Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

Durch Aktualisieren des Browsers (z.B. mit Taste F5) kann man neue Beispielaufgaben sehen


Binomialvert. mit variablem n (höchst.)

Beispiel:

Wie oft darf man mit einem normalen Würfel höchstens würfeln, um mit einer Wahrscheinlichkeit von 80% nicht mehr als 34 6er zu würfeln?

Lösung einblenden
nP(X≤k)
......
1810.8079
1820.7984
1830.7886
1840.7787
1850.7685
1860.7581
1870.7474
1880.7366
1890.7256
1900.7145
1910.7031
1920.6916
1930.68
1940.6682
1950.6563
1960.6443
1970.6322
1980.62
1990.6077
2000.5953
2010.583
2020.5705
2030.5581
2040.5456
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gewürfelten 6er an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 1 6 und variablem n.

Es muss gelten: P 1 6 n (X≤34) ≥ 0.8

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 1 6 der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 34 1 6 ≈ 204 Versuchen auch ungefähr 34 (≈ 1 6 ⋅204) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=204:
P 1 6 n (X≤34) ≈ 0.5456 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.8 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 0.8 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei n=181 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% ist.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 74% von der Freiwurflinie. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 77 Versuchen mindestens 54 und weniger als 63 trifft?

Lösung einblenden

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=77 und p=0.74.

P0.7477 (54≤X≤62) =

...
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
...

P0.7477 (X≤62) - P0.7477 (X≤53) ≈ 0.928 - 0.1819 ≈ 0.7461
(TI-Befehl: binomcdf(77,0.74,62) - binomcdf(77,0.74,53))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 4 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 18 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 75% unter den 18 gezogenen Kugeln nicht mehr als 3 rote sind?

Lösung einblenden
pP(X≤3)
......
4 24 0.6479
4 25 0.6771
4 26 0.7038
4 27 0.7281
4 28 0.7501
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=18 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp18 (X≤3) =0.75 (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 Pp18 (X≤3) ('höchstens 3 Treffer bei 18 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 3 18 . Mit diesem p wäre ja 3= 3 18 ⋅18 der Erwartungswert und somit Pp18 (X≤3) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 3 18 mit 4 3 erweitern (so dass wir auf den Zähler 4 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 4 24 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 4 28 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 75% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 28 sein.

Also werden noch 24 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.

Binomialvert. mit variabl. p (mind.) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer unbekannt. Das Zufallsexperinment wird 56 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 56)Wie hoch muss die Einzelwahrscheinlichkeit p mindestens sein, dass mit einer Wahrscheinlich von mind. 70% mindestens 50 Treffer erzielt werden?

Lösung einblenden
pP(X≥50)=1-P(X≤49)
......
0.860.3155
0.870.396
0.880.4851
0.890.5793
0.90.6738
0.910.7633
......

Es muss gelten: Pp56 (X≥50) =0.7 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp56 (X≤49) =0.7 (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=1-binomcdf(56,X,49) - 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 erstmals bei p=0.91 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.7 ist.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Ein Würfel wird 89 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 16 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?

Lösung einblenden

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=89 und p= 1 6 .

P 1 6 89 (X=16) = ( 89 16 ) ⋅ ( 1 6 )16 ⋅ ( 5 6 )73 =0.10377768492759≈ 0.1038
(TI-Befehl: binompdf(89,1/6,16))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 53 und p = 0.3
Bestimme den Erwartungswert μ und die Standardabweichung σ von X .

Lösung einblenden

Für Erwartungswert und Standardabweichung bei der Binomialverteilung gibt es ja einfache Formeln, in die man einfach n = 53 und p = 0.3 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 53 ⋅ 0.3 = 15.9

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 53 ⋅ 0.3 ⋅ 0.7 = 11.13 ≈ 3.34