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Binom-Pdf (binomPdf())<br />

Binom-Pdf berechnet die Wahrscheinlichkeit bei x für die diskrete<br />

Binomialverteilung mit der angegebenen Anzahl der Versuche und die<br />

Wahrscheinlichkeit für den Erfolg (p) in jedem Einzelversuch. x kann eine<br />

ganze Zahl oder eine Liste ganzer Zahlen sein. 0�p�1 muss wahr sein.<br />

Die Anzahl der Versuche (numtrials) muss eine ganze Zahl > 0 sein. Wenn<br />

Sie x nicht angeben, wird eine Liste mit Wahrscheinlichkeiten von 0 bis<br />

Versuchen ausgegeben. Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf)<br />

lautet:<br />

f( x)<br />

⎛n⎞ x n – x<br />

= p ( 1 – p)<br />

, x = 0,1,...,n<br />

⎝x⎠ wobei n = Anzahl der Versuche<br />

Diese Verteilung ist hilfreich bei der Bestimmung der<br />

Erfolgswahrscheinlichkeit in einem Erfolg/Misserfolg-Versuch (Laplace-<br />

Experiment) bei n Versuchen. Sie können diese Verteilung beispielsweise<br />

verwenden, um vorherzusagen, mit welcher Wahrscheinlichkeit beim 5.<br />

Wurf einer Münze der Kopf oben liegt.<br />

Binom-Cdf (binomCdf())<br />

Binomial Cdf berechnet die kumulative Wahrscheinlichkeit für die<br />

diskrete Binomialverteilung mit n Versuchen und der Wahrscheinlichkeit<br />

p für den Erfolg in jedem Einzelversuch.<br />

Diese Verteilung ist hilfreich bei der Bestimmung der Wahrscheinlichkeit<br />

eines Erfolgs bei einem Versuch, bevor alle Versuche abgeschlossen sind.<br />

Wenn zum Beispiel beim Münzenwerfen "Kopf" als erfolgreicher Wurf<br />

betrachtet wird und Sie die Münze 10 Mal werfen möchten, würde diese<br />

Verteilung vorhersagen, wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass bei den<br />

10 Würfen mindestens einmal der Kopf oben liegt.<br />

Poisson-Pdf (poissPdf())<br />

Poisson-Pdf berechnet die Wahrscheinlichkeit bei x für die diskrete<br />

Poisson-Verteilung mit dem angegebenen Mittelwert m, bei dem es sich<br />

um eine reelle Zahl > 0 handeln muss. x kann eine ganze Zahl oder eine<br />

Liste ganzer Zahlen sein. Die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (pdf)<br />

lautet:<br />

f( x)<br />

e μ – μ x = ⁄ x! , x =<br />

0,1,2,...<br />

Diese Verteilung kann z.B. dafür benutzt werden, vor dem Beginn eines<br />

Versuchs die Wahrscheinlichkeit zu bestimmen, eine bestimmte Anzahl<br />

an Erfolgen zu erzielen. Sie könnten diese Berechnung beispielsweise<br />

verwenden, um vorherzusagen, wie oft bei 8 Würfen einer Münze der<br />

Kopf oben liegt.<br />

Verwenden von Lists & Spreadsheet 245

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