Fehlerfunktion berechnen
Berechnen Sie die Fehlerfunktion erf(x), die komplementäre Fehlerfunktion erfc(x) und die inverse Fehlerfunktion mit interaktiver Gauß-Kurven-Visualisierung, schrittweisen Erklärungen und umfassender Analyse für Statistik und Wahrscheinlichkeit.
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Fehlerfunktion berechnen
Willkommen beim Fehlerfunktion-Rechner, einem umfassenden mathematischen Werkzeug zur Berechnung der Fehlerfunktion erf(x), der komplementären Fehlerfunktion erfc(x) und ihrer Umkehrfunktionen. Dieser Rechner liefert präzise Ergebnisse mit bis zu 15 Dezimalstellen, interaktive Visualisierungen und Schritt-für-Schritt-Erklärungen, um Ihnen zu helfen, diese grundlegende mathematische Funktion zu verstehen, die in Statistik, Wahrscheinlichkeitstheorie, Physik und Ingenieurwesen weit verbreitet ist.
Was ist die Fehlerfunktion?
Die Fehlerfunktion, bezeichnet als erf(x), ist eine spezielle mathematische Funktion mit S-förmigem Verlauf (Sigmoidfunktion), die häufig in der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und bei partiellen Differentialgleichungen auftritt. Sie ist auch als Gaußsche Fehlerfunktion bekannt und als Integral der Gaußschen Normalverteilung definiert:
Die Fehlerfunktion hat mehrere wichtige Eigenschaften:
Warum heißt sie Fehlerfunktion?
Der Name „Fehlerfunktion“ entstand aus der Fehlertheorie in der Statistik während des 18. und 19. Jahrhunderts. Bei der Untersuchung von Messfehlern entdeckten Wissenschaftler und Mathematiker, dass zufällige Fehler typischerweise einer Normalverteilung (Gauß-Verteilung) folgen. Die Fehlerfunktion stellt die Wahrscheinlichkeit dar, mit der ein Messfehler in einen bestimmten Bereich fällt, was sie grundlegend für die statistische Analyse und Qualitätskontrolle macht.
Die komplementäre Fehlerfunktion (erfc)
Die komplementäre Fehlerfunktion erfc(x) ist definiert als eins minus die Fehlerfunktion:
Die komplementäre Fehlerfunktion ist besonders nützlich für die Berechnung von Wahrscheinlichkeiten im „Tail“ (Ende) der Normalverteilung. Für große Werte von x bietet erfc(x) eine bessere numerische Präzision als die direkte Berechnung von 1 - erf(x), da erf(x) sich 1 nähert und die Subtraktion zum Verlust signifikanter Stellen führen würde.
Inverse Fehlerfunktionen
Die inverse Fehlerfunktion erf-1(x) findet den Wert y, für den erf(y) = x gilt. Sie ist nur für Eingabewerte im Bereich (-1, 1) definiert. Ebenso ist die inverse komplementäre Fehlerfunktion erfc-1(x) für Eingaben in (0, 2) definiert.
Inverse Fehlerfunktionen sind essenziell für:
- Erzeugung von Zufallszahlen: Umwandlung gleichverteilter Zufallszahlen in normalverteilte Zahlen.
- Konfidenzintervalle: Finden von kritischen Werten für statistische Tests.
- Signalverarbeitung: Lösen von Gleichungen, die Fehlerfunktionen enthalten.
Beziehung zur Normalverteilung
Die Fehlerfunktion ist eng mit der Standardnormalverteilung verknüpft. Wenn eine Zufallsvariable Z einer Standardnormalverteilung N(0,1) folgt, ist die Wahrscheinlichkeit, dass Z zwischen -x und x liegt, wie folgt mit erf verbunden:
Die kumulative Verteilungsfunktion (CDF) der Standardnormalverteilung kann ausgedrückt werden als:
So verwenden Sie diesen Rechner
- Funktionstyp wählen: Wählen Sie je nach Bedarf zwischen erf(x), erfc(x), inverser erf oder inverser erfc.
- Eingabewert eingeben: Geben Sie den x-Wert ein, für den Sie die Funktion berechnen möchten. Stellen Sie bei inversen Funktionen sicher, dass Ihre Eingabe innerhalb des gültigen Bereichs liegt.
- Präzision wählen: Wählen Sie 6, 10 oder 15 Dezimalstellen basierend auf Ihren Genauigkeitsanforderungen.
- Auf Berechnen klicken: Sehen Sie sich Ihr Ergebnis zusammen mit einer Schritt-für-Schritt-Erklärung, interaktiven Grafiken und verwandten Werten an.
Definitionsbereiche
- erf(x) und erfc(x): Jede reelle Zahl x.
- erf-1(x): -1 < x < 1 (exklusiv).
- erfc-1(x): 0 < x < 2 (exklusiv).
