Theoretische Binomialverteilung für n ⩽ 20

Prof. Dr. Dörte Haftendorn Mai 2014  www.mahematik-verstehen.de
Erklärungen weitere Links und  Impressum in der Webversion unten.
http://haftendorn.uni-lueneburg.de/mathe-lehramt/stochastik/verteilungen/BinomialverteilungKleinTheo.htm

Manipulate[Module[{my,sigma},my=n p;sigma=(Sqrt[n p (1-p)]);
Show[DiscretePlot[Evaluate@PDF[BinomialDistribution[n,p],k],{k,0,n},PlotRange->{0,All},Filling->Axis,FillingStyle->Opacity[1],ExtentSize->1
,PlotMarkers->None,ColorFunction->"Rainbow",PerformanceGoal->"Quality" ],Plot[((Exp[-(((x-my))^2)/(2 (sigma^2))])/((Sqrt[2 π]) sigma)),{x,-1,20},PlotRange->All ,PlotStyle->Thickness[0.007]],Plot[0,{x,n p-2 sigma,n p +2 sigma}, 
PlotStyle->{Red,Thickness[0.012]}],Plot[0,{x,n p-sigma,n p + sigma}, 
PlotStyle->{Green,Thickness[0.012]}],PlotRange->{{-1,20},All},AxesOrigin->{0,0}] (* Show-Ende*)
],(* Modul-Ende*)
Style["Wahrscheinlichkeits-Funktion der Binimialverteilung, bunte Balken",12,Bold],
Style["Wahrscheinlichkeits-Funktion der Normalverteilung, blaue Glockenkurve",12,Bold],
Style["Man kann Werte direkt in die Kästchen eintragen,dann ↵",12],
{{n,10},1,20,1, Appearance ->{"Open","Labeled"}},
{{p,0.3},0.1,0.9,0.05,Appearance -> {"Open","Labeled"}},
ContinuousAction->False,
FrameLabel->{{None,"Info\nunten"},{"www.mathematik-verstehen.de","Binomialverteilung, theoretisch, für n ⩽ 20 "}},
LabelStyle->Directive[RGBColor[0.7,0,0],Large]
]