BinomialverteilungDefinition Binomialverteilung (Bernoulli-Verteilung)
Schule
Eine Zufallsvariable heißt binomialverteilt zu den Parametern mit , , wenn
für alle und sonst. Fuer resultiert die Bernoulli-Verteilung.
Soll die Wahrscheinlichkeit für einen Bereich berechnet werden, benutzt man die Summenformel:
Siehe auch Wikipedia
Universität
, ![$ q:=1-p $ $ q:=1-p $](/teximg/9/7/00555679.png)
Für alle definiert
eine diskrete Verteilung auf . Man nennt Binomialverteilung zu den Parametern und .
Für erhält man die Bernoulli-Verteilung .
Für eine binomialverteilte Zufallsvariable gilt:
Beweis.
ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung, da nach dem binomischen Lehrsatz.
![$ \begin{array}{rcl} E(X) & = & \summe_{k=0}^n k\cdot{}{n \choose k} p^k q^{n-k} \\
& = & \summe_{k=1}^n k\cdot{}\frac{n!}{k!\cdot{}(n-k)!} p^k q^{n-k} \\
&=&\summe_{k=1}^n \frac{n!}{(k-1)!\cdot{}(n-k)!} p^k q^{n-k} \\
&=&\summe_{k=0}^{n-1} \frac{n!}{k!\cdot{}(n-k+1)!} p^{k+1} q^{n-k-1} \\
&=&np\summe_{k=0}^{n-1} \frac{(n-1)!}{k!\cdot{}(n-k+1)!} p^{k} q^{n-1-k} \\
&=&np(p+q)^{n-1} \\
&=&np \end{array} $ $ \begin{array}{rcl} E(X) & = & \summe_{k=0}^n k\cdot{}{n \choose k} p^k q^{n-k} \\
& = & \summe_{k=1}^n k\cdot{}\frac{n!}{k!\cdot{}(n-k)!} p^k q^{n-k} \\
&=&\summe_{k=1}^n \frac{n!}{(k-1)!\cdot{}(n-k)!} p^k q^{n-k} \\
&=&\summe_{k=0}^{n-1} \frac{n!}{k!\cdot{}(n-k+1)!} p^{k+1} q^{n-k-1} \\
&=&np\summe_{k=0}^{n-1} \frac{(n-1)!}{k!\cdot{}(n-k+1)!} p^{k} q^{n-1-k} \\
&=&np(p+q)^{n-1} \\
&=&np \end{array} $](/teximg/9/9/00555699.png)
![$ \begin{array}{rcl}
E(X^2) & = & \summe_{k=0}^n k^2\cdot{}{n \choose k} p^k q^{n-k} \\
&=& \summe_{k=1}^n k^2\cdot{}\frac{n!}{k!(n-k)!} p^k q^{n-k} \\
&=& np\summe_{k=1}^n k\cdot{}\frac{(n-1)!}{(k-1)!(n-k)!} p^{k-1} q^{n-k} \\
&=& np\summe_{k=1}^n k\cdot{}{n-1 \choose k-1} p^{k-1} q^{n-k} \\
&=& np\summe_{k=0}^{n-1} (k+1)\cdot{}{n-1 \choose k} p^{k} q^{n-1-k} \\
&=& np\left(\summe_{k=0}^{n-1} k\cdot{}{n-1 \choose k} p^{k} q^{n-1-k} +\summe_{k=0}^{n-1} {n-1 \choose k} p^{k} q^{n-1-k}\right)\\
&=& np\left((n-1)p + (p+q)^{n-1}\right)\\
&=& np\left((n-1)p + 1\right)\\
&=& np(np-p+1)\\
&=& np(np+q)\\
\end{array} $ $ \begin{array}{rcl}
E(X^2) & = & \summe_{k=0}^n k^2\cdot{}{n \choose k} p^k q^{n-k} \\
&=& \summe_{k=1}^n k^2\cdot{}\frac{n!}{k!(n-k)!} p^k q^{n-k} \\
&=& np\summe_{k=1}^n k\cdot{}\frac{(n-1)!}{(k-1)!(n-k)!} p^{k-1} q^{n-k} \\
&=& np\summe_{k=1}^n k\cdot{}{n-1 \choose k-1} p^{k-1} q^{n-k} \\
&=& np\summe_{k=0}^{n-1} (k+1)\cdot{}{n-1 \choose k} p^{k} q^{n-1-k} \\
&=& np\left(\summe_{k=0}^{n-1} k\cdot{}{n-1 \choose k} p^{k} q^{n-1-k} +\summe_{k=0}^{n-1} {n-1 \choose k} p^{k} q^{n-1-k}\right)\\
&=& np\left((n-1)p + (p+q)^{n-1}\right)\\
&=& np\left((n-1)p + 1\right)\\
&=& np(np-p+1)\\
&=& np(np+q)\\
\end{array} $](/teximg/2/2/00555722.png)
![$ \Rightarrow\ V(X)=E(X^2)-E(X)^2=np(np+q)-(np)^2=npq $ $ \Rightarrow\ V(X)=E(X^2)-E(X)^2=np(np+q)-(np)^2=npq $](/teximg/3/2/00555723.png)
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