Experimente mit Münzwürfen

Stell dir vor, dass Peter und Hanna jeweils eine Münze haben, diese werfen und dann zählen, wie oft Kopf vorgekommen ist. Peter wirft die Münze zwanzig Mal und Hanna zweihundert Mal. Dies wiederholen die beiden dreimal und berechnen die relativen Häufigkeiten.

Welche Diagramme gehören vermutlich zu Peter und welche zu Hanna? Wie können wir darüber eine Aussage machen? Wie sieht es bei anderen Wurfanzahlen aus?

Ausgehend von diesen Fragen soll mithilfe der App das Experiments des Münzwurfes näher analysiert werden.




Die App basiert auf einem Stufenmodell von Biehler und Prömmel (2013) und kann unter folgendem Link abgerufen werden:

Von ersten stochastischen Erfahrungen mit großen Zahlen bis zum 1/√n-Gesetz

Vergleich von zwei Serien

Hier werden zwei verschiedene Münzwurfserien einander gegenübergestellt. Die Serie 1 (rot) kann mit dem Schieberegler von 5 bis 20 Münzwürfen eingestellt werden. Höhere Münzwurfanzahlen sind in der Serie 2 (blau) möglich. Beim Versuch wird die Münze geworfen und gezählt, wie oft 'Kopf' vorkommt. Dann wird die relative Häufigkeit berechnet und im Diagramm dargestellt.

Was macht die absolute Häufigkeit?

Eine Frage lautet also: 'Stabilisieren sich die absoluten Häufigkeiten bei häufiger Durchführung des Münzwurfs um den Erwartungswert oder nicht?'

Wachsende Serie

Anstatt wieder zwei Serien zu vergleichen, liegt der Fokus hier auf einer wachsenden Serie. Diese Serie wird immer weiter aufgebaut. Zuerst wird einmal die Münze geworfen, dann zweimal, usw. bis die maximale Wurfanzahl erreicht wurde. Jedes Mal wird gezählt, wie oft die Münze auf Kopf gefallen ist, dann die relative Häufigkeit berechnet und unten im Plot dargestellt.


relative Abweichung


Bei der relativen Abweichung wird die Differenz von der relativen Häufigkeiten zur Wahrscheinlichkeit betrachtet. Diese Differenzen stabilisieren sich um 0.

absolute Abweichung


Die Differenz der absoluten Häufigkeit zur Wurfanzahl wird im Graph dargestellt. Die Werte weichen immer weiter von 0 ab.

Vergleich von drei Serien

Die wachsende Serie zeigte uns bereits, dass die theoretische Wahrscheinlichkeit nicht immer erreicht wird. Dies nennt man Variation. Um diese Variation genauer zu betrachten, vergleichen wird drei Münzwurfserien mit unterschiedlichen Anzahlen von Münzwürfen.

Was fällt dabei auf? Vor allem im Hinblick auf die theoretische Wahrscheinlichkeit für 'Kopf'?






Variation von mehreren Serien

Bereits bei einer wachsenden Serie wurde die Variation - vor allem bei kleinen Münzwurfanzahlen - offensichtlich. Doch wie sieht diese Variation bei höheren Münzwurfanzahlen aus? Um diese Frage zu beleuchten, betrachten wir mehrere Würfelserien im unteren Graph:


Mithilfe der Eingabe von n können die relativen Häufigkeiten der einzelnen Serien genauer betrachtet werden.


Mehrfache Wiederholung von Wurfserien

Durch die Betrachtung von verschiedenen Serien können wieder die Schwankungen (Variation) betrachtet werden. In der Grafik sind die Schwankungen eingezeichnet.

Woran liegt es, dass diese Schwankungen gering oder hoch sind? Wie kann man das erklären?


In der Tabelle werden die relativen Häufigkeiten pro Serie noch einmal angegeben.

Vergleichen von zwei Serien

Die Streuung der relativen Häufigkeiten um die theoretische Wahrscheinlichkeit kann mithilfe von Serie 1 und Serie 2 nochmals verglichen werden. In den Histogrammen wurden bereits mittlere Bereiche, in welchen die relativen Häufigkeiten liegen, eingezeichnet. Standardmäßig ist ein Bereich eingestellt, in welchem die mittleren 95 Prozent der relativen Häufigkeiten liegen.



tabellarischer Vergleich

In der Tabelle sind die untere und obere Grenze des Bereichs (Quantile) und die Länge des Bereichs (Differenz der Quantile).

Vergleich der Quantile

Kann man aus dem Vergleich der Quantile einen Schluss ziehen?


tabellarischer Vergleich

Funktionaler Zusammenhang

Aus der letzten Stufe könnte man vermuten, dass die Differenz der Quantile mit dem Stichprobenumfang (den Münzwürfen) zusammenhängt. Im unteren Graph wird die Differenz der Quantile zum Stichprobenumfang dargestellt. Die Werte für die Quantile, den Stichprobenumfang, Wahrscheinlichkeit, etc. sind aus Stufe 3.1 übernommen.

Möglicherweise gibt es eine Funktion, welche die eingezeichneten Punkten gut annähert.

Wertetabelle

Theoretische Analyse



Sigma-Regeln


Normalapproximation


Abschätzung Streubreite


Beispiel

Im Beispiel wird noch gezeigt, wie gültig die Faustregel in praktischen Versuchen ist. In rot sind die Quantile eingezeichnet.


Das nähert sich gut den Quantilen aus dem Versuch an.