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Dokument-Autor
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1 -XWiki.lynnmeissner
1 +XWiki.thomashermann
Inhalt
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13 13  {{formula}}P(M)\cdot P(KI)=P(M \cap KI){{/formula}}
14 14  {{formula}}\Rightarrow P(KI)=\frac{P(M \cap KI)}{P(M)}=\frac{0,25}{0,7}=0,36{{/formula}}
15 15  
16 -b) die Ereignisse M und KI sind stochastisch abhängig (Beispiellösung).
16 +1. die Ereignisse M und KI sind stochastisch abhängig (Beispiellösung).
17 17  (%class="border slim"%)
18 18  ||={{formula}}M{{/formula}}|={{formula}}\overline{M}{{/formula}}|
19 19  |={{formula}}KI{{/formula}}|{{formula}}0,25{{/formula}}|{{formula}}0,25{{/formula}}|{{formula}}0,5{{/formula}}
20 -|={{formula}}\overline{KI}{{/formula}}|{{formula}}0,45{{/formula}}|{{formula}}0,05{{/formula}}|{{formula}}0,5{{/formula}}
20 +|={{formula}}\overline{KI}{{/formula}}|{{formula}}0,45{{/formula}}|{{formula}}0,05{{/formula}}|
21 21  | |{{formula}}0,7{{/formula}}|{{formula}}0,3{{/formula}}|{{formula}}1{{/formula}}
22 22  
23 -Es muss gelten:
24 -{{formula}}P(KI)\neq 0,36{{/formula}}, da ansonsten nicht stochastisch abhängig.
25 -{{formula}}0,25 < P(KI) <0,55{{/formula}}, da ansonsten die Summen der Vierfeldertafel nicht stimmen.
26 -