In einem großen Netzwerk treten pro Tag im Durchschnitt 16 Störungen auf. Man kann annehmen, dass die Anzahl der Störungen poissonverteilt ist. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass pro Tag mehr als 20 Störungen auftreten?
Rechnung über die Poissonverteilung
P(X > 20) = 1 - P(X ≤ 20) = 1 - ∑ (x = 0 bis 20) (e^(-16)·16^x/x!) = 0.1318
Einem Hersteller ist bekannt, dass 3% der produzierten Halbleiter die Endkontrolle nicht bestehen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass in einer Stichprobe von 1000 Chips mindestens 25 fehlerhaft sind?
Binomialverteilung
P(X ≥ 25) = 1 - P(X ≤ 24) = 1 - ∑ (x = 0 bis 24) ((1000 über x)·0.03^x·0.97^(1000 - x)) = 0.8466
Näherung über die Normalverteilung
μ = n·p = 1000·0.03 = 30
σ^2 = n·p·q = 1000·0.03·0.97 = 29.1
P(X ≥ 25) = 1 - P(X ≤ 24) = 1 - Φ((24.5 - 30)/√29.1) = 0.8460
Die Rechnung wäre hier ohne einen Standard-Taschenrechner, der die Binomialverteilung integriert hat sehr aufwändig zu rechnen. Mit der Normalverteilung ist das recht einfach solange man noch eine Tabelle der Normalverteilung parat hat.