Die Binomialverteilung
In dieser Lektion lernst du, wann ein Zufallsexperiment binomialverteilt ist. Du berechnest Wahrscheinlichkeiten für genau k Treffer mit der Bernoulli-Formel. Außerdem bestimmst du den Erwartungswert.
- Fach: Mathematik
- Klasse 12
- Thema: Stochastik
- Dauer: 18 Min
- Niveau: Mittel
Treffer zählen
Viele Zufallsexperimente haben nur zwei mögliche Ausgänge: Eine Münze zeigt Kopf oder Zahl, ein Bauteil ist defekt oder in Ordnung, ein Elfmeter geht rein oder nicht. Man nennt einen Ausgang „Treffer“, den anderen „Niete“. Ein solches Experiment heißt Bernoulli-Experiment. Wird es n-mal unabhängig und unter gleichen Bedingungen wiederholt, spricht man von einer Bernoulli-Kette der Länge n.
Die Zufallsgröße X zählt die Treffer in dieser Kette. Sie heißt binomialverteilt mit den Parametern n und p, wobei p die Trefferwahrscheinlichkeit bei jedem einzelnen Versuch ist. Wichtig sind zwei Bedingungen: Die Versuche beeinflussen sich nicht gegenseitig, und p bleibt immer gleich. Beim Ziehen ohne Zurücklegen ist das streng genommen nicht erfüllt.
Den Aufbau der Formel verstehst du am besten mit einem Baumdiagramm. Jeder Pfad mit genau k Treffern und n − k Nieten hat dieselbe Wahrscheinlichkeit, denn die Faktoren stehen nur in anderer Reihenfolge. Statt alle Pfade aufzuzeichnen, was bei zehn Würfen schon 1024 Stück wären, zählt der Binomialkoeffizient sie für dich. Die Bernoulli-Formel ist also nichts anderes als die Pfadregel und die Summenregel, geschickt zusammengefasst.
Die Bernoulli-Formel
Die Wahrscheinlichkeit für genau k Treffer setzt sich aus drei Teilen zusammen: der Anzahl der möglichen Reihenfolgen (n über k), der Wahrscheinlichkeit für k Treffer und der für n − k Nieten.
Den Binomialkoeffizienten „n über k“ liefert dein Taschenrechner, meist über die Taste nCr. Der Erwartungswert, also die im Mittel zu erwartende Trefferzahl, ist E(X) = n · p. Er muss keine ganze Zahl sein und gibt an, welche Trefferzahl sich bei vielen Wiederholungen im Durchschnitt einstellt.
Bevor du die Formel benutzt, lege die drei Parameter ausdrücklich fest und schreibe sie auf. Was genau ist ein Treffer? Wie oft wird wiederholt? Wie groß ist p bei einem einzelnen Versuch? Viele Fehler entstehen, weil der Treffer unklar definiert ist, etwa wenn nach defekten Teilen gefragt wird, p aber die Wahrscheinlichkeit für einwandfreie Teile angibt.
- n
- Anzahl der Versuche (Länge der Kette)
- k
- Anzahl der gewünschten Treffer
- p
- Trefferwahrscheinlichkeit bei einem Versuch
- X
- Zufallsgröße, die die Treffer zählt
| Baustein | Bedeutung | Beispiel bei n=4, k=2 |
|---|---|---|
| (n über k) | Anzahl der Reihenfolgen | (4 über 2) = 6 |
| p^k | Wahrscheinlichkeit für k Treffer | 0,5² = 0,25 |
| (1-p)^(n-k) | Wahrscheinlichkeit für die Nieten | 0,5² = 0,25 |
Beispiel 1: zweimal Kopf bei vier Würfen
Eine faire Münze wird viermal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, genau zweimal Kopf zu erhalten?
Gegeben:
- n4
- p0,5
- k2
Gesucht:
P(X2)Lösung:
- Binomialkoeffizient: (4 über 2)6
- p^k · (1 − p)^(n − k)0,5² · 0,5²0,0625
- P(X2)6 · 0,06250,375
Die Wahrscheinlichkeit beträgt 0,375, also 37,5 %. Ohne den Faktor 6 käme man nur auf 6,25 % – das wäre die Wahrscheinlichkeit für eine einzige feste Reihenfolge wie KKZZ.
