Wahrscheinlichkeitsrechnung Rechner

Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit der quantitativen Beschreibung von Unsicherheit und Zufall beschäftigt. Sie wird verwendet, um die Chance zu berechnen, dass bestimmte Ereignisse eintreten. Anwendungsgebiete sind Statistik, Spieltheorie, Risikobewertung, Wettervorhersage, Qualitätskontrolle und Finanzwesen. Die Wahrscheinlichkeit wird als Zahl zwischen 0 (unmöglich) und 1 (sicher) oder als Prozentsatz von 0% bis 100% angegeben.

Die wichtigsten Regeln sind: Additionsregel für sich ausschließende Ereignisse: P(A oder B) = P(A) + P(B). Multiplikationsregel für unabhängige Ereignisse: P(A und B) = P(A) × P(B). Komplementregel: P(nicht A) = 1 - P(A). Bedingte Wahrscheinlichkeit: P(A|B) = P(A und B) / P(B). Gesetz der totalen Wahrscheinlichkeit und Bayes-Theorem für komplexere Zusammenhänge. Diese Regeln bilden die Grundlage für alle Wahrscheinlichkeitsberechnungen.

Binomialverteilung: Beschreibt die Anzahl der Erfolge bei n unabhängigen Versuchen mit konstanter Erfolgswahrscheinlichkeit p. Beispiel: Anzahl der Treffer beim Werfen einer Münze. Normalverteilung: Symmetrische, glockenförmige Verteilung, die viele natürliche Phänomene beschreibt. Charakterisiert durch Mittelwert μ und Standardabweichung σ. Poisson-Verteilung: Beschreibt die Anzahl seltener Ereignisse in einem festen Zeitraum oder Bereich. Beispiel: Anzahl der Anrufe in einem Callcenter pro Stunde.

Permutationen: Anordnungen von n Objekten in bestimmter Reihenfolge. P(n,r) = n!/(n-r)! für r Objekte aus n. Beispiel: Auf wie viele Arten können 3 Personen aus 10 angeordnet werden? Kombinationen: Auswahl von r Objekten aus n ohne Berücksichtigung der Reihenfolge. C(n,r) = n!/(r!(n-r)!). Beispiel: Auf wie viele Arten können 3 Personen aus 10 ausgewählt werden? Kombinationen werden für Lottozahlen, Komiteebildung und Stichprobenziehung verwendet.

Unbedingte Wahrscheinlichkeit: P(A) ist die Wahrscheinlichkeit, dass Ereignis A eintritt, ohne zusätzliche Informationen. Bedingte Wahrscheinlichkeit: P(A|B) ist die Wahrscheinlichkeit für A, gegeben dass B bereits eingetreten ist. Beispiel: P(Regen) = 30% (unbedingt), aber P(Regen|bewölkt) = 70% (bedingt). Bedingte Wahrscheinlichkeiten sind wichtig für Diagnosen, Qualitätstests und Risikobewertungen, da sie zusätzliche verfügbare Informationen berücksichtigen.

Das Bayes-Theorem berechnet umgekehrte bedingte Wahrscheinlichkeiten: P(A|B) = P(B|A) × P(A) / P(B). Es wird für Diagnose und Klassifikation verwendet. Beispiel: Bei einem Krankheitstest mit 95% Genauigkeit und 1% Krankheitsprävalenz ist die Wahrscheinlichkeit, tatsächlich krank zu sein bei positivem Test, nur etwa 16%. Das Theorem berücksichtigt Vorinformationen (Prior) und aktualisiert diese mit neuen Daten. Anwendungen: Medizinische Diagnose, Spam-Filter, maschinelles Lernen und Risikobewertung.

Die Berechnungen basieren auf aktuellen mathematischen Formeln und Standards. Die Genauigkeit hängt von der Qualität der eingegebenen Daten ab. Für rechtlich bindende Berechnungen sollten Sie einen Fachexperten konsultieren.

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