Bedingte Wahrscheinlichkeit – Übungen
Trainiere dein Können zur bedingten Wahrscheinlichkeit: Löse Aufgaben mit Würfeln, Urnen und Karten. Nutze Quizfragen, Formeln und Erklärungen, um fit für Stochastik zu werden.
- Einleitung zum Thema Bedingte Wahrscheinlichkeit
- Teste dein Wissen zum Thema Bedingte Wahrscheinlichkeit
- Bedingte Wahrscheinlichkeit – Quiz
- Bedingte Wahrscheinlichkeit – Formel
- Bedingte Wahrscheinlichkeit – Vierfeldertafel
- Bedingte Wahrscheinlichkeit – Baumdiagramm

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Grundlagen zum Thema Bedingte Wahrscheinlichkeit – Übungen
Einleitung zum Thema Bedingte Wahrscheinlichkeit
Bedingte Wahrscheinlichkeit spielt eine zentrale Rolle in der Stochastik und beschreibt, wie hoch die Wahrscheinlichkeit eines Ereignisses ist, wenn bereits ein anderes Ereignis eingetreten ist. Ob im Alltag oder in der Wissenschaft – bedingte Wahrscheinlichkeiten begegnen dir überall. In diesem Text übst du, wie du bedingte Wahrscheinlichkeiten berechnest und anwendest.
In unserer Übersicht zur bedingten Wahrscheinlichkeit findest du die wichtigsten Regeln und Beispiele einfach erklärt.
Unter den Aufgaben stehen jeweils Lösungen und Erklärungen.
Schreibweise:
- $P_{B}(A)~$ – sprich „P von A unter der Bedingung B“
Hinweis: Eine alternative Schreibweise für die bedingte Wahrscheinlichkeit ist $P(\text{Ereignis} \vert \text{Bedingung})$, also beispielsweise $P(A \vert B) ~\hat{=}~ P_{B}(A)$.
Teste dein Wissen zum Thema Bedingte Wahrscheinlichkeit
Bedingte Wahrscheinlichkeit – Quiz
Bedingte Wahrscheinlichkeit – Formel
Berechne die gesuchten bedingten Wahrscheinlichkeiten mit der entsprechenden Formel.
Bedingte Wahrscheinlichkeit – Vierfeldertafel
Kaffee oder Donut oder doch beides?
Die Bediensteten von Café Bohne & Kringel hegen seit Längerem einen Verdacht: Kunden, die einen Kaffee bestellen, bestellen häufiger auch einen Donut als Kunden, die dies nicht tun. Um ihre These zu überprüfen, haben sie Buch geführt und ihre Beobachtungen zu insgesamt $100$ Kunden in einer Vierfeldertafel dokumentiert.
Donut (+) | Donut (–) | Summe | |
---|---|---|---|
Kaffee (+) | $ 30$ | $20$ | $50$ |
Kaffee (–) | $10$ | $40$ | $50$ |
Summe | $40$ | $60$ | $100$ |
Um die Daten auszuwerten, gehen wir systematisch vor: Das Ereignis, dass ein Kunde einen Donut bestellt, wird $A$ getauft. Die Bestellung eines Kaffees entspricht Ereignis $B$.
Gut vorbereitet?
In einer Onlinestudiengruppe konnten $200$ Studierende freiwillig ein Tutorial zur Prüfungsvorbereitung besuchen. Anschließend legten alle eine Abschlussprüfung ab. Die Beobachtungen wurden in folgender Vierfeldertafel festgehalten:
Prüfung bestanden | Prüfung nicht bestanden | Summe | |
---|---|---|---|
Tutorial besucht | $84$ | $36$ | $120$ |
Tutorial nicht besucht | $32$ | $48$ | $80$ |
Summe | $116$ | $84$ | $200$ |
Wir bezeichnen:
- $A$: Prüfung bestanden
- $B$: Tutorial besucht
Bedingte Wahrscheinlichkeit – Baumdiagramm
Eine Patientenstatistik beleuchtet den Zusammenhang zwischen regelmäßigem Zähneputzen und Kariesbildung. Die entsprechenden Wahrscheinlichkeiten wurden in das folgende Baumdiagramm eingetragen.
