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Simulation Wahrscheinlichkeit

Ähnlich wie in einem Computerspiel geht es bei einer Simulation der Wahrscheinlichkeit darum, reale Situationen, die sich aus verschiedenen Gründen nur schlecht oder gar nicht in der Realität wiederholen lassen, mit passenden Zufallsexperimenten nachzustellen, um deren Wahrscheinlichkeiten zu bestimmen. In dieser Erklärung wird Dir etwa die Definition der Simulation in der Stochastik näher gebracht und Du lernst verschiedene Arten der Simulation, wie die Simulation mit Zufallszahlen oder der Monte Carlo Simulation, kennen.

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Was ist das Ziel einer Simulation in der Stochastik?

1/3

Welche Art von Zahlen wird in der Simulation mit Zufallszahlen verwendet?

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Warum werden Zufallszahlen in Simulationen oft als Pseudozufallszahlen bezeichnet?

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Simulation Definition

In der Stochastik stellt die Simulation die Nachbildung eines Zufallsversuches mit einem geeigneten Zufallsgerät, wie mit einem Würfel, einer Münze oder auch einer Tabelle dar. Im Allgemeinen ist der Ausgangspunkt einer Simulation ein reales Zufallsexperiment, das aus verschiedenen Gründen nicht hinreichend oft wiederholt werden kann.

Zu den Gründen, warum ein Zufallsexperiment nicht hinreichend oft wiederholt werden kann, zählen etwa:

  • zu wenig Ressourcen (Geld, Rohstoffe etc.)
  • mangelnde Zeit
  • zu Hoher aufwand
  • unethische Vorgehensweisen

Sollte das reale Zufallsexperiment solche Hürden aufweisen, ist es also sinnvoll eine Simulation durchzuführen.

Simulation Stochastik

Wie sieht nun die Verbindung Simulation – Wahrscheinlichkeit in der Stochastik aus? Und welche Arten existieren?

Simulation von Zufallsexperimenten – Wahrscheinlichkeiten bestimmen

Wenn auch in der Mathematik unüblich, hat die Simulation kein eindeutiges Rezept, sondern lediglich ein grobes Schema, das während der Ausführung beachtet wird.

  1. Modellbildung: Vom realen Problem zum mathematischen Problem
    • In diesem Schritt entwirfst Du ein Model, dass möglichst repräsentativ für das reale Problem ist.
    • Identifiziere dafür die Schlüsselpunkte des realen Problems und stelle sie mathematisch dar.
  2. Simulation: Vom mathematischen Problem zur mathematischen Lösung
    • Führe hier Deine Simulation durch und notiere die Ergebnisse.
    • Berechne aus deinen Ergebnissen Werte wie die relative Häufigkeit.
    • relative Häufigkeit=Anzahl ErgebnisAnzahl günstige Fälle
  3. Interpretation: Von der mathematischen Lösung zur realen Lösung
    • Interpretiere in diesem Schritt, was Dein errechneter Wert für Dein reales Zufallsexperiment bedeutet, oder welche Aussage es trifft.
  4. Überprüfung: Von der realen Lösung zum realen Problem
    • Im letzten Schritt überprüfst Du Dein Ergebnis und gleichst es mit bereits existierenden Statistiken und realen Beispielen ab.
    • Frage Dich, ob das reale Ergebnis auch wirklich eine Antwort für Dein reales Problem ist.

Aufgabe 1

Eine Familie hat zwei Kinder, eines davon ist ein Junge. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Familie ein Mädchen hat?

Diese Frage lässt sich natürlich schwer mit echten Familien und Kindern darstellen. Die Zeit und der Aufwand, ganz abgesehen vom ethischen Aspekt, ist deutlich zu groß. Also ist eine passende Simulation für das reale Zufallsexperiment gefragt.

