\n \n Berechnung der Wahrscheinlichkeiten ... Man erkennt, dass die Zweite Ziehung unabhängig von der ersten Ziehung ist. Es gilt:\n
\n
ohne zurücklegen
\nBerechnung der Wahrscheinlichkeiten ...
\nMan erkennt, dass die Zweite Ziehung abhängig von der ersten Ziehung ist.
\n `P(B) != P_A(B) != P_(bar A)(B)`\nEs gilt:
\n `P(A nn B) != P(A) · P(B)`\n\n Um zwei Ereignisse `A` und `B` auf Unabhängigkeit zu prüfen, berechnet man `P(A)`, `P(B)`, sowie `P(A nn B)` und\n vergleicht, ob `P(A)·P(B) = P(A nn B)` ist. Ist das der Fall, sind die Ereignisse unabhängig voneinander.\n
\n\n Anhand der erhobenen Daten soll geprüft werden, ob zwischen den Ereignissen \"geimpft\" und \"erkrankt\" eine\n stochastische Abhängigkeit besteht.\n
\n\n\n | `B:` \"erkrankt\" | \n`bar B:` \"nicht erkrankt\" | \n\n |
---|---|---|---|
`A:` \"geimpft\" | \n`1/15` | \n`9/15` | \n`10/15` | \n
`bar A:` \"nicht geimpft\" | \n`2/15` | \n`3/15` | \n`5/15` | \n
\n | `3/15` | \n`12/15` | \n1 | \n
Die beiden Zahlen sind ungleich. Es existiert also eine stochastische Abhängigkeit!
","thumb":"Ohne Zurücklegen.svg","summary":"Stochastische Unabhängigkeit von Ereignissen","educationalLevel":"10,11,12","typicalAgeRange":"15-17","educationalContext":"Sekundarstufe I, Sekundarstufe II","sgs":38004,"_attachments":{"Mit Zurücklegen.svg":{"content_type":"image/svg+xml","revpos":23,"digest":"md5-SfBkWcXAEI9gJqkVllBt9A==","length":11611,"stub":true},"Ohne Zurücklegen.svg":{"content_type":"image/svg+xml","revpos":6,"digest":"md5-LX4/GxxXlYlNmCEPU3X3GA==","length":9887,"stub":true}}}