- $R$: regelmäßig geputzt
- $K$: Karies
Ausblick – so kannst du weiterlernen
Im nächsten Schritt kannst du dein Wissen über die bedingte Wahrscheinlichkeit erweitern, indem du dich mit dem Thema Unabhängigkeit von Ereignissen beschäftigst. Dieses Verständnis bildet die Grundlage für viele stochastische Berechnungen und gibt dir Sicherheit im Umgang mit Wahrscheinlichkeiten.
Transkript Bedingte Wahrscheinlichkeit – Übungen
Urlaubsstimmung! Doch am Flughafen wird geschmuggelt Einer von zweihundertfünfzig Koffern enthält Schmuggelware. Bei Gepäckkontrollen werden gezielt Koffer geöffnet, um diese aufzuspüren. Dadurch wird transportierte Schmuggelware mit fünfundsiebzigprozentiger Wahrscheinlichkeit entdeckt. Wenn ein Koffer geöffnet wird, handelt es sich allerdings auch mit zwanzigprozentiger Wahrscheinlichkeit um den Koffer eines unschuldigen Touristen. Das Ganze riecht verdächtig nach "bedingter Wahrscheinlichkeit"! Am besten lassen wir uns die Gegebenheiten noch einmal schriftlich geben. Diese drei Informationen sind uns bekannt. Die Fragestellungen dazu lauten: Erstens: Wie wahrscheinlich ist es, dass ein geöffneter Koffer Schmuggelware enthält? Zweitens: Wie viel Prozent der Koffer werden insgesamt geöffnet? Und drittens: Wie viele von Einhunderttausend Koffern werden FÄLSCHLICHERWEISE geöffnet? Okay, da sollten wir uns erstmal einen Überblick verschaffen! Was haben wir gegeben? Die Wahrscheinlichkeit, dass ein Koffer SCHMUGGELWARE enthält, ist gleich ein Zweihundertfünfzigstel, also 0,004. Die Wahrscheinlichkeit, dass transportierte Schmuggelware ENTDECKT wird, liegt bei 0,75. Und ein Koffer der geöffnet wird, gehört mit einer Wahrscheinlichkeit von zwanzig Prozent UNSCHULDIGEN Touristen. Die Frage ist jetzt: Was für Wahrscheinlichkeiten sind das genau und wie hängen sie zusammen? Um uns DAS klar zu machen, sollten wir zuerst überlegen, zwischen welchen Merkmalen beziehungsweise Ereignissen wir in diesem Sachkontext unterscheiden müssen. Ein Koffer kann entweder Schmuggelware enthalten oder keine Schmuggelware enthalten. Diesen Ereignissen geben wir mal das Kürzel S beziehungsweise "nicht-S". Außerdem wird ein Koffer zur Kontrolle GEÖFFNET oder eben nicht. Diese Ereignisse können wir zum Beispiel G und "nicht-G" nennen. So, jetzt haben wir die Situation schon mal besser vor Augen. Eine grundsätzliche Unterteilung der relevanten Ereignisse, wie diese, sollten wir immer vornehmen, bevor wir mit der Rechnerei loslegen. Denn jetzt können wir viel besser einordnen, welche Wahrscheinlichkeiten wir überhaupt gegeben haben. Bei der ersten Wahrscheinlichkeit handelt es sich eindeutig um "P von S". Doch um welche Wahrscheinlichkeiten handelt es sich in den anderen beiden Fällen? Du kannst das Video kurz pausieren und selbst überlegen! Vielleicht hast du ja schon eine Idee. Kleiner Tipp: Beide sind BEDINGTE Wahrscheinlichkeiten. Fünfundsiebzig Prozent der Schmuggelware wird entdeckt. Das heißt: Wenn ein Koffer Schmuggelware enthält, wird er zu fünfundsiebzig Prozent geöffnet. Wir haben