Verteilungsfunktion

Wie wahrscheinlich ist es, bei einem Würfelwurf eine Augenzahl kleiner oder gleich 2 zu würfeln?

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Solche Informationen lassen sich mit der Verteilungsfunktion bestimmen. Besondere Vertreter von Verteilungen sind die Binomialverteilung und die Normalverteilung.

Was das genau ist, wie Du außerdem eine solche Verteilungsfunktion zeichnen kannst und zwischen welchen Fällen unterschieden werden muss, lernst Du in dieser Erklärung.

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Wie verläuft die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariablen?

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Was ist eine Verteilungsfunktion?

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Welche Form hat die Verteilungsfunktion der Binomialverteilung?

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Verteilungsfunktion – Definition

Verteilungsfunktionen bilden die Verteilung der Wahrscheinlichkeiten eines Zufallsexperimentes ab.

Eine Verteilungsfunktion F ist eine Funktion, die jedem Wert xi einer Zufallsgröße X die Wahrscheinlichkeit P(Xxi) zuordnet.

F(x)=P(Xx)

Du kannst anhand der Verteilungsfunktion also erkennen, wie groß die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Ergebnisses kleiner oder gleich einem bestimmten Wert ist.

In der Stochastik gibt es sowohl stetige als auch diskrete Zufallsvariablen.

Was der Unterschied zwischen stetigen und diskreten Zufallsvariablen ist, kannst Du in "Zufallsgröße" nachlesen.

Entsprechend müssen auch die zugehörigen Verteilungsfunktionen zu den Zufallsvariablen in diskrete und stetige Verteilungsfunktionen unterteilt werden.

Diskrete / Kumulative Verteilungsfunktion

Diskrete Verteilungsfunktionen sehen aus wie Treppenstufen. Dabei bilden die einzelnen Stufen jeweils die Wahrscheinlichkeiten P(Xxi) bis die Wahrscheinlichkeit P(Xx)=1 beträgt.

Ein klassisches Beispiel für diskrete Wahrscheinlichkeiten ist der Würfelwurf.

Bei einem sechsseitigen Würfel beträgt die Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Augenzahl zu würfeln 16. Für die Verteilungsfunktion summierst Du diese Wahrscheinlichkeit jetzt bis 1 auf. Die zugehörige Verteilungsfunktion ist

F(x)={0fürx<116für1x<226für2x<336für3x<446für4x<556für5x<61fürx6

Verteilungsfunktion kumulative Beispiel Würfelwurf StudySmarterAbb. 1 - Verteilungsfunktion Würfelwurf.

Es lässt sich also beispielsweise ablesen, dass die Wahrscheinlichkeit mindestens eine 3 zu würfeln 36 ist.

Stetige Verteilungsfunktion

Während die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariable stufenweise verläuft, zeichnet sich bei einer stetigen Zufallsvariable ein zusammenhängender Graph ab.

Als Beispiel wird hier das Gewicht einer zufällig ausgewählten Person gewählt.

Die Verteilungsfunktion gibt an, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine zufällig ausgewählte Person leichter als ein bestimmtes Gewicht oder gleich schwer ist.

Möchtest Du also beispielsweise wissen, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine zufällig ausgewählte Person leichter als 70kg bzw. gleich schwer ist, könntest Du den ungefähren Wert von 60% ablesen.

Verteilungsfunktion stetige Verteilung StudySmarterAbb. 2 - Verteilungsfunktion Gewicht.

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Verteilungsfunktion

Dichtefunktion Verteilungsfunktion

Die Verteilungsfunktion ist die Stammfunktion der Wahrscheinlichkeitsverteilung, welche bei stetigen Zufallsvariablen auch Dichtefunktion genannt wird.

Die Wahrscheinlichkeitsverteilung eines Würfelwurfes sieht beispielsweise so aus.

Verteilungsfunktion Dichtefunktion StudySmarterAbb. 3 - Wahrscheinlichkeitsverteilung Würfelwurf.

