Alle existierenden Arten von Wahrscheinlichkeiten sind:<\/p>\n
- \n
- objektive Wahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n
- subjektive Wahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n
- klassische Wahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n
- H\u00e4ufigkeitswahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n
- bedingte Wahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n
- Fischgl\u00fcck<\/strong><\/li>\n
- Binomialwahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n
- Hypergeometrische Wahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n
- einfacher Zufall<\/strong><\/li>\n
- gemeinsame Wahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n
M\u00f6glicherweise sehen Sie in einigen Klassifikationen von Wahrscheinlichkeitstypen auch andere Typen wie die mathematische Wahrscheinlichkeit oder die logische Wahrscheinlichkeit, da es sich um ein sehr weit gefasstes Konzept handelt und anhand unterschiedlicher Kriterien klassifiziert werden kann. Tats\u00e4chlich k\u00f6nnen aber auch diese anderen Arten von Wahrscheinlichkeiten in die Liste auf dieser Seite aufgenommen werden.<\/p>\n
Logischerweise wissen Sie allein anhand der Namen der einzelnen Wahrscheinlichkeitstypen nicht, um welche Typen es sich handelt. Deshalb werden wir sie im Folgenden im Detail erl\u00e4utern.<\/p>\n
<\/span> objektive Wahrscheinlichkeit<\/span><\/h3>\n
Die objektive Wahrscheinlichkeit<\/strong> basiert auf objektiven Kriterien zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses.<\/p>\n
Wenn wir beispielsweise die objektive Regenwahrscheinlichkeit an einem bew\u00f6lkten Tag berechnen m\u00f6chten, m\u00fcssen wir eine statistische Studie durchf\u00fchren. Stellen Sie sich vor, wir analysieren die letzten 30 bew\u00f6lkten Tage und die 17 Tage, an denen es geregnet hat, und berechnen dann die objektive Wahrscheinlichkeit wie folgt:<\/p>\n<\/p>\n
![\"P(\\text{lluvia})=\\cfrac{17}{30}=0,567\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-425b5dd732312e1ec9afb03fb2fe0036_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\nWie Sie sehen, haben wir uns bei der Berechnung der objektiven Wahrscheinlichkeit nicht auf die Meinung anderer verlassen, sondern uns auf eine Studie gest\u00fctzt und aus den Ergebnissen die Wahrscheinlichkeit berechnet.<\/p>\n
Ebenso wird die objektive Wahrscheinlichkeit in zwei weitere Typen unterteilt: theoretische Wahrscheinlichkeit<\/strong> und empirische Wahrscheinlichkeit<\/strong> . Um die Unterschiede zwischen ihnen zu sehen, klicken Sie hier: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Arten der objektiven Wahrscheinlichkeit<\/a><\/div>\n<\/span> subjektive Wahrscheinlichkeit<\/span><\/h3>\n
Die subjektive Wahrscheinlichkeit<\/strong> basiert auf der Erfahrung einer Person bei der Vorhersage der Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines Ereignisses, also auf subjektiven Kriterien.<\/p>\n
Beispielsweise k\u00f6nnen wir die subjektive Wahrscheinlichkeit, dass es morgen regnen wird, ermitteln, indem wir einen Meteorologen befragen, der sich bei der Bestimmung dieser Wahrscheinlichkeit auf sein Wissen und seine Erfahrung in diesem Bereich verl\u00e4sst.<\/p>\n
Die subjektive Wahrscheinlichkeit ist daher das Gegenteil der objektiven Wahrscheinlichkeit.<\/p>\n
Weitere Beispiele f\u00fcr diese Art von Wahrscheinlichkeit finden Sie hier: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Beispiele f\u00fcr subjektive Wahrscheinlichkeit<\/a><\/div>\n<\/span> klassische Wahrscheinlichkeit<\/span><\/h3>\n
Die klassische Wahrscheinlichkeit<\/strong> , auch A-priori-Wahrscheinlichkeit<\/strong> genannt, basiert auf der Logik zur Berechnung der Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses, das hei\u00dft, sie f\u00fchrt eine theoretische Wahrscheinlichkeitsberechnung durch.<\/p>\n
Um beispielsweise die Wahrscheinlichkeit zu ermitteln, \u201ebei einem W\u00fcrfelwurf die Zahl 4 zu w\u00fcrfeln\u201c,<\/em> m\u00fcssen wir keine Experimente durchf\u00fchren. Da ein W\u00fcrfel sechs verschiedene Seiten hat, betr\u00e4gt die Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Zahl zu erhalten, 1\/6:<\/p>\n<\/p>\n
![\"P(\\text{n\\'umero](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-bbb3f86d832892e8a648687d01def814_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\nAber das ist nur eine theoretische Berechnung, also w\u00fcrfeln wir vielleicht zehnmal und bekommen nicht vier, oder umgekehrt, wir bekommen die Zahl vier aus allen zehn W\u00fcrfen.<\/p>\n
Falls Sie interessiert sind, \u00fcberlasse ich Ihnen unseren Artikel zu dieser Art von Wahrscheinlichkeit: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Klassische Wahrscheinlichkeit<\/a> <\/div>\n<\/span> H\u00e4ufigkeitswahrscheinlichkeit<\/span><\/h3>\n