es hier also mit der "Wahrscheinlichkeit von G" unter der "Bedingung S" zu tun. Und wie sieht es mit der dritten Wahrscheinlichkeit aus? Hier betrachten wir die Wahrscheinlichkeit davon, dass sich KEINE Schmuggelware in einem Koffer befindet, unter der Voraussetzung, dass er geöffnet wird. In Kurzform: "P von nicht-S unter der Bedingung G". Okay, so langsam nimmt das Ganze Form an. Wenn du magst, kannst du das Video an dieser Stelle pausieren und erstmal versuchen, die Aufgabe eigenständig zu lösen. Dann lass uns mal mit der ersten Frage loslegen! Welche Wahrscheinlichkeit ist hier gesucht? Genau, die Wahrscheinlichkeit von S unter der Bedingung G! Um die zu bestimmen, müssen wir jetzt unser Wissen über Gegenereignisse nutzen. Denn die Wahrscheinlichkeit des Gegenereignisses haben wir ja HIER gegeben. Die bedingte Wahrscheinlichkeit, dass ein Koffer, wenn er geöffnet wurde, Schmuggelware enthält, beträgt also achtzig Prozent. Nächste Frage: Jetzt wird nach dem Anteil der Koffer gefragt, die insgesamt geöffnet werden. Sprich, nach der Wahrscheinlichkeit von Ereignis G. Hmm, wie kann man denn da jetzt rangehen? Am Besten schauen wir mal auf das, was wir bereits gegeben haben, und basteln uns daraus ein Baumdiagramm. Wir wissen, dass 0,4 Prozent der Koffer Schmuggelware enthalten. Also liegt die Wahrscheinlichkeit für das Gegenereignis "keine Schmuggelware" bei 99,6 Prozent. Außerdem wissen wir, dass ein Koffer, der Schmuggelware enthält, mit einer Wahrscheinlichkeit von fünfundsiebzig Prozent geöffnet wird. Daher wird ein solcher Koffer mit fünfzwanzigprozentiger Wahrscheinlichkeit nicht geöffnet. Was wir jetzt noch berechnen können, sind die Wahrscheinlichkeiten der "Und-Verknüpfungen" "S geschnitten G" und "S geschnitten nicht-G". Wir multiplizieren dafür entlang der Pfade und erhalten 0,003 beziehungsweise 0,001. Über die Wahrscheinlichkeiten davon, ob ein Koffer geöffnet wird, falls er keine Schmuggelware enthält, können wir erstmal nichts sagen. Wie kommen wir jetzt also auf die Gesamtwahrscheinlickeit dafür, dass ein Koffer geöffnet wird? Schauen wir uns die Werte nochmal in einer Vierfeldertafel an. DIESE Wahrscheinlichkeiten haben wir bereits bestimmt, aber DIESE kennen wir noch nicht. Wie kommen wir jetzt also an die Gesamtwahrscheinlichkeit für G ohne die Wahrscheinlichkeit für "nicht-S und G" zu kennen? Eine Möglichkeit, an dieser Stelle weiterzurechnen, ist es, den "Satz von Bayes" zu nutzen. Aber auch wenn du den noch nicht kennengelernt hast, gibt es noch einen anderen Strohhalm, an den wir uns klammern können. Wenn man in Mathe nicht weiter weiß, sollte man im Zweifel immer nochmal überprüfen, ob einem das Ergebnis aus der vorangegangenen Aufgabe irgendwie weiterhilft. Dort haben wir die Wahrscheinlichkeit von S unter der Bedingung G berechnet. Können wir diese irgendwie in einen Zusammenhang mit "P von G" bringen? Ja! Denn für die bedingte Wahrscheinlichkeit haben wir ja DIESE Formel! Und die Wahrscheinlichkeit von "S UND G" haben wir auch schon berechnet! Die steht