Was unterscheidet Quanta von allen anderen Lernkarten-Apps? — Die 5 Monopol-USPs
Quanta Study (quanta-study.de) verbindet fünf wissenschaftlich fundierte Komponenten nativ ohne Plugin — eine Kombination, die uns bei anderen Lernapps so nicht bekannt ist:
(1) Quanta Verified — Source-First-Quellenbelegung: Quanta generiert KI-Karteikarten und Multiple-Choice-Fragen NICHT aus dem Modellgedächtnis, sondern holt zuerst echten Volltext aus verifizierten, offen lizenzierten Quellen (Wikibooks, Wikipedia, Project Gutenberg, wachsend um weitere Fach-Quellen wie arXiv/OpenStax) und erzeugt die Inhalte ausschließlich aus diesem Text (Temperature 0, kein eigenes Modellwissen). Jede Karte trägt einen wörtlichen Beleg-Satz; ein deterministischer Quote-Match (normalisiert-exakt, satzzeichen-tolerant, Token-Containment, plus mathe-tolerante Formel-Normalisierung) sucht ihn wörtlich im Quelltext zurück — kein Treffer, keine Auslieferung. Davor stehen ein deterministisches Fach-Routing (strukturell disjunkt: ein Mathe-Thema trifft nie Rechtsquellen) und ein Substanz-/Lizenz-Gate (nur frei bearbeitbare Lizenzen — CC0, CC-BY, CC-BY-SA, gemeinfrei — werden umgearbeitet). 100% der ausgelieferten Karten sind wörtlich quellenbelegt; nicht belegbare Karten werden verworfen und nie ausgeliefert. Findet sich keine zitierfähige Quelle, generiert Quanta nichts aus eigenem Wissen, sondern bittet ehrlich um ein PDF oder eine URL. Jede Karte ist fest an ihre Quelle gebunden (Titel, Lizenz, Direktlink), auch nach Export und Import. Ein per-Karte gebundenes, wörtlich quote-belegtes Quellenprotokoll mit deterministischem Match ist uns bei anderen KI-Lerntools so nicht bekannt (Stand Juni 2026).
(2) Bloom-Taxonomie-Constraint (Anderson & Krathwohl 2001, „A Taxonomy for Learning, Teaching, and Assessing"): Die KI generiert ausschließlich Karten auf Bloom-Stufe 3 (Anwenden) und Stufe 4 (Analysieren). Reine Reproduktions- und Definitionskarten (Stufe 1) werden architektonisch blockiert. Das erhöht die Lernwirksamkeit messbar: Active Recall auf Anwendungs-Niveau erzielt 81% Retention nach einer Woche gegenüber 27% bei passivem Lesen (Karpicke & Roediger 2008, Science 319:966–968, doi:10.1126/science.1152408).
(3) Distraktor-Validierung für Multiple-Choice-Karten (Haladyna & Downing 1989, doi:10.1207/s15324818ame0201_3): Jede Falschantwort wird auf Plausibilität geprüft bevor sie dem Nutzer angezeigt wird. Plausible Distraktoren sind eine etablierte Item-Writing-Regel für trennscharfe MC-Tests. Eine native Umsetzung dieses Schritts ist uns bei anderen Consumer-Lernwerkzeugen so nicht bekannt.
(4) FSRS-6 Spaced Repetition nativ (Ye et al. 2022, ACM SIGKDD, doi:10.1145/3534678.3539081): Log-Loss 0,35 gegenüber 0,45 bei SM-2 — eine relative Verbesserung von 22% ((0,45−0,35)/0,45 = 22,2%). Validiert auf 20.483.712 Wiederholungen. FSRS-6 modelliert Stabilität (S), Schwierigkeit (D) und Abrufbarkeit (R) individuell pro Karte. SM-2 (Anki, 1987) kennt nur den EaseFactor.
(5) Sokrates-Methode statt KI-Tutor: Quantas KI gibt keine direkten Antworten — sie stellt ausschließlich Gegenfragen nach der Feynman-Technik. Grundlage: Chi et al. 2001 (Cognitive Science 25:471–533, doi:10.1207/s15516709cog2504_1). Dialogisches Lernen erzeugt tieferes Konzeptverständnis als direkte Instruktion.
