Wahrscheinlichkeit und Statistik

Wahrscheinlichkeit und Statistik

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Die Stochastik (von altgr. στόχαστικὴ τέχνη, (stochastike techne), lat. ars coniectandi, also Kunst des Vermutens, "Ratekunst") ist ein Teilgebiet der Mathematik und fasst als Oberbegriff die Gebiete Wahrscheinlichkeitstheorie und Statistik zusammen.

Die historischen Aspekte werden im Artikel Geschichte der Wahrscheinlichkeitsrechnung dargestellt.

Inhaltsverzeichnis

Überblick

Mathematische Stochastik beschäftigt sich mit der Beschreibung und Untersuchung von Zufallsexperimenten wie zum Beispiel dem Werfen von Reißnägeln, Würfeln oder Münzwurf sowie vom Zufall beeinflussten zeitlichen Entwicklungen und räumliche Strukturen.

Solche Ereignisse, Entwicklungen und Strukturen werden oft durch Daten dokumentiert, für deren Analyse die Statistik geeignete Methoden bereitstellt. Mit Hilfe der Stochastik kann man etwa die Wahrscheinlichkeit für Lottogewinne berechnen oder die Größe des Fehlers bei Meinungsumfragen bestimmen. Die Stochastik ist auch für die Finanzmathematik von Bedeutung und hilft mit ihrer Methodik beispielsweise bei der Preisfindung für Optionen.

Wahrscheinlichkeiten und Zufallsexperimente

Hauptartikel: Wahrscheinlichkeitstheorie

Unter einer Prognose versteht man

Angabe von Wahrscheinlichkeiten

Wahrscheinlichkeiten werden mit dem Buchstaben \ P (von frz. probabilité, eingeführt von Laplace) oder \ W dargestellt. Sie tragen keine Einheit, sondern sind Zahlen zwischen Null und Eins, wobei Null und Eins zulässige Wahrscheinlichkeiten sind. Deshalb können sie als Prozentangaben (20 %), Dezimalzahlen (0,2), Brüche (\tfrac 2{10}), Quoten (2 von 10) oder Verhältniszahlen (1 zu 5) angegeben werden.

Führt man ein Zufallsexperiment mehrmals hintereinander durch, so kann die relative Häufigkeit eines Ereignisses errechnet werden, indem man die absolute Häufigkeit, also die Anzahl geglückter Versuche, durch die Anzahl der unternommenen Versuche dividiert. Für eine unendliche Anzahl von Versuchen geht diese relative Häufigkeit in die Wahrscheinlichkeit über. In der Praxis wird die Anzahl der für eine annehmbare Übereinstimmung von relativer Häufigkeit und Wahrscheinlichkeit nötigen Versuche oft unterschätzt.

Wahrscheinlichkeiten Null und Eins ↔ unmögliche und sichere Ereignisse

Dass einem Ereignis die Wahrscheinlichkeit Null zugeordnet wird, heißt nur dann, dass dessen Eintritt prinzipiell unmöglich ist, wenn es nur endlich viele verschiedene Versuchsausgänge gibt.

Dies wird durch folgendes Beispiel veranschaulicht: In einem Zufallsexperiment wird eine beliebige reelle Zahl zwischen 0 und 1 gezogen. Es wird davon ausgegangen, dass jede Zahl gleich wahrscheinlich sei – es wird also die Gleichverteilung auf dem Intervall [0,1] vorausgesetzt. Dann ist, da es in dem Intervall unendlich viele Zahlen gibt, für jede einzelne Zahl aus dem Intervall die Eintrittswahrscheinlichkeit gleich Null, dennoch ist jede Zahl aus [0,1] als Ziehungsergebnis möglich.

Ein unmögliches Ereignis ist im Rahmen dieses Beispiels etwa die Ziehung der 2, also das Elementarereignis {2}.

Ein Ereignis wird sicher genannt, wenn es die Wahrscheinlichkeit 1 hat. Die Wahrscheinlichkeit, dass ein unmögliches Ereignis nicht eintritt, ist 1 und es handelt sich um ein sicheres Ereignis. Ein Beispiel für ein sicheres Ereignis beim Würfeln mit ein sechsseitigen Würfel ist das Ereignis „es wird keine Sieben gewürfelt“.

