Das heißt also konkret die Abweichung der Normalverteilung zur Binomialverteilung, da wir die Normalverteilung als Approximation der Binomialverteilung kennengelernt haben. Nur leider weiß ich jetzt immernoch nicht wieso die Berechnung von n und p fehlschlägt, die Formel müsste doch allgemeingültig sein und ich müsste durch korrekte Rechnung aus Mü und Sigma die Größen n und p berechnen können? 17. Sigma Umgebung bei Binomialverteilungen | Maths2Mind. 2013, 15:45 Ok, ich wiederhole nochmal meine Meinung aus dem letzten Beitrag, mit etwas anderen Worten: Binomialverteilungen kann man unter gewissen Bedingungen an durch Normalverteilungen approximieren. Die Ansicht, jede beliebige Normalverteilung auch umgekehrt auf irgendeine Binomialverteilung zurückführen zu können, ist schlicht und einfach falsch - deine Probleme, da ein zu berechnen, sollten dir das deutlich demonstrieren. Die obige Aufgabenstellung, wenn sie denn wirklich so ist, kann ich in dem Sinne nur als ziemlich durchgeknallt, Pardon, ungewöhnlich bezeichnen. 17. 2013, 15:54 Achso okay, jetzt hab ichs verstanden Das war mir so nicht klar, ich dachte aufgrund der Glockenform und da der Standardisierungsprozess ja nur aus umkehrbaren Rechenoperationen besteht wäre eine Normalverteilung auch wieder auf eine Binomialverteilung zurückführbar.
Falls jemand den Rechenweg kennt, bitte teilen. Danke
Das zugehörige \(\Phi \left( {{z}} \right)\) entnimmt man anschließend der entsprechenden Tabelle für die Standardnormalverteilung. Bei 2 zum Erwartungswert symmetrisch liegenden Wahrscheinlichkeiten kann man den Umstand, dass \(\left| {{z_{oG}}} \right| = \left| {{z_{uG}}} \right|\) ausnützen und aus speziellen Tabellen für die Standardnormalverteilung direkt den Wert für das Intervall D ablesen.