Wertetabelle der Fehlerfunktion
Hier sind einige häufig verwendete Werte der Fehlerfunktion:
| x | erf(x) | erfc(x) |
|---|---|---|
| 0,0 | 0,00000000 | 1,00000000 |
| 0,1 | 0,11246292 | 0,88753708 |
| 0,2 | 0,22270259 | 0,77729741 |
| 0,3 | 0,32862676 | 0,67137324 |
| 0,4 | 0,42839236 | 0,57160764 |
| 0,5 | 0,52049988 | 0,47950012 |
| 0,6 | 0,60385609 | 0,39614391 |
| 0,7 | 0,67780119 | 0,32219881 |
| 0,8 | 0,74210096 | 0,25789904 |
| 0,9 | 0,79690821 | 0,20309179 |
| 1,0 | 0,84270079 | 0,15729921 |
| 1,5 | 0,96610515 | 0,03389485 |
| 2,0 | 0,99532227 | 0,00467773 |
| 2,5 | 0,99959305 | 0,00040695 |
| 3,0 | 0,99997791 | 0,00002209 |
Anwendungen der Fehlerfunktion
Statistik und Wahrscheinlichkeit
Die Fehlerfunktion ist grundlegend für die Wahrscheinlichkeitstheorie. Sie erscheint in der kumulativen Verteilungsfunktion der Normalverteilung, bei der Berechnung von Konfidenzintervallen, bei Hypothesentests und bei Qualitätskontrollprozessen unter Verwendung von Kontrollkarten.
Physik und Ingenieurwesen
In der Physik tritt die Fehlerfunktion in Wärmediffusionsgleichungen (Fourier-Analyse), bei der Massendiffusion in Materialien, bei der Ausbreitung elektromagnetischer Wellen und in der Quantenmechanik (Wellenfunktionen) auf.
Signalverarbeitung
Spezialisten für Signalverarbeitung verwenden Fehlerfunktionen zur Berechnung von Bitfehlerraten in der digitalen Kommunikation, zur Analyse von Rauschen in elektrischen Systemen, beim Filterdesign und bei der Modulationsanalyse.
Finanzmathematik
In der quantitativen Finanzwirtschaft tauchen Fehlerfunktionen in Optionspreismodellen (Black-Scholes), bei Risikoabschätzungsberechnungen, der Portfoliooptimierung und bei Monte-Carlo-Simulationen auf.
Mathematische Eigenschaften
Reihenentwicklung
Die Fehlerfunktion kann als Taylor-Reihe ausgedrückt werden:
Asymptotische Entwicklung
Für große Werte von x kann die komplementäre Fehlerfunktion angenähert werden durch:
Ableitung
Die Ableitung der Fehlerfunktion ist die Gaußsche Funktion:
Häufig gestellte Fragen
Was ist die Fehlerfunktion (erf)?
Die Fehlerfunktion, bezeichnet als erf(x), ist eine spezielle mathematische Funktion, die häufig in der Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik und bei der Lösung partieller Differentialgleichungen vorkommt. Sie ist definiert als erf(x) = (2/√π) ∫₀ˣ e^(-t²) dt. Die Funktion gibt Werte zwischen -1 und 1 aus, wobei erf(0) = 0 gilt und sie sich ±1 nähert, wenn x gegen ±∞ geht.
Wie hängt die Fehlerfunktion mit der Normalverteilung zusammen?
Die Fehlerfunktion ist eng mit der kumulativen Verteilungsfunktion (CDF) der Standardnormalverteilung verwandt. Konkret wird die Wahrscheinlichkeit, dass eine standardnormalverteilte Zufallsvariable zwischen -x√2 und x√2 liegt, durch erf(x) angegeben. Die Beziehung lautet: Φ(x) = (1/2)[1 + erf(x/√2)], wobei Φ(x) die standardnormale CDF ist.
Was ist die komplementäre Fehlerfunktion (erfc)?
Die komplementäre Fehlerfunktion, erfc(x), ist definiert als erfc(x) = 1 - erf(x). Sie stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass eine standardnormalverteilte Zufallsvariable im Betrag x√2 überschreitet. Für große Werte von x ist erfc(x) genauer direkt zu berechnen als 1 - erf(x), da erf(x) sich 1 nähert, was zu Präzisionsverlusten führt.
Was ist die inverse Fehlerfunktion?
Die inverse Fehlerfunktion, erf⁻¹(x), ist die Umkehrfunktion der Fehlerfunktion. Sie findet den Wert y, für den erf(y) = x gilt. Sie ist nur für Eingaben zwischen -1 und 1 (exklusiv) definiert. Die inverse Fehlerfunktion ist nützlich für die Erzeugung normalverteilter Zufallszahlen und zur Lösung von Gleichungen, die die Fehlerfunktion enthalten.
Warum heißt sie Fehlerfunktion?
Der Name 'Fehlerfunktion' stammt aus ihrer Verbindung zur Fehlertheorie in der Statistik. Im 18. Jahrhundert entdeckten Mathematiker bei der Untersuchung von Messfehlern, dass Fehler oft einer Normalverteilung (Gauß-Verteilung) folgen. Die Fehlerfunktion stellt die Wahrscheinlichkeit dar, dass ein Messfehler in einen bestimmten Bereich fällt, daher der Name.
Weiterführende Ressourcen
- Fehlerfunktion - Wikipedia
- Erf - Wolfram MathWorld (Englisch)
- NIST Digital Library of Mathematical Functions - Error Functions (Englisch)
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"Fehlerfunktion berechnen" unter https://MiniWebtool.com/de/fehlerfunktion-berechnen/ von MiniWebtool, https://MiniWebtool.com/
vom miniwebtool-Team. Aktualisiert: 10. Jan. 2026
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