Lösung

1. Schritt: Modellbildung

Um ein Modell zu bilden, musst Du erst einmal die Schlüsselpunkte identifizieren. In diesem Beispiel sind das Folgende:

  • Es geht um die Wahrscheinlichkeiten zweier Kinder. In Deiner Simulation müssen also zwei Variablen, hier benannt als Kind 1 und Kind 2, mit jeweiligen Wahrscheinlichkeiten auftreten.
  • Die Kinder können jeweils nur entweder männlich oder weiblich sein. Also können die Variablen beide nur die Eigenschaften männlich oder weiblich annehmen.
  • Die Wahrscheinlichkeit einen Jungen oder ein Mädchen zu bekommen liegt jeweils bei 50%.

Da Du also zwei Variablen brauchst, die jeweils nur zwei verschiedene Ergebnisse annehmen können, die beide gleich wahrscheinlich sind, bietet es sich an, zwei Münzen als Zufallsgeräte zu verwenden.

2. Schritt: Simulation

Für die Simulation wirfst Du jetzt diese zwei Münzen 100-mal und notierst Dir jedes Mal die Zahl 0, 1 oder 2. Dabei steht

  • 0 für keinen Jungen (also zwei Mädchen)
  • 1 für einen Jungen (also ein Mädchen und einen Jungen)
  • 2 für zwei Jungen (also kein Mädchen).
Wurf1234567100
Zahl12201222

Sobald Du diese 100 Würfe notiert hast, zählst Du zuerst die Anzahl aller Würfe zusammen, in denen mindestens ein Junge vorkommt, oder auch aller Fälle, die „günstig“ sind. Also alle Ergebnisse, die mit entweder der Zahl 1 oder 2 versehen sind. Alle, die mit der Zahl 0 gekennzeichnet sind, können nicht weiter betrachten werden, da in der Aufgabenstellung ausdrücklich steht, dass bereits ein Kind ein Junge ist.

Anzahl günstige Fälle=Anzahl Ergebnis 1+Anzahl Ergebnis 2

Als Nächstes zählst Du die Anzahl der Ergebnisse 1 und teilst diese durch die vorher berechnete Anzahl der günstigen Fälle:

relative Häufigkeit h(1)=Anzahl Ergebnis 1Anzahl günstige Fälle

Damit Du jetzt nicht anfängst wirklich 100 Mal Münzen zu werfen, wird Dir vorweggenommen, dass eine Zahl um 0.67 herauskommt. Diese ist Deine mathematische Lösung.

3. Schritt: Interpretation

Jetzt, hast Du ein mathematisches Ergebnis, welches Du auf das reale Problem beziehen kannst. In diesem geht es darum, den berechneten Wert mit der Frage zu verknüpfen.

Die Zahl 0,67 entspricht der Wahrscheinlichkeit einen Jungen und ein Mädchen zu haben, unter der Voraussetzung, dass ein Junge auf jeden Fall in der Familie ist. Die Wahrscheinlichkeit, dass die besagte Familie einen Jungen hat, liegt also bei ca. 67%.

4. Schritt: Überprüfung

In diesem letzten Schritt überprüfst Du Dein Ergebnis noch einmal. Das kannst Du tun, indem Du Dein Ergebnis mit bereits erstellten Statistiken vergleichst, oder prüfst, ob die Praxis mit der Theorie übereinstimmt.

Grundsätzlich sind die folgenden vier Ereignisse, auch Tupel genannt, möglich, wobei M=Mädchen und J=Jungen bedeutet.

(M;M)(M;J)(J;M)(J;J)

Alle Tupel sind gleich wahrscheinlich. Aufgrund der Aufgabenstellung kann aber M;M ausgeschlossen werden. Auch hier teilst Du wieder die Anzahl der günstigen Fälle, also Tupel (M;J) und (J;M), durch die Anzahl aller möglichen Tupel. Damit landest Du bei 23, was wiederum ungefähr 0,67 entspricht und somit das Ergebnis der Simulation bestätigt.

