nach Aufgabentypen suchen

Aufgabentypen anhand von Beispielen durchstöbern

Browserfenster aktualisieren (F5), um neue Beispiele bei den Aufgabentypen zu sehen

Mengen-Operationen elementar

Beispiel:

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

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={4; 7}, als auch in der Menge B={1; 2; 3; 4; 9} sind,
also A ∩ B = {4}

Mengen-Operationen (allg.)

Beispiel:

Gegeben ist die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {2; 9} und B = {2; 3; 4; 7; 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 = {2; 9} und B = {2; 3; 4; 7; 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={2; 9} sind,
also A ‾ = {1; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 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; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 10} oder in der Menge B={2; 3; 4; 7; 9} sind,
also A ‾ ∪ B = {1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}

Mengen-Operationen Wahrscheinlichkeit

Beispiel:

In einer Urne sind 9 Kugeln mit den Zahlen 1 bis 9 beschriftet. Es wird eine Kugel zufällig gezogen. Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass die Zahl dieser Kugel nicht durch 5 teilbar und nicht kleiner als 5 ist.

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9} und die Mengen A = {5} und B = {5; 6; 7; 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}, die nicht in der Menge A={5} sind,
also A ‾ = {1; 2; 3; 4; 6; 7; 8; 9}

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

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| = 4 9

Mengen-Operationen Anwendungen

Beispiel:

In einer Urne sind 9 Kugeln mit den Zahlen 1 bis 9 beschriftet. Bestimme alle Kugeln deren Zahl nicht durch 3 teilbar ist, aber mindestens die 6 ist.

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9} und die Mengen A = {3; 6; 9} und B = {6; 7; 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}, die nicht in der Menge A={3; 6; 9} sind,
also A ‾ = {1; 2; 4; 5; 7; 8}

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

Vierfeldertafel mit Anzahlen

Beispiel:

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

Lösung einblenden

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:

H(B) + 161 = 330

Somit gilt: H(B) = 330 - 161 = 169

  B B ‾  
A  143 
A ‾ 135  
 169161330

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:

H(A ∩ B) + 135 = 169

Somit gilt: H(A ∩ B) = 169 - 135 = 34

  B B ‾  
A 34143 
A ‾ 135  
 169161330

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:

143 + H( A ‾ ∩ B ‾ ) = 161

Somit gilt: H( A ‾ ∩ B ‾ ) = 161 - 143 = 18

  B B ‾  
A 34143 
A ‾ 13518 
 169161330

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:

34 + 143 = H(A)

Somit gilt: H(A) = 34 + 143 = 177

  B B ‾  
A 34143177
A ‾ 13518 
 169161330

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:

135 + 18 = H( A ‾ )

Somit gilt: H( A ‾ ) = 135 + 18 = 153

  B B ‾  
A 34143177
A ‾ 13518153
 169161330

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  0,170,29
A ‾ 0,57  
   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:

P(A ∩ B) + 0.17 = 0.29

Somit gilt: P(A ∩ B) = 0.29 - 0.17 = 0.12

  B B ‾  
A 0,120,170,29
A ‾ 0,57  
   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:

0.12 + 0.57 = P(B)

Somit gilt: P(B) = 0.12 + 0.57 = 0.69

  B B ‾  
A 0,120,170,29
A ‾ 0,57  
 0,69 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:

0.29 + P( A ‾ ) = 1

Somit gilt: P( A ‾ ) = 1 - 0.29 = 0.71

  B B ‾  
A 0,120,170,29
A ‾ 0,57 0,71
 0,69 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:

0.57 + P( A ‾ ∩ B ‾ ) = 0.71

Somit gilt: P( A ‾ ∩ B ‾ ) = 0.71 - 0.57 = 0.14

  B B ‾  
A 0,120,170,29
A ‾ 0,570,140,71
 0,69 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:

0.69 + P( B ‾ ) = 1

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

  B B ‾  
A 0,120,170,29
A ‾ 0,570,140,71
 0,690,311

Somit ist die Vierfeldertafel komplett ausgefüllt.

VFT Anwend. Häufigkeiten

Beispiel:

In einem Monat mit 30 Tagen gab es 15 Tage, an denen keine Schule war. Dummerweise gab es 8 Tage an denen Schule und schönes Wetter war und 7 Tage an denen keine Schule und kein schönes Wetter war. Wieviele schulfreie Tage mit schönem Wetter gab es?

Lösung einblenden

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

A : Schule

A ‾ : nicht Schule, also schulfrei

B : schönes Wetter

B ‾ : nicht schönes Wetter, also schlechtes Wetter

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(schönes Wetter)
B ‾
(schlechtes Wetter)
 
A
(Schule)
8  
A ‾
(schulfrei)
 715
   30

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Rechenweg zum Ausfüllen der Vierfeldertafel einblenden

  B
(schönes Wetter)
B ‾
(schlechtes Wetter)
 
A
(Schule)
8715
A ‾
(schulfrei)
8715
 161430

Der gesuchte Wert, Anzahl schulfreie schöne Tage, ist also 8.

