Aufgabenbeispiele von Vierfeldertafel

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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 Menge B = {1; 3; 5; 6; 9}. Bestimme B ‾ .

Lösung einblenden

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

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; 3; 5; 6; 9} sind,
also B ‾ = {2; 4; 7; 8; 10}

Mengen-Operationen (allg.)

Beispiel:

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

Lösung einblenden

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

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; 2; 3; 4; 5; 6; 8; 9; 10} sind,
also A ‾ = {7}

Mengen-Operationen Anwendungen

Beispiel:

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

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; 4; 5; 7; 8; 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; 2; 3; 4; 5; 7; 8; 9; 10} sind,
also B ‾ = {6}

Mengen-Operationen Wahrscheinlichkeit

Beispiel:

In einer Urne sind 7 Kugeln mit den Zahlen 1 bis 7 beschriftet. Es wird eine Kugel zufällig gezogen. Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass die Zahl dieser Kugel keine Primzahl und nicht größer als 5 ist.

Lösung einblenden

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

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

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

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

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

P( A ‾ ∩ B ) = | A ‾ ∩ B | |S| = 2 7

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:

H( A ‾ ∩ B) + 88 = 135

Somit gilt: H( A ‾ ∩ B) = 135 - 88 = 47

  B B ‾  
A  63 
A ‾ 4788135
 213  

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:

H(A ∩ B) + 47 = 213

Somit gilt: H(A ∩ B) = 213 - 47 = 166

  B B ‾  
A 16663 
A ‾ 4788135
 213  

In der 2. 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:

63 + 88 = H( B ‾ )

Somit gilt: H( B ‾ ) = 63 + 88 = 151

  B B ‾  
A 16663 
A ‾ 4788135
 213151 

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:

166 + 63 = H(A)

Somit gilt: H(A) = 166 + 63 = 229

  B B ‾  
A 16663229
A ‾ 4788135
 213151 

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:

213 + 151 = H(B + B ‾ )

Somit gilt: H(B + B ‾ ) = 213 + 151 = 364

  B B ‾  
A 16663229
A ‾ 4788135
 213151364

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  0,20,24
A ‾ 0,48  
   1

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:

P(A ∩ B) + 0.2 = 0.24

Somit gilt: P(A ∩ B) = 0.24 - 0.2 = 0.04

  B B ‾  
A 0,040,20,24
A ‾ 0,48  
   1

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:

0.04 + 0.48 = P(B)

Somit gilt: P(B) = 0.04 + 0.48 = 0.52

  B B ‾  
A 0,040,20,24
A ‾ 0,48  
 0,52 1

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:

0.24 + P( A ‾ ) = 1

Somit gilt: P( A ‾ ) = 1 - 0.24 = 0.76

  B B ‾  
A 0,040,20,24
A ‾ 0,48 0,76
 0,52 1

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:

0.48 + P( A ‾ ∩ B ‾ ) = 0.76

Somit gilt: P( A ‾ ∩ B ‾ ) = 0.76 - 0.48 = 0.28

  B B ‾  
A 0,040,20,24
A ‾ 0,480,280,76
 0,52 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:

0.52 + P( B ‾ ) = 1

Somit gilt: P( B ‾ ) = 1 - 0.52 = 0.48

  B B ‾  
A 0,040,20,24
A ‾ 0,480,280,76
 0,520,481

Somit ist die Vierfeldertafel komplett ausgefüllt.

VFT Anwend. Häufigkeiten

Beispiel:

In einem Monat mit 31 Tagen gab es 15 Tage mit schönem Wetter. Dummerweise gab es 10 Tage an denen Schule und schönes Wetter war und 5 Tage an denen keine Schule und kein schönes Wetter war. Wieviele schulfreie Tage gab es in diesem Monat?

Lösung einblenden

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

A : Schule

A ‾ : nicht Schule, also schulfrei

B : schönes Wetter

B ‾ : nicht schönes Wetter, also schlechtes Wetter

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(schönes Wetter)
B ‾
(schlechtes Wetter)
 
A
(Schule)
10  
A ‾
(schulfrei)
 5 
 15 31

Diese müssen wir nun vollends ausfüllen:


Rechenweg zum Ausfüllen der Vierfeldertafel einblenden

  B
(schönes Wetter)
B ‾
(schlechtes Wetter)
 
A
(Schule)
101121
A ‾
(schulfrei)
5510
 151631

Der gesuchte Wert, Anzahl schulfreie Tage, ist also 10.

