Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der besuchten Kneipen, die keine "ID" (Personalausweis) verlangen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.11 und variablem n.

Es muss gelten: $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\ge 3)$ ≥ 0.9

Weil man ja aber $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\ge 3)$ nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

$P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\ge 3)$ = 1 - $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\le 2)$ ≥ 0.9 |+ $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\le 2)$ - 0.9

0.1 ≥ $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\le 2)$ oder $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\le 2)$ ≤ 0.1

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 11% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei $\frac{3}{\mathrm{0.11}}$ ≈ 27 Versuchen auch ungefähr 3 (≈0.11⋅27) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=27:
$P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\le 2)$ ≈ 0.4171 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.1 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 0.1 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=47 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.1 ist.

n muss also mindestens 47 sein, damit $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\le 2)$ ≤ 0.1 oder eben $P_{0.11}^{\mathrm{n}}(X\ge 3)$ ≥ 0.9 gilt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=14 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: $P_p^{14}(X\le 6)$=0.85 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 4 sein muss, da es ja genau 4 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit $P_p^{14}(X\le 6)$ ('höchstens 6 Treffer bei 14 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p=$\frac{6}{14}$. Mit diesem p wäre ja 6=$\frac{6}{14}$⋅14 der Erwartungswert und somit $P_p^{14}(X\le 6)$ irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p=$\frac{6}{14}$ mit $\frac{4}{6}$ erweitern (so dass wir auf den Zähler 4 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= $\frac{4}{9}$ einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p=$\frac{4}{12}$ die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 12 sein.

Also werden noch 8 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.

Es muss gelten: $P_p^{72}(X\le 53)$=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(72,X,53) - 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=0.67 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.