VFT Anwend. prozentual (leichter)

Beispiel:

Bei einer neuen Viruskrankkeit, geht man davon aus, dass 19% der Menschen, die älter als 80 Jahre sind, diese nicht überleben. Von den jüngeren sterben nur 0,2% daran. In einem Land sind 6% der Bevölkerung älter als 80 Jahre. Wie hoch ist in diesem Land das Risiko, an dieser Krankheit zu sterben?

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)
  0,06
A ‾
(höchstens 80)
   
    

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)
  0,06
A ‾
(höchstens 80)
  0,94
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "über 80" sind es 19% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = 0,06 ⋅ 0,19 = 0,0114 berechnen.

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,0114 0,06
A ‾
(höchstens 80)
  0,94
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "höchstens 80" sind es 0.2% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ‾ ∩ B ) = 0,94 ⋅ 0,002 = 0,0019 berechnen.

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,0114 0,06
A ‾
(höchstens 80)
0,0019 0,94
   1

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

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,01140,04860,06
A ‾
(höchstens 80)
0,00190,93810,94
 0,01330,98671

Der gesuchte Wert, die Wahrscheinlichkeit an der Krankheit zu sterben, ist also 0.0133 = 1.33%.

VFT Anwend. prozentual (schwerer)

Beispiel:

Mit der Arbeit des Regierungschefs eines Staates sind 51% der Bevölkerung zufrieden. Unter den Anhängern seiner eigenen Partei, deren Anteil 41,48% der Bevölkerung ausmacht, hat er sogar Zustimmungswerte von 79,92%. Wie viel Prozent der Bevölkerung ist weder Anhänger seiner Partei noch zufrieden mit der Arbeit des Regierungschefs?

Lösung einblenden

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

A : zufrieden

A ‾ : nicht zufrieden, also unzufrieden

B : eigene Partei

B ‾ : nicht eigene Partei, also andere Partei

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(eigene Partei)
B ‾
(andere Partei)
 
A
(zufrieden)
  0,51
A ‾
(unzufrieden)
   
 0,4148  

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
(eigene Partei)
B ‾
(andere Partei)
 
A
(zufrieden)
  0,51
A ‾
(unzufrieden)
  0,49
 0,41480,58521

Aus der Information von der Teilgruppe mit "eigene Partei" sind es 79.92% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( B ∩ A ) = 0,4148 ⋅ 0,7992 = 0,3315 berechnen.

  B
(eigene Partei)
B ‾
(andere Partei)
 
A
(zufrieden)
0,3315 0,51
A ‾
(unzufrieden)
  0,49
 0,41480,58521

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

  B
(eigene Partei)
B ‾
(andere Partei)
 
A
(zufrieden)
0,33150,17850,51
A ‾
(unzufrieden)
0,08330,40670,49
 0,41480,58521

Der gesuchte Wert, der Prozentsatz von unzufrieden und kein Anhänger der Partei, ist also 0.4067 = 40.67%.

bedingte Wahrsch. (nur Zahlen)

Beispiel:

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

  B B ‾  
A 1556161
A ‾ 18184265
 33690426

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.)

= 336 426
= 90 426
=x
= 155 426
= 181 426
= 6 426
= 84 426

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:
336 426 ⋅ x = 181 426 = |:336 ⋅426
also
P B ( A ‾ ) = x = 181 336 ≈ 0,5387

bedingte Wahrsch. (nur Prozente)

Beispiel:

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

  B B ‾  
A 0,040,150,19
A ‾ 0,260,550,81
 0,30,71

Lösung einblenden

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

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

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

=0,19
=0,81
=x
=0,04
=0,15
=0,26
=0,55

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

P A ‾ ( B ) = P( A ‾ ∩ B ) P( A ‾ )

oder hier im speziellen:
0,81 ⋅ x = 0,26 = |:0,81
also
P A ‾ ( B ) = x = 0,26 0,81 ≈ 0,321

bedingte Wahrsch. Anwendungen

Beispiel:

Schätzungen zufolge sind 9% der Lehrer Informatiklehrer. Von den anderen Lehrern nutzen 91% das MS-Office. Von den Informatik-Lehrern bevorzugen aber 83% ein anderes Office-Paket wie OpenOffice oder LibreOffice. Wie hoch ist der Anteil der Informatiklehrer an den Lehrern die ein offenes Office nutzen?