VFT Anwend. prozentual (leichter)

Beispiel:

Bei einer neuen Viruskrankkeit, geht man davon aus, dass 19% der Menschen, die älter als 80 Jahre sind, diese nicht überleben. Von den jüngeren sterben nur 0,8% daran. In einem Land sind 5% der Bevölkerung älter als 80 Jahre. Wie hoch ist in diesem Land das Risiko, an dieser Krankheit zu sterben?

Lösung einblenden

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

A : über 80

A ‾ : nicht über 80, also höchstens 80

B : sterben

B ‾ : nicht sterben, also überleben

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
  0,05
A ‾
(höchstens 80)
   
    

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
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
  0,05
A ‾
(höchstens 80)
  0,95
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "über 80" sind es 19% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = 0,05 ⋅ 0,19 = 0,0095 berechnen.

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,0095 0,05
A ‾
(höchstens 80)
  0,95
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "höchstens 80" sind es 0.8% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ‾ ∩ B ) = 0,95 ⋅ 0,008 = 0,0076 berechnen.

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,0095 0,05
A ‾
(höchstens 80)
0,0076 0,95
   1

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

  B
(sterben)
B ‾
(überleben)
 
A
(über 80)
0,00950,04050,05
A ‾
(höchstens 80)
0,00760,94240,95
 0,01710,98291

Der gesuchte Wert, die Wahrscheinlichkeit an der Krankheit zu sterben, ist also 0.0171 = 1.71%.

VFT Anwend. prozentual (schwerer)

Beispiel:

Ein Marktforschungsinstitut untersucht die Verbreitung einer Handy-App und kommt dabei zu folgenden Ergebnissen. Insgesamt ist die App auf 32,72% aller Smartphones installiert. 39,49% der installierten Apps sind auf einem iPhone. 46,2% aller Smartphones waren keine iPhones und hatten die App nicht installiert. Als Smartphones gibt es iPhones und Nicht-iPhones. Wie groß ist der Prozentsatz der iPhones unter allen Smartphones?

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)
 0,462 
 0,3272  

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)
 0,2108 
A ‾
(anderes Smartphone)
 0,462 
 0,32720,67281

Aus der Information von der Teilgruppe mit "installiert" sind es 39.49% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( B ∩ A ) = 0,3272 ⋅ 0,3949 = 0,1292 berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,12920,2108 
A ‾
(anderes Smartphone)
 0,462 
 0,32720,67281

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

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,12920,21080,34
A ‾
(anderes Smartphone)
0,1980,4620,66
 0,32720,67281

Der gesuchte Wert, der Prozentsatz iPhones unter allen Smartphones, ist also 0.34 = 34%.

bedingte Wahrsch. (nur Zahlen)

Beispiel:

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

  B B ‾  
A 11118129
A ‾ 17146163
 128164292

Lösung einblenden

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

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

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

= 128 292
= 164 292
=x
= 111 292
= 17 292
= 18 292
= 146 292

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:
164 292 ⋅ x = 18 292 = |:164 ⋅292
also
P B ‾ ( A ) = x = 18 164 ≈ 0,1098

bedingte Wahrsch. (nur Prozente)

Beispiel:

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

  B B ‾  
A 0,170,030,2
A ‾ 0,550,250,8
 0,720,281

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.)

=0,2
=0,8
=x
=0,17
=0,03
=0,55
=0,25

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:
0,2 ⋅ x = 0,17 = |:0,2
also
P A ( B ) = x = 0,17 0,2 ≈ 0,85

bedingte Wahrsch. Anwendungen

Beispiel:

Schätzungen zufolge sind 0,1% der Bevölkerung an einem Virus infiziert. Ein Testverfahren auf diesen Virus liefert bei 99,1% der tatsächlich infizierten auch einen positives Ergebnis. Bei den nicht infizierten zeigt dies der Test auch zu 98,4% an. Beim Blutspenden wird ein Mensch positiv auf dieses Virus getestet. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er auch tatsächlich mit diesem Virus infiziert ist?

Lösung einblenden

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

A : infiziert

A ‾ : nicht infiziert, also nicht infiziert

B : Test positiv

B ‾ : nicht Test positiv, also Test negativ

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(Test positiv)
B ‾
(Test negativ)
 
A
(infiziert)
  0,001
A ‾
(nicht infiziert)
   
    

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
(Test positiv)
B ‾
(Test negativ)
 
A
(infiziert)
  0,001
A ‾
(nicht infiziert)
  0,999
   1
=0,001
infiziert
=0,999
nicht infiziert
=0,991
Test positiv
Test negativ
=0,016
Test positiv
Test negativ
=0,000991

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "infiziert" sind es 99.1%, also P A ( B ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P A ( B ) = 0,001 ⋅ 0,991 = 0,000991
berechnen.

