Wurzelzieher

Inhalt

Binomialverteilung

Definition der Binomialverteilung

  

Herleitung als Laplace-Wahrscheinlichkeit

Eigenschaften der Binomialverteilung
  

Varianz

  

Variationskoeffizient/ Schiefe/ Wölbung/ Maximum

  

Charakteristische Funktion/ Erzeugende Funktion/ Momenterzeugende Funktion

  

Summe binomialverteilter Zufallsgrößen

Beziehung zu anderen Verteilungen

\frac{n!}{(n-k)! \, k!}\left(\frac{\lambda}{n}\right)^k\left(1-\frac{\lambda}{n}\right)^{n-k}

  

Beziehung zur geometrischen Verteilung/ Beziehung zur negativen Binomialverteilung/ Beziehung zur Hypergeometrischen Verteilung

  

Beziehung zur Multinomial-Verteilung/ Beziehung zur Panjer-Verteilung/ Beziehung zur Betaverteilung/ Beziehung zur Pólya-Verteilung

Beispiele

  

Ziehen von Kugeln

  

Anzahl Personen mit Geburtstag am Wochenende

  

Gemeinsamer Geburtstag im Jahr

  

Konfidenzintervall für eine Wahrscheinlichkeit/ Auslastungsmodell

  

Statistischer Fehler der Klassenhäufigkeit in Histogrammen

Zufallszahlen/ Einzelnachweise/ Weblinks

 

 

Binomialverteilung

Eigenschaften der Binomialverteilung

Symmetrie

  • Die Binomialverteilung ist in den Spezialfällen p = 0, p = 0, 5 und p = 1 symmetrisch und ansonsten asymmetrisch.
  • Die Binomialverteilung besitzt die Eigenschaft B(k | p, n) = B(n - k | q, n) mit q = 1 - p.

Erwartungswert

Die Binomialverteilung besitzt den Erwartungswert np.

Beweis

Den Erwartungswert μ errechnet man direkt aus der Definition und dem binomischen Lehrsatz zu

oder alternativ mit der Summenregel für Erwartungswerte, wenn man berücksichtigt, dass die identischen Einzelprozesse Xi der Bernoulli-Verteilung mit EXi = p genügen, zu X=X_1+\dotsb+X_n B(n,p)-verteilt, und


E(X) = E(X1 + dotsb + Xn ) = E(X1 ) + dotsb + E(Xn ) = nE(X1 ) = np

Alternativ kann man auch mit Hilfe des Binomiums folgenden Beweis geben:

,

also ist:

und:

Mit a = p und b = 1 - p folgt das gewünschte Ergebnis.

 

 

 

 

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