Binomialverteilte Zufallsgrößen

Die Binomialverteilung – mit Formel & Beispielen

Lisa von OnMathe
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Einleitung

Was ist ein Bernoulli-Experiment, wie entsteht daraus eine Binomialverteilung – und wofür brauchst du eigentlich die Bernoulli-Formel?

Wir möchten dir die Begriffe an einfachen Beispielen erklären und dir zeigen, wie du sie anwendest. Du wirst auch lernen, wie man mit Hilfe der Bernoulli-Formel ein Histogramm erstellt und bekommst Übungsaufgaben um dein neues Wissen zu testen.

Merke
Bernoulli-Formel:
\( \displaystyle P(X = k) = \binom{\textcolor{orange}{n}}{\textcolor{blue}{k}} \cdot \textcolor{green}{p}^{\textcolor{blue}{k}} \cdot (1 - \textcolor{green}{p})^{\textcolor{orange}{n} - \textcolor{blue}{k}} \)
\( \textcolor{orange}{n} \): Anzahl der Versuche
\( \textcolor{blue}{k} \): Trefferanzahl
\( \textcolor{green}{p} \): Trefferwahrscheinlichkeit

Einleitung

Was ist ein Bernoulli-Experiment, wie entsteht daraus eine Binomialverteilung – und wofür brauchst du eigentlich die Bernoulli-Formel?

Wir möchten dir die Begriffe an einfachen Beispielen erklären und dir zeigen, wie du sie anwendest. Du wirst auch lernen, wie man mit Hilfe der Bernoulli-Formel ein Histogramm erstellt und bekommst Übungsaufgaben um dein neues Wissen zu testen.

Merke
Bernoulli-Formel:
\( \displaystyle P(X = k) = \binom{\textcolor{orange}{n}}{\textcolor{blue}{k}} \cdot \textcolor{green}{p}^{\textcolor{blue}{k}} \cdot (1 - \textcolor{green}{p})^{\textcolor{orange}{n} - \textcolor{blue}{k}} \)
\( \textcolor{orange}{n} \): Anzahl der Versuche
\( \textcolor{blue}{k} \): Trefferanzahl
\( \textcolor{green}{p} \): Trefferwahrscheinlichkeit

Was ist ein Bernoulli-Experiment?

Ein Bernoulli-Experiment ist ein Zufallsexperiment, das nur zwei mögliche Ergebnisse hat: Treffer oder kein Treffer. Du kannst auch Erfolg und Misserfolg oder Ja und Nein sagen.

Wichtig: Die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer bleibt bei jedem Durchlauf gleich.

Beispiel 1
Du wirfst eine Münze.
Es gibt genau zwei mögliche Ergebnisse: „Kopf“ oder „Zahl“.
Wir entscheiden, dass „Zahl“ als Erfolg zählt.
Die Wahrscheinlichkeit für einen Erfolg beträgt immer \( \textcolor{green}{p = 0{,}5} \).
→ Das ist ein Bernoulli-Experiment.
Beispiel 2
Du wirfst einen Würfel.
Es gibt 6 mögliche Ergebnisse – das ist kein Bernoulli-Experiment!
Jetzt sagen wir: Nur eine 6 ist ein Treffer. Damit ist es ein Bernoulli-Experiment.
Es gibt jetzt genau zwei Ergebnisse: „Treffer“ (6) oder „kein Treffer“ (1–5).
Die Trefferwahrscheinlichkeit ist immer \( \textcolor{green}{p = \dfrac{1}{6}} \).
Beispiel 3
In einer Urne liegen 3 rote, 2 blaue und 1 grüne Kugel.
Wir sagen, dass wir Erfolg haben mit einer roten Kugel.
Du ziehst nacheinander zwei Kugelnohne dass du sie zurücklegst.
Die Wahrscheinlichkeit für einen Erfolg ändert sich beim zweiten Mal ziehen, da schon eine Kugel aus der Urne fehlt.
→ Das ist kein Bernoulli-Experiment, weil die Wahrscheinlichkeit nicht bei jedem Versuch gleich ist.
Wie du siehst sind nicht alle Zufallsexperimente auch Bernoulli-Experimente. Ob es sich um ein Bernoulli-Experiment handelt, müssen wir von Fall zu Fall neu entscheiden.
Merke
Ein Bernoulli-Experiment hat genau zwei mögliche Ergebnisse: Treffer oder kein Treffer.
Die Wahrscheinlichkeit \( \textcolor{green}{p} \) für einen Treffer bleibt immer gleich.

