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Mengen-Operationen elementar

Beispiel:

Gegeben ist die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {1; 2; 6; 7; 8; 9} und B = {2; 3; 4; 5; 8; 9}. Bestimme A ∩ B .

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {1; 2; 6; 7; 8; 9} und B = {2; 3; 4; 5; 8; 9}.

Die Menge A ∩ B umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die sowohl in der Menge A={1; 2; 6; 7; 8; 9}, als auch in der Menge B={2; 3; 4; 5; 8; 9} sind,
also A ∩ B = {2; 8; 9}

Mengen-Operationen (allg.)

Beispiel:

Gegeben ist die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {1; 3; 6; 8} und B = {1; 4; 6; 7; 8}. Bestimme A ‾ ∩ B ‾ .

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Mengen A = {1; 3; 6; 8} und B = {1; 4; 6; 7; 8}.

Um die Menge A ‾ ∩ B ‾ bestimmen zu können, müssen wir erst noch die Menge A ‾ und die Menge B ‾ bestimmen.

Die Menge A ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die nicht in der Menge A={1; 3; 6; 8} sind,
also A ‾ = {2; 4; 5; 7; 9; 10}

Die Menge B ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die nicht in der Menge B={1; 4; 6; 7; 8} sind,
also B ‾ = {2; 3; 5; 9; 10}

Die Menge A ‾ ∩ B ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die sowohl in der Menge A ‾ ={2; 4; 5; 7; 9; 10}, als auch in der Menge B ‾ ={2; 3; 5; 9; 10} sind,
also A ‾ ∩ B ‾ = {2; 5; 9; 10}

Mengen-Operationen Wahrscheinlichkeit

Beispiel:

Gegeben ist die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Menge B = {1; 2; 3; 6; 8}. Es wird zufällig ein Element der Ergebnismenge S gewählt. Dabei haben alle Elemente die gleiche Wahrscheinlichkeit. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass dieses in der Menge B ‾ ist?

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10} und die Menge B = {1; 2; 3; 6; 8}.

Die Menge B ‾ umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10}, die nicht in der Menge B={1; 2; 3; 6; 8} sind,
also B ‾ = {4; 5; 7; 9; 10}

Da alle Elemente aus S gleich wahrscheinlich sind, kann man nun die gesuchte Wahrscheinlichkeit über die Anzahl der Elemente der Mengen bestimmen:

P( B ‾ ) = | B ‾ | |S| = 5 10 = 1 2

Mengen-Operationen Anwendungen

Beispiel:

In einer Urne sind 9 Kugeln mit den Zahlen 1 bis 9 beschriftet. Bestimme alle Kugeln deren Zahl durch 5 teilbar ist oder deren Zahl höchstens die 5 ist.

Lösung einblenden

Gegeben sind ja die Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9} und die Mengen A = {5} und B = {1; 2; 3; 4; 5}.

Die Menge A ∪ B umfasst alle Elemente der Ergebnismenge S={1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9}, die in der Menge A={5} oder in der Menge B={1; 2; 3; 4; 5} sind,
also A ∪ B = {1; 2; 3; 4; 5}

Vierfeldertafel mit Anzahlen

Beispiel:

In der angezeigten Vierfeldertafel sind in jeder Zelle Anzahlen. Vervollständige die Vierfeldertafel.

Lösung einblenden

In der 2. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

68 + 85 = H( A ‾ )

Somit gilt: H( A ‾ ) = 68 + 85 = 153

  B B ‾  
A 12  
A ‾ 6885153
   300

In der 1. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

12 + 68 = H(B)

Somit gilt: H(B) = 12 + 68 = 80

  B B ‾  
A 12  
A ‾ 6885153
 80 300

In der 3. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

H(A) + 153 = 300

Somit gilt: H(A) = 300 - 153 = 147

  B B ‾  
A 12 147
A ‾ 6885153
 80 300

In der 1. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

12 + H(A ∩ B ‾ ) = 147

Somit gilt: H(A ∩ B ‾ ) = 147 - 12 = 135

  B B ‾  
A 12135147
A ‾ 6885153
 80 300

In der 3. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

80 + H( B ‾ ) = 300

Somit gilt: H( B ‾ ) = 300 - 80 = 220

  B B ‾  
A 12135147
A ‾ 6885153
 80220300

Somit ist die Vierfeldertafel komplett ausgefüllt.