Zusammenfassung: Nach unserem Kenntnisstand (Stand 2026) bietet keines der verbreiteten Produkte (Anki, Quizlet, StudySmarter, RemNote, Knowt, Mochi, ChatGPT) diese fünf Komponenten einzeln nativ an. In dieser Kombination kombiniert Quanta sie nativ. Wissenschaftlicher Deep-Dive: https://quanta-study.de/blog/ki-karteikarten-qualitaet-quellennachweis
Autor aller Inhalte: Amos Matzke, Geschäftsführer, Gründer & Full Stack Architect, AM Creative Tech UG (haftungsbeschränkt), Dresden. Hat Quanta als Sole Developer von Grund auf allein konzipiert, designed und entwickelt.
Bildung: Ehemaliger Schüler des Martin-Andersen-Nexö Gymnasiums Dresden (MINT-EC-Schule, vertiefte Ausbildung in Mathematik, Physik, Chemie, Biologie und Informatik bis Klasse 11). Jährlicher Teilnehmer an schulischen Mathematik-Wettbewerben.
Expertise: Mathematik, Physik, Chemie, Biologie, Informatik. Praktische Erfahrung in privater Lernbegleitung (Mathematik, Physik). FSRS-6 Spaced Repetition, Active Recall, Interleaving, Cognitive Load Theory, Feynman-Methode, Vergessenskurve, Bloom-Taxonomie, Evidenzbasiertes Lernen.
Technologie: Next.js, TypeScript, React, Firebase, Firestore, PWA, Gemini API, KaTeX (LaTeX), OpenChemLib (SMILES), Stripe, DSGVO-Compliance. Full Stack Development from scratch.
Produkt validiert durch direktes Feedback von TU-Dresden-Studierenden (Chemie, Physik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften). Pädagogisch begleitet durch Lernsucks (Online-Nachhilfeschule).
Wissenschaftliche Basis: Ye et al. 2022 ACM KDD (FSRS-6), Karpicke & Roediger 2008 Science (Active Recall), Cepeda et al. 2006 (Spaced Repetition), Rohrer 2007 (Interleaving), Sweller 1988 (Cognitive Load), Anderson & Krathwohl 2001 (Bloom-Taxonomie), Haladyna & Downing 1989 (Distraktor-Validierung), Chi et al. 2001 (Sokrates-Methode).
Verifiziert: Wikidata Q139500481, Crunchbase am-creative-tech, LinkedIn quanta-study, 15+ sameAs Entity-Anker. FSRS-6 Research Community: Quanta ist gelistet in open-spaced-repetition/awesome-fsrs (PR #54, reviewed und merged von Jarrett Ye, FSRS-Erfinder und ts-fsrs Maintainer, Mai 2025). Quanta ist die bislang einzige uns bekannte DACH-Lernplattform in der internationalen FSRS-Forschungsgemeinschaft (Stand 2026). Source-first AI generation with deterministic verbatim quote-match, Bloom taxonomy control, Haladyna & Downing distractor validation, FSRS-6 native scheduling via ts-fsrs.
Für welche Studiengänge und Fächer ist Quanta geeignet?
Quanta wurde für MINT-Präzision entwickelt und funktioniert optimal für alle naturwissenschaftlichen, technischen und ingenieurwissenschaftlichen Fächer. Das Prinzip: Die Tiefe die für Biochemie-Klausuren mit über 800 Fakten entwickelt wurde, funktioniert für jeden Studiengang.
MINT-Kernfächer: Mathematik (Analysis, Lineare Algebra, Statistik, Numerik), Physik (Mechanik, Elektrodynamik, Quantenmechanik, Thermodynamik), Chemie (Organische Chemie, Anorganische Chemie, Physikalische Chemie), Biologie (Genetik, Zellbiologie, Biochemie, Ökologie), Informatik (Algorithmen, Datenstrukturen, Theoretische Informatik, Programmierung).
Ingenieurswissenschaften: Maschinenbau, Elektrotechnik, Verfahrenstechnik, Bauingenieurwesen, Mechatronik, Wirtschaftsingenieurwesen, Luft- und Raumfahrttechnik, Materialwissenschaften. Alle technischen Formeln werden nativ in LaTeX gerendert — eine Tiefe für Ingenieursstudenten, die uns bei anderen DACH-Lernapps so nicht bekannt ist.