Beispiel 2: Erwartungswert und Standardabweichung
Ein Bauteil ist mit der Wahrscheinlichkeit 0,1 defekt. Aus einer Lieferung werden 200 Bauteile geprüft. Bestimme den Erwartungswert und die Standardabweichung der Anzahl defekter Teile.
Gegeben:
- n200
- p0,1
Gesucht:
E(X) und StandardabweichungLösung:
- Erwartungswert: E(X)n · p200 · 0,120
- Varianz: n · p · (1 − p)200 · 0,1 · 0,918
- Standardabweichung: Wurzel aus 18 ≈ 4,24
Im Mittel sind etwa 20 der 200 Bauteile defekt, mit einer Standardabweichung von rund 4,24. Ergebnisse zwischen etwa 16 und 24 defekten Teilen liegen also im üblichen Schwankungsbereich und sind kein Anlass zur Sorge über die Lieferqualität.
Typische Fehler
Ein typischer Fehler ist, den Binomialkoeffizienten zu vergessen. Die Wahrscheinlichkeit p^k · (1 − p)^(n − k) gilt nur für eine bestimmte Reihenfolge der Treffer. Der Koeffizient (n über k) zählt, wie viele Reihenfolgen es gibt, und muss mitmultipliziert werden.
Ein zweiter Fehler ist eine unklare Definition des Treffers. Viele Fehler entstehen, weil der Treffer unklar definiert ist, etwa wenn nach defekten Teilen gefragt wird, p aber die Wahrscheinlichkeit für einwandfreie Teile angibt. Lies die Aufgabe deshalb genau und lege am Anfang fest, was als Treffer zählt.
Ein dritter Fehler passiert beim Umgang mit kumulierten Wahrscheinlichkeiten: „mehr als 3“ wird mit dem Taschenrechner leicht als 1 − P(X ≤ 4) statt richtig als 1 − P(X ≤ 3) berechnet. Dadurch geht der Fall X = 4 verloren oder wird doppelt gezählt, je nachdem in welche Richtung sich vertan wird.
Tipps für die Klausur
Bevor du die Formel benutzt, lege die drei Parameter ausdrücklich fest und schreibe sie auf. Was genau ist ein Treffer? Wie oft wird wiederholt? Wie groß ist p bei einem einzelnen Versuch? Diese drei Fragen am Anfang jeder Aufgabe zu beantworten spart dir später viele Fehler.
Im Alltag begegnet dir die Binomialverteilung überall dort, wo viele gleichartige Versuche mit zwei Ausgängen gezählt werden: bei der Qualitätskontrolle in der Produktion, bei Umfragen mit Ja-Nein-Antworten oder bei der Anzahl der Treffer bei wiederholten Elfmetern. Überall dort helfen dieselben drei Parameter n, p und k.
Für die Klausur lohnt sich der Taschenrechner für kumulierte Wahrscheinlichkeiten: Die Funktion binomcdf berechnet direkt P(X ≤ k), ohne dass du jeden einzelnen Summanden mit der Bernoulli-Formel ausrechnen musst. Achte dabei genau auf Formulierungen wie „höchstens“, „mindestens“ und „mehr als“, denn sie führen zu unterschiedlichen Grenzen.
Jetzt bist du dran
Welches Experiment ist binomialverteilt?
Noch nicht. Beim zehnmaligen Würfeln ist n = 10 fest, jeder Wurf ist unabhängig und die Trefferwahrscheinlichkeit bleibt 1/6. Beim Ziehen ohne Zurücklegen ändert sich p von Zug zu Zug.
Das Wichtigste in Kürze
- Binomialverteilt: n unabhängige Versuche mit gleichbleibendem p.
- X zählt die Treffer, mögliche Werte sind 0 bis n.
- P(X = k) = (n über k) · p^k · (1 − p)^(n − k).
- Der Erwartungswert ist E(X) = n · p.
- Typischer Fehler: den Binomialkoeffizienten weglassen.
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Häufige Fragen zu Die Binomialverteilung
- Wie berechne ich „mindestens ein Treffer“?
- Am schnellsten über das Gegenereignis. „Mindestens ein Treffer“ ist das Gegenteil von „kein Treffer“. Deshalb gilt P(X ≥ 1) = 1 − P(X = 0) = 1 − (1 − p)^n. Bei zehn Würfen mit einem Würfel ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens eine Sechs also 1 − (5/6)^10, etwa 0,838. Alle Fälle von einem bis zehn Treffern einzeln zu addieren wäre viel aufwendiger.
