Microsoft Office Tutorials and References
In Depth Information
Empirische Wahrscheinlichkeit
Häufig besteht aber gar nicht die Möglichkeit, die Zahl der möglichen Ereignisse
genau zu bestimmen. Auch die Frage der Gleichberechtigung von Ereignissen ist
vielfach nicht so einfach zu beantworten. Dies gilt jedenfalls, wenn es um nicht-
diskrete Variable geht. Sind etwa die Körpergrößen einer Grundgesamtheit von
Menschen erfasst, dann stellt sich sowohl bei der Erfassung als auch bei der An-
gabe der Wahrscheinlichkeiten die Frage nach der Messgenauigkeit und nach der
Einordnung. Die Frage, wie wahrscheinlich die Größe von z. B. 1,73 m ist, kann
nicht ohne weiteres beantwortet werden: Ist etwa 1,7299999 mitgemeint oder
nicht? Die Werte müssen in solchen Fällen in der Regel in Klassen eingeteilt wer-
den (z. B. 172,5 bis 173,49999…).
In all diesen Fällen wird statt der theoretischen Wahrscheinlichkeit die empirische
Wahrscheinlichkeit in Anspruch genommen. Als ihr Maß gilt die Formel:
w = h / n
wobei h die Häufigkeit ist, mit der ein Ereignis auftritt, und n die Anzahl der Ver-
suche, die zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit unternommen wurden. Dieses
Maß kann natürlich nicht so exakt sein wie das Maß der theoretischen Wahr-
scheinlichkeit. Hier hängt alles von der Anzahl der Versuche ab; je höher diese An-
zahl sein kann, umso genauer kann der errechnete empirische Wert der Wahr-
scheinlichkeit an den theoretischen Wert heranrücken.
Für alle derartigen Größen arbeitet die Statistik mit so genannten Wahrscheinlich-
keitsverteilungen für kontinuierliche Variablen, von denen Excel mehrere zur Ver-
fügung stellt.
Untersuchung von Stichproben
Bei der Untersuchung von Stichproben stellen sich meist zwei Fragen: Was hat die
Stichprobe ergeben, und welche Schlüsse erlaubt sie auf die Grundgesamtheit? Für
die erste Frage gibt es zunächst zwei Größen: den Mittelwert und die Streuung. Als
Maße sind hier eigentlich nur zwei gebräuchlich: das arithmetische Mittel und die
Standardabweichung (oder das Quadrat der Standardabweichung, die Varianz).
Aus diesen beiden Größen lassen sich dann auch die entsprechenden Parameter
der Grundgesamtheit schätzen, wobei die Schätzung umso verlässlicher wird, je
größer die Stichprobe ist, vgl. hierzu MITTELWERT() , VAR.S() und STABW.S() .
Search JabSto ::




Custom Search