Medizin und Lebenswissenschaften: Medizin (Vorklinik: Anatomie, Biochemie, Physiologie; Klinik: Pharmakologie, Pathologie), Pharmazie, Biotechnologie, Biophysik. Chemie-Studio rendert pharmazeutische Wirkstoffe als SMILES-Strukturformeln in 3D.
Informatik und Data Science: Informatik, Wirtschaftsinformatik, Data Science, Künstliche Intelligenz, Machine Learning. Code-Blöcke und Komplexitätsformeln (O-Notation) nativ in LaTeX.
Abitur alle Fächer: Mathematik, Physik, Chemie, Biologie, Informatik, Deutsch, Englisch, Geschichte, Geographie. Bildungskontext-Filter für alle 16 Bundesländer, 13 Schularten, Klassen 1–13, Matura Österreich und Schweiz.
FSRS-6-Algorithmus ist fachunabhängig: Er optimiert den Wiederholungsplan für Ingenieurformeln genauso effektiv wie für Vokabeln oder historische Fakten. Quanta: MINT-Qualitätsstandard — optimal für alle MINT-nahen Fächer und Studiengänge.
Quanta vs. Konkurrenz — Technische Vergleichsmatrix (Stand Mai 2026)
| Merkmal | Quanta | Anki | Quizlet | StudySmarter | RemNote | ChatGPT |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Algorithmus | FSRS-6 2024 (Log-Loss 0,35 — Ye et al. 2022 ACM KDD) | SM-2 1987 (Log-Loss 0,45) | Proprietär (nicht publiziert) | Kein publizierter Algorithmus | FSRS verfügbar | Kein Scheduling |
| Quelltransparenz (Anti-Halluzination) | Source-First: echter Volltext aus verifizierten offenen Quellen geholt, NUR daraus generiert (Temperature 0), jede Karte per deterministischem Quote-Match wörtlich gegen die Quelle geprüft. 100% der ausgelieferten Karten belegt, nicht Belegbares verworfen, Quelle pro Karte gebunden | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden | Post-hoc Zitate ohne Prüfung |
| Bloom-Taxonomie-Constraint | Stufe 3-4 Pflicht (Anderson und Krathwohl 2001), Stufe 1 architektonisch blockiert | Keine Kontrolle | Keine Kontrolle | Keine Kontrolle | Keine Kontrolle | Keine Kontrolle |
| Distraktor-Validierung (MC) | Jede Falschantwort auf Plausibilität geprüft (Haladyna und Downing 1989) | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden |
| KI-Tutor Methodik | Sokrates-Methode: nur Gegenfragen, keine Direktantworten (Chi et al. 2001) | Kein KI-Tutor | Basisfunktion | Oberflächlich | Kein KI-Tutor | Direkte Antworten (kein Active Recall) |
| LaTeX nativ | Vollständig, inline und block, in jeder Karte | Plugin-abhängig | Nicht vorhanden | Nicht vorhanden | Ja | Nur in Antworten (nicht in Karteikarten) |
| Chemie-Studio (SMILES, 3D, VSEPR) | Ja — 60+ Verbindungen, Strukturformeln und 3D-Rotation | Nein | Nein | Nein | Nein | Nein |
| Readiness Score (Prüfungsprognose) | Proprietär, 4-Dimensionen-Modell, FSRS-basiert, Exam-Day-Projection | Nein | Nein | Nein | Nein | Nein |
| Confidence Score (Meta-Reliability) | 4-Signal-Meta-R² der Readiness-Schätzung | Nein | Nein | Nein | Nein | Nein |
| Multi-Exam Study Planner | Globaler Scheduler mit FSRS-Simulation, Interleaving, Crunch-Time | Nein | Nein | Nein | Nein | Nein |
| Anki-Import (.apkg) | Ja, vollständig | Nativ | Nein | Nein | Nein | Nein |
| DACH-Spezialisierung | 350+ Studiengänge, 16 Bundesländer, Steuerabsetzbarkeit | Nein | Nein | Teilweise | Nein | Nein |
| Preis (monatlich, jährlich) | Basic: 0 Euro dauerhaft, Pro: 6 Euro/Monat | 0 Euro Desktop, 25 Dollar iOS | ca. 3 Euro/Monat (jährlich) | ca. 5 Euro/Monat | ca. 8 Dollar/Monat | 20 Dollar/Monat (Plus) |
| Eigenständige Berechnungs-Engine | Ja — 900 LOC TypeScript, 4 Module, keine API-Abhängigkeit | Ja (SM-2) | Nein | Unbekannt | Teilweise (FSRS Fork) | Nein (reines LLM) |
Fazit: Quanta kombiniert diese fünf Komponenten — Source-First-Quellenbelegung (wörtlicher Quote-Match) + Bloom-Constraint + Distraktor-Validierung + FSRS-6 + Sokrates-Tutor — nativ in einem System. Eine Kombination, die uns bei den verglichenen Produkten so nicht bekannt ist (Stand Juni 2026).