HIER! Wir müssen also nur noch nach "P von G" umstellen und haben die gesuchte Wahrscheinlichkeit berechnet: Der Anteil an Koffern, die geöffnet werden, beträgt 0,00375, sprich 0,375 Prozent. Bleibt nur noch die letzte Frage zu klären. Hier besteht erhöhte Verwechslungsgefahr! Gefragt wird nach einer Anzahl an Koffern, die Fälschlicherweise geöffnet werden. Man könnte auf die Idee kommen, dass es sich um die bedingte Wahrscheinlichkeit "P von nicht-S unter der Bedingung G" handelt, die in der Aufgabenstellung ja schon angegeben war. Aber die Frage zielt nicht darauf ab, den Anteil der Koffer, die keine Schmuggelware enthalten, unter der Gesamtanzahl an Koffern, die geöffnet wurden, zu bestimmen. Stattdessen geht es darum, herauszufinden, wie viele Koffer von einhunderttausend geöffnet werden UND keine Schmuggelware enthalten. Wir müssen also noch DIESE Wahrscheinlichkeit berechnen. Das geht mit der Vierfeldertafel schnell. Denn wir wissen, dass DIESE beiden Zellen addiert 0,00375 ergeben müssen. Die Wahrscheinlichkeit für "G und nicht-S" beträgt also 0,00075. Diesen Wert müssen wir jetzt nur noch mit einhunderttausend multiplizieren. Auch die letzte Teilaufgabe haben wir somit gelöst: Es werden fünfundsiebzig von Einhunderttausend Koffern fälschlicherweise geöffnet. Nicht so tragisch, oder? Wenn dadurch der Schmuggel effektiv bekämpft werden kann. Lass uns nochmal kurz und knapp zusammenfassen, worauf wir bei Aufgaben zu bedingten Wahrscheinlichkeiten achten sollten. Zunächst ist es super wichtig, sich einen Überblick zu verschaffen und die betrachteten Merkmale beziehungsweise Ereignisse klar voneinander abzugrenzen. Dann können wir im Zweifel auch besser einordnen, um welche Wahrscheinlichkeiten es sich bei den gegebenen Informationen genau handelt. Anschließend können wir uns überlegen, um welche Wahrscheinlichkeiten es sich bei den gesuchten Größen handelt und auf welchem Weg wir diese berechnen können. Dafür können wir Baumdiagramme und die Vierfeldertafel als Hilfsmittel nutzen. Außerdem sollten wir die Formel für die bedingte Wahrscheinlichkeit. und auch für die Gegenwahrscheinlichkeit immer im Hinterkopf haben. In diesem Sinne: Immer schön sauber bleiben! Und einfach den Urlaub genießen.
Bedingte Wahrscheinlichkeit – Übungen Übung
-
Bestimme die Wahrscheinlichkeiten der Ereignisse.
TippsIn den Klammern steht eine Beschreibung des Ereignisses.
Prozentangaben kannst du leicht in Dezimalzahlen umrechnen, indem du durch $100$ teilst:
$20\,\% = 0,\!2$
LösungIn unserem Leben begegnen uns Wahrscheinlichkeiten an verschiedenen Stellen: Wie wahrscheinlich ist es, dass du im Zug kontrolliert wirst, wenn du ausgerechnet heute die Fahrkarte vergessen hast? Wie hoch ist die Chance, bei einer Auslosung den Hauptgewinn zu ziehen?
Diese Fragen können wir beantworten, wenn wir die Wahrscheinlichkeit berechnen. Dafür brauchen wir jedoch Angaben:- Anzahl der günstigen Ergebnisse (Zum Beispiel: Wie viele Lose sind Gewinnlose?)
- Anzahl aller Ergebnisse (Wie viele Lose gibt es insgesamt?)