  B
(Test positiv)
B ‾
(Test negativ)
 
A
(infiziert)
0,000991 0,001
A ‾
(nicht infiziert)
  0,999
   1
=0,001
infiziert
=0,999
nicht infiziert
=0,991
Test positiv
Test negativ
=0,016
Test positiv
Test negativ
=0,000991
=0,015984

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "nicht infiziert" sind es 1.6%, also P A ‾ ( B ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ‾ ∩ B ) = P ( A ‾ ) ⋅ P A ‾ ( B ) = 0,999 ⋅ 0,016 = 0,015984
berechnen.

  B
(Test positiv)
B ‾
(Test negativ)
 
A
(infiziert)
0,000991 0,001
A ‾
(nicht infiziert)
0,015984 0,999
   1

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

  B
(Test positiv)
B ‾
(Test negativ)
 
A
(infiziert)
0,0009910,0000090,001
A ‾
(nicht infiziert)
0,0159840,9830160,999
 0,0169750,9830251

Gesucht ist ja "die Wahrscheinlichkeit nach positiven Test tatsächlich infiziert zu sein", also die Wahrscheinlichkeit für A (infiziert) unter der Vorraussetzung, dass B (Test positiv) 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 (Test positiv) gilt oder nicht, abtragen:

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

=0,016975
Test positiv
=0,983025
Test negativ
=x
infiziert
nicht infiziert
infiziert
nicht infiziert
=0,000991
=0,015984
=0,000009
=0,983016

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:
0,016975 ⋅ x = 0,000991 = |:0,016975
also
P B ( A ) = x = 0,000991 0,016975 ≈ 0,0584


Der gesuchte Wert (die Wahrscheinlichkeit nach positiven Test tatsächlich infiziert zu sein) ist also 0,0584 = 5,84%.

Stochast. Unabhängigkeit Anwendungen

Beispiel:

Nach einer Umfrage könnten sich 28% der Befragten vorstellen, sich als nächstes Auto ein Elektroauto zu kaufen. 44% davon seien auch schon einmal in einem E-Auto gefahren. 56,88% der Befragten meinten, dass sie noch nie in einem E-Auto gesessen sind und sich sicher auch nie eines kaufen werden. Vervollständige die Vierfeldertafel und entscheide damit, ob die beiden Ereignisse "E-Auto kaufen" und "Erfahrung mit E-Auto" stochastisch unabhängig sind.

Lösung einblenden

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

A : E-Auto kaufen

A ‾ : nicht E-Auto kaufen, also nicht kaufen

B : E-Auto kennen

B ‾ : nicht E-Auto kennen, also nicht kennen

Hiermit ergibt sich folgende Vierfeldertafel:

  B
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
  0,28
A ‾
(nicht kaufen)
 0,5688 
    

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
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
  0,28
A ‾
(nicht kaufen)
0,15120,56880,72
   1
=0,28
E-Auto kaufen
=0,72
nicht kaufen
=0,44
E-Auto kennen
nicht kennen
E-Auto kennen
nicht kennen
=0,1232
=0,1512
=0,5688

Mit Hilfe des Baumdiagramms kann man aus der Information
von der Teilgruppe mit "E-Auto kaufen" sind es 44%, also P A ( B ) ,
die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = P ( A ) ⋅ P A ( B ) = 0,28 ⋅ 0,44 = 0,1232
berechnen.

  B
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
0,1232 0,28
A ‾
(nicht kaufen)
0,15120,56880,72
   1

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

  B
(E-Auto kennen)
B ‾
(nicht kennen)
 
A
(E-Auto kaufen)
0,12320,15680,28
A ‾
(nicht kaufen)
0,15120,56880,72
 0,27440,72561

Jetzt können wir P(A)=0.28 mit P(B)=0.274 multiplizieren um zu überprüfen, ob dieses Produkt ungefähr den gleichen Wert hat wie
P(A ∩ B)=0.123, also:

P(A) ⋅ P(B) = 0.28 ⋅ 0.274 = 0.0768 ≈ 0.077 ≠ 0.123 = 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   0,84
A ‾ 0,1136  
   1

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:

0.84 + P( A ‾ ) = 1

Somit gilt: P( A ‾ ) = 1 - 0.84 = 0.16

  B B ‾  
A   0,84
A ‾ 0,1136 0,16
   1

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 0.16 ⋅ P ( B ) = 0.1136 |: 0.16

somit gilt:

P ( B ) = 0.1136 0.16 = 0.71

  B B ‾  
A   0,84
A ‾ 0,1136 0,16
 0,71 1

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

  B B ‾  
A 0,59640,24360,84
A ‾ 0,11360,04640,16
 0,710,291

Stochast. Unabhängigkeit rw (Anwend.)

