Wahrscheinlichkeit lässt sich mit Daten schätzen — Daten, 11–13 Jahre
Wiederholte Versuche schätzen, wie oft etwas geschieht. Mehr Versuche machen die Schätzung meist stabiler, aber bei kurzen Reihen kann der Zufall weiterhin Unterschiede verursachen.
Eine lange Reihe ergibt eine brauchbare Schätzung
Die experimentelle Wahrscheinlichkeit ist der Anteil der Versuche, bei denen ein Ereignis eintritt. Landet ein Glücksrad bei 50 Drehungen 23-mal auf Blau, schätzen die Daten die Wahrscheinlichkeit auf 23/50, also 46 %. Das ist ein Hinweis aus der Vergangenheit, keine Zusage für den nächsten Dreh.
Warum Versuche wiederholen?
Ein einzelnes Ergebnis kann allein durch Zufall ungewöhnlich sein. Wiederholungen liefern mehr Hinweise und verringern den Einfluss eines glücklichen oder unglücklichen Ergebnisses. Daten beseitigen den Zufall nicht, aber eine grössere Menge zeigt das Grundmuster oft deutlicher.
Eine Münze testen
Eine Münze wird 100-mal geworfen und zeigt 47-mal Kopf. Zuerst zählt man die Köpfe: 47. Dann teilt man durch alle Würfe: 47 ÷ 100 = 0,47. Die experimentelle Schätzung für Kopf beträgt somit 47 %, auch wenn 100 weitere Würfe nicht genau 47 Köpfe ergeben müssen.
Der Zufall führt keine Strichliste
Nach fünfmal Zahl hintereinander könnte jemand sagen, jetzt „müsse“ Kopf kommen. Das wirkt gerecht, weil eine Münze langfristig oft ungefähr gleich viele Ergebnisse liefert, doch jeder Wurf bleibt unabhängig. Frühere Ergebnisse verbessern eine Schätzung, erzwingen aber nicht das nächste Ergebnis.
Schätzen, was geschehen könnte
Wiederholte Daten helfen, Verspätungen von Bussen, Regenwahrscheinlichkeiten bei bestimmtem Wetter oder die Häufigkeit von Maschinenausfällen zu schätzen. Solche Schätzungen erleichtern die Planung, sind aber keine Gewissheiten. Ihre Qualität hängt von genügend Versuchen und ähnlichen Bedingungen ab.
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