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  • Einführung
  • Die Glockenkurve
  • Die 68-95-99,7-Regel
  • Standardisierung
  • Symmetrie nutzen
  • Inverse Aufgabe (Quantile)
  • Klausur-Faustregeln
  • Typischer Stolperstein
ThemenStatistikNormalverteilung
Statistik·4Lerneinheiten·20min·Stand02.08.2026

Normalverteilung.

Die Normalverteilung ist die wichtigste stetige Verteilung der Statistik, symmetrische Glockenkurve um den Erwartungswert μ, Streuung σ. Klassiker im 2.–4. Semester für Psychologie, BWL/VWL, WI/WiIng, Sozialarbeit.

Was du in der Klausur können musst:

  • Standardisierung: beliebige Normalverteilung X∼N(μ,σ2)X \sim N(\mu, \sigma^2)X∼N(μ,σ2) → Z∼N(0,1)Z \sim N(0, 1)Z∼N(0,1) über die Z-Score-Formel
  • Tabellenwert P(Z≤z)P(Z \leq z)P(Z≤z) ablesen + symmetrische Werte ableiten
  • 68-95-99,7-Regel als Schnell-Schätzung
  • Inverse Aufgabe: zu gegebenem PPP den xxx-Wert finden

In Klausuren oft gefragt: Berechne P(X≤x)P(X \leq x)P(X≤x) und Bei welchem xxx liegt das obere 5 %-Quantil? Pflicht-Aufgabe.

Dichte-Funktion:

f(x)=1σ2π e−(x−μ)22σ2f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} \, e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}f(x)=σ2π​1​e−2σ2(x−μ)2​

Z-Standardisierung:

z=x−μσz = \frac{x - \mu}{\sigma}z=σx−μ​

Erwartungswert / Varianz / Standardabweichung:

E(X)=μ,Var(X)=σ2,σ=Var(X)E(X) = \mu, \qquad Var(X) = \sigma^2, \qquad \sigma = \sqrt{Var(X)}E(X)=μ,Var(X)=σ2,σ=Var(X)​

(μ = Mitte der Glocke, σ = Abstand zu den Wendepunkten.)

Eigenschaften:

  • Symmetrisch um μ
  • Wendepunkte bei μ ± σ
  • Maximum bei x = μ
  • Asymptotisch an die x-Achse (geht nie wirklich auf 0)
  • Fläche unter der Kurve = 1 (= 100 % Wahrscheinlichkeit)

Faustregel ohne Tabellen-Lookup:

IntervallWahrscheinlichkeit
μ ± 1σ≈ 68,3 %
μ ± 2σ≈ 95,4 %
μ ± 3σ≈ 99,7 %

Beispiel: IQ-Werte normalverteilt mit μ = 100, σ = 15.

  • 68 % der Menschen haben IQ zwischen 85 und 115
  • 95 % zwischen 70 und 130
  • 99,7 % zwischen 55 und 145

Damit man eine einzige Tabelle für alle Normalverteilungen nutzen kann:

Z=X−μσZ = \frac{X - \mu}{\sigma}Z=σX−μ​

Z ist standardnormalverteilt: Z ~ N(0, 1), μ = 0, σ = 1.

Beispiel: X ~ N(50, 10²), gesucht P(X ≤ 65).

  1. Standardisieren: z=65−5010=1,5z = \frac{65 - 50}{10} = 1{,}5z=1065−50​=1,5
  2. Tabelle: Φ(1,5) ≈ 0,9332
  3. → P(X ≤ 65) ≈ 93,32 %

Die Standardnormalverteilung ist symmetrisch um 0:

Φ(−z) = 1 − Φ(z)

Tabellen führen oft nur positive z-Werte. Bei negativen z einfach die Symmetrie:

Beispiel: P(Z ≤ −1) = 1 − Φ(1) = 1 − 0,8413 = 0,1587

Plus klassische Konstrukte:

  • P(Z≥z)=1−Φ(z)P(Z \geq z) = 1 - \Phi(z)P(Z≥z)=1−Φ(z)
  • P(a≤Z≤b)=Φ(b)−Φ(a)P(a \leq Z \leq b) = \Phi(b) - \Phi(a)P(a≤Z≤b)=Φ(b)−Φ(a)
  • P(∣Z∣≤z)=2Φ(z)−1P(|Z| \leq z) = 2\Phi(z) - 1P(∣Z∣≤z)=2Φ(z)−1

Die Tabelle rückwärts gelesen: bei welchem z gilt Φ(z) = p?

Beispiel: Welcher Notenpunkt entspricht den oberen 10 % bei Klausur X ~ N(8, 2²)?

