https://www.berndplumhoff.de/tags/stichprobe-normalverteilen/ Recent content in Stichprobe Normalverteilen on Bernd Plumhoff Hugo en Wed, 20 May 2026 04:26:00 +0100 https://www.berndplumhoff.de/stichprobe_normalverteilen_de/ Wed, 20 May 2026 04:26:00 +0100 https://www.berndplumhoff.de/stichprobe_normalverteilen_de/ <h2 id="abstract">Abstract</h2> <p>Sie haben 11.256 Weihnachtsbäume. Ein Kunde möchte Ihnen 1.500 davon abkaufen. Die einzige Bedingung: die durchschnittliche Länge soll 6,50 Meter betragen.</p> <p>Sie würden nun gern die Restmenge Ihrer Weihnachtsbäume möglichst normalverteilt haben:</p> <p><img src="https://www.berndplumhoff.de/stichprobe_normalverteilen_diagram.png" alt="stichprobe_normalverteilen_diagram"></p> <p>Wie können Sie dies erreichen?</p> <h2 id="eine-beispielrechnung">Eine Beispielrechnung</h2> <p><img src="https://www.berndplumhoff.de/stichprobe_normalverteilen.png" alt="stichprobe_normalverteilen"></p> <p>Angenommen, Sie haben die oben gezeigte Menge an Bäumen mit den angegebenen Längen.</p> <p>Eine erste interessante Rechnung ist sicherlich, inwieweit Ihre Ausgangsmenge bereits normalverteilt ist. Die Schiefe ermitteln wir mittels der Funktion <a href="https://www.berndplumhoff.de/sbswv_de/" title="sbSWV">sbSWV</a>: sie beträgt gerundet <em>=sbSWV(&ldquo;SKEW.P&rdquo;;$A$4:$A$21;B$4:B$21) = -0,35</em>. Der Exzess (Maß für die Wölbung) beträgt gerundet <em>=sbSWV(&ldquo;KURT&rdquo;;$A$4:$A$21;B$4:B$21) = 0,95</em>. Wie wir am oben gezeigten Diagramm am gelb-orangen Graphen sehen können, ist diese Ausgangsmenge bereits &ldquo;einigermaßen&rdquo; normalverteilt.</p>