Allgemeine regel

In diesem Artikel erfahren Sie, was die Faustregel in der Statistik ist und wie ihre Formel lautet. Darüber hinaus können Sie sich eine Schritt-für-Schritt-Übung zur Faustregel ansehen.

Was ist die Faustregel?

In der Statistik ist die Faustregel , auch 68-95-99,7-Regel genannt, eine Regel, die den Prozentsatz der Werte in einer Normalverteilung definiert, die innerhalb von drei Standardabweichungen vom Mittelwert liegen.

Die allgemeine Regel besagt also:

  • 68 % der Werte liegen innerhalb einer Standardabweichung vom Mittelwert.
  • 95 % der Werte liegen innerhalb von zwei Standardabweichungen vom Mittelwert.
  • 99,7 % der Werte liegen innerhalb von drei Standardabweichungen vom Mittelwert.
allgemeine Regel

Faustregelformel

Die Faustregel kann auch durch die folgenden Formeln ausgedrückt werden:

P(\mu-1\sigma\leq X \leq \mu+1\sigma)\approx 0,6827

P(\mu-2\sigma\leq X \leq \mu+2\sigma)\approx 0,9545

P(\mu-3\sigma\leq X \leq \mu+3\sigma)\approx 0,9973

Gold

X

ist eine Beobachtung einer Zufallsvariablen, die einer Normalverteilung unterliegt,

\mu

ist der Mittelwert der Verteilung und

\sigma

seine Standardabweichung.

Beispiel einer Faustregel

Nachdem wir nun die Definition der empirischen Regel und ihre Formel kennen, sehen wir uns ein konkretes Beispiel an, wie die repräsentativen Werte der empirischen Regel einer Normalverteilung berechnet werden.

  • Wir wissen, dass die jährliche Geburtenzahl an einem bestimmten Ort einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 10.000 und einer Standardabweichung von 1.000 folgt. Berechnen Sie die charakteristischen Intervalle der empirischen Regel dieser Normalverteilung.

\mu=10000

\sigma=1000

Wie oben erläutert, lauten die Formeln zur Berechnung der Faustregelintervalle:

P(\mu-1\sigma\leq X \leq \mu+1\sigma)\approx 0,6827

P(\mu-2\sigma\leq X \leq \mu+2\sigma)\approx 0,9545

P(\mu-3\sigma\leq X \leq \mu+3\sigma)\approx 0,9973

Daher ersetzen wir die Übungsdaten in den Formeln:

P(10000-1\cdot 1000\leq X \leq 10000+1\cdot 1000)\approx 0,6827

P(10000-2\cdot 1000\leq X \leq 10000+2\cdot 1000)\approx 0,9545

P(10000-3\cdot 1000\leq X \leq 10000+3\cdot 1000)\approx 0,9973

Und wenn man die Berechnungen durchführt, erhält man folgende Ergebnisse:

P(9000\leq X \leq 11000)\approx 0,6827

P(8000\leq X \leq 12000)\approx 0,9545

P(7000\leq X \leq 13000)\approx 0,9973

Daraus schließen wir, dass die Wahrscheinlichkeit, dass die Zahl der Geburten im Intervall [9000,11000] liegt, bei 68,27 %, die Wahrscheinlichkeit, dass sie zwischen [8000,12000] liegt, bei 95,45 % und schließlich bei 99,73 % liegt. dass es zwischen [7000,13000] liegt.

Tabelle mit Faustregelwerten

Neben den Werten 68, 95 und 99,7 lassen sich anhand der Standardabweichung auch andere Wahrscheinlichkeitswerte ermitteln. Unten sehen Sie eine Tabelle mit den Wahrscheinlichkeiten für eine Normalverteilung:

Ordentlich Wahrscheinlichkeit
µ ± 0,5σ 0,382924922548026
µ ± 1σ 0,682689492137086
µ ± 1,5σ 0,866385597462284
µ ± 2σ 0,954499736103642
µ ± 2,5σ 0,987580669348448
µ ± 3σ 0,997300203936740
µ±3,5σ 0,999534741841929
µ ± 4σ 0,999936657516334
µ ± 4,5σ 0,999993204653751
µ ± 5σ 0,999999426696856
µ±5,5σ 0,999999962020875
µ ± 6σ 0,999999998026825
µ±6,5σ 0,9999999999919680
µ ± 7σ 0,9999999999997440

Alle diese Zahlenwerte in der Tabelle stammen aus der kumulativen Wahrscheinlichkeitsfunktion der Normalverteilung.

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