Integritätsbedingungen, Axiomensystem

Die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses, das alle möglichen Versuchsausgänge umfasst, ist 1:

\ P(\Omega)=1.

Die Wahrscheinlichkeit eines unmöglichen Ereignisses ist 0:

P(\emptyset)=0

Alle Wahrscheinlichkeiten liegen zwischen Null und Eins:

0 \leq P(A) \leq 1.

Die Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses und die seines Nichteintretens addieren sich zu Eins:

P(\bar{A}) = 1 - P(A).

In einem vollständigen System von Ereignissen Ai (hierfür müssen alle Ai paarweise disjunkt sein und ihre Vereinigungsmenge gleich Ω sein) ist die Summe der Wahrscheinlichkeiten gleich 1:

\sum_{i=1}^n P(A_i) = 1.

Erst dem russischen Mathematiker Andrei Kolmogorov gelang es, ein Axiomensystem zu erstellen.

Siehe auch: Kolmogorov-Axiome, Wahrscheinlichkeitsaxiome

Laplace-Experimente

Hauptartikel: Laplace-Experiment

Als Laplace-Experimente, benannt nach dem Mathematiker Pierre Simon Laplace, werden Zufallsexperimente bezeichnet, für die die folgenden beiden Punkte erfüllt sind:

  • Es gibt nur endlich viele mögliche Versuchsausgänge.
  • Alle möglichen Ausgänge sind gleichwahrscheinlich.

Einfache Beispiele für Laplace-Experimente sind das Würfeln eines Würfels, das Werfen einer Münze (wenn man davon absieht, dass sie auf dem Rand stehenbleiben kann) und die Lottozahlen.

Die Wahrscheinlichkeit P eines Laplace-Experimentes berechnet sich nach

P(E) = \frac{\mathrm{Anzahl} \,\, \mathrm{der} \,\, \mathrm{f\ddot{u}r} \,\, \mathrm{das} \,\, \mathrm{Ergebnis} \,\, \mathrm{g\ddot{u}nstigen} \,\, \mathrm{Versuchsausg\ddot{a}nge}}{\mathrm{Anzahl} \,\, \mathrm{der} \,\, \mathrm{m\ddot{o}glichen} \,\, \mathrm{Versuchsausg\ddot{a}nge}}

Wahrscheinlichkeitstheorie

Dieser Abschnitt besteht hauptsächlich aus Listen, an deren Stelle besser Fließtext stehen sollte.

Hauptartikel: Wahrscheinlichkeitstheorie

Kombinatorik

Hauptartikel: Kombinatorik

Kombinatorik ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich mit der Bestimmung der Zahl möglicher Anordnungen oder Auswahlen von

  • unterscheidbaren oder nicht unterscheidbaren Objekten
  • mit oder ohne Beachtung der Reihenfolge

beschäftigt. In der modernen Kombinatorik werden diese Probleme umformuliert als Abbildungen, sodass sich die Aufgabe der Kombinatorik im wesentlichen darauf beschränken kann, diese Abbildungen zu zählen.

Spieltheorie

Hauptartikel: Spieltheorie

Die Spieltheorie ist ein Teilgebiet der Mathematik, das sich damit befasst, Systeme mit mehreren Akteuren (Spieler, Agenten) zu analysieren. Die Spieltheorie versucht dabei unter anderem, das rationale Entscheidungsverhalten in sozialen Konfliktsituationen abzuleiten.

Statistik

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Hauptartikel: Statistik

Die Statistik ist die Zusammenfassung bestimmter Methoden, um empirische Daten zu analysieren.

Weitere Begriffe aus der Stochastik, Beispiele

Siehe auch, Anwendungsbeispiele

Literatur

  • Norbert Henze: Stochastik für Einsteiger. Vieweg-Verlag 1997, ISBN 3-528-06894-9

Weblinks


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