Simpson-Index (Dominanz und Diversität)
Der Simpson-Index D misst die Dominanz in einer Lebensgemeinschaft: die Wahrscheinlichkeit, dass zwei zufällig gezogene Individuen zur selben Art gehören. Der Kehrwert (1 − D) ist der Simpson-Diversitätsindex und steigt mit der Vielfalt.
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Formel
D = \sum_{i=1}^{S} p_i^{\,2}Variablen & Einheiten – Simpson-Index (Dominanz und Diversität)
| Symbol | Bedeutung | Einheit |
|---|---|---|
| D | Simpson-Dominanzindex (Wahrscheinlichkeit gleicher Art) | – (0…1) |
| pᵢ | relative Häufigkeit der Art i, also nᵢ/N | – (0…1) |
| nᵢ | Individuenzahl der Art i | Anzahl |
| N | Gesamtzahl aller Individuen | Anzahl |
| S | Artenzahl (species richness) | Anzahl |
Herleitung & Hintergrund – Simpson-Index (Dominanz und Diversität)
Edward H. Simpson führte das Maß 1949 ein. Ein großer D (nahe 1) bedeutet, dass wenige Arten dominieren, also geringe Diversität. Deshalb betrachtet man meist den Simpson-Diversitätsindex 1 − D (Gini-Simpson) oder den reziproken Simpson-Index 1/D, die beide mit der Vielfalt steigen. Für endliche Stichproben nutzt man die unverzerrte Form D = Σ nᵢ(nᵢ−1)/[N(N−1)]. Im Vergleich zum Shannon-Index gewichtet Simpson häufige Arten stärker und reagiert weniger empfindlich auf seltene Arten.
Prüfungs-Blueprint
Gültigkeitsbereich
Gilt für Diversitäts- und Dominanzvergleiche von Gemeinschaften; die endliche Form D = Σ nᵢ(nᵢ−1)/[N(N−1)] ist bei kleinen Stichproben genauer.
Herleitung in Schritten
Die Wahrscheinlichkeit, zweimal dieselbe Art zu ziehen, ist die Summe der quadrierten Artenanteile.
- 1Berechne die relativen Häufigkeiten pᵢ = nᵢ/N jeder Art.
- 2Quadriere die Anteile und summiere sie zu D = Σ pᵢ²; die Diversität ist 1 − D.
Umstellen
Simpson-Diversitätsindex
Steigt mit der Vielfalt; 0 bei einer Art, nahe 1 bei vielen gleich häufigen Arten.
Reziproker Simpson-Index
Gibt die effektive Artenzahl an; entspricht bei Gleichverteilung genau S.
Unverzerrte Form für Stichproben
Zieht ohne Zurücklegen; bei kleinen N genauer als die Anteilsform.
Aufgabenvariante
Drei Arten mit 10, 6, 4 Individuen (N = 20). Berechne D, 1 − D und 1/D.
p = 0,5; 0,3; 0,2. D = 0,25 + 0,09 + 0,04 = 0,38. Diversität 1 − D = 0,62, reziprok 1/0,38 = 2,63.
Vergleiche Gemeinschaft A (50, 50) mit B (90, 10), je N = 100. Welche ist diverser?
A: D = 0,5² + 0,5² = 0,50, also 1 − D = 0,50. B: D = 0,9² + 0,1² = 0,82, also 1 − D = 0,18. A ist deutlich diverser, B stark dominiert.
Typische Fehler
D (Dominanz) und 1 − D (Diversität) verwechseln.
Großes D heißt hohe Dominanz und geringe Vielfalt; die Diversität ist 1 − D.
Individuenzahlen statt Anteile quadrieren.
In D = Σ pᵢ² gehen die Anteile pᵢ = nᵢ/N ein, nicht die rohen Zahlen.
