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=0,7. Wie oft muss man dieses Glückrad mindestens drehen, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 60% 24 mal oder öfters in den grünen Bereich zu kommen?

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nP(X≤k)
......
340.4455
350.3484
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Drehungen, die im grünen Bereich landen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.7 und variablem n.

Es muss gelten: P0.7n (X≥24) ≥ 0.6

Weil man ja aber P0.7n (X≥24) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.7n (X≥24) = 1 - P0.7n (X≤23) ≥ 0.6 |+ P0.7n (X≤23) - 0.6

0.4 ≥ P0.7n (X≤23) oder P0.7n (X≤23) ≤ 0.4

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 70% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 24 0.7 ≈ 34 Versuchen auch ungefähr 24 (≈0.7⋅34) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=34:
P0.7n (X≤23) ≈ 0.4455 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.4 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 0.4 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=35 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 35 sein, damit P0.7n (X≤23) ≤ 0.4 oder eben P0.7n (X≥24) ≥ 0.6 gilt.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,8. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 94 Versuchen genau 73 mal im grünen Bereich zu landen?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=94 und p=0.8.

P0.894 (X=73) = ( 94 73 ) ⋅ 0.873 ⋅ 0.221 =0.084122489890687≈ 0.0841
(TI-Befehl: binompdf(94,0.8,73))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Die Homepage-AG einer Schule möchte auf der Startseite der Internetseite der Schule ein Zufallsbild integrieren. Dabei soll bei jedem Aufruf der Startseite ein zufälliges Bild aus einer Bilderdatenbank gezeigt werden. Alle Bilder der Datenbank sind immer gleich wahrscheinlich. Auf 3 Bildern der Datenbank sind Mitglieder der Homepage-AG zu sehen. Es wird geschätzt, dass die Seite täglich 120 mal aufgerufen wird. Die Mitglieder der Homepage-AG wollen dass mit mindestens 85%-iger Wahrscheinlichkiet mindestens 12 mal am Tag eines ihrer eigenen 3 Bilder erscheint. Wie viele andere Bilder dürfen dann höchstens noch in der Datenbank sein?

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pP(X≥12)=1-P(X≤11)
......
3 14 0.9997
3 15 0.999
3 16 0.9971
3 17 0.9932
3 18 0.9861
3 19 0.9747
3 20 0.958
3 21 0.9354
3 22 0.9068
3 23 0.8723
3 24 0.8328
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Bilder mit Homepage-AG-lern an. X ist binomialverteilt mit n=120 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp120 (X≥12) = 1- Pp120 (X≤11) = 0.85 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 3 sein muss, da es ja genau 3 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp120 (X≥12) ('mindestens 12 Treffer bei 120 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= 3 14 . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 3 23 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% bleibt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Bilder in der Datenbank, darf also höchstens 23 sein.

Also wären noch 20 zusätzliche Optionen (also weitere Bilder) zulässig.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Glücksrad soll mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% bei 96 Ausspielungen nicht öfters als 56 mal der grüne Bereich kommen. Wie hoch darf man die Wahrscheinlichkeit für den grünen Bereich auf dem Glücksrad maximal setzen?

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pP(X≤k)
......
0.470.99
0.480.9834
0.490.9735
0.50.9589
0.510.9385
0.520.9109
0.530.875
......

Es muss gelten: Pp96 (X≤56) =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(96,X,56) - 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=0.52 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Scherzkeks in einer Glückskeksfabrik backt in jeden achten Glückskeks eine scharfe Peperoni ein. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, 3 oder mehr Glückskekse mit einer Peproni zu erwischen, wenn man 48 Glückskekse kauft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=48 und p=0.125.

0
1
2
3
4
5
...

P0.12548 (X≥3) = 1 - P0.12548 (X≤2) = 0.9492
(TI-Befehl: 1-binomcdf(48,0.125,2))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

Ein Würfel wird 94 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der gewürfelten 6er nicht mehr als 20% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=94⋅ 1 6 = 15.666666666667

Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 15.667, also 0.8⋅ 15.667 = 12.533 und 120% von 15.666666666667, also 1.2⋅ 15.667 = 18.8

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 15.666666666667 entfernt sein darf als 12.533 bzw. 18.8, muss sie also zwischen 13 und 18 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=94 und p= 1 6 .

P 1 6 94 (13≤X≤18) =

...
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
...

P 1 6 94 (X≤18) - P 1 6 94 (X≤12) ≈ 0.7871 - 0.1923 ≈ 0.5948
(TI-Befehl: binomcdf(94, 1 6 ,18) - binomcdf(94, 1 6 ,12))