Was ist eine Binomialverteilung?

Ein einzelnes Bernoulli-Experiment sagt dir nur, ob du einmal Erfolg hast oder nicht. Doch was, wenn du das Experiment mehrmals wiederholst?

Dann interessiert dich nicht mehr nur das einzelne Ergebnis, sondern wie oft du insgesamt Erfolg hast. Das ist eine Binomialverteilung.

Bernoulli-Experiment
Du wirfst eine Münze.
Zahl ist ein Erfolg.
Die Wahrscheinlichkeit für einen Erfolg ist immer \( \textcolor{green}{p = \dfrac{1}{2}} \).
Bernoulli-Experiment

Wenn wir ein Bernoulli-Experiment mehrmals unter denselben Bedingungen wiederholen, entsteht eine Binomialverteilung.

Binomialverteilung
Du wirfst die Münze jetzt 10 Mal hintereinander.
Mit welcher Wahrscheinlichkeit wirfst du genau 6-mal Zahl?
→ Das ist eine binomialverteilte Zufallsgröße mit:
\( \textcolor{orange}{n} = 10 \hspace{1cm} \textcolor{green}{p} = \dfrac{1}{2} \hspace{1cm} \textcolor{blue}{k} = 6 \)

In dem Moment, in dem wir die Münze nicht nur einmal werfen, sondern mehrere dieser Zufallsereignisse hintereinander ausführen, und zwar ohne die Bedingungen zu ändern, ist eine Binomialverteilung entstanden.

Binomialverteilung: Ich führe ein Bernoulli-Experiment \( \textcolor{orange}{n} \) Mal durch und zähle die Anzahl \( \textcolor{blue}{k} \) der Erfolge.

Merke
Eine Binomialverteilung entsteht, wenn du ein Zufallsexperiment mit zwei möglichen Ausgängen mehrmals wiederholst.
Sie beschreibt die Wahrscheinlichkeit dafür, dass ein bestimmtes Ergebnis genau \( \textcolor{blue}{k} \)-mal bei \( \textcolor{orange}{n} \) Versuchen auftritt.

Die Bernoulli-Formel

Wir haben uns damit befasst, was Bernoulli-Experimente sind und wie Binomialverteilungen entstehen. Doch wie kannst du berechnen, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein bestimmtes Ergebnis auftritt?

Genau dafür gibt es die Bernoulli-Formel. Ich führe ein Bernoulli-Experiment \( \textcolor{orange}{n} \)-mal durch und zähle die Anzahl \( \textcolor{blue}{k} \) der Erfolge.
Die Formel berechnet die Wahrscheinlichkeit, dass genau \( \textcolor{blue}{k} \) Erfolge bei \( \textcolor{orange}{n} \) Versuchen mit der Trefferwahrscheinlichkeit \( \textcolor{green}{p} \) auftreten.

Wichtig
Die Bernoulli-Formel darfst du nur bei binomialverteilten Zufallsgrößen nutzen.

Die Bernoulli-Formel hilft dir, die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Trefferanzahl zu berechnen.

Beispiel
Ein Würfel wird 20 Mal geworfen.
Wie wahrscheinlich ist es, genau 6 Mal eine 1 zu würfeln?
Das erste, was wir tun, ist die Werte für \( \textcolor{orange}{n} \), \( \textcolor{blue}{k} \) und \( \textcolor{green}{p} \) herauszuschreiben.
\( \textcolor{orange}{n} = 20 \quad \)→ Anzahl der Versuche
\( \textcolor{blue}{k} = 6 \quad \)→ gewünschte Trefferanzahl
\( \textcolor{green}{p} = \dfrac{1}{6} \quad \)→ Wahrscheinlichkeit für einen Treffer
Diese Werte setzen wir in die Bernoulli-Formel ein und berechnen damit die gesuchte Wahrscheinlichkeit.
\( \displaystyle P(X = \textcolor{blue}{k}) = \binom{ \textcolor{orange}{n} }{ \textcolor{blue}{k} } \cdot \textcolor{green}{p}^{ \textcolor{blue}{k} } \cdot (1 - \textcolor{green}{p})^{ \textcolor{orange}{n} - \textcolor{blue}{k} } \)
\( \displaystyle P(X = \textcolor{blue}{6}) = \binom{ \textcolor{orange}{20} }{ \textcolor{blue}{6} } \cdot \left( \textcolor{green}{\dfrac{1}{6}} \right)^{ \textcolor{blue}{6} } \cdot \left( \textcolor{green}{\dfrac{5}{6}} \right)^{ \textcolor{orange}{14} } \)
\( P(X = 6) \approx 0{,}137 \)

