Diskrete Gleichverteilung: Unterschied zwischen den Versionen
Aus MM*Stat
(Die Seite wurde neu angelegt: „{{Verteilungsmodelle}} =={{Vorlage:Überschrift}}== ===Diskrete Gleichverteilung=== Eine diskrete Zufallsvariable <math>X</math> mit den endlich vielen…“) |
Keine Bearbeitungszusammenfassung |
||
Zeile 40: | Zeile 40: | ||
<math>\,f(x_{i})=\frac{1}{6}</math> für <math>i = 1,\dots,6</math>. | <math>\,f(x_{i})=\frac{1}{6}</math> für <math>i = 1,\dots,6</math>. | ||
<iframe k="wiwi" p="examples/stat_Gleichverteilung_Diskrete_Gleichverteilung_R00480004800000000000000_plot.html" /> | |||
<iframe k="wiwi" p="examples/stat_Gleichverteilung_Diskrete_Gleichverteilung_VerteilungF_R00480004800000000000000_plot.html" /> | |||
[[Kategorie:Statistik I&II]] | [[Kategorie:Statistik I&II]] |
Version vom 29. Mai 2018, 13:49 Uhr
Grundbegriffe
Diskrete Gleichverteilung
Eine diskrete Zufallsvariable mit den endlich vielen Realisationen heißt gleichverteilt, wenn jeder Wert von die gleiche Wahrscheinlichkeit der Realisierung hat.
Die diskrete Gleichverteilung weist den Parameter auf.
Für die Wahrscheinlichkeitsfunktion einer diskreten Gleichverteilung gilt:
Für die Verteilungsfunktion einer diskreten Gleichverteilung gilt:
Für den Erwartungswert und die Varianz einer diskreten gleichverteilten Zufallsvariablen erhält man:
Beispiele
Würfel
Die grafische Darstellung einer diskreten Gleichverteilung ist bei der Wahrscheinlichkeitsfunktion ein Stab- oder Balkendiagramm und bei der Verteilungsfunktion eine Treppenfunktion.
Ein typisches Beispiel für eine diskrete Gleichverteilung ist das einmalige Werfen eines idealen Würfels.
Die diskrete Zufallsvariable kann nur die ganzzahligen Werte im Intervall annehmen.
Aufgrund der Voraussetzung eines idealen Würfels hat nach der klassischen Definition der Wahrscheinlichkeit jede Realisation von die Wahrscheinlichkeit
für .