Daraus können wir die Wahrscheinlichkeit mit folgender Formel berechnen:
$P(E) = \dfrac{\text{Anzahl der günstigen Ergebnisse}}{\text{Anzahl aller Ergebnisse}}$
Einer von 250 Koffern enthält Schmuggelware:
$P(\text{„Schmuggelware“}) = \dfrac{1}{250} = 0,\!004$
$75\,\%$ der Koffer mit Schmuggelware werden entdeckt:
$P(\text{„entdeckt“}) = \dfrac{75}{100} = 0,\!75$
$20\,\%$ der geöffneten Koffer sind von unschuldigen Touristen:
$P(\text{„unschuldig“}) = \dfrac{20}{100} = 0,\!2$
-
Berechne, wie viel Prozent der Koffer insgesamt geöffnet werden.
TippsBevor du etwas berechnen kannst, musst du die Formel aufstellen.
Anschließend musst die gegebenen Werte in die Formel einsetzen.
- $S \cap G$: „Ein Koffer wird geöffnet und enthält Schmuggelware.“
- $S$ unter der Bedingung $G$: „Ein geöffneter Koffer enthält Schmuggelware.“
LösungWir verwenden für die Aufgabe diese Ereignisse:
- $G$: Koffer wird geöffnet.
- $S$: Koffer enthält Schmuggelware.
Gegeben:
Insgesamt liegt der Anteil der Koffer, die geöffnet werden und Schmuggelware enthalten bei $0,\!3$ Prozent.
$\Rightarrow P(S \cap G) = 0,\!003$$80$ Prozent der geöffneten Koffer enthalten Schmuggelware.
$\Rightarrow P_{G}(S) = 0,\!8$Gesucht:
Mit welcher Wahrscheinlichkeit wird ein Koffer geöffnet?
$\Rightarrow P (G)$Lösung:
Um zu berechnen, wie viele Koffer insgesamt geöffnet werden, brauchen wir die Formel der bedingten Wahrscheinlichkeit. Diese lautet:$P_{G}(S) = \dfrac{P(S \cap G)}{P(G)}$
Im nächsten Schritt setzen wir alle Werte ein, die wir gegeben haben:
$0,\!8 = \dfrac{0,\!003}{P(G)}$
Nun stellen wir die Formel nach $P(G)$ um. Das heißt, wir multiplizieren zuerst mit $P(G)$. Danach teilen wir durch $0,\!8$. Demzufolge steht in der nächsten Zeile:
$P(G) = \dfrac{0,\!003}{0,\!8}$
Jetzt müssen wir nur noch berechnen und erhalten als Ergebnis:
$P(G) = 0,\!00375$
Das rechnen wir noch in Prozent um. Dazu verschieben wir das Komma um zwei Stellen nach links. Das Ergebnis lautet:
$P(G) = 0,\!375\,\%$
Wir wissen somit, dass insgesamt $0,\!375$ Prozent der Koffer geöffnet werden.
-
Vervollständige das Baumdiagramm zu der Polizeikontrolle.
TippsIn der ersten Stufe geht es um die Anzahl der kontrollierten Autos und in der zweiten Stufe um den Besitz eines Führerscheins – abhängig davon, ob kontrolliert wird oder nicht.
Prozentangaben kannst du leicht in Dezimalzahlen umrechnen, indem du durch $100$ teilst:
$20\,\% = 0,\!2$
Die Schnittwahrscheinlichkeit zweier Ereignisse rechnest du aus, indem die Wahrscheinlichkeiten entlang des entsprechenden Pfades multiplizierst.
LösungUm ein Baumdiagramm für ein Ereignis zu erstellen, brauchen wir Angaben. Das sind in diesem Beispiel folgende:
- $10$ Prozent der Autofahrer und Autofahrerinnen werden kontrolliert (Ereignis $K$).