Das Ergebnis \( P(X = \textcolor{blue}{6}) \approx 0{,}137 \) bedeutet: Die Wahrscheinlichkeit, bei \( \textcolor{orange}{20} \) Würfen genau \( \textcolor{blue}{6} \) Mal eine 1 zu würfeln, liegt bei etwa 13,7 %.

Merke
Bernoulli-Formel:
\( \displaystyle P(X = \textcolor{blue}{k}) = \binom{\textcolor{orange}{n}}{\textcolor{blue}{k}} \cdot \textcolor{green}{p}^{\textcolor{blue}{k}} \cdot (1 - \textcolor{green}{p})^{\textcolor{orange}{n} - \textcolor{blue}{k}} \)
\( \textcolor{orange}{n} \): Anzahl der Versuche
\( \textcolor{blue}{k} \): Trefferanzahl
\( \textcolor{green}{p} \): Wahrscheinlichkeit für einen Treffer

Histogramme zeichnen und verstehen

Ein Histogramm hilft dir dabei, Wahrscheinlichkeiten sichtbar zu machen. Eigentlich ist es nichts anderes, als das Säulendiagramm, das du schon in Klasse 7 kennengelernt hast.
Zum Berechnen der einzelnen Werte nutzt du die Bernoulli-Formel oder in deinem Taschenrechner die Funktion binomialPDF.

Bernoulli-Formel
\( \displaystyle P(X = {\textcolor{midnightblue}{k}}) = \binom{{\textcolor{orange}{n}}}{{\textcolor{midnightblue}{k}}} \cdot {\textcolor{green}{p}}^{{\textcolor{midnightblue}{k}}} \cdot (1 - {\textcolor{green}{p}})^{{\textcolor{orange}{n}} - {\textcolor{midnightblue}{k}}} \)
• \( {\textcolor{orange}{n}} \): Anzahl der Versuche
• \( {\textcolor{midnightblue}{k}} \): Anzahl der Treffer
• \( {\textcolor{green}{p}} \): Trefferwahrscheinlichkeit

Jeder berechnete Wert bekommt einen eigenen Balken. Die Höhe des Balkens zeigt an, wie wahrscheinlich dieses Ergebnis ist.

Wir schauen uns an einem Beispiel an, wie ein Histogramm entsteht.

Beispiel
X ist binomialverteilt mit:
\( \textcolor{orange}{n = 6} \hspace{1cm} \textcolor{green}{p = 0{,}15} \)

1. Schritt: berechne die Wahrscheinlichkeiten für jede Trefferanzahl \( \textcolor{blue}{k} \):

\( \textcolor{blue}{k = 1} \)
\( \displaystyle P(X = {\textcolor{blue}{1}}) = \binom{{\textcolor{orange}{6}}}{{\textcolor{blue}{1}}} \cdot {\textcolor{green}{0,15}}^{\textcolor{blue}{1}} \cdot (1 - {\textcolor{green}{0,15}})^{\textcolor{orange}{5}} = 0{,}3993 \)

Diese Rechnung machst du für jedes \( \textcolor{midnightblue}{k} \) und trägst die Werte in eine Tabelle ein:

\( \begin{array}{|c|c|} \hline \textbf{k} & \boldsymbol{P(X = k)} \\ \hline 0 & \\ \hline 1 & 0{,}3993 \\ \hline 2 & \\ \hline 3 & \\ \hline 4 & \\ \hline 5 & \\ \hline 6 & \\ \hline \end{array} \)

Wenn du alle Werte berechnet hast, kannst du daraus ein Histogramm erstellen.