  1. Suche z mit Φ(z) = 0,90 → z ≈ 1,28 (aus Tabelle)
  2. Rück-Standardisierung: x=μ+z⋅σ=8+1,28⋅2=10,56x = \mu + z \cdot \sigma = 8 + 1{,}28 \cdot 2 = 10{,}56x=μ+z⋅σ=8+1,28⋅2=10,56
  3. → ab 10,56 Punkten in den Top 10 %.
  1. Skizziere immer die Glocke, markiere μ und Schraffierung. Hilft gegen "minus eins" Fehler.
  2. z-Werte über 3 → Wahrscheinlichkeit fast 0 oder 1.
  3. Bei "zwischen a und b" → Φ(b) − Φ(a), nie subtrahieren in falscher Reihenfolge.
  4. 68-95-99,7 als Plausibilitäts-Check, wenn du 99 % erwartest aber 50 % rauskommt, hast du wahrscheinlich vergessen zu standardisieren.
  5. Symmetrie hilft wenn Tabelle nur positive z-Werte zeigt.

Standardabweichung vs. Varianz: σ steht in der Z-Score-Formel, nicht σ². Wenn die Aufgabe "X ~ N(50, 100)" sagt, ist meist Varianz = 100, also σ = 10. Wenn "X ~ N(50, 10²)" steht, ist σ = 10.

Stetig vs. diskret: P(X = exakt 5) = 0 bei stetigen Verteilungen. Nur P(X ≤ 5), P(X ≥ 5), P(a ≤ X ≤ b) sind sinnvoll.

Schraffiere unter der Glocke: stelle μ und σ ein, wähle einen x-Wert. Die Plattform standardisiert, schlägt P(X ≤ x) im Tabellen-Lookup ab und zeigt die markierte Fläche unter der Kurve.

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Klausur-Tipp: lies oben rechts mit, was sich am Z-Score ändert wenn du nur σ änderst (μ und x fest). Bei σ → klein wird |z| groß → P → fast 0 oder fast 1. Das ist die Wirkung der Streuung.

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Inhalt dieser Übersicht

  1. Erklärung(Erklärung)
  2. Interaktiv verstehen(Visualisierung / Interaktiv)
  3. Praxis-Übung(Quiz / Klausurfragen)
  4. Klausur-Quiz(Quiz / Klausurfragen)
Teil 1·Erklärung

Erklärung

Die Normalverteilung ist die wichtigste stetige Verteilung der Statistik, symmetrische Glockenkurve um den Erwartungswert μ, Streuung σ. Klassiker im 2.–4. Semester für Psychologie, BWL/VWL, WI/WiIng, Sozialarbeit.

Was du in der Klausur können musst:

  • Standardisierung: beliebige Normalverteilung X ∼ N(μ, σ²) → Z ∼ N(0, 1) über die Z-Score-Formel
  • Tabellenwert P(Z ≤ z) ablesen + symmetrische Werte ableiten
  • 68-95-99,7-Regel als Schnell-Schätzung
  • Inverse Aufgabe: zu gegebenem P den x-Wert finden

In Klausuren oft gefragt: Berechne P(X ≤ x) und Bei welchem x liegt das obere 5 %-Quantil? Pflicht-Aufgabe.

Die Glockenkurve

Dichte-Funktion:

f(x) = 1/(σ√(2π)) e^(-((x-μ)²)/(2σ²))

Z-Standardisierung:

z = (x - μ)/(σ)

Erwartungswert / Varianz / Standardabweichung:

E(X) = μ, Var(X) = σ², σ = √(Var(X))

(μ = Mitte der Glocke, σ = Abstand zu den Wendepunkten.)

Eigenschaften:

  • Symmetrisch um μ
  • Wendepunkte bei μ ± σ
  • Maximum bei x = μ
  • Asymptotisch an die x-Achse (geht nie wirklich auf 0)
  • Fläche unter der Kurve = 1 (= 100 % Wahrscheinlichkeit)

Die 68-95-99,7-Regel

Faustregel ohne Tabellen-Lookup:

IntervallWahrscheinlichkeit
μ ± 1σ≈ 68,3 %
μ ± 2σ≈ 95,4 %
μ ± 3σ≈ 99,7 %

Beispiel: IQ-Werte normalverteilt mit μ = 100, σ = 15.

  • 68 % der Menschen haben IQ zwischen 85 und 115
  • 95 % zwischen 70 und 130
  • 99,7 % zwischen 55 und 145

Standardisierung

Damit man eine einzige Tabelle für alle Normalverteilungen nutzen kann:

Z = (X - μ)/(σ)

Z ist standardnormalverteilt: Z ~ N(0, 1), μ = 0, σ = 1.

Beispiel: X ~ N(50, 10²), gesucht P(X ≤ 65).

