Wenn 2 Ereignisse stochastisch voneinander abhängig sind, wie stell ich dann die Schnittmengen in der Vierfeldertafel auf, wenn ich nur die Wk´s für....?

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Im Bild siehst du die ausgefüllte Vierfeldertafel: Die 075 = 75% sind die Spielzeuge ohne jeden Fehler.

Man kann auf verschiedene Arten zeigen, dass die Ereignisse stochastisch abhängig sind. Bei Unabhängigkeit gilt p(F1) * p(F2) = p(F1 und F2).

Hier ist aber p(F1) * p(F2) = 0,1 * 0,2 = 0,02, aber

p(F1 und F2) = 0,05 (links oben das Kästchen.

Die Ereignisse sind also stochastisch abhängig.

Tafel - (Mathematik, Wahrscheinlichkeit, Stochastik)

ttshizzlekk 
Beitragsersteller
 15.04.2016, 15:51

genau! das habe ich auch erkannt: sie sind stochastisch voneinander abhängig da  p(F1) * p(F2) nicht gleich p(F1 und F2).

aber wie komme ich jetzt auf p(F1 und F2 )= 0,05 ?? 

weil sonst habe ich die Vierfeldertafel immer mit der Produkt-/Pfadregel, also durch multiplizieren der Wahrscheinlichkeiten errechnet..

bei stochastischer Abhängigkeit weiß ich nun aber nicht wie ich 

p(F1 und F2 ) (und die anderen 4 Felder) berechne..

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lks72  15.04.2016, 16:20
@ttshizzlekk

P(F2) = 0,2, dies wird ganz unten links eingetragen, dann ist rechts daneben 0,8, ganz rechts in der Ecke dann 1

p(F1) = 0,1. dies wird ganz rechts oben eingetragen, darunter ist dann logischerweise 0,9

Im Feld P(nicht F1 und nicht F2) kommt die 0,75 hin, denn 75% haben weder F1 noch F2. Dann bleibt im Feld p(F1 und nicht F2) noch die Zahl 0,05 (0,8 - 0,75), und durch Subtraktion lassen sich alle Felder so ausüllen. Das Feld p(F1 und F2) ist oben links das, und da bleibt durch Subtraktion der Wert 0,05.

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Die Vierfeldertafel (oder ein Euler-Venn-Diagramm) kannst du ganz in der gewohnten Weise aufstellen. Wichtig ist dann, die Zahlenwerte darin richtig einzusetzen.

Man kann sich z.B. ja noch ganz leicht klar machen, dass 75% keinen der beiden Fehler und 5% beide Fehler zusammen haben müssen.

Die Frage nach der Unabhängigkeit kann man dann ebenfalls leicht entscheiden. Effektiv sind die betrachteten Ereignisse stochastisch abhängig.