\( \begin{array}{|c|c|} \hline \textbf{k} & \boldsymbol{P(X = k)} \\ \hline 0 & 0{,}3771 \\ \hline 1 & 0{,}3993 \\ \hline 2 & 0{,}1762 \\ \hline 3 & 0{,}0415 \\ \hline 4 & 0{,}0055 \\ \hline 5 & 0{,}0004 \\ \hline 6 & 0{,}0000 \\ \hline \end{array} \)

2. Schritt: bereite das Koordinatensystem vor, und trage alle berechneten Wahrscheinlichkeiten ein.

Das Histogramm hat auf der x-Achse alle Werte für \(k\), die y-Achse zeigt die Wahrscheinlichkeiten.

Jetzt zeichnest du über jedem Wert auf der x-Achse einen Balken, der so hoch ist wie seine Wahrscheinlichkeit.

Das Histogramm zeigt dir anschaulich, wie die Wahrscheinlichkeiten in der Binomialverteilung liegen.
Anhand der Balkenhöhe kannst du den Erwartungswert abschätzen. Wie genau das geht möchten wir dir aber in einem extra Beitrag erklären.

Histogramm zeichnen
  1. Schreibe auf die x-Achse alle möglichen Werte für dein Ergebnis (z. B. „Anzahl der Treffer“).
  2. Berechne zu jedem Wert die passende Wahrscheinlichkeit – zum Beispiel mit der Binomialverteilung oder einer Tabelle.
  3. Trage für jeden Wert einen Balken in passender Höhe ein. Je wahrscheinlicher ein Ergebnis ist, desto höher der Balken.
Ein Histogramm sieht am Ende ähnlich aus wie ein Säulendiagramm – aber es zeigt keine Zählwerte, sondern Wahrscheinlichkeiten.

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Übungen

Entscheide bei den folgenden Zufallsexperimenten, ob es sich um ein Bernoulli-Experiment handelt.

  • Eine Münze wird einmal geworfen.
  • Ein Würfel wird so oft geworfen, bis eine Sechs erscheint.
  • Ein Schüler zieht eine Kugel aus einem Beutel mit roten und blauen Kugeln.
  • Ein Würfel wird einmal geworfen und die Augenzahl wird notiert.
  • Ein Prüfgerät testet, ob eine Glühbirne funktioniert oder defekt ist.

Lösung

Bernoulli-Experimente:
✓ Münzwurf (zwei mögliche Ausgänge: Kopf oder Zahl)
✓ Kugel ziehen (zwei Farben: rot oder blau)
✓ Glühbirne testen (zwei Ausgänge: funktioniert oder defekt)
Keine Bernoulli-Experimente:
✗ Würfeln bis zur Sechs (unbekannte Versuchszahl → kein einmaliger Versuch)
✗ Augenzahl notieren (mehr als zwei mögliche Ergebnisse)

Berechne alle Wahrscheinlichkeiten der Binomialverteilung. Stelle die Ergebnisse in einer Tabelle dar.

Ein Zufallsversuch ist binomialverteilt mit \( n = 5 \) und \( p = 0{,}4 \).

Lösung

\( \begin{array}{|c|c|} \hline \textbf{k} & \boldsymbol{P(X = k)} \\ \hline 0 & 0{,}0778 \\ \hline 1 & 0{,}2592 \\ \hline 2 & 0{,}3456 \\ \hline 3 & 0{,}2304 \\ \hline 4 & 0{,}0768 \\ \hline 5 & 0{,}0102 \\ \hline \end{array} \)

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Mehr dazu

in unseren FAQs

1. Was ist ein Bernoulli-Experiment?

Ein Bernoulli-Experiment ist ein Zufallsexperiment mit genau zwei möglichen Ergebnissen: „Treffer“ oder „kein Treffer“.

2. Woran erkenne ich, ob ein Experiment binomialverteilt ist?

Wenn ein Bernoulli-Experiment mehrmals unter denselben Bedingungen wiederholt wird, entsteht eine Binomialverteilung.