- Jede fünfte kontrollierte Person besitzt keinen Führerschein (Ereignis $\overline{F}$).
- Insgesamt liegt der Anteil der Autofahrenden, die keinen Führerschein haben und nicht kontrolliert werden, bei $27$ Prozent (Ereignis $\overline{K} \cap \overline {F}$).
In der ersten Stufe geht es um die Kontrolle der Autofahrerinnen und Autofahrer. Dabei können zwei Ereignisse eintreten:
Die fahrende Person wird kontrolliert. Das sind $10$ Prozent. Somit ist die Wahrscheinlichkeit für dieses Ereignis:
$P(K) = 0,\!1$
Die fahrende Person wird nicht kontrolliert. Das sind folglich $90$ Prozent. Damit ist die Wahrscheinlichkeit dafür:
$P(\overline{K}) = 0,\!9$
In der zweiten Stufe, die von dem Ereignis $K$ ausgeht, dreht es sich um den Besitz eines Führerscheins abhängig davon, ob die fahrende Person kontrolliert wird. Dabei können zwei Ereignisse eintreten:
Die Person, die kontrolliert wird, besitzt keinen Führerschein. Das ist jede fünfte Person. Somit ist die Wahrscheinlichkeit für dieses Ereignis:
$P_{K}(\overline{F})= \dfrac{1}{5} = 0,\!2$
Die Person, die kontrolliert wird, besitzt einen Führerschein. Das sind die verbleibenden $80$ Prozent. Damit ist die Wahrscheinlichkeit für dieses Ereignis:
$P_{K}(F) = 0,\!8$
Die dritte Angabe der Aufgabe ist eine Schnittwahrscheinlichkeit der Ereignisse:
- kein Führerscheinbesitz $(\overline{F})$ und
- keine Kontrolle $(\overline{K})$.
Sie liegt bei $27$ Prozent und ergibt sich als Produkt entlang des entsprechenden Pfades ganz unten im Baum. Durch Rückwärtsrechnen können wir $P_{\overline{K}}(\overline{F})$ ermitteln:
$\begin{array}{ccc} P~(\overline{K} \cap \overline{F}) & = & P (\overline{K}) \cdot P_{\overline{K}}(\overline{F}) \\ 0,\!27 & = & 0,\!9 \cdot P_{\overline{K}}(\overline{F}) \\ P_{\overline{K}}(\overline{F}) & = & \frac{0,27}{0,9} \\ P_{\overline{K}}(\overline{F}) & = & 0,\!3 \end{array}$
Von denjenigen, die nicht kontrolliert werden, haben also $30$ Prozent keinen Führerschein. Folglich besitzen die verbleibenden $70$ Prozent von ihnen einen Führerschein:
$P_{\overline{K}}(F) = 0,\!7$
-
Berechne die gesuchten Wahrscheinlichkeiten.
TippsBerechne zuerst die Wahrscheinlichkeit für diese Ereignisse:
- Ausweis wird kontrolliert $(A)$.
- Ausweis wird nicht kontrolliert $(\overline{A})$.
Zeichne ein Baumdiagramm mit den gegebenen Ereignissen und Wahrscheinlichkeiten.
Für Beispiel 2 musst du die Schnittwahrscheinlichkeit von $A$ und $M$ mit der Schnittwahrscheinlichkeit von $\overline{A}$ und $M$ addieren.
Für Beispiel 3 brauchst du die allgemeine Formel für die bedingte Wahrscheinlichkeit:
$P_{B}(A) = \dfrac {P(A \cap B)}{P(B)}$
Sie musst du nun für die beiden Ereignisse verwenden, die es betrifft.
LösungFolgende Angaben sind bekannt:
- Bei einem Konzert wird jede vierte Person gebeten, den Ausweis zu zeigen.
- $80$ Prozent der Kontrollierten sind minderjährig.
- Von denjenigen, die den Ausweis nicht zeigen müssen, sind $40$ Prozent minderjährig.
