Das Histogramm der Binomialverteilung ist dein visueller Spickzettel für Wahrscheinlichkeitsaufgaben. Stell dir vor, du spielst ein Online-Game und bekommst eine Lootbox. Die Chance auf einen super-seltenen Skin liegt bei 10 %. Du kaufst 20 Boxen. Wie wahrscheinlich ist es, dass du genau 3 seltene Skins bekommst? Oder gar keinen? Oder mehr als 5? Das alles einzeln auszurechnen, ist mühsam. Ein Histogramm zeigt dir die ganze Story auf einen Blick! Du siehst sofort, welches Ergebnis am wahrscheinlichsten ist und welche fast unmöglich sind. Wenn du Histogramme lesen und zuordnen kannst, hast du eine visuelle Superkraft, um Wahrscheinlichkeitsaufgaben viel schneller und sicherer zu lösen.
Vorwissen
Bevor wir starten, wiederholen wir kurz die Grundlagen der Binomialverteilung:
-
Bernoulli-Kette: Eine Serie von Zufallsexperimenten, bei denen es nur zwei Ausgänge gibt (z. B. Treffer oder Niete). Die Wahrscheinlichkeit ändert sich bei den Wiederholungen nicht.
- Beispiel: 10-mal eine Münze werfen. Jeder Wurf ist unabhängig und hat die Ausgänge „Kopf" oder „Zahl".
-
Parameter einer Binomialverteilung: Eine Binomialverteilung wird durch drei Werte beschrieben:
- : Die Länge der Bernoulli-Kette (z. B. Anzahl der Würfe).
- : Die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer in einem einzigen Versuch.
- : Die genaue Anzahl der Treffer, die wir untersuchen.
-
Formel von Bernoulli (Wahrscheinlichkeit für genau k Treffer):
- Formel:
- Beispiel: Die Wahrscheinlichkeit, bei Würfen mit einem Würfel () genau Sechsen zu würfeln, ist .
Aufgabentyp 1: Zuordnen von Binomialverteilung und Histogramm
Ein Histogramm einer Binomialverteilung ist eine grafische Darstellung. Es zeigt dir auf einen Blick, wie wahrscheinlich die verschiedenen Anzahlen von Treffern sind.
- Die x-Achse zeigt die Anzahl der Treffer (z. B. 0 Treffer, 1 Treffer, 2 Treffer, …).
- Die y-Achse zeigt die Wahrscheinlichkeit für genau diese Anzahl an Treffern.
Die Höhe jedes Balkens entspricht also genau der Wahrscheinlichkeit für die jeweilige Trefferanzahl. Um das richtige Histogramm zu einer Aufgabe zu finden, musst du nur überprüfen, ob die Balkenhöhen zu den berechneten Wahrscheinlichkeiten passen.
Ein schneller Trick ist, den Erwartungswert zu berechnen. Der höchste Balken des Histogramms befindet sich immer in der Nähe dieses Wertes.
Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Parameter identifizieren: Lies die Länge der Kette und die Trefferwahrscheinlichkeit aus der Aufgabenstellung heraus.
- Eine Test-Wahrscheinlichkeit berechnen: Berechne die Wahrscheinlichkeit für eine bestimmte Anzahl an Treffern . Am einfachsten sind oft oder . Benutze dafür die Formel von Bernoulli oder den Taschenrechner (z. B.
binomialpdf(n, p, k)). - Wahrscheinlichkeiten aus den Histogrammen ablesen: Schau dir alle zur Auswahl stehenden Histogramme an. Finde den Balken für den von dir gewählten -Wert und lies seine Höhe (die Wahrscheinlichkeit) auf der y-Achse ab.
- Vergleichen und entscheiden: Vergleiche deinen berechneten Wert aus Schritt 2 mit den abgelesenen Werten aus Schritt 3. Das Histogramm, dessen Wert am besten passt, ist die richtige Antwort.
Durchgerechnete Beispiele
Beispiel 1
Sophia spielt Basketball und wirft -mal. Ihre Trefferquote beträgt . Welches der drei Histogramme (Blau, Rot, Grün) passt zu ihrer Wurfserie?