Mehr zu dem Thema findest Du in der Erklärung Simulation von Zufallsexperimenten.

Arten der Simulation

Nun existiert nicht nur eine Form zur Simulation, sondern mehrere verschiedene. Hier wird zwischen der Simulation mit Zufallszahlen und der Monte-Carlo Simulation unterschieden.

Simulation mit Zufallszahlen

Bei der Simulation mit Zufallszahlen, oder auch Simulation mit Zufallszahlentabellen, werden zufällig generierte Zahlen als Zufallsgerät verwendet. Diese Zahlen könntest Du theoretisch mit einem Würfel erlangen, doch heutzutage werden dazu Computerprogramme verwendet. Dabei handelt es sich aber nur um Pseudozufallszahlen, da diese durch einen Algorithmus generiert wurden. Das heißt, in der Theorie könnte vorhergesagt werden, welche Zahl als Nächstes generiert wird.

Folgende Punkte solltest Du bei der Arbeit mit Zufallszahlen beachten:

  • Es werden eine Anzahl an Ziffern zwischen 0 und 9 (pseudo-)zufällig generiert.
  • Jede Ziffer ist dabei gleich wahrscheinlich.
  • Die Ziffern sind voneinander unabhängig, das heißt, Du kannst durch eine Ziffer keine Aussage über die Ziffern davor oder danach machen.
  • Die Ziffern werden in fünfer Schritten durch einen Abstand getrennt, um die Lesbarkeit zu verbessern. Diese Abgrenzungen haben aber keinen Einfluss auf die Zahlenreihe an sich.

Da diese Zufallszahlentabellen auf unterschiedliche Weise als Zufallsgerät verwendet werden können, gibt es auch hier keine konkrete Vorgehensweise. Um trotzdem ein Bild von dieser Vorgehensweise zu haben, kannst Du Dir folgendes Beispiel ansehen:

Aufgabe 2

An Eurer Schule gab es ein Gewinnspiel, bei dem eine Woche freie Verpflegung gewonnen werden konnte. Es haben insgesamt 70 Schüler teilgenommen, doch nur 3 können den Preis gewinnen. Ermittle die drei Gewinner mithilfe einer Zufallszahlentabelle.

Lösung

Die teilnehmenden Schüler bekommen Nummern von 01 bis 70 zugewiesen. Als Nächstes werden 30 Zufallszahlen generiert und aufgeschrieben:

965650500716605811941487304197

Gehe jetzt wie folgt vor:

  • Fange mit der ersten Zahl von links an.
  • Betrachte dabei die Ziffern immer als zweistellige Zahlen.
  • Bei einer zweistelligen Zahl von 01 bis 70 wird dieser Schüler mit zu den Gewinnern gezählt. Zahlen, die nicht zwischen 01 und 70 sind, kannst Du einfach überspringen.
  • Auch darf es keine doppelten Zahlen geben, das heißt eine Zahl, die bereits aufgekommen war, wird auch übersprungen.

Wenn Du diese Regeln richtig befolgst, kommst Du auf das Ergebnis:

965650500716605811941487304197

Das Einteilen der Zahlen in 5er Päckchen dient nur der besseren Lesbarkeit. Die zweistelligen Zahlen können über die Päckchen hinaus gebildet werden.

  • Da nur Zahlen von 01 bis 70 zugelassen sind, fällt die erste Zahl 96 schon raus.
  • Danach kommen die 56 und die 50, die 50 ist zwar durch einen Abstand getrennt, doch sie zählt immer noch als eine Zahl.
  • Die Zahl darauf ist wieder eine 50 und wird deshalb übersprungen.
  • Als Nächstes kommt die Zahl 07, diese erfüllt alle Kriterien und da jetzt bereits 3 Gewinner ermittelt worden sind, werden keine weiteren Zahlen rausgeschrieben.

