Applets:Binomial- und Poissonverteilung (Applet): Unterschied zwischen den Versionen

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$\hspace{0.7cm}$wobei '''$I$''' die Anzahl der binären und statisch voneinander unabhängigen Zufallsgrößen $b_i$ und
 
$\hspace{0.7cm}$wobei '''$I$''' die Anzahl der binären und statisch voneinander unabhängigen Zufallsgrößen $b_i$ und
  
$\hspace{0.7cm}$'''$p$''' die Erfolgswahrscheinlichkeit $p={\rm Pr}(b_i=1)$ darstellt
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$\hspace{0.7cm}p={\rm Pr}(b_i=1)$ die Erfolgswahrscheinlichkeit  darstellt, und
  
 
*Poissonverteilungen:  
 
*Poissonverteilungen:  
$$\hspace{1.2cm}p_\mu = {\rm Pr}(z=\mu)=\frac{ \lambda^\mu}{\mu!}\cdot {\rm e}^{-\lambda}$$
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$$\hspace{1.5cm}p_\mu = {\rm Pr}(z=\mu)=\frac{ \lambda^\mu}{\mu!}\cdot {\rm e}^{-\lambda},$$
$\hspace{1.5cm}wobei die Rate'''\lambda''' aus $\lambda=I\cdot p$ berechnet werden kann.
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$\hspace{0.7cm}$wobei die Rate'''\lambda''' aus $\lambda=I\cdot p$ berechnet werden kann.
  
 
mit den verstellbaren Parametern:
 
mit den verstellbaren Parametern:

Version vom 16. Februar 2018, 00:44 Uhr

Programmbeschreibung


Dieses Applet ermöglicht die Berechnung und graphische Darstellung von Wahrscheinlichkeiten von

  • Binomialverteilungen:

$$\hspace{1.5cm}p_\mu = {\rm Pr}(z=\mu)={I \choose \mu}\cdot p^\mu\cdot ({\rm 1}-p)^{I-\mu},$$

$\hspace{0.7cm}$wobei $I$ die Anzahl der binären und statisch voneinander unabhängigen Zufallsgrößen $b_i$ und

$\hspace{0.7cm}p={\rm Pr}(b_i=1)$ die Erfolgswahrscheinlichkeit darstellt, und

  • Poissonverteilungen:

$$\hspace{1.5cm}p_\mu = {\rm Pr}(z=\mu)=\frac{ \lambda^\mu}{\mu!}\cdot {\rm e}^{-\lambda},$$ $\hspace{0.7cm}$wobei die Rate\lambda aus $\lambda=I\cdot p$ berechnet werden kann.

mit den verstellbaren Parametern:

  • $I$: Anzahl der binären und statisch voneinander unabhängigen Zufallsgrößen $b_i$
  • $p$: Erfolgswahrscheinlichkeit $\hspace{0.5cm}p={\rm Pr}(b_i=1)$
  • $\lambda$: Erwartete Ereignishäufigkeit


Da gleichzeitig bis zu zwei Verteilungsfunktionen eingestellt werden können, können Binomial- und Poissonverteilungen einfach miteinander verglichen werden.

Theoretischer Hintergrund


Poissonverteilung als Grenzfall der Binomialverteilung