Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Bei einem Glücksrad, ist die Wahrscheinlichkeit in den grünen Bereich zu kommen p=0,15. Wie oft muss man dieses Glückrad mindestens drehen, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80% 26 mal oder öfters in den grünen Bereich zu kommen?

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nP(X≤k)
......
1940.2381
1950.2291
1960.2204
1970.2118
1980.2035
1990.1955
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Drehungen, die im grünen Bereich landen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.15 und variablem n.

Es muss gelten: P0.15n (X≥26) ≥ 0.8

Weil man ja aber P0.15n (X≥26) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.15n (X≥26) = 1 - P0.15n (X≤25) ≥ 0.8 |+ P0.15n (X≤25) - 0.8

0.2 ≥ P0.15n (X≤25) oder P0.15n (X≤25) ≤ 0.2

Jetzt müssen wir eben so lange mit verschiedenen Werten von n probieren, bis diese Gleichung erstmals erfüllt wird:

Dabei stellt sich nun natürlich die Frage, mit welchem Wert für n wir dabei beginnen. Im Normalfall enden 15% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 26 0.15 ≈ 173 Versuchen auch ungefähr 26 (≈0.15⋅173) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=173:
P0.15n (X≤25) ≈ 0.4717 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.2 entfernt ist, erhöhen bzw. verkleinern wir das n eben in größeren oder kleineren Schrittweiten.

Dies wiederholen wir solange, bis wir zwei aufeinanderfolgende Werte von n gefunden haben, bei denen die 0.2 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=199 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.2 ist.

n muss also mindestens 199 sein, damit P0.15n (X≤25) ≤ 0.2 oder eben P0.15n (X≥26) ≥ 0.8 gilt.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Eine Münze wird 64 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 32 mal "Zahl" (p=0,5) geworfen wird?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=64 und p=0.5.

P0.564 (X=32) = ( 64 32 ) ⋅ 0.532 ⋅ 0.532 =0.099346753747967≈ 0.0993
(TI-Befehl: binompdf(64,0.5,32))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Eine Schulklasse möchte fürs Schulfest ein Glücksrad entwickeln. Aus optischen Gründen sollen dabei alle Sektoren gleich groß sein. Einer davon soll für den Hauptpreis stehen. Hierfür haben sie insgesamt 7 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 70 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 7 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 85% für die 70 Durchgänge reichen?

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pP(X≤7)
......
1 10 0.5989
1 11 0.6972
1 12 0.7736
1 13 0.8314
1 14 0.8745
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=70 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp70 (X≤7) =0.85 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 1 sein muss, da es ja genau einen günstigen Fall gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp70 (X≤7) ('höchstens 7 Treffer bei 70 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 7 70 . Mit diesem p wäre ja 7= 7 70 ⋅70 der Erwartungswert und somit Pp70 (X≤7) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 7 70 mit 1 7 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 10 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 14 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 14 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Ein Promi macht Urlaub in einem Ferienclub. Dort sind noch weitere 86 Gäste. Wie groß darf der Bekanntheitsgrad des Promis höchstens sein, dass ihn mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht mehr als 22 erkennen und dumm anlabern?

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pP(X≥k)=1-P(X≤k-1)
......
0.150.9966
0.160.9924
0.170.9846
0.180.9713
0.190.9505
0.20.9201
0.210.8786
......

Es muss gelten: Pp86 (X≤22) =0.9 (oder mehr)

Diese Gleichung gibt man also in den GTR als Funktion ein, wobei das variable p eben als X gesetzt werden muss.
(TI-Befehl: y1=binomcdf(86,X,22) - dabei darauf achten, dass X nur zwischen 0 und 1 sein darf - bei TblSet sollte deswegen Δtable auf 0.01 gesetzt werden)

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei p=0.2 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,75. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 92 Versuchen genau 61 mal im grünen Bereich zu landen?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=92 und p=0.75.

P0.7592 (X=61) = ( 92 61 ) ⋅ 0.7561 ⋅ 0.2531 =0.015456668484164≈ 0.0155
(TI-Befehl: binompdf(92,0.75,61))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

In einer Chip-Fabrik werden neue High Tech Chips produziert. Leider ist die Technik noch nicht so ganz ausgereift, weswegen Ausschuss mit einer Wahrscheinlichkeit von p=0,75 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 64 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips nicht mehr als 15% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=64⋅0.75 = 48

Die 15% Abweichung wären dann zwischen 85% von 48, also 0.85⋅ 48 = 40.8 und 115% von 48, also 1.15⋅ 48 = 55.2

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 48 entfernt sein darf als 40.8 bzw. 55.2, muss sie also zwischen 41 und 55 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=64 und p=0.75.

P0.7564 (41≤X≤55) =

...
38
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41
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...

P0.7564 (X≤55) - P0.7564 (X≤40) ≈ 0.9889 - 0.0181 ≈ 0.9708
(TI-Befehl: binomcdf(64,0.75,55) - binomcdf(64,0.75,40))