#import "@preview/grape-suite:1.0.0": exercise #import exercise: project #set text(lang: "de") #show: project.with( title: [Erwartungswert], seminar: [Mathe Q2], show-outline: true, author: "Erik Grobecker", date: datetime(day: 6, month: 2, year: 2025), ) #show "->": sym.arrow #show "=>": sym.arrow.double // Herr Orbens Mutter findet die AfD sympathisch == allgemeine Notiz #underline[Bei den *Operatoren* _bestimme_ und _berechne_]:\ Ansätze müssen *immer* dokumentiert werden. = Erwartungswert "Mittelwert der Theorien" Ist der Wert den wir auf lange Sicht erwarten. // Das Ergebnis zeigt uns also den zu erwartenden Durchschnitt, würde man Wenn man ein Experiment hinreichend häufig ausführt, nähert man sich dem *Erwartungswert*. == Formel Angenommen die möglichen Ausgänge eines Zufallsexperiments sind $x_1, x_2, x_3, ..., x_n$\ Die dazu gehörende Wahrscheinlichkeiten sind $p_1, p_2, p_3, ..., p_n$ $ mu "(Erwartungswert)" &= x_1 dot p_2 + x_2 dot x_2 + x_3 dot p_3 + ... + x_n dot p_n \ sigma "(Standardabweichung)" &= sqrt( (x_1 - mu)^2 dot p_1 + (x_2 - mu)^2 dot p_2 + (x_3 - mu)^2 dot p_3 + ... + (x_n - mu)^2 dot p_n ) // \ // &= // sqrt(sum_(i=1)^(n-1) (x_i - mu)^2 dot p_i) $ #pagebreak() == Beispiele/Aufgaben === S. 279 ==== Nr. 1 $ mu &= (-10) dot 1/4 + 0 dot 1/6 + 5 dot 1/2 + 10 dot 1/12\ &= 5/6\ sigma &= sqrt( (-10 - mu)^2 dot 1/4 + (0 - mu)^2 dot 1/6 + (5 - mu)^2 dot 1/2 + (10 - mu)^2 dot 1/12 )\ &= 6.72 $ Auf lange Sicht würde $mu$ also anzeigen, dass wir uns $5/6$ nähern würden.