actionbrowser.com
Zum Inhalt springen Flip the Classroom – Flipped Classroom Flipped Classroom mit Erklärvideos in Mathematik Videos Mathe Kursstufe (NEU) I Grundlagen der Differenzialrechnung 1. 1 Grafisches ableiten – Graph der Ableitung skizzieren 1. 2 Einfache Ableitungsregeln – Potenzregel, Faktorregel, Summenregel 1. 3 Die Kettenregel – Ableiten mit der Kettenregel 1. 4 Die Produktregel – Ableiten mit der Produktregel 1. 5 Monotonieverhalten und Extrempunkte – Bestimmung von Hoch- und Tiefpunkten 1. 6 Krümmungsverhalten und Wendepunkte – Bestimmung von Wendepunkten 1. Stochastische Unabhängigkeit: Berechnung mit Beispiel · [mit Video]. 7 Einfache Bestimmung von Extrem- und Wendepunkten 1. 8 Extremwertprobleme mit geometrischer Nebenbedingung 1. 9 Extremwertprobleme mit funktionaler Nebenbedingung 1. 10 Die Tangente II Exponential- und Logarithmusfunktionen 2. 1 Die e-Funktion und ihre Ableitung 2. 2 Einfache Exponentialgleichungen 2. 3 Schwere Exponentialgleichungen 2. 4 Waagerechte Asymptoten 2. 5 e-Funktionen mit Parameter – Graph und Ableitung III Integralrechnung 3.
Wichtige Inhalte in diesem Video Willst du wissen, woran du ein Bernoulli Experiment erkennst und wie du damit rechnen kannst? Das erfährst du im Artikel und in unserem Video! Bernoulli Experiment einfach erklärt im Video zur Stelle im Video springen (00:14) Bei einem Bernoulli Experiment hast du immer genau zwei mögliche Ereignisse. Ein Beispiel dafür ist der Münzwurf, bei dem du die Ereignisse " Kopf " und " Zahl " betrachtest. Schlüsselkonzept wahrscheinlichkeit statistik kolloquium. Die nennst du auch Treffer oder Niete. Willst du zum Beispiel "Kopf" werfen, ist das dein Treffer. Bei einer fairen Münze ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p =½. Bei einem Bernoulli Experiment weißt du dann automatisch die Wahrscheinlichkeit für eine Niete ("Zahl"). Das ist immer die Gegenwahrscheinlichkeit q = 1 – p, also im Beispiel ebenfalls ½. Bernoulli Experiment Definition Bei einem Bernoulli Experiment betrachtest du eine Zufallsvariabel X, die Bernoulli-verteilt ist. Das bedeutet, dass dein Zufallsexperiment nur zwei Versuchsausgänge haben darf.
Dieses würde zum Beispiel so aussehen: Stochastische Unabhängigkeit Baumdiagramm Stochastische Unabhängigkeit Beispiel Schauen wir uns jetzt noch ein passendes Beispiel zur Thematik an. Stell dir vor, ein Würfel wird einmal geworfen. Als Ereignis A legen wir "Ungerade Augenzahl" und als Ereignis B "Augenzahl kleiner 5" fest. Jetzt sollst du bestimmen, ob die Ereignisse A und B voneinander abhängig oder unabhängig sind. Stochastische Unabhängigkeit berechnen Zuerst müssen wir die Wahrscheinlichkeit für die beiden Ereignisse bestimmen. Da das Ereignis A drei Elemente umfasst und das Ergebnis B vier, ergibt sich jeweils eine Wahrscheinlichkeit von bzw.. Als nächstes müssen wir uns überlegen, wie viele Elemente die Schnittmenge von A und B umfasst, also wie viele Elemente sowohl in A als auch in B vorkommen. Das sind die Zahlen 1 und 3. Thema: Wahrscheinlichkeit – Statistik: Ein Schlüsselkonzept. Dementsprechend ergibt sich für die Schnittmenge von A und B eine Wahrscheinlichkeit von. Stochastische Unabhängigkeit prüfen Jetzt können wir mit der Formel von vorhin einfach überprüfen, ob die Ereignisse voneinander abhängig sind oder nicht.