Vierfeldertafel mit Wahrscheinlichkeiten

Beispiel:

In der angezeigten Vierfeldertafel stehen in jeder Zelle Wahrscheinlichkeiten. Vervollständige die Vierfeldertafel.

Lösung einblenden

Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P(A)+P( A ‾ ) = P(B)+P( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

  B B ‾  
A 0,02  
A ‾   0,61
  0,541

In der 3. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

P(B) + 0.54 = 1

Somit gilt: P(B) = 1 - 0.54 = 0.46

  B B ‾  
A 0,02  
A ‾   0,61
 0,460,541

In der 1. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.02 + P( A ‾ ∩ B) = 0.46

Somit gilt: P( A ‾ ∩ B) = 0.46 - 0.02 = 0.44

  B B ‾  
A 0,02  
A ‾ 0,44 0,61
 0,460,541

In der 3. Spalte sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle unten immer die Summe der beiden inneren Zellen darüber ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

P(A) + 0.61 = 1

Somit gilt: P(A) = 1 - 0.61 = 0.39

  B B ‾  
A 0,02 0,39
A ‾ 0,44 0,61
 0,460,541

In der 1. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.02 + P(A ∩ B ‾ ) = 0.39

Somit gilt: P(A ∩ B ‾ ) = 0.39 - 0.02 = 0.37

  B B ‾  
A 0,020,370,39
A ‾ 0,44 0,61
 0,460,541

In der 2. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.44 + P( A ‾ ∩ B ‾ ) = 0.61

Somit gilt: P( A ‾ ∩ B ‾ ) = 0.61 - 0.44 = 0.17

  B B ‾  
A 0,020,370,39
A ‾ 0,440,170,61
 0,460,541

Somit ist die Vierfeldertafel komplett ausgefüllt.

VFT Anwend. Häufigkeiten

Beispiel:

Alle SchülerInnen eines Gymnasiums kommen entweder mit dem Fahrrad bzw. zu Fuß oder aber mit dem Bus oder einem Auto zur Schule. Von denen, die weiter als 2 km von der Schule entfernt wohnen, fahren 330 mit dem Bus oder Auto. Von den 380 SchülerInnen, die nicht weiter als 2 km von der Schule entfernt wohnen, kommen aber immerhin 258 mit dem Fahrrad oder zu Fuß. Insgesamt fahren 340 mit dem Fahrrad oder gehen zu Fuß. Wie viele SchülerInnen hat die Schule ?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : nah

A ‾ : nicht nah, also entfernt

B : Fahrrad/Fuß

B ‾ : nicht Fahrrad/Fuß, also Bus/Auto

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(Fahrrad/Fuß)
B ‾
(Bus/Auto)
 
A
(nah)
258 380
A ‾
(entfernt)
 330 
 340  

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Rechenweg zum Ausfüllen der Vierfeldertafel einblenden

  B
(Fahrrad/Fuß)
B ‾
(Bus/Auto)
 
A
(nah)
258122380
A ‾
(entfernt)
82330412
 340452792

Der gesuchte Wert, Anzahl der Schüler der Schule, ist also 792.

VFT Anwend. prozentual (leichter)

Beispiel:

Schätzungen zufolge sind 6% der Lehrer Informatiklehrer. Von den anderen Lehrern nutzen 96% das MS-Office. Von den Informatik-Lehrern bevorzugen aber 83% ein anderes Office-Paket wie OpenOffice oder LibreOffice. Wie viel Prozent der Lehrer insgesamt nutzen nach diesen Schätzungen das MS-Office?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : Informatiklehrer

A ‾ : nicht Informatiklehrer, also andere

B : MS-Office

B ‾ : nicht MS-Office, also anderes Office

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
  0,06
A ‾
(andere)
   
    

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
  0,06
A ‾
(andere)
  0,94
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "Informatiklehrer" sind es 83% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ‾ ) = 0,06 ⋅ 0,83 = 0,0498 berechnen.