Einige Beispiele und Abbildungen zur Dichtefunktion findest Du in der Erklärung "Wahrscheinlichkeitsfunktion".

Verteilungsfunktion bestimmen und berechnen – Beispiele

Du weißt jetzt bereits, was und wie an einer Verteilungsfunktion abgelesen werden kann. Aber wie kannst Du eine Verteilungsfunktion zeichnen und bestimmen?

Verteilungsfunktion Normalverteilung und Binomialverteilung

Die Binomialverteilung gehört zu den diskreten Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Ihre Verteilungsfunktion hat somit die charakteristische Treppenform.

Stell Dir vor, Du möchtest wissen, wie wahrscheinlich es ist, bei 8-maligem Münzwurf höchstens zweimal "Kopf" zu werfen. Du suchst also

F(2)=P(x2)

Die zugehörige Verteilungsfunktion lässt Dich diese Wahrscheinlichkeit ablesen:

F(x)={0,0039fürx<10,0352für1x<20,1445für2x<30,3633für3x<40,6367für4x<50,8555für5x<60,9648für6x<70,9961für7x<81fürx8

Die Wahrscheinlichkeiten der Verteilungsfunktion lassen sich mit der Formel der Binomialverteilung berechnen.

Für die gesuchte Wahrscheinlichkeit F(2)=P(x2) rechnest Du also

F(x)=P(Xk)=i=0k(ni)pi(1p)niF(2)=P(X2)=i=02(8)0,5i(10,5)8i=0,1445%

Wie Du die einzelnen Wahrscheinlichkeiten berechnen kannst, lernst Du in der Erklärung "Binomialverteilung".

Die Wahrscheinlichkeit bei 8 Würfen höchstens zweimal Kopf zu werfen, beträgt also 0,1445%.

Die Binomialverteilung lässt sich mit der Normalverteilung annähern, die Normalverteilung gehört aber zu den stetigen Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Entsprechend unterscheidet sich ihre Verteilungsfunktion von der Verteilungsfunktion der Binomialverteilung.

Du bist 1,75m groß und möchtest wissen, mit welcher Wahrscheinlichkeit eine zufällig ausgewählte Person aus Deiner Klasse kleiner ist als Du.

Dafür betrachtest Du die aufgestellte Verteilungsfunktion.

Verteilungsfunktion Normalverteilung StudySmarterAbb. 6 - Verteilungsfunktion Normalverteilung.

Ein zufällig ausgewählter Mitschüler oder eine zufällig ausgewählte Mitschülerin ist also mit einer ungefähren Wahrscheinlichkeit von 75% kleiner als Du.

Weitere Beispiele und genaueres zur Rechnung mit der Normalverteilung findest Du in der Erklärung "Normalverteilung".

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Verteilungsfunktion

Empirische Verteilungsfunktion zeichnen

Die empirische Verteilungsfunktion findet bei Stichproben in der Statistik ihre Anwendung. Sie unterscheidet sich nicht wesentlich von den Verteilungsfunktionen, die Du bisher kennengelernt hast.

Die empirische Verteilungsfunktion ist die Verteilungsfunktion der empirischen Verteilung.

F(xn)=Anzahl Werte der StichprobexnAnzahl Werte Stichprobe gesamt=i=1nh(xi)

Die empirische Verteilungsfunktion F(xn) entspricht also für einen bestimmten Wert der Summe der relativen Häufigkeiten aller Werte kleiner oder gleich dem bestimmten Wert.

Beim Zeichnen von empirischen Verteilungen kannst Du Dich an dem Zeichnen von diskreten Verteilungsfunktionen orientieren, da die empirische Verteilung zu den diskreten Verteilungen gehört.

Entsprechend hast Du bei der empirischen Verteilungsfunktion die für diskrete Verteilungen klassische Treppenstufenform.

Verteilungsfunktion Übung

Teste Dein Wissen gleich an einer Übungsaufgabe!

Aufgabe 1

Du wirfst einen 12-seitigen Würfel mit den Augenzahlen von eins bis zwölf.