Beispiel:

An einer Schule müssen alle Schülerinnen und Schüler der 10-ten Klassen für ihre Kurswahl entweder das Mathe Leistungsfach oder Mathe Basisfach wählen. Von den Schülern, die keine Mädchen sind, wählen 36 das Leistungsfach. Insgesamt gibt es 81 Mädchen in dieser Klassenstufe. Man kann davon ausgehen, dass die beiden Ereignisse Geschlecht und Mathewahlen stochastisch unabhängig sind. Wie viele der insgeamt 135 Wahlen entfielen auf das Basisfach Mathe?

Lösung einblenden

Als erstes tragen wir die Werte, die man aus dem Text herauslesen kann in einer Vierfeldertafel ein:

  B
(Leistungsfach)
B ‾
(Basisfach)
 
A
(Mädchen)
  81
A ‾
(Jungs)
36  
   135

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:

81 + H( A ‾ ) = 135

Somit gilt: H( A ‾ ) = 135 - 81 = 54

  B
(Leistungsfach)
B ‾
(Basisfach)
 
A
(Mädchen)
  81
A ‾
(Jungs)
36 54
   135

Wir erkennen nun, dass der Anteil von "Leistungsfach" in der Zeile "Jungs" P A ‾ ( B ) = 36 54 = 2 3 ist.

Weil die beiden Ereignisse A und B stochastisch unabhängig sind, muss dann in allen Zeilen der prozentuale Anteil von "Leistungsfach" auch 2 3 sein. Somit gilt auch P ( B ) = P A ‾ ( B ) = 2 3 .

Für den Wert in der Randzeile ergibt sich also 2 3 ⋅135 = 90

  B
(Leistungsfach)
B ‾
(Basisfach)
 
A
(Mädchen)
  81
A ‾
(Jungs)
36 54
 90 135

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

  B
(Leistungsfach)
B ‾
(Basisfach)
 
A
(Mädchen)
542781
A ‾
(Jungs)
361854
 9045135

Die Anzahl der Schüler:innen mit Basisfach ist somit 45

VFT Anwend. prozentual (mit Kombis)

Beispiel:

Ein Marktforschungsinstitut untersucht die Verbreitung einer Handy-App und kommt dabei zu folgenden Ergebnissen. Bei der Untersuchung waren 35% aller Smartphones iPhones. Bei den iPhones ist die App auf 50% der Geräte installiert. 51,9% aller untersuchten Smartphones sind iPhones oder haben diese App installiert. Wie groß ist der Prozentsatz der Smartphones, die die App nicht installiert haben?

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)
  0,35
A ‾
(anderes Smartphone)
   
    

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)
  0,35
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,65
   1

Aus der Information von der Teilgruppe mit "iPhone" sind es 50% kann man die Wahrscheinlichkeit
P ( A ∩ B ) = 0,35 ⋅ 0,5 = 0,175 berechnen.

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,175 0,35
A ‾
(anderes Smartphone)
  0,65
   1

Die 51.9% von "iPhone oder installiert" verteilen sich ja auf die drei Felder von
P ( A ∩ B ) (iPhone und installiert),
P ( A ∩ B ‾ ) (iPhone und nicht installiert) und
P ( A ‾ ∩ B ) (anderes Smartphone und installiert),
also auf alle vier Felder außer P ( A ‾ ∩ B ‾ ) (anderes Smartphone und nicht installiert). Es gilt somit:

0,519 = P ( A ∩ B ) + P ( A ∩ B ‾ ) + P ( A ‾ ∩ B ) = 1 - P ( A ‾ ∩ B ‾ )

Damit gilt: P ( A ‾ ∩ B ‾ ) = 1 - 0,519 = 0.481

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,175 0,35
A ‾
(anderes Smartphone)
 0,4810,65
   1

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

  B
(installiert)
B ‾
(nicht installiert)
 
A
(iPhone)
0,1750,1750,35
A ‾
(anderes Smartphone)
0,1690,4810,65
 0,3440,6561

Der gesuchte Wert, der Prozentsatz der Smartphones ohne die App, ist also 0.656 = 65.6%.