Mathe am 24.02.2025

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#set text(lang: "de", font: "Atkinson Hyperlegible")
#align(center, heading[Mathe am 24.02.2025])
== Hausaufgaben bis heute
S. 284
=== Nr. 7a)
Gegenwahrscheinlichkeit ist nützlich wenn wir $P(X1)$ berechnen wollen, und bereits $P(X=0)$ haben, wir können dann $1$ (oder $100%$) abzüglich $P(X=0)$ rechnen. Also:
$P(X0)=1-P(X=0)$
=== Nr. 10a)
S. 283 -> Formel für Binomialverteilung
=== Nr. 11
- a)
- idk
- b)
- gilt immer
- e)
- gilt immer, da die Fakultät von 0 = 1 ist, also kann ein Wert nicht auf 0 liegen
== Sigmaregeln
Vorraussetzung:
Binomialverteilte Zufallsgröße $X$
mit Parametern $n$ und $p$ ($n="Anzahl"; p="Wahrscheinlichkeit"$)\
und zugehörigen Erwartungswert: $mu = n dot p$\
und die zugehörige Standardabweichung: $sigma=sqrt(u dot p dot (1-p))$
$1sigma$-Regel: $P(mu-sigma x mu + sigma) "etwa" 68.3%$\
$2sigma$-Regel: $P(mu-2sigma x mu + 2sigma) "etwa" 95.4%$\
$3sigma$-Regel: $P(mu-3sigma x mu + 3sigma) "etwa" %$
Mit den Sigmaregeln können wir also begrenzen, wieviele Prozent der Oberen Verteilung wir einsehen wollen
HA: S. 289 Nr. 1+2

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# Mathe am 24.02.2025
## Nr. 7a-c)
#TODO: herausfinden, wie man sowas berechnen kann
# Zudem mir Lernvideos anschauen
## Nr. 10
### b)
n=100 # Nummer an Versuchen
x=3 # Wie viele Wappen geworfen werden
p=0.5 # Chance auf Wappen(oder x)
binomial(n,x) * p^x * (1 - p)^(n-x)
## Sigmaregel
erwartungswert(n,p) = n*p
mu(n,p) = erwartungswert(n,p)
standardabweichung(n,p) = sqrt(n*p*(1-p))
sigma(n,p) = standardabweichung(n,p)
function sigmaregel(i, n, p)
sigma = sigma(n,p)
mu = mu(n,p)
mu - i * sigma
end