/ Statistik & Wahrscheinlichkeit

Binomialverteilung (einzeln)

P(X = k) = C(n, k) · p^k · (1 − p)^(n − k) — Wahrscheinlichkeit für genau k Erfolge bei n Versuchen mit Einzelerfolgswahrscheinlichkeit p.

Binomialverteilung (einzeln)
01 · Eingabe

Binomialverteilung (einzeln) berechnen

P(X = k) = C(n, k) · p^k · (1 − p)^(n − k) — Wahrscheinlichkeit für genau k Erfolge bei n Versuchen mit Einzelerfolgswahrscheinlichkeit p.

P(X = k) = C(n, k) · p^k · (1 p)^(n k)

Was ist die Binomialverteilung?

Die Binomialverteilung beschreibt die Wahrscheinlichkeit, bei n unabhängigen Wiederholungen eines Zufallsexperiments mit zwei Ausgängen („Erfolg" / „Misserfolg") genau k Erfolge zu erzielen.

Voraussetzungen:

  • Die Versuche sind unabhängig.
  • In jedem Versuch ist die Erfolgswahrscheinlichkeit p konstant.
  • Es gibt nur zwei Ausgänge pro Versuch (Bernoulli-Experiment).

Klassische Beispiele: Münzwürfe, Würfel-Wiederholungen, Stichproben mit Zurücklegen, Qualitätskontrolle, Klicks in der Online-Werbung.

Die Formel

Formel Binomialverteilung
P(X = k) = C(n, k) · p^k · (1 − p)^(n − k)

mit C(n, k) = n! / (k! · (n − k)!)

Erwartungswert und Varianz der Binomialverteilung:

  • E(X) = n · p
  • Var(X) = n · p · (1 − p)

Die Variablen

SymbolBedeutungEinheitErklärung
nVersucheAnzahl unabhängiger Versuche.
kErfolgeGewünschte Anzahl Erfolge (0 ≤ k ≤ n).
pErfolgswahrsch.Einzelerfolgswahrscheinlichkeit, 0 ≤ p ≤ 1.
PP(X = k)Wahrscheinlichkeit für genau k Erfolge.

Minimal-Beispiel

10 Münzwürfe, genau 5-mal Kopf:

Rechnung Beispiel
n = 10,  k = 5,  p = 0,5

C(10, 5) = 252
P = 252 · 0,5⁵ · 0,5⁵
  = 252 · (1/32) · (1/32)
  = 252 / 1024
  ≈ 0,2461 = 24,61 %

Praxis-Beispiele

Beispiel 1 — Würfel: dreimal die Sechs bei sechs Würfen

Rechnung Würfel
n = 6,  k = 3,  p = 1/6 ≈ 0,1667

C(6, 3) = 20
P = 20 · (1/6)³ · (5/6)³
  = 20 · 0,00463 · 0,5787
  ≈ 0,0536 ≈ 5,36 %

Beispiel 2 — Qualitätsprüfung

Defektrate p = 0,03. In einer Charge von 20 Stück: Wahrscheinlichkeit für genau 1 defektes Stück?

Rechnung QC-Stichprobe
n = 20,  k = 1,  p = 0,03

C(20, 1) = 20
P = 20 · 0,03¹ · 0,97¹⁹
  ≈ 20 · 0,03 · 0,5606
  ≈ 0,3364 ≈ 33,64 %

Beispiel 3 — Multiple-Choice raten

Eine Klausur hat 10 MC-Fragen mit je 4 Antworten (eine richtig). Wahrscheinlichkeit, durch reines Raten genau 7 richtig zu haben?

Rechnung Raten
n = 10,  k = 7,  p = 1/4 = 0,25

C(10, 7) = 120
P = 120 · 0,25⁷ · 0,75³
  ≈ 120 · 6,1 · 10⁻⁵ · 0,4219
  ≈ 0,0031 ≈ 0,31 %

Beispiel 4 — Lotterie-Tickets

Die Gewinnchance pro Los beträgt 5 %. Eine Person kauft 8 Lose. Wahrscheinlichkeit für genau 2 Gewinne?

Rechnung Lose
n = 8,  k = 2,  p = 0,05

C(8, 2) = 28
P = 28 · 0,05² · 0,95⁶
  ≈ 28 · 0,0025 · 0,7351
  ≈ 0,0515 ≈ 5,15 %

Beispiel 5 — Erwartungswert nutzen

Bei n = 100 Versuchen und p = 0,3 ist:

Rechnung Erwartungswert
E(X)   = n · p          = 30
Var(X) = n · p · (1−p)  = 21
σ      = √21 ≈ 4,58

Typische Anzahl Erfolge: ca. 30 ± 5.