- Was ist der Unterschied zwischen P(X = k) und P(X ≤ k)?
- P(X = k) ist die Wahrscheinlichkeit für genau k Treffer und wird mit der Bernoulli-Formel berechnet. P(X ≤ k) ist die kumulierte Wahrscheinlichkeit für höchstens k Treffer, also die Summe von P(X = 0) bis P(X = k). Dafür nutzt du im Abitur den Taschenrechner, meist über die Funktion binomcdf, oder eine Tabelle. Achte genau auf Formulierungen wie „weniger als“ und „höchstens“.
- Wie rechne ich „mehr als 3 Treffer“ mit dem Taschenrechner?
- Der Taschenrechner liefert kumulierte Werte in der Form P(X ≤ k). „Mehr als 3“ bedeutet X ≥ 4, also das Gegenereignis von X ≤ 3. Du rechnest deshalb P(X > 3) = 1 − P(X ≤ 3). Ein häufiger Fehler ist, 1 − P(X ≤ 4) zu rechnen und damit den Fall X = 4 zu verlieren. Schreibe dir die Trefferzahlen am Zahlenstrahl auf, wenn du unsicher bist.
- Was sagt die Standardabweichung bei der Binomialverteilung aus?
- Sie misst, wie stark die Trefferzahl typischerweise um den Erwartungswert schwankt. Die Formel lautet σ = Wurzel aus n · p · (1 − p). Bei 100 Münzwürfen ist E(X) = 50 und σ = 5. Ergebnisse zwischen 45 und 55 Treffern sind also völlig normal. Im Abitur brauchst du σ vor allem für Sigma-Regeln und Hypothesentests, bei denen du prüfst, ob ein Ergebnis noch zufällig sein kann.
- Darf ich beim Ziehen ohne Zurücklegen die Binomialverteilung benutzen?
- Streng genommen nicht, denn nach jedem Zug ändert sich die Trefferwahrscheinlichkeit. Richtig wäre die hypergeometrische Verteilung. Ist die Grundgesamtheit aber sehr groß im Vergleich zur Stichprobe, etwa 50 Teile aus einer Produktion von 100 000, ändert sich p kaum. Dann ist die Binomialverteilung eine gute Näherung, und genau so wird sie in Abituraufgaben auch eingesetzt.
- Wie berechne ich den Erwartungswert der Binomialverteilung?
- Der Erwartungswert berechnet sich einfach als E(X) = n · p, also Anzahl der Versuche mal Trefferwahrscheinlichkeit. Bei 50 Würfen mit einem Würfel und Treffer „Sechs“ ist E(X) = 50 · 1/6 ≈ 8,33. Der Erwartungswert muss keine ganze Zahl sein, er beschreibt nur, welche Trefferzahl sich im Mittel bei vielen Wiederholungen einstellen würde.
- Was ist der Unterschied zwischen Bernoulli-Experiment und Bernoulli-Kette?
- Ein Bernoulli-Experiment ist ein einzelner Versuch mit genau zwei Ausgängen, Treffer oder Niete, etwa ein Münzwurf. Eine Bernoulli-Kette entsteht, wenn dieses Experiment mehrfach unabhängig und unter denselben Bedingungen wiederholt wird, zum Beispiel zehn Münzwürfe hintereinander. Erst die ganze Kette liefert die binomialverteilte Zufallsgröße X, die die Gesamtzahl der Treffer zählt.
- In welcher Klasse kommt die Binomialverteilung dran?
- Die Binomialverteilung ist Teil der gymnasialen Oberstufe und wird meist in Klasse 11 oder 12 behandelt, je nach Bundesland kurz vor oder während der Qualifikationsphase. Sie baut auf Baumdiagrammen, Pfadregeln und der Kombinatorik aus der Sekundarstufe I auf. Im Abitur gehört sie zu den Standardthemen der Stochastik und wird oft mit Hypothesentests kombiniert.
Wiederhol diese Fragen später mit deinem Lernkarten-Trainer.
Das solltest du vorher können
Das kommt als Nächstes
- Kumulierte Binomialverteilung
- Hypothesentestsin Arbeit