x sei die anzahl der senioren, denen ein smartphone gehört. 0, 837 – 0, 162 = 0, 675 ( wtr). 1/ √ n - gesetz 12. lk mathematik * k13 * aufgaben zur normalverteilung aufgabe 1 eine maschine stellt transistoren her, von denen durchschnittlich 5 % fehlerhaft sind. diese nährung liefert pdf gute werte, falls die laplace- bedingung $ \ large \ bf \ sigma > 3$ erfüllt ist. in der sigma- umgebung um den erwartungswert liegen 68, 3 % der ergebnisse. man spricht auch von der 1σ- umgebung bzw. sigma- regeln graphen fur 68, 3%, 90%, 95% ¨ 7. ist die streuung groß genug, so lässt sich die entsprechende. mit welcher wahrscheinlichkeit sind a) weniger als 5 b) mehr als 15 c) nicht weniger als 5 und nicht mehr als 15 geprüfte transistoren defekt? dabei handelt es sich also um die intervalle [ µ- 1σ ; µ+ 1σ] sowie [ µ- 2σ ; µ+ 2σ]. p( x> k · n) fur gr¨ ¨ oßer werdendes n 11. µ µ − 2σ µ + 2σ
x sei die anzahl der senioren, denen ein smartphone gehört. 0, 837 – 0, 162 = 0, 675 ( wtr). 1/ √ n - gesetz 12. lk mathematik * k13 * aufgaben zur normalverteilung aufgabe 1 eine maschine stellt transistoren her, von denen durchschnittlich 5 % fehlerhaft sind. diese nährung liefert pdf gute werte, falls die laplace- bedingung $ \ large \ bf \ sigma > 3$ erfüllt ist. in der sigma- umgebung um den erwartungswert liegen 68, 3 % der ergebnisse. man spricht auch von der 1σ- umgebung bzw. sigma- regeln graphen fur 68, 3%, 90%, 95% ¨ 7. ist die streuung groß genug, so lässt sich die entsprechende. mit welcher wahrscheinlichkeit sind a) weniger als 5 b) mehr als 15 c) nicht weniger als 5 und nicht mehr als 15 geprüfte transistoren defekt? dabei handelt es sich also um die intervalle [ µ- 1σ ; µ+ 1σ] sowie [ µ- 2σ ; µ+ 2σ]. p( x> k · n) fur gr¨ ¨ oßer werdendes n 11. µ µ − 2σ µ + 2σ
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