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
 0,04980,06
A ‾
(andere)
  0,94
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "andere" sind es 96% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ‾ ∩ B ) = 0,94 ⋅ 0,96 = 0,9024 berechnen.

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
 0,04980,06
A ‾
(andere)
0,9024 0,94
   1

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(MS-Office)
B ‾
(anderes Office)
 
A
(Informatiklehrer)
0,01020,04980,06
A ‾
(andere)
0,90240,03760,94
 0,91260,08741

Der gesuchte Wert, Prozentsatz an MS-Office, ist also 0.9126 = 91.26%.

VFT Anwend. prozentual (schwerer)

Beispiel:

Ein Marktforschungsinstitut untersucht die Verbreitung einer Handy-App und kommt dabei zu folgenden Ergebnissen. Insgesamt ist die App auf 35,76% aller Smartphones installiert. Auf den iPhones ist sie sogar auf 48% der Geräte installiert. Bei der Untersuchung waren 28% aller Smartphones iPhones. Wie groß ist der Prozentsatz der Smartphones, die keine iPhones sind und die App nicht installiert haben, unter allen Smartphones?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : iPhone

A ‾ : nicht iPhone, also anderes Smartphone

B : installiert

B ‾ : nicht installiert, also nicht installiert

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,28
A ‾
(anderes Smartphone)
   
 0,3576  

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,28
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,72
 0,35760,64241

Aus der Information von der Teilgruppe mit "iPhone" sind es 48% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = 0,28 ⋅ 0,48 = 0,1344 berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,1344 0,28
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,72
 0,35760,64241

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,13440,14560,28
A ‾
(anderes Smartphone)
0,22320,49680,72
 0,35760,64241

Der gesuchte Wert, der Prozentsatz von nicht iPhone und ohne die App, ist also 0.4968 = 49.68%.

bedingte Wahrsch. (nur Zahlen)

Beispiel:

Gegeben ist die vollständige Vierfeldertafel. Berechne die bedingte Wahrscheinlichkeit P A ‾ ( B ‾ ) .

  B B ‾  
A 4975124
A ‾ 15966225
 208141349

Lösung einblenden

P A ‾ ( B ‾ ) bedeutet die Wahrscheinlichkeit für B ‾ unter der Vorraussetzung, dass A ‾ bereits eingetroffen ist.

Wir müssen also beim Baumdiagramm zuerst ( - also links - ) die Wahrscheinlichkeiten, ob A ‾ gilt oder nicht, abtragen:

(Danach geht's dann ja - je nach Ausgang von A ‾ - mit unterschiedlichen bedingten Wahrscheinlichkeiten für B ‾ weiter.)

= 124 349
= 225 349
=x
= 49 349
= 75 349
= 159 349
= 66 349

Wenn man die bekannten Werte der Vierfeldertafel ins Baumdiagramm einträgt, so erkennt man folgende Gleichung:
P ( A ‾ ) ⋅ P A ‾ ( B ‾ ) = P ( A ‾ ∩ B ‾ ) | : P ( A ‾ )

P A ‾ ( B ‾ ) = P( A ‾ ∩ B ‾ ) P( A ‾ )

oder hier im speziellen:
225 349 ⋅ x = 66 349 = |:225 ⋅349
also
P A ‾ ( B ‾ ) = x = 66 225 ≈ 0,2933

bedingte Wahrsch. (nur Prozente)

Beispiel:

Gegeben ist die vollständige Vierfeldertafel. Berechne die bedingte Wahrscheinlichkeit P A ‾ ( B ) .

  B B ‾  
A 0,020,560,58
A ‾ 0,070,350,42
 0,090,911

Lösung einblenden

P A ‾ ( B ) bedeutet die Wahrscheinlichkeit für B unter der Vorraussetzung, dass A ‾ bereits eingetroffen ist.

