Die Normalverteilung

Die Gauß-Verteilung: Eigenschaften, Standardnormalverteilung, σ-Regeln und Anwendungen.

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Was ist die Normalverteilung?

Die Normalverteilung (auch Gauß-Verteilung) ist die wichtigste Verteilung in der Statistik. Viele natürliche Phänomene folgen dieser charakteristischen „Glockenkurve".

🎯 Wo kommt sie vor?

  • Körpergrößen von Menschen
  • IQ-Werte in der Bevölkerung
  • Messfehler bei Experimenten
  • Blutdruckwerte
  • Produktionsabweichungen
  • Prüfungsnoten (bei vielen Teilnehmern)
μ-σμ+σμ-2σμ+2σμ≈68%

Die charakteristische Glockenkurve der Normalverteilung

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Dichtefunktion der Normalverteilung

📐 Formel

Eine normalverteilte Zufallsgröße X mit Erwartungswert μ und Standardabweichung σ hat die Dichtefunktion:

Kurzschreibweise: oder

Parameter μ

  • • Erwartungswert
  • • Lage des Maximums
  • • Symmetrieachse
  • • Verschiebt die Kurve horizontal

Parameter σ

  • • Standardabweichung
  • • Breite der Glocke
  • • Großes σ → flache, breite Kurve
  • • Kleines σ → steile, schmale Kurve
μσ kleinσ mittelσ groß
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Die σ-Regeln

Die σ-Regeln geben an, wie viel Prozent der Werte in bestimmten Intervallen um den Erwartungswert liegen.

📊 Wichtige Intervalle

Etwa 2/3 aller Werte

Fast alle Werte

Praktisch alle Werte

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Arbeiten mit dem GTR

Im Abitur rechnest du mit dem GTR. Du brauchst keine Tabellen und keine komplizierten Formeln auswendig zu lernen!

🖩 Wichtige GTR-Befehle

normalcdf(a, b, μ, σ)

Berechnet P(a ≤ X ≤ b) für X ~ N(μ, σ)

Für P(X ≤ b): setze a = -10^99 (sehr kleine Zahl)

invNorm(p, μ, σ)

Berechnet x, sodass P(X ≤ x) = p (Umkehrfunktion)

Nützlich für: „Ab welchem Wert gehört man zu den oberen 10%?"

💡 Typische Aufgabentypen

„Wie viel Prozent sind größer als x?"

→ 1 - normalcdf(-10^99, x, μ, σ)

„Wie viel Prozent liegen zwischen a und b?"

→ normalcdf(a, b, μ, σ)

„Ab welchem Wert gehört man zu den oberen 5%?"

→ invNorm(0,95, μ, σ) (weil 95% darunter liegen)

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Symmetrie der Normalverteilung

Die Normalverteilung ist symmetrisch um μ. Das kannst du nutzen!

Fläche AFläche Aμμ-aμ+a

🔄 Symmetrie-Regeln

P(X ≤ μ) = P(X ≥ μ) = 0,5 (Hälfte links, Hälfte rechts)

P(X ≤ μ - a) = P(X ≥ μ + a) (gleiche Abstände = gleiche W.)

P(μ - a ≤ X ≤ μ + a) = symmetrisches Intervall um μ

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Rechenbeispiel mit GTR

📝 Aufgabe

Die Körpergröße von erwachsenen Männern sei normalverteilt mit μ = 178 cm und σ = 7 cm.

a) Wie viel Prozent sind größer als 185 cm?
b) Wie viel Prozent sind zwischen 170 cm und 190 cm groß?
c) Wie groß muss man mindestens sein, um zu den größten 10% zu gehören?

a) P(X > 185)

GTR-Eingabe:

1 - normalcdf(-10^99, 185, 178, 7)

Ergebnis: 0,159 = 15,9%

b) P(170 ≤ X ≤ 190)

GTR-Eingabe:

normalcdf(170, 190, 178, 7)

Ergebnis: 0,829 = 82,9%

c) Obere 10%

Gesucht: x mit P(X ≥ x) = 0,10, also P(X ≤ x) = 0,90

GTR-Eingabe:

invNorm(0.90, 178, 7)

Ergebnis: ≈ 187 cm

Man muss mindestens 187 cm groß sein, um zu den größten 10% zu gehören.

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Normalverteilung und σ-Umgebung

Die σ-Regeln werden im Abitur oft mit der Binomialverteilung kombiniert. Bei großem n gilt:

📐 σ-Umgebung bei Binomialverteilung

Für die Binomialverteilung B(n; p) gilt:

Erwartungswert:

Standardabweichung:

📋 Typische Abi-Aufgabe: σ-Umgebung

„In welchem Bereich liegen etwa 95% der Trefferzahlen?"

→ 2σ-Umgebung:

Beispiel: n = 100, p = 0,4
μ = 40, σ = √(100·0,4·0,6) = √24 ≈ 4,9
95%-Bereich: [40 - 9,8; 40 + 9,8] = [30; 50]

μ-2σμ+2σBinomialNormal
💡

Übungsaufgaben

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Zusammenfassung

📝 Das Wichtigste fürs Abitur

σ-Regeln:

1σ: ≈68% | 2σ: ≈95% | 3σ: ≈99,7%

GTR-Befehle:

normalcdf(a, b, μ, σ) → P(a ≤ X ≤ b)
invNorm(p, μ, σ) → x mit P(X ≤ x) = p

Symmetrie:

P(X ≤ μ) = 0,5 | P(X ≤ μ-a) = P(X ≥ μ+a)

⚠️ Tipps für die Prüfung

  • P(X > x) = 1 - P(X ≤ x) (Gegenereignis!)
  • • σ-Regeln für schnelle Überschlagsrechnungen nutzen
  • • Bei „obere/untere x%" an invNorm denken
  • • Symmetrie um μ ausnutzen
  • • GTR-Befehle vorher üben!