- Schritt 1Parameter identifizieren
Aus dem Text entnehmen wir:
- Anzahl der Würfe:
- Trefferwahrscheinlichkeit:
- Schritt 2Eine Test-Wahrscheinlichkeit berechnen
Wir berechnen die Wahrscheinlichkeit für genau Treffer. Das bedeutet, Sophia trifft kein einziges Mal.
Die Wahrscheinlichkeit für 0 Treffer ist also sehr gering, nur ca. 0,24 %.
- Schritt 3Wahrscheinlichkeiten aus den Histogrammen ablesen
Wir schauen uns den Balken bei in jedem Diagramm an:
- Blau: Die Höhe ist sehr klein, ca. 0,01.
- Rot: Die Höhe ist ca. 0,03.
- Grün: Die Höhe ist ca. 0,17.
- Schritt 4 · ErgebnisVergleichen und entscheiden
Unser berechneter Wert ist . Der abgelesene Wert des blauen Histogramms () ist diesem Wert am nächsten. Die anderen sind deutlich zu hoch.
Das blaue Histogramm passt zum Sachverhalt.
Beispiel 2
Bei einem Multiple-Choice-Test gibt es Fragen mit je 4 Antwortmöglichkeiten, von denen nur eine richtig ist. Ein Schüler rät bei allen Fragen. Welches Histogramm stellt die Verteilung der richtigen Antworten dar?

- Schritt 1Parameter identifizieren
- Anzahl der Fragen (Versuche):
- Wahrscheinlichkeit, richtig zu raten (1 aus 4):
- Schritt 2Eine Test-Wahrscheinlichkeit berechnen
Wir berechnen die Wahrscheinlichkeit für genau richtige Antworten.
Die Wahrscheinlichkeit für 0 Treffer liegt bei ca. 31,6 %.
- Schritt 3Wahrscheinlichkeiten aus den Histogrammen ablesen
Wir lesen die Höhe des Balkens bei ab:
- Histogramm A: Höhe
- Histogramm B: Höhe
- Histogramm C: Höhe
- Schritt 4 · ErgebnisVergleichen und entscheiden
Der berechnete Wert () passt fast perfekt zum abgelesenen Wert von Histogramm A.
Histogramm A ist das richtige.
Beispiel 3
Ein fairer Würfel wird -mal geworfen. Als „Treffer" gilt das Werfen einer 6. Welches Histogramm beschreibt diese Situation?

- Schritt 1Parameter identifizieren
- Anzahl der Würfe:
- Wahrscheinlichkeit für eine 6:
- Schritt 2Eine Test-Wahrscheinlichkeit berechnen
Wir berechnen die Wahrscheinlichkeit, genau Sechsen zu werfen.
Die Wahrscheinlichkeit für keine einzige 6 liegt bei ca. 33,5 %.
- Schritt 3Wahrscheinlichkeiten aus den Histogrammen ablesen
Wir lesen die Höhe des Balkens bei ab:
- Histogramm X: Höhe
- Histogramm Y: Höhe
- Histogramm Z: Höhe
- Schritt 4 · ErgebnisVergleichen und entscheiden
Der berechnete Wert () passt sehr gut zum abgelesenen Wert von Histogramm X.
Histogramm X ist das richtige.
Beispiel 4
Eine Maschine produziert Teile, von denen fehlerfrei sind. Es werden Teile zufällig entnommen. Welches Histogramm zeigt die Verteilung der fehlerfreien Teile in der Stichprobe?

- Schritt 1Parameter identifizieren
- Anzahl der Teile (Stichprobengröße):
- Wahrscheinlichkeit für ein fehlerfreies Teil:
- Schritt 2Eine Test-Wahrscheinlichkeit berechnen
Wir berechnen die Wahrscheinlichkeit für genau fehlerfreie Teile.
Die Wahrscheinlichkeit für 0 fehlerfreie Teile liegt bei ca. 3,1 %.
- Schritt 3Wahrscheinlichkeiten aus den Histogrammen ablesen
Wir lesen die Höhe des Balkens bei ab:
- Histogramm I: Höhe
- Histogramm II: Höhe
- Histogramm III: Höhe
- Schritt 4 · ErgebnisVergleichen und entscheiden
Der berechnete Wert () passt perfekt zum abgelesenen Wert von Histogramm I. Man hätte auch argumentieren können, dass bei das Histogramm symmetrisch sein muss, was nur bei I der Fall ist.
Histogramm I ist das richtige.
Beispiel 5
Ein Glücksrad hat 10 Felder, 8 rote und 2 blaue. Es wird -mal gedreht. „Treffer" ist ein blaues Feld. Welches Histogramm passt?