  1. Standardisieren: z = (65 - 50)/10 = 1,5
  2. Tabelle: Φ(1,5) ≈ 0,9332
  3. → P(X ≤ 65) ≈ 93,32 %

Symmetrie nutzen

Die Standardnormalverteilung ist symmetrisch um 0:

Φ(−z) = 1 − Φ(z)

Tabellen führen oft nur positive z-Werte. Bei negativen z einfach die Symmetrie:

Beispiel: P(Z ≤ −1) = 1 − Φ(1) = 1 − 0,8413 = 0,1587

Plus klassische Konstrukte:

  • P(Z ≥ z) = 1 - Φ(z)
  • P(a ≤ Z ≤ b) = Φ(b) - Φ(a)
  • P(|Z| ≤ z) = 2Φ(z) - 1

Inverse Aufgabe (Quantile)

Die Tabelle rückwärts gelesen: bei welchem z gilt Φ(z) = p?

Beispiel: Welcher Notenpunkt entspricht den oberen 10 % bei Klausur X ~ N(8, 2²)?

  1. Suche z mit Φ(z) = 0,90 → z ≈ 1,28 (aus Tabelle)
  2. Rück-Standardisierung: x = μ + z · σ = 8 + 1,28 · 2 = 10,56
  3. → ab 10,56 Punkten in den Top 10 %.

Klausur-Faustregeln

  1. Skizziere immer die Glocke, markiere μ und Schraffierung. Hilft gegen "minus eins" Fehler.
  2. z-Werte über 3 → Wahrscheinlichkeit fast 0 oder 1.
  3. Bei "zwischen a und b" → Φ(b) − Φ(a), nie subtrahieren in falscher Reihenfolge.
  4. 68-95-99,7 als Plausibilitäts-Check, wenn du 99 % erwartest aber 50 % rauskommt, hast du wahrscheinlich vergessen zu standardisieren.
  5. Symmetrie hilft wenn Tabelle nur positive z-Werte zeigt.

Typischer Stolperstein

Standardabweichung vs. Varianz: σ steht in der Z-Score-Formel, nicht σ². Wenn die Aufgabe "X ~ N(50, 100)" sagt, ist meist Varianz = 100, also σ = 10. Wenn "X ~ N(50, 10²)" steht, ist σ = 10.

Stetig vs. diskret: P(X = exakt 5) = 0 bei stetigen Verteilungen. Nur P(X ≤ 5), P(X ≥ 5), P(a ≤ X ≤ b) sind sinnvoll.

Teil 2·Visualisierung / Interaktiv

Interaktiv verstehen

Normalverteilungs-Plot

Schraffiere unter der Glocke: stelle μ und σ ein, wähle einen x-Wert. Die Plattform standardisiert, schlägt P(X ≤ x) im Tabellen-Lookup ab und zeigt die markierte Fläche unter der Kurve.

Interaktive Visualisierung

Plottet die Normalverteilung mit Erwartungswert und Standardabweichung als Schieberegler.

Klausur-Tipp: lies oben rechts mit, was sich am Z-Score ändert wenn du nur σ änderst (μ und x fest). Bei σ → klein wird |z| groß → P → fast 0 oder fast 1. Das ist die Wirkung der Streuung.

Teil 3·Quiz / Klausurfragen

Praxis-Übung

Normalverteilungs-Praxis

Klausur-typische Aufgaben: standardisieren, Tabellenwerte finden, 68-95-99,7-Regel anwenden, Symmetrie nutzen.

Klausurfragen mit Lösungen (6)

F1.X ist normalverteilt mit μ = 50, σ = 10. Berechne den Z-Score von x = 65.

Antwort: 1.5 (Toleranz ±0.01)

Erklärung: z = (x − μ) / σ = (65 − 50) / 10 = 1,5. Z-Score gibt an wie viele Standardabweichungen x über/unter dem Erwartungswert liegt.

Typ: Zahlen-Eingabe

F2.Welcher Anteil der Werte einer Normalverteilung liegt im Intervall μ ± 2σ? (Antwort als Dezimalzahl, z.B. 0.68)

Antwort: 0.954 (Toleranz ±0.01)

Erklärung: Die 68-95-99,7-Regel: μ±1σ ≈ 68,3 %, μ±2σ ≈ 95,4 %, μ±3σ ≈ 99,7 %. Der Anteil 95,4 % ist Klausur-Standard.

Typ: Zahlen-Eingabe

F3.Eine Standardnormalverteilung Z hat welche Parameter?

Antwort: μ = 0, σ = 1

Erklärung: Z ~ N(0, 1): Erwartungswert 0, Standardabweichung 1, Varianz 1. Wird durch Standardisierung aus jeder Normalverteilung X ~ N(μ, σ²) gewonnen.

F4.Bei einer stetigen Normalverteilung gilt: P(X = 5) = 0.

Antwort: Wahr

Erklärung: Korrekt. Bei stetigen Verteilungen hat jeder einzelne Punkt Wahrscheinlichkeit 0. Sinnvoll sind nur P(X ≤ x), P(X ≥ x), P(a ≤ X ≤ b). Klausur-Klassiker.