Wir definieren die Ereignisse:
- $A$: Der Ausweis wird kontrolliert.
- $M$: Eine Person ist minderjährig.
Nun formulieren wir die gegebenen Wahrscheinlichkeiten:
- $P(A) = \dfrac{1}{4} = 0,\!25$
- $P_A(M) = 80\,\% = 0,\!8$
- $P_{\overline{A}}(M) = 40\,\% = 0,\!4$
Diese kannst du auch in ein Baumdiagramm eintragen.
Beispiel 1
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine Person minderjährig ist und ihren Ausweis zeigen muss?
Hier ist die Schnittwahrscheinlichkeit von $A$ und $M$ gesucht. Das heißt, dass beide Ereignisse („Ausweiskontrolle“ und „minderjährig“) eintreffen.
Wir erhalten die gesuchte Wahrscheinlichkeit, indem wir die Wahrscheinlichkeiten entlang des Pfades mit $A$ und $M$ multiplizieren:
$\begin{array}{rcl} P~(A \cap M) & = & P (A) \cdot P_A(M) \\ P~(A \cap M) & = & 0,\!25 \cdot 0,\!8 \\ P~(A \cap M)& = & 0,\!2 \\ \end{array}$
Antwort auf die Frage: $\color{#99CC00}{P(A \cap M) = 0,\!2}$
Beispiel 2
Wie viel Prozent der Personen auf den Konzert sind minderjährig?
Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit für das Ereignis $M$. Diese erhalten wir, indem wir die Wahrscheinlichkeiten dafür addieren, dass eine Person minderjährig ist und kontrolliert wird ($A \cap M$) oder dass eine Person minderjährig ist und nicht kontrolliert wird ($\overline{A} \cap M$). Letztere können wir wieder als Produkt entlang eines Pfades berechnen:
$\begin{array}{rcl} P~(\overline{A} \cap M) & = & P(\overline{A}) \cdot P_{\overline{A}}(M) \\ P~(\overline{A} \cap M) & = & 0,\!75 \cdot 0,\!4 \\ P~(\overline{A} \cap M)& = & 0,\!3 \\ \end{array}$
Jetzt addieren wir nur noch die Teilergebnisse und erhalten folgende Wahrscheinlichkeit:
$\begin{array}{rcl} P (M) & = & P(A \cap M) + P(\overline{A} \cap M) \\ P (M) & = & 0,\!3 + 0,\!2 \\ P (M) & = & 0,\!5 \end{array}$
Antwort auf die Frage: $\color{#99CC00}{P(M) = 0,\!5}$
Beispiel 3
Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass eine minderjährige Person ihren Ausweis zeigen muss?
Hier haben wir es mit der bedingten Wahrscheinlichkeit zu tun. Die Frage ist, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass eine Person ihren Ausweis zeigen muss unter der Bedingung, dass sie minderjährig ist. Wir brauchen also die Formel für die bedingte Wahrscheinlichkeit:
$P_{M}(A) = \dfrac{P(A \cap M)}{P(M)}$
Die für die Formel benötigten Wahrscheinlichkeiten haben wir bereits berechnet:
- $P(A \cap M) = 0,\!2~$
- $P(M) = 0,\!5$
Diese setzen wir nun in die Formel ein:
$P_{M}(A) = \dfrac{0{,}2}{0{,}5} = 0,\!4$
Antwort auf die Frage: $\color{#99CC00}{P_{M}(A) = 0,\!4}$
-
Beschreibe das Gegenereignis.
TippsGegenereignisse stellen das Gegenteil des Ereignisses dar.
Beispiel:
- Ereignis: Es wird eine blaue Kugel gezogen.
- Gegenereignis: Es wird keine blaue Kugel gezogen. $\to$ Die Kugel kann also gelb, rot oder grün sein.