3. Wofür brauche ich die Bernoulli-Formel?

Mit der Bernoulli-Formel berechnest du die Wahrscheinlichkeit dafür, wie oft ein bestimmtes Ergebnis bei mehreren Versuchen auftritt.

4. Was zeigt ein Histogramm bei einer Binomialverteilung?

Das Histogramm zeigt an, wie wahrscheinlich es ist, dass eine bestimmte Anzahl an Treffern eintritt. Je höher der Balken, desto wahrscheinlicher.

5. Wie berechne ich die Werte für ein Histogramm?

Du berechnest für jeden möglichen Wert von k die Wahrscheinlichkeit mit der Bernoulli-Formel oder einer Tabellenfunktion am Taschenrechner.

Vertiefung

Weiterführende Informationen

Bernoulli-Experiment, Binomialverteilung und Histogramme als Werkzeuge

Wenn du Zufallsexperimente besser verstehen willst, sind Bernoulli-Experimente, die Binomialverteilung und Histogramme genau die richtigen Hilfsmittel. Sie zeigen dir, wie Wahrscheinlichkeiten aufgebaut sind – vom einfachen Versuch bis zur grafischen Darstellung.

Was ist das?

Ein Bernoulli-Experiment ist ein Zufallsversuch mit nur zwei möglichen Ausgängen: Erfolg oder Misserfolg. Wenn du diesen Versuch mehrmals wiederholst, entsteht eine Binomialverteilung. Die Bernoulli-Formel hilft dir dabei, Wahrscheinlichkeiten für bestimmte Trefferzahlen zu berechnen. Mit einem Histogramm kannst du diese Wahrscheinlichkeiten als Balkendiagramm sichtbar machen.

Mathematische Bedeutung

Die Binomialverteilung ist eine der wichtigsten Verteilungen in der Wahrscheinlichkeitsrechnung. Sie beschreibt genau, wie oft ein bestimmtes Ergebnis bei mehreren gleichartigen Versuchen vorkommt. Mit der Bernoulli-Formel kannst du jede einzelne Wahrscheinlichkeit berechnen – und mit dem Histogramm bekommst du ein Gefühl für die gesamte Verteilung.

Häufige Fehler

Viele verwechseln Bernoulli-Experimente mit allgemeinen Zufallsversuchen – aber es darf wirklich nur zwei mögliche Ergebnisse geben. Auch bei der Anwendung der Bernoulli-Formel passieren oft Fehler, zum Beispiel beim Einsetzen der Werte oder beim Umgang mit Taschenrechnerfunktionen wie „binomialPDF“. Achte außerdem darauf, dass ein Histogramm keine Zählwerte, sondern Wahrscheinlichkeiten zeigt.

Lerntipps

Überlege dir echte Situationen: Münzwurf, Kugel ziehen, Testen von Produkten – so merkst du dir Bernoulli-Experimente leichter. Nutze Tabellen oder Taschenrechnerfunktionen zum Berechnen der Werte. Wenn du deine Ergebnisse in ein Histogramm einträgst, erkennst du sofort, wie Wahrscheinlichkeiten verteilt sind. Wiederhole den Ablauf mit verschiedenen n und p, um ein Gefühl für das Verhalten der Verteilung zu bekommen.

Ursprung und Entwicklung

Die Idee hinter dem Bernoulli-Experiment stammt aus dem 17. Jahrhundert und geht auf Jakob Bernoulli zurück. Schon damals wurden solche Experimente genutzt, um Wahrscheinlichkeiten beim Glücksspiel oder in der Lebensversicherung zu berechnen. Heute gehören sie zum Grundwissen der Stochastik – besonders im Zusammenhang mit der Binomialverteilung.

Moderne Anwendung

Binomialverteilungen begegnen dir überall: in der Qualitätskontrolle, in Umfragen, bei medizinischen Tests oder bei der Berechnung von Wahrscheinlichkeiten in digitalen Anwendungen. Histogramme helfen dabei, Ergebnisse verständlich darzustellen – ob im Matheunterricht, in der Statistik oder in der Forschung. Wenn du verstehst, wie diese Werkzeuge zusammenhängen, kannst du Wahrscheinlichkeiten nicht nur berechnen, sondern auch interpretieren.