Typ: Wahr/Falsch

F5.Symmetrie der Standardnormalverteilung: Φ(−z) = {{1}} − Φ({{2}}).

Lösungen pro Lücke:

  • {{1}}: 1
  • {{2}}: z

Erklärung: Φ(−z) = 1 − Φ(z). Genutzt um aus einer Tabelle mit nur positiven z-Werten auch negative z-Quantile zu berechnen. Klausur-Klassiker.

Typ: Lückentext

F6.X ~ N(100, 15²). Mit Φ(1,5) ≈ 0,9332: berechne P(X ≤ 122,5).

Antwort: 0.9332 (Toleranz ±0.001)

Erklärung: z = (122,5 − 100) / 15 = 1,5. P(X ≤ 122,5) = Φ(1,5) ≈ 0,9332. Klausur-Standard: standardisieren → tabellenwert ablesen.

Typ: Zahlen-Eingabe

Teil 4·Quiz / Klausurfragen

Klausur-Quiz

Klausurfragen mit Lösungen (6)

F1.X ~ N(8, 2²). Mit Φ(1,28) ≈ 0,9: ab welchem Punktwert liegen die oberen 10 %? (auf 2 Nachkommastellen)

Antwort: 10.56 Punkte (Toleranz ±0.05)

Erklärung: Inverse Aufgabe: gesucht x mit P(X ≥ x) = 0,1, also Φ(z) = 0,9 → z ≈ 1,28. Rückstandardisierung: x = μ + z·σ = 8 + 1,28·2 = 10,56. Top 10 % ab 10,56 Punkten.

Typ: Zahlen-Eingabe

F2.Welche Aussagen über die Normalverteilung sind RICHTIG?

Richtige Antworten: Symmetrisch um μ; Median = Modus = Erwartungswert; Wendepunkte bei μ ± σ; Fläche unter der Kurve = 1

Erklärung: Korrekt: Symmetrie um μ, Median=Modus=Mittel, Wendepunkte bei μ±σ, Gesamtfläche = 1. Falsch: Maximum bei x=μ (nicht σ); P(X = exakt μ) = 0 (stetig!).

Typ: Multi-Select

F3.Ordne den Wahrscheinlichkeits-Aussagen die korrekte Formel zu:

Zuordnungen:

  • P(Z ≥ z) → 1 − Φ(z)
  • P(Z ≤ −z) → 1 − Φ(z)
  • P(a ≤ Z ≤ b) → Φ(b) − Φ(a)
  • P(|Z| ≤ z) → 2·Φ(z) − 1

Erklärung: Die vier Symmetrie-Tricks: Komplement, Symmetrie, Differenz, beidseitig. Klausur-Klassiker, dieselbe Tabelle muss für alle 4 Aufgabentypen reichen.

Typ: Zuordnung

F4.Bei zwei Normalverteilungen mit gleichem μ aber unterschiedlichem σ ist die Glocke mit dem größeren σ schmaler und höher.

Antwort: Falsch

Erklärung: FALSCH. Größeres σ = breitere und FLACHERE Glocke (mehr Streuung). Kleineres σ = schmaler, höher (Werte konzentrieren sich um μ). Da die Gesamtfläche 1 bleibt, müssen Höhe und Breite umgekehrt skalieren.

Typ: Wahr/Falsch

F5.Sortiere die Lösungs-Schritte für die Aufgabe 'X ~ N(50, 10), berechne P(45 ≤ X ≤ 60)':

Richtige Reihenfolge:

  1. X normalverteilt erkennen, μ und σ aus Aufgabe entnehmen
  2. Untere Grenze standardisieren: z₁ = (45 − μ) / σ
  3. Obere Grenze standardisieren: z₂ = (60 − μ) / σ
  4. Tabellenwerte Φ(z₁) und Φ(z₂) nachschlagen
  5. P(z₁ ≤ Z ≤ z₂) = Φ(z₂) − Φ(z₁) berechnen

Erklärung: Standard-Workflow: Verteilung erkennen → standardisieren → tabellenwerte → differenz. In dieser Reihenfolge: kein Schritt überspringbar, sonst falsche Antwort.

Typ: Reihenfolge

F6.X ~ N(170, 8²) (Körpergröße cm). Mit Φ(1,25) ≈ 0,8944: wie viel Prozent liegen unter 180 cm? (in %, 2 Nachkommastellen)

Antwort: 89.44 % (Toleranz ±0.5)

Erklärung: z = (180 − 170) / 8 = 1,25. P(X ≤ 180) = Φ(1,25) ≈ 0,8944 = 89,44 %. Klassiker mit anschaulichen Werten.

Typ: Zahlen-Eingabe

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