1 – 1. 5 1. 6 Probleme lösen im Umfeld der Tangente (Teil 1) 1. 6 Probleme lösen im Umfeld der Tangente (Teil 2) 1. 8 Extremwertprobleme mit Nebenbedingungen 1. Z Zusammenfassung: Schlüsselkonzept Ableitung II Funktionen und ihre Ableitungen 2. 2 Kettenregel 2. 3 Produktregel 2. 4 Quotientenregel (GFS) 2. 5 Die natürliche Exponentialfunktion und ihre Ableitung 2. 6 Exponentialgleichungen und der natürliche Logarithmus (Teil 1) 2. 6 Exponentialgleichungen und der natürliche Logarithmus (Teil 2) 2. Z Zusammenfassung: Alte und neue Funktionen und deren Ableitung III Schlüsselkonzept: Integral 3. Schlüsselkonzept wahrscheinlichkeit statistik john hopkins. 1 Rekonstruieren von Größen 3. 2 Das Integral 3. 3 & 3. 4 Bestimmung von Stammfunktionen (Teil 1) 3. 4 Der Hauptsatz der Differenzial- und Integralrechnung (Teil 2) 3. 5 Integralfunktionen 3. 6 Integral und Flächeninhalt (Teil 2) 3. 7 Unbegrenzte Flächen 3. 8 Mittelwerte von Funktionen 3. 9 Integral und Rauminhalt (Schülervideo) IV Graphen und Funktionen analysieren 4. 1 Achsen- und Punktsymmetrie 4.
Für unabhängige Ereignisse muss gelten: In unserem Fall also: Die Ereignisse A und B sind also statistisch voneinander unabhängig. Stochastische und kausale Abhängigkeit Abschließend ist es noch wichtig darauf hinzuweisen, dass stochastische Abhängigkeit nicht das gleiche wie kausale Abhängigkeit ist, die du vielleicht aus deinem Alltag kennst. Fehler 1. Art, Fehler 2. Art | Fehler beim Testen von Hypothesen | MatheGuru. Stochastische Abhängigkeit ist nicht gleich kausale Abhängigkeit Zwei Ereignisse können nämlich stochastisch abhängig sein, auch wenn sie in Ursache und Wirkung in keiner Beziehung zueinander stehen. Hier findest noch einmal die Formeln, die im Zusammenhang mit unabhängigen Ereignissen wichtig sind: Für unabhängige Ereignisse gilt: Beliebte Inhalte aus dem Bereich Wahrscheinlichkeitsrechnung
Unterhalb ein weiteres Beispiel: Beispiel In einer Fabrik packt eine Maschine jeweils 250g Käse ab. H 0: µ = 250g (die Maschine arbeitet korrekt) H 1: µ ≠ 250g (die Maschine arbeitet nicht korrekt) wobei µ das durchschnittliche Gewicht der Packungen ist. Fehler 1. Art Betrachten wir nun, welche Fehler bei unseren Hypothesen auftreten können. Bei einem Fehler 1. Art, wird die Nullhypothese ( H 0) abgeleht, trotz der Tatsache, dass sie stimmt. Für unser Beispiel würde dies bedeuten, dass die Maschine zwar korrekt arbeiten würde (daher µ = 250g), wir in unserer Stichprobe feststellen würden, dass das Durchschnittsgewicht µ ≠ 250g ist. Beim Fehler 2. Art passiert genau das Gegenteil: die Maschine arbeitet nicht korrekt, sie packt also nicht ein Durchschnittsgewicht von 250g Käse ab, unsere Stichprobe zeigt dies allerdings nicht an. Schlüsselkonzept wahrscheinlichkeit statistik hessen. Laut ihr arbeitet die Maschine korrekt. Wir können natürlich auch eine richtige Entscheidung gemäß unserer Stichprobe fällen. Was passiert aber, wenn unsere Stichprobe aussagt, dass unsere Nullhypothese falsch sei − daher dass µ ≠ 250g.