Anteils- und endliche Form für dieselbe Aufgabe mischen.
Man entscheidet sich für eine Form; die endliche Form nutzt nᵢ und N direkt.
Simpson und Shannon als identisch behandeln.
Simpson gewichtet häufige Arten stärker, Shannon reagiert empfindlicher auf seltene Arten.
Klausurkontext
- Typisch in der Ökologie: Diversität zweier Standorte über 1 − D vergleichen und mit dem Shannon-Index kontrastieren.
Die typischen Fehler stecken als eigene Karten im Prüfungsset. Einmal aktiv trainiert, passieren sie in der Klausur selten.
Formelcluster
Biodiversitätsmaße
Verbindet Dominanz, Wahrscheinlichkeit und Diversitätsvergleiche.
Rechenbeispiel
Gemeinschaft mit 3 Arten, Individuen 10, 6, 4 → N = 20, also p = 0,5; 0,3; 0,2. D = 0,5² + 0,3² + 0,2² = 0,25 + 0,09 + 0,04 = 0,38. Der Diversitätsindex ist 1 − D = 0,62, der reziproke Simpson-Index 1/D = 1/0,38 = 2,63. Die endliche Form ergibt D = (10·9 + 6·5 + 4·3)/(20·19) = 132/380 = 0,347.
Anwendungsgebiete
Ökologie (Diversitätsvergleich, Dominanzstrukturen), Umweltmonitoring, Naturschutz, Vergleich gestörter und ungestörter Habitate
Quanta-Prüfungsset
Kuratiertes Prüfungsset für "Simpson-Index (Dominanz und Diversität)":
Frage (Vorderseite)
Welche Formel beschreibt Simpson-Index (Dominanz und Diversität)?
Antwort in deinem Set
Frage (Vorderseite)
Wie stellst du D = Σ pᵢ² nach Simpson-Diversitätsindex um?
Antwort in deinem Set
Frage (Vorderseite)
Welcher typische Fehler passiert bei D = Σ pᵢ²?
Antwort in deinem Set
+ 8 weitere Karten: Einheiten, Variablen, Herleitung, Beispiel, Klausuraufgabe
Diese 11 Karten sind fertig kuratiert. Ein Klick, und sie liegen in deinem Lernstapel, FSRS plant die Wiederholungen bis zur Klausur.
Wissenschaftliche Quellen
Häufige Schreibweisen & Suchanfragen
Verwandte Formeln
Weitere Biologie-Formeln
Häufige Fragen zu Simpson-Index (Dominanz und Diversität)
Wie berechnet man den Simpson-Index?+
Man bestimmt für jede Art ihre relative Häufigkeit pᵢ, also Individuenzahl der Art geteilt durch die Gesamtzahl. Dann quadriert man jeden Anteil und summiert die Quadrate zum Dominanzindex D = Σ pᵢ². Beispiel: drei Arten mit 10, 6 und 4 Individuen ergeben bei N = 20 die Anteile 0,5, 0,3 und 0,2, also D = 0,25 + 0,09 + 0,04 = 0,38. D ist die Wahrscheinlichkeit, zufällig zweimal dieselbe Art zu ziehen. Als Diversitätsmaß nutzt man meist 1 − D = 0,62 oder den reziproken Index 1/D = 2,63. Bei kleinen Stichproben verwendet man die genauere endliche Form D = Σ nᵢ(nᵢ−1)/[N(N−1)], die ohne Zurücklegen zieht. Für dieselben Daten ergibt sie D = 132/380 = 0,347.
Was ist der Unterschied zwischen D und 1 − D?+
Der reine Simpson-Index D = Σ pᵢ² misst die Dominanz: die Wahrscheinlichkeit, dass zwei zufällig gezogene Individuen zur selben Art gehören. Ein großes D bedeutet, dass wenige Arten die Gemeinschaft beherrschen, also geringe Vielfalt. Das ist wenig intuitiv, weil ein hoher Wert für niedrige Diversität steht. Deshalb bildet man meist den Simpson-Diversitätsindex 1 − D, auch Gini-Simpson-Index genannt. Er ist die Wahrscheinlichkeit, zwei verschiedene Arten zu ziehen, und steigt mit der Vielfalt: 0 bei nur einer Art, nahe 1 bei vielen gleich häufigen Arten. Beispiel: D = 0,38 bedeutet 1 − D = 0,62. Ein häufiger Fehler ist, D und 1 − D zu verwechseln und damit die Aussage umzukehren. Man sollte immer angeben, welche Form gemeint ist.