- Schritt 1Parameter identifizieren
- Anzahl der Drehungen:
- Wahrscheinlichkeit für ein blaues Feld (2 von 10):
- Schritt 2Eine Test-Wahrscheinlichkeit berechnen
Wir berechnen die Wahrscheinlichkeit für genau blaue Felder.
Die Wahrscheinlichkeit für keinen blauen Treffer liegt bei 51,2 %.
- Schritt 3Wahrscheinlichkeiten aus den Histogrammen ablesen
Wir lesen die Höhe des Balkens bei ab:
- Histogramm A: Höhe
- Histogramm B: Höhe
- Histogramm C: Höhe
- Schritt 4 · ErgebnisVergleichen und entscheiden
Der berechnete Wert () passt perfekt zum abgelesenen Wert von Histogramm B.
Histogramm B ist das richtige.
Aufgabentyp 2: Ablesen von Wahrscheinlichkeiten aus einem Histogramm
Wenn du bereits ein Histogramm gegeben hast, kannst du Wahrscheinlichkeiten direkt daraus ablesen, ohne sie zu berechnen. Das ist viel schneller!
Einzelne Wahrscheinlichkeit ablesen:
Um die Wahrscheinlichkeit für genau Treffer zu finden, suchst du einfach den Balken bei diesem -Wert auf der x-Achse. Die Höhe des Balkens, abgelesen auf der y-Achse, ist die gesuchte Wahrscheinlichkeit.
Mehrere Wahrscheinlichkeiten ablesen:
Manchmal ist die Wahrscheinlichkeit für einen Bereich von Treffern gesucht, z. B. „mindestens 2 Treffer" () oder „zwischen 1 und 3 Treffer" ().
In diesem Fall musst du die Wahrscheinlichkeiten für alle zutreffenden Ereignisse einzeln ablesen und sie dann addieren.
Zum Beispiel: . Du liest also die Höhen der Balken bei , und ab und summierst diese drei Werte.
Schritt-für-Schritt-Anleitung
- Gesuchtes Ereignis analysieren: Schau genau hin, welche Wahrscheinlichkeit gesucht ist. Handelt es sich um eine einzelne Trefferanzahl wie ? Oder um einen Bereich wie oder ?
- Einzelwahrscheinlichkeiten ablesen: Für : Finde den Balken bei auf der x-Achse. Gehe von der Spitze des Balkens waagerecht nach links zur y-Achse und lies den Wert ab. Für : Zerlege das Ereignis in die Summe der Einzelwahrscheinlichkeiten: . Lies nun die Höhe für jeden dieser Balken einzeln ab.
- Werte addieren (falls nötig): Wenn du in Schritt 2 mehrere Wahrscheinlichkeiten für einen Bereich abgelesen hast, addiere diese Werte, um die Gesamtwahrscheinlichkeit zu erhalten.
Durchgerechnete Beispiele
Beispiel 1
Gegeben ist das folgende Histogramm einer binomialverteilten Zufallsgröße . Bestimmen Sie die Werte für und .

- Schritt 1Gesuchtes Ereignis analysieren
Wir suchen zwei Werte:
- Die Wahrscheinlichkeit für genau 2 Treffer: .
- Die Wahrscheinlichkeit für 1, 2 oder 3 Treffer: .
- Schritt 2Einzelwahrscheinlichkeiten ablesen
-
Für : Wir suchen den Balken bei . Wir gehen von seiner Spitze nach links zur y-Achse und lesen ab: .
-
Für müssen wir drei Werte ablesen:
-
- Schritt 3 · ErgebnisWerte addieren
Nun addieren wir die drei abgelesenen Werte:
und .
Beispiel 2
Das Histogramm zeigt die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Anzahl der defekten Teile in einer Stichprobe. Bestimmen Sie und .

- Schritt 1Gesuchtes Ereignis analysieren
- Die Wahrscheinlichkeit für kein defektes Teil: .
- Die Wahrscheinlichkeit für mindestens 3 defekte Teile: . Dies bedeutet .
- Schritt 2Einzelwahrscheinlichkeiten ablesen
-
Für : Wir lesen die Höhe des Balkens bei ab: .
-
Für lesen wir die Werte für und ab:
-
- Schritt 3 · ErgebnisWerte addieren
Wir addieren die Wahrscheinlichkeiten für und :
und .
Beispiel 3
Das Histogramm zeigt die Anzahl der Sonnenstunden an zufällig ausgewählten Tagen. Bestimmen Sie die wahrscheinlichste Anzahl an Sonnenstunden und die Wahrscheinlichkeit für .

- Schritt 1Gesuchtes Ereignis analysieren
- Die wahrscheinlichste Anzahl an Sonnenstunden: Das ist der -Wert mit dem höchsten Balken.
- Die Wahrscheinlichkeit für weniger als 2 Sonnenstunden: . Das bedeutet .
- Schritt 2Einzelwahrscheinlichkeiten ablesen
-
Für die wahrscheinlichste Anzahl: Der höchste Balken ist bei . Seine Höhe ist ca. 0,31.
-
Für lesen wir die Werte für und ab:
-
- Schritt 3 · ErgebnisWerte addieren
Wir addieren die Wahrscheinlichkeiten für und :
Die wahrscheinlichste Anzahl an Sonnenstunden ist 3 (mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. 0,31). Die Wahrscheinlichkeit für weniger als 2 Stunden beträgt .
Beispiel 4
Ein Test besteht aus 5 Fragen. Das Histogramm zeigt die Wahrscheinlichkeit, eine bestimmte Anzahl an Fragen richtig zu beantworten. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, den Test zu bestehen, wenn man mindestens 4 Fragen richtig beantworten muss ()?

