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464ad80789
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464ad80789 | |||
ca5d922ff2 |
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@ -114,4 +114,4 @@ Film bezüglich dessen, ist in der Medienmediathek zu finden.
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+ Beschluss zur Wiederaufrüstung (1954)
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+ Beschluss zur Wiederaufrüstung (1954)
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+ Aufnahme in die NATO und die WEU (1955)
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+ Aufnahme in die NATO und die WEU (1955)
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+ Abschluss der Westintegration durch "Pariser Verträge" (1955) -> Status eines souveränen Staates
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+ Abschluss der Westintegration durch "Pariser Verträge" (1955) -> Status eines souveränen Staates
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+ Mitgliedschaft an der EWG (1957)
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+ Mitgliedschaft und Gründung der EWG #footnote[Europäische-Wirtschafts-Gemeinschaft] (1957)
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schule/geschichte/GE_2025-02-21.typ
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schule/geschichte/GE_2025-02-21.typ
Normal file
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@ -0,0 +1,29 @@
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#import "@preview/grape-suite:1.0.0": exercise
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#import exercise: project
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#set text(lang: "de")
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#show: project.with(
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title: [kalter Krieg: besetztes Deutschland in der Nachkriegszeit --- DDR],
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seminar: [Geschichte Q2],
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// show-outline: true,
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author: "Erik Grobecker",
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date: datetime(day: 21, month: 2, year: 2025),
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)
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#show "->": sym.arrow
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#show "=>": sym.arrow.double
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= Die Grundlagen der Deutschen Demokratischen Republik (DDR)
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(siehe S. 463-468)
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== System
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- Verfassung
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- Wähler
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- Wahl
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- Gewaltenteilung
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- Parteien
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- Staatsaufbau
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- Politisches System
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schule/mathe/MA_2025-02-24.typ
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41
schule/mathe/MA_2025-02-24.typ
Normal file
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@ -0,0 +1,41 @@
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#set text(lang: "de", font: "Atkinson Hyperlegible")
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#align(center, heading[Mathe am 24.02.2025])
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== Hausaufgaben bis heute
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S. 284
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=== Nr. 7a)
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Gegenwahrscheinlichkeit ist nützlich wenn wir $P(X≥1)$ berechnen wollen, und bereits $P(X=0)$ haben, wir können dann $1$ (oder $100%$) abzüglich $P(X=0)$ rechnen. Also:
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$P(X≥0)=1-P(X=0)$
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=== Nr. 10a)
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S. 283 -> Formel für Binomialverteilung
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=== Nr. 11
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- a)
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- idk
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- b)
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- gilt immer
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- e)
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- gilt immer, da die Fakultät von 0 = 1 ist, also kann ein Wert nicht auf 0 liegen
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== Sigmaregeln
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Vorraussetzung:
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Binomialverteilte Zufallsgröße $X$
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mit Parametern $n$ und $p$ ($n="Anzahl"; p="Wahrscheinlichkeit"$)\
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und zugehörigen Erwartungswert: $mu = n dot p$\
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und die zugehörige Standardabweichung: $sigma=sqrt(u dot p dot (1-p))$
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$1sigma$-Regel: $P(mu-sigma ≤ x ≤ mu + sigma) "etwa" 68.3%$\
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$2sigma$-Regel: $P(mu-2sigma ≤ x ≤ mu + 2sigma) "etwa" 95.4%$\
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$3sigma$-Regel: $P(mu-3sigma ≤ x ≤ mu + 3sigma) "etwa" %$
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Mit den Sigmaregeln können wir also begrenzen, wieviele Prozent der Oberen Verteilung wir einsehen wollen
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HA: S. 289 Nr. 1+2
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schule/mathe/calc/2025-02-24.jl
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29
schule/mathe/calc/2025-02-24.jl
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@ -0,0 +1,29 @@
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# Mathe am 24.02.2025
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## Nr. 7a-c)
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#TODO: herausfinden, wie man sowas berechnen kann
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# Zudem mir Lernvideos anschauen
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## Nr. 10
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### b)
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n=100 # Nummer an Versuchen
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x=3 # Wie viele Wappen geworfen werden
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p=0.5 # Chance auf Wappen(oder x)
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binomial(n,x) * p^x * (1 - p)^(n-x)
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## Sigmaregel
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erwartungswert(n,p) = n*p
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mu(n,p) = erwartungswert(n,p)
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standardabweichung(n,p) = sqrt(n*p*(1-p))
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sigma(n,p) = standardabweichung(n,p)
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function sigmaregel(i, n, p)
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sigma = sigma(n,p)
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mu = mu(n,p)
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mu - i * sigma
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end
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