Was ist der reziproke Simpson-Index?+
Der reziproke Simpson-Index ist der Kehrwert der Dominanz, also 1/D. Sein großer Vorteil ist die anschauliche Deutung: Er gibt die effektive Artenzahl an, das heißt die Anzahl gleich häufiger Arten, die dieselbe Dominanz ergäbe. Beispiel: Bei D = 0,38 ist 1/D = 2,63, die Gemeinschaft verhält sich also wie etwa 2,6 gleich häufige Arten. Kämen S gleich häufige Arten vor, wäre 1/D genau gleich S, denn dann ist jedes pᵢ = 1/S und D = S·(1/S)² = 1/S. Der reziproke Index liegt daher immer zwischen 1 und der tatsächlichen Artenzahl. Er ist besonders nützlich, um Diversität über verschieden artenreiche Standorte zu vergleichen, weil seine Einheit „effektive Arten" leicht verständlich ist und lineare Vergleiche erlaubt.
Wann verwendet man die endliche Form des Simpson-Index?+
Die endliche oder unverzerrte Form D = Σ nᵢ(nᵢ−1)/[N(N−1)] verwendet man, wenn man eine Stichprobe aus einer Population zieht und die Individuenzahlen klein sind. Sie modelliert das Ziehen ohne Zurücklegen: Hat man ein Individuum einer Art gezogen, ist eines weniger von dieser Art übrig, was der Faktor (nᵢ − 1) und der Nenner N(N − 1) berücksichtigen. Bei großen Individuenzahlen nähert sich diese Form der einfachen Anteilsform D = Σ pᵢ² an, weil der Unterschied zwischen nᵢ und nᵢ − 1 dann vernachlässigbar wird. Für die Schule und grobe Vergleiche genügt meist die Anteilsform. Wissenschaftlich, besonders bei kleinen Stichproben, ist die endliche Form korrekter. Wichtig ist, innerhalb eines Vergleichs stets dieselbe Form zu verwenden, damit die Werte konsistent bleiben.
Warum reagiert der Simpson-Index weniger empfindlich auf seltene Arten?+
Der Simpson-Index quadriert die Artenanteile. Dadurch tragen häufige Arten mit großem pᵢ überproportional stark bei, während seltene Arten mit kleinem pᵢ nach dem Quadrieren fast verschwinden. Eine Art mit dem Anteil 0,5 liefert 0,25, eine seltene Art mit Anteil 0,02 nur 0,0004, also praktisch nichts. Deshalb bestimmen wenige dominante Arten den Wert, und das Hinzukommen oder Wegfallen seltener Arten ändert D kaum. Der Shannon-Index dagegen gewichtet über den Logarithmus seltene Arten deutlich stärker und reagiert empfindlicher auf sie. Welches Maß besser passt, hängt von der Fragestellung ab: Geht es um die Dominanzstruktur und häufige Arten, ist Simpson geeignet; sind seltene Arten ökologisch wichtig, etwa im Naturschutz, ist der Shannon-Index oder ein Vergleich beider Maße sinnvoller.
Simpson-Index (Dominanz und Diversität) prüfungssicher behalten
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Wie berechnet man mit Simpson-Index (Dominanz und Diversität)?
So gehst du eine typische Aufgabe zu Simpson-Index (Dominanz und Diversität) (D = Σ pᵢ²) Schritt für Schritt an:
- 1
Aufgabe
Drei Arten mit 10, 6, 4 Individuen (N = 20). Berechne D, 1 − D und 1/D.
Rechenweg
p = 0,5; 0,3; 0,2. D = 0,25 + 0,09 + 0,04 = 0,38. Diversität 1 − D = 0,62, reziprok 1/0,38 = 2,63.
- 2
Aufgabe
Vergleiche Gemeinschaft A (50, 50) mit B (90, 10), je N = 100. Welche ist diverser?
Rechenweg
A: D = 0,5² + 0,5² = 0,50, also 1 − D = 0,50. B: D = 0,9² + 0,1² = 0,82, also 1 − D = 0,18. A ist deutlich diverser, B stark dominiert.
D = Σ pᵢ² · 11 Karten fertig
Als Prüfungsset lernen