Wahrscheinlichkeit und radioaktiver Zerfall

Der radioaktive Zerfall eines Atomkerns ist ein völlig zufälliger Prozess. Wir können nicht vorhersagen, wann ein bestimmter Kern zerfallen wird. Daher wissen wir auch nicht genau, wann noch wie viele Kerne nicht zerfallen sind.

Andererseits hat fast jeder in der Oberstufe das radioaktive Zerfallsgesetz

N(t)=N_0\cdot e^{-\lambda\cdot t}

kennengelernt. Dabei ist N_0 die Zahl der zu Beginn vorhandenen Kerne, N(t) die Anzahl der zur Zeit t noch nicht zerfallenen Kerne und \lambda>0 ist die Zerfallskonstante des Materials. Das ist ein exakter funktionaler Zusammenhang.

Wie kann ein völlig zufälliger Vorgang zu einem exakten Gesetz führen?

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Konfidenzintervalle für den Mittelwert der Grundgesamtheit

Wenn man sich für eine bestimmte Eigenschaft X einer (großen) Grundgesamtheit interessiert, könnte man natürlich hergehen, und sie tatsächlich für alle Angehörigen der Grundgesamtheit messen. Man könnte also z.B. bei jeder Schweißnaht prüfen, bei welcher Kraft sie wirklich reißt, oder jede Woche alle Wähler befragen, wen sie denn wählen möchten, oder …

Wie die obigen Beispiele zeigen, kann man das, was man von Allen wissen will, praktisch eben nicht immer an Allen messen.

Vielleicht ist das Messverfahren zerstörend, oder es ist zu teuer, oder man ist einfach zu faul. In solchen Fällen zieht man eine (kleine) Stichprobe aus der Grundgesamtheit und macht die Messungen nur in dieser Probe. Die Preisfrage lautet jetzt natürlich: Was können wir aus unseren Ergebnissen in der Stichprobe über die Grundgesamtheit aussagen?

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Wahrscheinlichkeiten

Wahrscheinlichkeiten sind Erwartungen – um nicht zu sagen Hoffnungen – darüber, wie oft ein bestimmtes Ereignis bei oftmaliger Wiederholung eines Zufallsexperiments (unter gleichen Bedingungen) eintreten wird. Genauer gesagt, geht es um die relative Häufigkeit eines Ereignisses.

Diese Erwartungen hängen von unserem Informationsstand ab. Wie man zu sinnvollen Erwartungen kommt, ist ein Kapitel für sich. Erwartungen können falsch sein; selbst »richtige« Erwartungen können enttäuscht werden.

Darüber hinaus ist unklar, was mit oftmaliger Wiederholung genau gemeint ist. 100-mal, 1000-mal, 1 Milliarde Mal?

Für viele Münzwurfexperimente ist es sinnvoll, eine Wahrscheinlichkeit für Kopf von 1/2 anzunehmen. Die rote Linie in der folgenden Abbildung zeigt, wie sich die relative Häufigkeit für Kopf im Lauf einer längeren Münzwurfserie geändert hat.

relHK_200dpi
Die laufende relative Häufigkeit für Kopf als Funktion der Anzahl der Münzwürfe (rote Linie). Die grün gefüllten Bereiche stellen die 1\sigma-, 2\sigma– bzw. 3\sigma-Umgebungen unserer Erwartung dar. Die horizontale Achse ist logarithmisch skaliert, um den Beginn deutlicher zeigen zu können.

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