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Bedingte Wahrscheinlichkeit Verstehen - Stochastik in der Schule

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10ihrer e<strong>in</strong>fachsten Form so lautet:P ( A|B )=P ( A ) ⋅ P ( B | A )P ( A ) ⋅ P ( B | A ) + P ( A ) ⋅ P ( BWie nützlich auch immer diese Formel se<strong>in</strong> mag, sie bietet dem Studenten ke<strong>in</strong>erleiIntuition für die Denkprozesse, die notwendig s<strong>in</strong>d, um solche Aufgaben zu lösen.Doch hängt <strong>der</strong> Ausdruck P ( B| A) von e<strong>in</strong>er ganz ähnlichen Teilmengenbeziehungab wie <strong>in</strong> den vorhergehenden Beispielen mit bed<strong>in</strong>gter <strong>Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit</strong>.Das bedeutet:P ( A ∩ B ) Fläche <strong>der</strong> Region A ∩ BP ( A | B ) ==P ( B ) Fläche <strong>der</strong> Region BDie Schwierigkeit liegt natürlich dar<strong>in</strong>, daß es ke<strong>in</strong> Venn-Diagramm für die MengeB <strong>in</strong> e<strong>in</strong>em Baumdiagramm gibt, das mit Ereignis A startet. Wenn es e<strong>in</strong>es gäbe, sokönnte P ( A | B) gleich leicht wie P ( B | A) abgelesen werden. Aber, so habenwir argumentiert, weil das Baumdiagramm zusammengesetzt ist aus disjunkten Ereignissen,<strong>der</strong>en Vere<strong>in</strong>igung die Universalmenge ist, enthält es natürlich die Bauste<strong>in</strong>e,aus denen man neue Venn-Diagramme aufbauen kann. Kurzum, die MengeB - und die Menge B - können sehr e<strong>in</strong>fach erzeugt werden, <strong>in</strong>dem man das Baumdiagrammdurch Vere<strong>in</strong>igung von Mengen ausdehnt. Das Ergebnis ist, wie dasDiagramm <strong>in</strong> Abb. 3 für X und Z zeigt, e<strong>in</strong> Baum mit Pfeilen <strong>in</strong> beiden Richtungen,<strong>der</strong> alle Ereignisse enthält, die erfor<strong>der</strong>lich s<strong>in</strong>d, um jede beliebige bed<strong>in</strong>gte <strong>Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit</strong>zu berechnen.Natürlich können, sobald die Studenten mit dieser Methode vertraut s<strong>in</strong>d, die Venn-Diagramme aus dem Baumdiagramm wie<strong>der</strong> weggelassen und durch die <strong>Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit</strong>swerteersetzt werden (siehe Abb. 4).Man betrachte das folgende Beispiel, ursprünglich von Kahneman und Tversky(1974) präsentiert, welches zu e<strong>in</strong>er Art Klassiker <strong>in</strong> <strong>der</strong> Literatur über bed<strong>in</strong>gte<strong>Wahrsche<strong>in</strong>lichkeit</strong>surteile geworden ist (Scholz 1987).E<strong>in</strong> alter Mann wird Zeuge e<strong>in</strong>es Autounfalls mit Fahrerflucht und berichtet, daßdas flüchtende Auto e<strong>in</strong> blaues Taxi gewesen sei (Behauptung b). Es gibt zweiTaxiunternehmen <strong>in</strong> <strong>der</strong> Stadt, die blaue (B) mit 15 und die grüne (G) mit 85Autos. In <strong>der</strong> Verhandlung wird die Sehfähigkeit des Mannes geprüft und man|A )

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