Das Bernoulli-Experiment

Stochastik Klasse 10
  • Was macht einen Versuch zu einem Bernoulli-Versuch?
  • Warum ist die Unabhängigkeit so wichtig?

Bernoulli-Experiment

Ein Bernoulli-Experiment ist ein Zufallsexperiment mit genau zwei möglichen Versuchsausgängen (= Ergebnissen).

Für ein Bernoulli-Experiment wird eine Bernoulli-verteilte Zufallsvariable \(X\) betrachtet. Diese Zufallsvariable lässt nur zwei mögliche Ereignisse (z. B. „ja“/„nein“, „infiziert“/„nicht infiziert“) mit den Wahrscheinlichkeiten \(p\) und \(q:=1-p\) zu.

Benannt ist das Bernoulli-Experiment nach dem Schweizer Mathematiker Jakob I. Bernoulli (gest. 1705).

Beispiele

  1. Münzwurf: \(P(\text{„Kopf“})=0{,}5:=p\) \(P(\text{„Zahl“})=0{,}5=1-p.\) Man kann auch \(P(\text{„Zahl“})\) als \(p\) definieren.

  2. Maschinen testen: \(P(\text{„Maschine funktioniert“}):=p\) \(P(\text{„Maschine funktioniert nicht“})=1-p\).

  3. Würfel: \(P(\text{„Die 6 fällt“}):=p=\frac16\) \(P(\text{„Die 6 fällt nicht“})=1-p=\frac56\)

Bernoulli-Verteilung

Definition

Für eine Bernoulli-verteilte Zufallsvariable \(X\) mit Eintrittswahrscheinlichkeit \(p\) gilt

\(\mathit\Omega=\left\{0;1\right\},\)

\(P(X=1)=p;\;\;\;\;P(X=0)=1-p\)

Erwartungswert

Für den Erwartungswert der Bernoulli-verteilten Zufallsvariable \(X\) gilt

\({E(X)=1\cdot p+0\cdot(1-p)=p}\)

Varianz

Für die Varianz erhält man

\(V(X)=E\left(\left(X-E(X)\right)^2\right)=E\left(\left(X-p\right)^2\right)=E\left(\mathrm{X}^2-2pX+p^2\right)=\\E\left(\mathrm{X}^2\right)-E\left(2pX\right)+p^2=E(X)^2-2p\cdot E(X)+p^2=p-p^2=p(1-p)\)

Verteilungsfunktion

Die Verteilungsfunktion für \(X\) lautet

$$F_X(t)=\begin{cases} 0 \text{ für }t<1 \\ 1 \text{ für }t\geq1\end{cases}$$

Es gibt nur zwei Ereignisse. Das Ereignis „\(0\)“ tritt mit Wahrscheinlichkeit \(1-p\) ein und ab \(t=1\) sind beide Ereignisse sicher eingetreten, weshalb dann \(F(t)=1\) gilt.

Aufgabe:

Wenn eine gesunde Person von einem Zombie gebissen wird, verwandelt sie sich mit \(85\)-prozentiger Wahrscheinlichkeit innerhalb von \(5\) Minuten ebenfalls in einen Zombie.

Bestimme die Zufallsvariable, den Erwartungswert und die Varianz.

Lösung:

Zufallsvariable \(X\): \(X(x) = \begin{cases} 0, & \text{wenn }x = \text{keine Verwandlung},\\ 1, & \text{wenn }x = \text{Verwandlung in Zombie}. \end{cases}\)

Erwartungswert \(E\): \(E(X) = p = P(X=1)=0{,}85\)

Varianz \(V(X)\): \(V(X)=p\cdot(1-p)=0{,}85\cdot0{,}15=0{,}1275\)

Verhältnis zu anderen Verteilungen

Die Bernoulli-Verteilung ist ein Spezialfall der Binomialverteilung mit \(n=1\).

Wiederholt man also ein Bernoulli-Experiment öfter und betrachtet alle Ergebnisse, so sind diese binomialverteilt.

Wiederholte Bernoulli-Experimente

Wird ein Bernoulli-Experiment öfter wiederholt, so spricht man von einem Bernoulli-Prozess oder einer Bernoulli-Kette.

Erklärung von Serlo Education e. V., lizenziert unter CC BY-SA 4.0 – Original bei Serlo, CC BY-SA 4.0, übernommen am 2026-09-03.

Schlau Fassung

Das Bernoulli-Experiment

  • Ein Bernoulli-Versuch hat genau zwei Ausgänge: Treffer (mit Wahrscheinlichkeit \(p\)) und Niete (mit \(1-p\)).
  • Der Trick liegt in der Definition des Treffers. Auch ein Würfel wird zum Bernoulli-Versuch, wenn man nur fragt „Sechs oder nicht Sechs?“ – dann ist \(p = \frac{1}{6}\).
  • Eine Bernoulli-Kette der Länge \(n\) ist die \(n\)-fache Wiederholung desselben Versuchs unter gleichen Bedingungen.
  • Ohne Unabhängigkeit gilt die Formel nicht. Sie beruht darauf, dass die Wahrscheinlichkeiten entlang eines Pfades multipliziert werden dürfen – das ist genau die Definition der Unabhängigkeit.
  • Die 10-%-Faustregel: Beim Ziehen ohne Zurücklegen ändert sich \(p\) eigentlich. Ist die Stichprobe aber kleiner als 10 % der Grundgesamtheit, rechnet man in der Praxis trotzdem binomial – der Fehler ist dann vernachlässigbar.

Aufgaben

  1. Ist „Würfeln, Treffer = Sechs“ ein Bernoulli-Versuch?
    LösungJa – zwei Ausgänge, \(p = \frac{1}{6}\).
  2. Warum ist Ziehen ohne Zurücklegen streng genommen keine Bernoulli-Kette?
    Lösung\(p\) ändert sich von Ziehung zu Ziehung; die Versuche sind nicht unabhängig.
  3. Wann darf man es trotzdem binomial rechnen?
    LösungWenn die Stichprobe höchstens 10 % der Grundgesamtheit umfasst.

Weiterführende Aufgaben

  1. Sammelt fünf Alltagssituationen und entscheidet begründet, welche sich als Bernoulli-Kette modellieren lassen und welche nicht.

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