Die H\u00e4ufigkeitswahrscheinlichkeit<\/strong> , auch frequentistische Wahrscheinlichkeit<\/strong> genannt, ist die langfristig erwartete relative H\u00e4ufigkeit f\u00fcr ein Elementarereignis in einem Zufallsexperiment.<\/p>\n
Um die H\u00e4ufigkeitswahrscheinlichkeit eines Ereignisses zu berechnen, muss das Experiment sehr oft durchgef\u00fchrt werden und die Anzahl der erhaltenen g\u00fcnstigen F\u00e4lle durch die Gesamtzahl der durchgef\u00fchrten Wiederholungen dividiert werden.<\/p>\n
Die Definition dieser Art von Wahrscheinlichkeit ist der objektiven Wahrscheinlichkeit sehr \u00e4hnlich, der Unterschied besteht jedoch darin, dass bei der H\u00e4ufigkeitswahrscheinlichkeit dasselbe Experiment tausende Male wiederholt wird. Ein vollst\u00e4ndiges Beispiel finden Sie unter folgendem Link: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Gel\u00f6ste Beispiele zur H\u00e4ufigkeitswahrscheinlichkeit<\/a> <\/div>\n<\/span> Bedingte Wahrscheinlichkeit<\/span><\/h3>\n
Die bedingte Wahrscheinlichkeit<\/strong> , auch bedingte Wahrscheinlichkeit<\/strong> genannt, gibt die Wahrscheinlichkeit an, dass Ereignis A eintritt, wenn ein anderes Ereignis B eintritt. Die bedingte Wahrscheinlichkeit ber\u00fccksichtigt daher nicht nur das Ereignis selbst, sondern auch fr\u00fchere Ereignisse.<\/p>\n
Wie Sie sehen, ist diese Art von Wahrscheinlichkeit etwas schwieriger zu verstehen und daher auch schwieriger zu berechnen. Deshalb empfehle ich Ihnen, sich die ausf\u00fchrliche Erkl\u00e4rung zur Berechnung anzusehen: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Bedingte Wahrscheinlichkeitsformel<\/a><\/div>\n<\/span>Fischchance<\/span><\/h3>\n
Die Poisson-Wahrscheinlichkeit<\/strong> gibt die Wahrscheinlichkeit an, mit der eine bestimmte Anzahl von Ereignissen in einem bestimmten Zeitraum auftritt.<\/p>\n
Diese Art von Wahrscheinlichkeit ist sehr n\u00fctzlich, wenn die Wahrscheinlichkeit des Eintretens des Ereignisses sehr gering ist.<\/p>\n
Die Poisson-Verteilung ist die Funktion, die diesen Wahrscheinlichkeitstyp definiert. Sie k\u00f6nnen die Poisson-Verteilungsformel unter folgendem Link einsehen: <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Fischverteilungsformel<\/a><\/div>\n<\/span> Binomiale Wahrscheinlichkeit<\/span><\/h3>\n
Die Binomialwahrscheinlichkeit<\/strong> wird verwendet, um Ereignisse mathematisch zu definieren, bei denen es nur zwei m\u00f6gliche Ergebnisse gibt, die wir \u201eErfolg\u201c und \u201eMisserfolg\u201c nennen.<\/p>\n
Beim M\u00fcnzwurf gibt es beispielsweise nur zwei m\u00f6gliche Ergebnisse (Kopf oder Zahl). Wenn wir \u201eKopf\u201c w\u00e4hlen, liegt unser Erfolgsfall vor, wenn \u201eKopf\u201c auf der M\u00fcnze erscheint, w\u00e4hrend unser Misserfolgsfall darin besteht, dass \u201eKopf\u201c auf der M\u00fcnze erscheint.<\/p>\n
Die Binomialverteilung sagt uns also die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Anzahl erfolgreicher F\u00e4lle einer Sequenz. <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Binomialverteilungsformel<\/a> <\/div>\n<\/span> Hypergeometrische Wahrscheinlichkeit<\/span><\/h3>\n
Die hypergeometrische Wahrscheinlichkeit ist der Binomialwahrscheinlichkeit sehr \u00e4hnlich, sie unterscheiden sich jedoch in der Ersetzung.<\/p>\n
Die hypergeometrische Wahrscheinlichkeit<\/strong> gibt die Wahrscheinlichkeit der Anzahl erfolgreicher F\u00e4lle bei einer zuf\u00e4lligen Extraktion ohne Ersetzung von n<\/em> Elementen aus einer Grundgesamtheit an.<\/p>\n
Somit wird die hypergeometrische Wahrscheinlichkeit durch die hypergeometrische Verteilung definiert. <\/p>\n
\u27a4<\/span> Siehe:<\/strong> Eigenschaften der hypergeometrischen Verteilung<\/a><\/div>\n<\/span>Einfacher Zufall<\/span><\/h3>\n
Die einfache Wahrscheinlichkeit<\/strong> ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein einfaches Ereignis im Probenraum auftritt.<\/p>\n
Die einfache Wahrscheinlichkeit wird berechnet, indem die Anzahl der g\u00fcnstigen F\u00e4lle in einem Experiment durch die Gesamtzahl der m\u00f6glichen Ergebnisse des Experiments dividiert wird.<\/p>\n<\/p>\n
![\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/ql-cache\/quicklatex.com-47eefb1b0f197dfabcdb701b4858c3b5_l3.png\" "\\"Rendered")
<\/p>\n<\/p>\nDies ist die sogenannte Laplace-Regel. Beachten Sie, dass diese Formel nur verwendet werden kann, wenn alle Ereignisse im Stichprobenraum die gleiche Eintrittswahrscheinlichkeit haben, es sich also um einen gleichwahrscheinlichen Stichprobenraum handelt. <\/p>\n
- subjektive Wahrscheinlichkeit<\/strong><\/li>\n