Wir müssen also beim Baumdiagramm zuerst ( - also links - ) die Wahrscheinlichkeiten, ob A ‾ gilt oder nicht, abtragen:

(Danach geht's dann ja - je nach Ausgang von A ‾ - mit unterschiedlichen bedingten Wahrscheinlichkeiten für B weiter.)

=0,58
=0,42
=x
=0,02
=0,56
=0,07
=0,35

Wenn man die bekannten Werte der Vierfeldertafel ins Baumdiagramm einträgt, so erkennt man folgende Gleichung:
P ( A ‾ ) ⋅ P A ‾ ( B ) = P ( A ‾ ∩ B ) | : P ( A ‾ )

P A ‾ ( B ) = P( A ‾ ∩ B ) P( A ‾ )

oder hier im speziellen:
0,42 ⋅ x = 0,07 = |:0,42
also
P A ‾ ( B ) = x = 0,07 0,42 ≈ 0,1667

bedingte Wahrsch. Anwendungen

Beispiel:

Ein Marktforschungsinstitut untersucht die Verbreitung einer Handy-App und kommt dabei zu folgenden Ergebnissen. Insgesamt ist die App auf 32% aller Smartphones installiert. Auf den iPhones ist sie sogar auf 46% der Geräte installiert. Bei der Untersuchung waren 30% aller Smartphones iPhones. Ein Bekannter erzählt, dass er die App installiert hat. Wie groß ist dann die Wahrscheinlichkeit, dass dieser ein iPhones hat?

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst zwei Ereignisse A und B definieren:

A : iPhone

A ‾ : nicht iPhone, also anderes Smartphone

B : installiert

B ‾ : nicht installiert, also nicht installiert

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,3
A ‾
(anderes Smartphone)
   
 0,32  

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
  0,3
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,7
 0,320,681
=0,3
iPhone
=0,7
anderes Smartphone
=0,46
installiert
nicht installiert
installiert
nicht installiert
=0,138

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "iPhone" sind es 46%, also P A ( B ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P A ( B ) = 0,3 ⋅ 0,46 = 0,138
berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,138 0,3
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,7
 0,320,681

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,1380,1620,3
A ‾
(anderes Smartphone)
0,1820,5180,7
 0,320,681

Gesucht ist ja "die Wahrscheinlichkeit. dass ein Handy mit der App ein iPhone ist", also die Wahrscheinlichkeit für A (iPhone) unter der Vorraussetzung, dass B (installiert) bereits eingetroffen ist - kurz P B ( A ) .

Um diese Wahrscheinlichkeit (bzw. prozentualer Anteil) zu bestimmmen, müssen wir nun das Baumdiagramm anders rum zeichnen. Das ist ja aber kein Problem, weil wir bereits die fertige Vierfeldertafel ausgefüllt haben.

Wir müssen also beim Baumdiagramm zuerst ( - also links - ) die Wahrscheinlichkeiten, ob B (installiert) gilt oder nicht, abtragen:

(Danach geht's dann ja - je nach Ausgang von B (installiert) - mit unterschiedlichen bedingten Wahrscheinlichkeiten für A (iPhone) weiter.)

=0,32
installiert
=0,68
nicht installiert
=x
iPhone
anderes Smartphone
iPhone
anderes Smartphone
=0,138
=0,182
=0,162
=0,518

Wenn man die bekannten Werte der Vierfeldertafel ins Baumdiagramm einträgt, so erkennt man folgende Gleichung:
P ( B ) ⋅ P B ( A ) = P ( B ∩ A ) | : P ( B )

P B ( A ) = P( B ∩ A ) P( B )

oder hier im speziellen:
0,32 ⋅ x = 0,138 = |:0,32
also
P B ( A ) = x = 0,138 0,32 ≈ 0,4313


Der gesuchte Wert (die Wahrscheinlichkeit. dass ein Handy mit der App ein iPhone ist) ist also 0,4313 = 43,13%.