Lösung einblenden

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

A : Informatiklehrer

A ‾ : nicht Informatiklehrer, also andere Lehrer

B : MS-Office

B ‾ : nicht MS-Office, also anderes Office

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
  0,09
A ‾
(andere Lehrer)
   
    

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
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
  0,09
A ‾
(andere Lehrer)
  0,91
   1
=0,09
Informatiklehrer
=0,91
andere Lehrer
MS-Office
=0,83
anderes Office
=0,91
MS-Office
anderes Office
=0,0747

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "Informatiklehrer" sind es 83%, also P A ( B ‾ ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ‾ ) = P ( A ) ⋅ P A ( B ‾ ) = 0,09 ⋅ 0,83 = 0,0747
berechnen.

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
 0,07470,09
A ‾
(andere Lehrer)
  0,91
   1
=0,09
Informatiklehrer
=0,91
andere Lehrer
MS-Office
=0,83
anderes Office
=0,91
MS-Office
anderes Office
=0,0747
=0,8281

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "andere Lehrer" sind es 91%, also P A ‾ ( B ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ‾ ∩ B ) = P ( A ‾ ) ⋅ P A ‾ ( B ) = 0,91 ⋅ 0,91 = 0,8281
berechnen.

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
 0,07470,09
A ‾
(andere Lehrer)
0,8281 0,91
   1

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

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
0,01530,07470,09
A ‾
(andere Lehrer)
0,82810,08190,91
 0,84340,15661

Gesucht ist ja "der Prozentsatz der Informatiklehrer an den OpenOffice-Nutzern", also die Wahrscheinlichkeit für A (Informatiklehrer) unter der Vorraussetzung, dass B ‾ (anderes Office) 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 ‾ (anderes Office) gilt oder nicht, abtragen:

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

=0,8434
MS-Office
=0,1566
anderes Office
Informatiklehrer
andere Lehrer
=x
Informatiklehrer
andere Lehrer
=0,0153
=0,8281
=0,0747
=0,0819

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:
0,1566 ⋅ x = 0,0747 = |:0,1566
also
P B ‾ ( A ) = x = 0,0747 0,1566 ≈ 0,477


Der gesuchte Wert (der Prozentsatz der Informatiklehrer an den OpenOffice-Nutzern) ist also 0,477 = 47,7%.

Stochast. Unabhängigkeit Anwendungen

Beispiel:

In der Jahrgangstufe der 10-Klässler müssen die 100 Schülerinnen und Schüler ihre Kurse für die Kurstufe wählen. Jeder muss entweder Mathe Leistungsfach oder Mathe Basisfach wählen. Von den Mädchen wählen 27 das Leistungsfach. 17 von den insgesamt 50 Basisfachwahlen kommen von den Jungs. Vervollständige die Vierfeldertafel und entscheide damit, ob die beiden Ereignisse Geschlecht und Mathewahlen stochastisch unabhängig sind.

Lösung einblenden

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

A : Mädchen

A ‾ : nicht Mädchen, also Jungs

B : Leistungsfach

B ‾ : nicht Leistungsfach, also Basisfach

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(Leistungsfach)
B ‾
(Basisfach)
 
A
(Mädchen)
27  
A ‾
(Jungs)
 17 
  50100

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Rechenweg zum Ausfüllen der Vierfeldertafel einblenden

  B
(Leistungsfach)
B ‾
(Basisfach)
 
A
(Mädchen)
273360
A ‾
(Jungs)
231740
 5050100

Um zu überprüfen, ob die beiden Ereignisse A (Mädchen) und B (Leistungsfach) stochatisch unabhängig sind, müssen wir die absoluten Zahlen zuerst in relative Häufigkeiten umwandeln. Dazu teilen wir einfach alle Zellen durch den Gesamtwert in der rechten unteren Zelle: 100. und runden diese auf drei Stellen hinter dem Komma. Wir erhalten so erhalten:

  B B ‾  
A 0,270,330,6
A ‾ 0,230,170,4
 0,50,51

Jetzt können wir P(A)=0.6 mit P(B)=0.5 multiplizieren um zu überprüfen, ob dieses Produkt ungefähr den gleichen Wert hat wie
P(A ∩ B)=0.27, also:

P(A) ⋅ P(B) = 0.6 ⋅ 0.5 = 0.3 ≠ 0.27 = P(A ∩ B),
A und B sind also stochastisch abhängig.

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   0,53
A ‾ 0,235  
   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:

0.53 + P( A ‾ ) = 1

Somit gilt: P( A ‾ ) = 1 - 0.53 = 0.47

  B B ‾  
A   0,53
A ‾ 0,235 0,47
   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 0.47 ⋅ P ( B ) = 0.235 |: 0.47

somit gilt:

P ( B ) = 0.235 0.47 = 0.5

  B B ‾  
A   0,53
A ‾ 0,235 0,47
 0,5 1

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

  B B ‾  
A 0,2650,2650,53
A ‾ 0,2350,2350,47
 0,50,51