Die Schüler mit den Nummern 56, 50 und 07 gewinnen den Preis.

Monte Carlo Simulation – Wahrscheinlichkeit bestimmen

Die Monte Carlo Simulation ist ein Verfahren, in dem Zufallsexperimente mithilfe von Zufallszahlen oder Pseudozufallszahlen durchgeführt werden. Das Prinzip der Methode beruht auf dem Gesetz der großen Zahlen.

Gelöst werden können mit dieser Methode Fälle wie:

  • rein mathematische analytisch unlösbare Probleme, etwa die Approximation von Pi
  • Verteilungseigenschaften einer Variable mit einem nicht bekannten Verteilungstypen
  • Die Simulation von Prozessen, die nur sehr komplex und mit vielen Variablen durchgeführt werden können

Mehr zu diesem Thema kannst Du in der Erklärung Monte Carlo Methode nachlesen.

Simulation Wahrscheinlichkeit – Das Wichtigste

  • In der Stochastik stellt Simulation die Nachbildung eines Zufallsversuches mit einem geeigneten Zufallsgerät, wie mit einem Würfel, einer Münze oder auch einer Tabelle dar. Im Allgemeinen ist der Ausgangspunkt einer Simulation ein reales Zufallsexperiment, das aus verschiedenen Gründen nicht hinreichend oft wiederholt werden kann.
  • Zu den Gründen, warum ein Zufallsexperiment nicht hinreichend oft wiederholt werden kann, zählen etwa:
    • zu wenig Ressourcen (Geld, Rohstoffe etc.)
    • mangelnde Zeit
    • zu hoher Aufwand
    • unethische Vorgehensweisen
  • Die einzelnen Schritte der Modellbildung lauten:

    • Modellbildung: Vom realen Problem zum mathematischen Problem
    • Analyse und Simulation: Vom mathematischen Problem zur mathematischen Lösung

    • Interpretation: Von der mathematischen Lösung zur realen Lösung

    • Überprüfung: Von der realen Lösung zum realen Problem

  • Arten der Simulation: Simulation mit Zufallszahlen, Monte Carlo Simulation

  • Bei der Simulation mit Zufallszahlen, oder auch Simulation mit Zufallszahlentabellen, werden zufällig generierte Zahlen als Zufallsgerät verwendet

  • Die Monte Carlo Simulation ist ein Verfahren, in dem Zufallsexperimente mithilfe von Zufallszahlen oder Pseudozufallszahlen durchgeführt werden. Das Prinzip der Methode beruht auf dem Gesetz der großen Zahlen.


Nachweise

  1. Kurt Binder(1979). Monte Carlo methods in statistical physics. Springer
Häufig gestellte Fragen zum Thema Simulation Wahrscheinlichkeit

Wie simuliert man ein Zufallsexperiment? 

Du simulierst ein Zufallsexperiment, indem Du Dein reales Zufallsexperiment mit einem geeignetem Zufallsgerät, wie einen Würfel oder einer Münze nachstellst.

Was versteht man unter Simulation? 

Unter der Simulation verstehst Du die Nachbildung eines Zufallsversuches mit einem geeigneten Zufallsgerät, wie mit einem Würfel, einer Münze oder auch einer Tabelle. Im Allgemeinen ist der Ausgangspunkt einer Simulation ein reales Zufallsexperiment, das aus verschiedenen Gründen nicht hinreichend oft wiederholt werden kann.

Wann ist Simulation sinnvoll? 

Eine Simulation ist sinnvoll, wenn das reale Zufallsexperiment aus Gründen wie zu wenig Ressourcen, Zeit oder zu hohem Aufwand nicht hinreichend oft wiederholt werden kann. 

Warum wird simuliert? 

Es wird simuliert, wenn das reale Zufallsexperiment aus Gründen wie zu wenig Ressourcen, Zeit oder zu hohem Aufwand nicht hinreichend oft wiederholt werden kann. 

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