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

Summe binomialverteilter Zufallsgrößen

Für die Summe Z = X + Y zweier unabhängiger binomialverteilter Zufallsgrößen X und Y mit den Parametern n1 , p und n2 , p erhält man die Einzelwahrscheinlichkeiten

also wieder eine binomialverteilte Zufallsgröße, jedoch mit den Parametern n1 + n2 und p.


Wenn die Summe Z = X + Y bekannt ist, folgt jede der Zufallsvariablen X und Y unter dieser Bedingung einer hypergeometrischen Verteilung. Dazu berechnet man die bedingte Wahrscheinlichkeit:

Dies stellt eine hypergeometrische Verteilung dar.

Allgemein gilt: Wenn die m Zufallsvariablen Xi stochastisch unabhängig sind und den Binomialverteilungen B(ni , p) genügen, dann ist auch die Summe X1 + X2 + dotsb + Xm binomialverteilt, jedoch mit den Parametern n1 + n2 + dotsb + nm und p.

 

 

 

 

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