- Schritt 1Gesuchtes Ereignis analysieren
Wir suchen die Wahrscheinlichkeit, mindestens 4 Fragen richtig zu haben. Das ist , was sich zusammensetzt aus .
- Schritt 2Einzelwahrscheinlichkeiten ablesen
Wir lesen die Höhen der Balken für und ab:
- Schritt 3 · ErgebnisWerte addieren
Wir addieren die beiden Wahrscheinlichkeiten:
Die Wahrscheinlichkeit, den Test zu bestehen, beträgt ca. 0,36 oder 36 %.
Beispiel 5
Das Histogramm zeigt die Ergebnisse einer Qualitätskontrolle. Bestimmen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass höchstens ein Teil fehlerhaft ist ().

- Schritt 1Gesuchtes Ereignis analysieren
Wir suchen die Wahrscheinlichkeit für höchstens ein fehlerhaftes Teil. Das bedeutet 0 oder 1 fehlerhaftes Teil. Mathematisch: .
- Schritt 2Einzelwahrscheinlichkeiten ablesen
Wir lesen die Höhen der Balken für und ab:
- Schritt 3 · ErgebnisWerte addieren
Wir addieren die beiden Wahrscheinlichkeiten:
Die Wahrscheinlichkeit für höchstens ein fehlerhaftes Teil beträgt ca. 0,73 oder 73 %.
Wichtige Erkenntnisse
- Ein Histogramm visualisiert eine Binomialverteilung: Die x-Achse zeigt die Anzahl der Treffer , die y-Achse die zugehörige Wahrscheinlichkeit .
- Die Höhe eines Balkens ist die Wahrscheinlichkeit für die genaue Trefferanzahl, die unter ihm steht.
- Histogramm zuordnen: Berechne eine Wahrscheinlichkeit (z. B. ) und vergleiche das Ergebnis mit den Balkenhöhen der Diagramme.
- Wahrscheinlichkeit ablesen: Für lies einfach die Höhe des Balkens bei ab. Für einen Bereich (z. B. ) addiere die Höhen aller Balken in diesem Bereich.
Häufige Fragen
Was ist ein Histogramm der Binomialverteilung?
Ein Histogramm der Binomialverteilung ist eine grafische Darstellung, die zeigt, wie wahrscheinlich jede mögliche Trefferanzahl ist. Die x-Achse gibt die Anzahl der Treffer k an, die y-Achse die Wahrscheinlichkeit P(X = k). Die Höhe jedes Balkens entspricht genau der Wahrscheinlichkeit für diese Trefferanzahl. So siehst du auf einen Blick, welche Ergebnisse wahrscheinlich sind und welche kaum vorkommen.
Wie ordnest du ein Histogramm einer Binomialverteilung zu?
Gehe in vier Schritten vor: Zuerst Parameter identifizieren – lies n und p aus der Aufgabe heraus. Dann eine Test-Wahrscheinlichkeit berechnen, z. B. für k = 0, mit der Formel von Bernoulli. Anschließend die Balkenhöhe bei k = 0 in allen Histogrammen ablesen. Zum Schluss vergleichen: Das Histogramm, dessen abgelesener Wert am besten zu deinem berechneten Wert passt, ist die richtige Antwort.
Wie liest du Wahrscheinlichkeiten aus einem Histogramm ab?
Um P(X = k) abzulesen, suchst du den Balken bei dem gewünschten k-Wert auf der x-Achse und liest seine Höhe auf der y-Achse ab. Für einen Bereich wie P(a ≤ X ≤ b) liest du die Höhen aller Balken von k = a bis k = b einzeln ab und addierst die Werte. Das Ergebnis ist die Gesamtwahrscheinlichkeit für diesen Bereich.
Was zeigt der höchste Balken im Histogramm der Binomialverteilung?
Der höchste Balken im Histogramm liegt immer in der Nähe des Erwartungswertes E(X) = n · p. Er zeigt die Trefferanzahl, die am wahrscheinlichsten eintritt. Bei symmetrischen Verteilungen (z. B. p = 0,5) steht der höchste Balken genau in der Mitte. Dieser Trick hilft dir, Histogramme schnell zu identifizieren, ohne alle Wahrscheinlichkeiten einzeln auszurechnen.
Wie berechnest du P(X ≥ k) mithilfe eines Histogramms?
Für P(X ≥ k) zerlegst du das Ereignis in eine Summe von Einzelwahrscheinlichkeiten: P(X = k) + P(X = k+1) + … + P(X = n). Lies die Höhe jedes dieser Balken im Histogramm ab und addiere alle abgelesenen Werte. Das Ergebnis ist die Wahrscheinlichkeit, mindestens k Treffer zu erzielen – ganz ohne zusätzliche Berechnungen.