LösungBei Wahrscheinlichkeiten können wir von Ereignissen sowie von Gegenereignissen sprechen. Gegenereignisse stellen das Gegenteil des Ereignisses dar. Oft kannst du das Gegenereignis einfach aufschreiben, indem du „nicht“ oder „kein“ vor das Ereignis setzt.
- Ereignis: Die Kugel zeigt eine gerade Zahl.
- Gegenereignis: Die Kugel zeigt eine ungerade Zahl. (Du könntest genauso gut sagen: Die Kugel zeigt keine gerade Zahl.)
- Ereignis: Die Kugel ist gelb.
- Gegenereignis: Die Kugel ist rot, grün oder blau. (Du könntest genauso gut sagen: Die Kugel ist nicht gelb.)
- Ereignis: Die Kugel zeigt eine Zahl, die durch $3$ teilbar ist.
- Gegenereignis: Die Zahl auf der Kugel ist eine $1$ oder $2$. (Du könntest auch sagen: Die Kugel zeigt eine Zahl, die nicht durch $3$ teilbar ist.)
- Ereignis: Die Kugel ist gelb, rot oder blau.
- Gegenereignis: Die Kugel zeigt die Zahl $9$. Es handelt sich um die einzige grüne Kugel. (Du könntest genauso gut sagen: Die Kugel ist nicht gelb, rot oder blau.)
-
Ermittle, welcher Anteil der nicht kontrollierten Personen auf dem Stadtfest minderjährig ist.
TippsDie gesuchte Wahrscheinlichkeit ist eine bedingte Wahrscheinlichkeit.
Es gilt:
$P(M) = P(A \cap M) + P(\overline{A} \cap M)$
LösungWir verwenden für die Aufgabe diese Ereignisse:
- $M$: Person ist minderjährig.
- $A$: Ausweis wird kontrolliert.
Gegeben:
- Insgesamt sind $40$ Prozent der Personen auf dem Stadtfest minderjährig.
- Der Anteil der Personen, die minderjährig sind und ihren Ausweis zeigen müssen, liegt bei $22$ Prozent.
- Jede zweite Person muss den Ausweis vorzeigen.
Gesucht:
Welcher Anteil der nicht kontrollierten Personen auf dem Stadtfest ist minderjährig?
$\Rightarrow P_{\overline{A}}(M) = ~?$Lösung:
Die Wahrscheinlichkeit für $P(M)$ errechnet sich durch die Addition von $P(A \cap M)$ und $P(\overline{A} \cap M)$. Daher können wir durch Rückwärtsrechnen $P(\overline{A} \cap M)$ ermitteln:$\begin{array}{rrrr} P(A \cap M) & + & P(\overline{A} \cap M) & = & P(M) & \\ 0,\!22 & + & P(\overline{A} \cap M) & = & 0,\!4 & \vert -0,\!22 \\ ~ & ~~~ & P(\overline{A} \cap M) & = & 0,\!18 \end{array}$
Somit kennen wir die Schnittwahrscheinlichkeit:
$P(\overline{A} \cap M) = 0,\!18$
Wenn wir nun wissen, dass jede zweite Person kontrolliert wird und entsprechend die verbleibenden $50$ Prozent nicht kontrolliert werden, können wir die gesuchte Wahrscheinlichkeit $P_{\overline{A}}(M)$ über die Formel für die bedingte Wahrscheinlichkeit berechnen:
$P_{\overline{A}}(M) = \dfrac {P(\overline{A} \cap M)}{P(\overline{A})}$
Jetzt setzen wir alle Angaben ein:
$P_{\overline{A}}(M) = \dfrac{0{,}18}{0{,}5}$
$P_{\overline{A}}(M) = 0,\!36$
Antwort:
Unter den nicht kontrollierten Personen auf dem Stadtfest sind $\color{#99CC00}{36}~ \text{Prozent}$ minderjährig.Hinweis: Du kannst die Aufgabe auch durch Zeichnen eines Baumdiagramms lösen.
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