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8em] &= (-3) \cdot \frac{1}{2} + (-2) \cdot \frac{5}{12} + 4 \cdot \frac{1}{12} \\[0. 8em] &= -\frac{3}{2} - \frac{10}{12} + \frac{4}{12} \\[0. 8em] &= -\frac{24}{12} \\[0. 8em] &= - 2 \end{align*}\] Bei einem Einsatz von 3 € pro Spiel beträgt der Gewinn (Verlust) des Spielers im Mittel -2 € pro Spiel (vgl. Teilaufgabe a). Varianz \(Var(G)\) der Zufallsgröße \(G\) \[\begin{align*} Var(G) &= (g_{1} - \mu)^{2} \cdot p_{1} + (g_{2} - \mu)^{2} \cdot p_{2} + (g_{3} - \mu)^{2} \cdot p_{3} \\[0. 8em] &= (-3 - (-2))^{2} \cdot \frac{1}{2} + (-2 - (-2))^{2} \cdot \frac{5}{12} + (4 - (-2))^{2} \cdot \frac{1}{12} \\[0. Übungsaufgaben erwartungswert varianz standardabweichung formel. 8em] &= \frac{1}{2} + 0 + \frac{36}{12} \\[0. 8em] &= 3{, }5 \end{align*}\] Standardabweichung \(\sigma\) der Zufallsgröße \(G\) \[\sigma = \sqrt{Var(G)} = \sqrt{3{, }5} \approx 1{, }87\] Bedeutung im Sachzusammenhang: Im Mittel weicht der Gewinn des Spielers um ca. 1, 87 € vom durchschnittlichen Gewinn -2 € (Verlust) ab. \[\mu - \sigma = -2 - 1{, }87 = -3{, }87\] \[\mu + \sigma = -2 + 1{, }87 = -0{, }13\] Bei einem Einsatz von 3 € pro Spiel verliert ein Spieler im Mittel zwischen 0, 13 € und 3, 87 € pro Spiel.
Das Zufallsexperiment lässt sich mithilfe eines Baumdiagramms veranschaulichen (vgl. 1. 4 Baumdiagramm und Vierfeldertafel). Baumdiagramm des zweistufigen Zufallsexperiments (Gewinnspiel): "Zuerst wird Glücksrad 1 und anschließend Glücksrad 2 gedreht. " Mithilfe der 1. bzw. 2. Pfadregel ergeben sich folgende Wahrscheinlichkeiten \(P(X = x_{i})\) (vgl. Varianz und Standardabweichung - Studimup.de. 4 Baumdiagramm und Vierfeldertafel, Pfadregeln): \[P(X = 0) = \frac{3}{4} \cdot \frac{2}{3} = \frac{6}{12}\] \[P(X = 1) = \frac{3}{4} \cdot \frac{1}{3} + \frac{1}{4} \cdot \frac{2}{3} = \frac{3}{12} + \frac{2}{12} = \frac{5}{12}\] \[P(X = 7) = \frac{1}{4} \cdot \frac{1}{3} = \frac{1}{12}\] Probe: Die Summe der Wahrscheinlichkeiten \(P(X = x_{i})\) muss gleich Eins sein. \[\sum \limits_{i = 1}^{n = 3} P(X = x_{i}) = \frac{6}{12} + \frac{5}{12} + \frac{1}{12} = \frac{12}{12} = 1\] Werbung \(x_{i}\) \(0\) \(1\) \(7\) \(P(X = x_{i})\) \(\dfrac{6}{12}\) \(\dfrac{5}{12}\) \(\dfrac{1}{12}\) Verteilungstabelle der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Zufallsgröße \(X\): "Auszahlungsbetrag in Euro" Erwartungswert \(E(X)\) der Zufallsgröße \(X\) berechnen: \[\begin{align*}E(X) &= x_{1} \cdot p_{1} + x_{2} \cdot p_{2} + x_{3} \cdot p_{3} \\[0.