Zeichne die zugehörige Verteilungsfunktion und bestimme die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine Augenzahl kleiner oder gleich 8 ist.

Lösung

Wie auch bei dem Beispiel mit dem sechsseitigen Würfel handelt es sich hier um eine diskrete Verteilung.

Der Unterschied liegt darin, dass die Wahrscheinlichkeiten sich aufgrund der Anzahl der Seiten des Würfels unterscheiden.

Da die Anzahl der Seiten hier 12 beträgt, beträgt die Wahrscheinlichkeit für jede Augenzahl 112. Entsprechend summieren sich die Wahrscheinlichkeiten in der Verteilungsfunktion auf.

Die Verteilungsfunktion F(x) lautet

F(x)={0fürx<1112für1x<2212für2x<3312für3x<4412für4x<5512für5x<6612für6x<7712für7x<8812für8x<9912für9x<101012für10x<111112für11x<121fürx12

Verteilungsfunktion Übung StudySmarterAbb. 5 - Würfelwurf mit 12-seitigem Würfel.

Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass die gewürfelte Augenzahl kleiner oder gleich 8 ist, lässt sich sowohl an dem Funktionswert an der entsprechenden Stelle, als auch an der gezeichneten Verteilungsfunktion ablesen.

F(8)=P(x8)=812

Verteilungsfunktion – Das Wichtigste

  • Eine Verteilungsfunktion F ist eine Funktion, die jedem Wert xi einer Zufallsgröße X die Wahrscheinlichkeit P(Xxi) zuordnet.
  • Die Verteilungsfunktion lautet allgemein F(x)=P(Xx)
  • Diskrete Verteilungsfunktionen sehen aus wie Treppenstufen. Dabei bilden die einzelnen Stufen jeweils die Wahrscheinlichkeiten P(Xxi) bis die Wahrscheinlichkeit P(Xx)=1 beträgt.
  • Während die Verteilungsfunktion einer diskreten Zufallsvariable stufenweise verläuft, zeichnet sich bei einer stetigen Zufallsvariable ein zusammenhängender Graph ab.
Häufig gestellte Fragen zum Thema Verteilungsfunktion

Was sagt die Verteilungsfunktion aus?

Du kannst anhand der Verteilungsfunktion erkennen, wie groß die Wahrscheinlichkeit für das Eintreten eines Ergebnisses kleiner oder gleich einem bestimmten Wert ist.

Wann handelt es sich um eine Verteilungsfunktion und wann um eine Dichtefunktion?

Die Verteilungsfunktion ist die Stammfunktion der Dichtefunktion und lässt sich somit aus ihr ableiten.

Welche Verteilungsfunktionen gibt es?

Es gibt sowohl diskrete als auch stetige Verteilungsfunktionen.

Wie berechnet man die empirische Verteilungsfunktion?

Die empirische Verteilungsfunktion berechnest Du, indem Du die relativen Häufigkeiten bis zum Messwert aufaddierst.

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Lily Hulatt ist Digital Content Specialist mit über drei Jahren Erfahrung in Content-Strategie und Curriculum-Design. Sie hat 2022 ihren Doktortitel in Englischer Literatur an der Durham University erhalten, dort auch im Fachbereich Englische Studien unterrichtet und an verschiedenen Veröffentlichungen mitgewirkt. Lily ist Expertin für Englische Literatur, Englische Sprache, Geschichte und Philosophie.

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Gabriel Freitas ist AI Engineer mit solider Erfahrung in Softwareentwicklung, maschinellen Lernalgorithmen und generativer KI, einschließlich Anwendungen großer Sprachmodelle (LLMs). Er hat Elektrotechnik an der Universität von São Paulo studiert und macht aktuell seinen MSc in Computertechnik an der Universität von Campinas mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen. Gabriel hat einen starken Hintergrund in Software-Engineering und hat an Projekten zu Computer Vision, Embedded AI und LLM-Anwendungen gearbeitet.

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