.69 = 0.21

  B B ‾  
A  0,14490,69
A ‾   0,31
  0,211

Jetzt können wir einfach mit den Summen die Vierfeldertafel vollends wie üblich füllen.

  B B ‾  
A 0,54510,14490,69
A ‾ 0,24490,06510,31
 0,790,211