Stochast. Unabhängigkeit Anwendungen

Beispiel:

Ein Marktforschungsinstitut untersucht die Verbreitung einer Handy-App und kommt dabei zu folgenden Ergebnissen. Insgesamt ist die App auf 35,7% aller Smartphones installiert. 35,29% der installierten Apps sind auf einem iPhone. 46,9% aller Smartphones waren keine iPhones und hatten die App nicht installiert. Vervollständige die Vierfeldertafel und entscheide damit, ob die beiden Ereignisse "iPhone" und "App ist installiert" stochastisch unabhängig sind.

Lösung einblenden

Um die Aufgabe mit einer Vierfeldertafel lösen zu können, müssen wir erst unsere Ergebnisse A und B definieren:

A : iPhone

A ‾ : nicht iPhone, also anderes Smartphone

B : installiert

B ‾ : nicht installiert, also nicht installiert

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
   
A ‾
(anderes Smartphone)
 0,469 
 0,357  

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

Dann tragen wir alle direkt aus dem Text entnehmbaren und die dadurch berechenbaren Wahrscheinlichkeiten in die Vierfeldertafel ein.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
 0,174 
A ‾
(anderes Smartphone)
 0,469 
 0,3570,6431
=0,357
installiert
=0,643
nicht installiert
=0,3529
iPhone
anderes Smartphone
iPhone
anderes Smartphone
=0,126
=0,174
=0,469

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "installiert" sind es 35.29%, also P B ( A ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( B ∩ A ) = P ( B ) ⋅ P B ( A ) = 0,357 ⋅ 0,3529 = 0,126
berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,1260,174 
A ‾
(anderes Smartphone)
 0,469 
 0,3570,6431

Jetzt können wir wieder die restlichen Wahrscheinlichkeiten einfach mit der Vierfeldertafel berechnen:

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,1260,1740,3
A ‾
(anderes Smartphone)
0,2310,4690,7
 0,3570,6431

Jetzt können wir P(A)=0.3 mit P(B)=0.357 multiplizieren um zu überprüfen, ob dieses Produkt ungefähr den gleichen Wert hat wie
P(A ∩ B)=0.126, also:

P(A) ⋅ P(B) = 0.3 ⋅ 0.357 = 0.1071 ≈ 0.107 ≠ 0.126 = P(A ∩ B),
A und B sind also stochastisch abhängig.

Stochast. Unabhängigkeit rückwärts

Beispiel:

Vervollständige die Vierfeldertafel so, dass die beiden Ereignisse A und B stochastisch unabhängig sind.

Lösung einblenden

Als erstes tragen wir rechts unten die Summe P ( A ) + P ( A ‾ ) = P ( B ) + P ( B ‾ ) = 1 ein, schließlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass A gilt oder dass A ‾ gilt 100%.

  B B ‾  
A 0,088  
A ‾    
 0,4 1

In der 3. Zeile sind bereits zwei Werte bekannt, und da wir wissen, dass die weiße Zelle rechts immer die Summe der beiden inneren Zellen ist, können wir folgende Gleichung aufstellen:

0.4 + P( B ‾ ) = 1

Somit gilt: P( B ‾ ) = 1 - 0.4 = 0.6

  B B ‾  
A 0,088  
A ‾    
 0,40,61

Weil wir ja wissen, dass die beiden Ereignisse A und B (und damit auch A und B ) stochastisch unabhängig sind, muss gelten:

P ( A ) ⋅ P ( B ) = P ( A ∩ B )

also P ( A ) ⋅ 0.4 = 0.088 |: 0.4

somit gilt:

P ( A ) = 0.088 0.4 = 0.22

  B B ‾  
A 0,088 0,22
A ‾    
 0,40,61

Jetzt können wir einfach mit den Summen die Vierfeldertafel vollends wie üblich füllen.

  B B ‾  
A 0,0880,1320,22
A ‾ 0,3120,4680,78
 0,40,61