Welt des Staunens

Zahlen & Wahrscheinlichkeit

Wann sollte man beim Suchen nach dem besten Angebot zugreifen?

Stell dir vor, du besichtigst hundert Wohnungen in zufälliger Reihenfolge. Jede Wohnung lässt sich mit den bereits gesehenen vergleichen, aber nach einer Absage ist sie endgültig weg. Du möchtest unbedingt die beste aller hundert auswählen. Für dieses klassische Entscheidungsproblem gibt es eine verblüffend einfache mathematische Strategie: Ungefähr die ersten 37 Prozent dienen ausschließlich zum Kennenlernen des Angebots. Danach wählst du die erste Möglichkeit, die besser ist als alle vorherigen.

Bei hundert Kandidaten führt dieser Ansatz mit einer Wahrscheinlichkeit von rund 37,1 Prozent zum tatsächlich besten. Zufällig irgendeine Wohnung zu wählen, würde nur in einem Prozent der Fälle die beste treffen. Die Regel hängt allerdings stark von der künstlichen Spielsituation ab und ist keine allgemeingültige Empfehlung für Job-, Wohnungs- oder Partnerentscheidungen.

Genau genommen
Zufallsreihenfolge, bekanntes n, verschiedene eindeutig vergleichbare Rangplätze, sofortige unumkehrbare Entscheidung und Ziel ausschließlich absolute Bestwahl. Reale Bewerbungen und Wohnungs- oder Partnerentscheidungen erfüllen diese Bedingungen meist nicht. Gibt es später keinen neuen Rekord, kann das letzte Angebot gewählt werden; das rettet keinen Fall, in dem das beste schon in der Beobachtungsphase lag.

Datenstand: Mathematische Schlussprüfung: 20.10.2026

So wurde gerechnet

Für n = 100 und r = 37 zunächst abgelehnte Angebote: P = (37/100) × Σ(k = 37 bis 99) 1/k ≈ 0,3710427787. Vergleich aller ganzzahligen r von 0 bis 99 bestätigt r = 37 als Optimum. Für r = 0 wird direkt das erste Angebot gewählt, Erfolg 1/100.

Das ergänzende Experiment oder Schaubild ist mit JavaScript verfügbar.

Quellen zu diesem Beitrag

Universität Bielefeld · Secretary problem / 37 percent rulehttps://www.math.uni-bielefeld.de/~ringel/lectures/vortrag-sjtu/37.htm
Abgeglichen am 20.10.2026. Quellen öffnen die Originalwebsite in einem neuen Tab.

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