Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Die Firma Apple hat ein neues geniales Produkt, die iYacht, auf den Markt gebracht (wenn auch nicht ganz günstig). Die hierfür beauftragte Marketingagentur garantiert, dass unter denen, denen sie die Yacht vorgeführt hat, der Anteil der späteren Käufer bei 19% liegt. Wie vielen Personen muss nun dieses Produkt mindestens vorgeführt werden, damit sich mit mind. 50% Wahrscheinlichkeit, 26 oder mehr Käufer für dieses Produkt finden?

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nP(X≤k)
......
1340.5126
1350.496
1360.4794
1370.463
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Käufer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.19 und variablem n.

Es muss gelten: P0.19n (X26) ≥ 0.5

Weil man ja aber P0.19n (X26) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.19n (X26) = 1 - P0.19n (X25) ≥ 0.5 |+ P0.19n (X25) - 0.5

0.5 ≥ P0.19n (X25) oder P0.19n (X25) ≤ 0.5

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 19% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 26 0.19 ≈ 137 Versuchen auch ungefähr 26 (≈0.19⋅137) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=137:
P0.19n (X25) ≈ 0.463 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.5 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 0.5 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=135 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.5 ist.

n muss also mindestens 135 sein, damit P0.19n (X25) ≤ 0.5 oder eben P0.19n (X26) ≥ 0.5 gilt.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,7. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 37 Versuchen genau 30 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=37 und p=0.7.

P0.737 (X=30) = ( 37 30 ) 0.730 0.37 =0.050750023218565≈ 0.0508
(TI-Befehl: binompdf(37,0.7,30))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 3 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 19 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 75% unter den 19 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?

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pP(X≤6)
......
3 9 0.5431
3 10 0.6655
3 11 0.7578
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=19 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp19 (X6) =0.75 (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 Pp19 (X6) ('höchstens 6 Treffer bei 19 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 19 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 19 ⋅19 der Erwartungswert und somit Pp19 (X6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 19 mit 3 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 3 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 3 9 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 3 11 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 75% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 11 sein.

Also werden noch 8 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 93 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 93)Wie hoch muss die Einzelwahrscheinlichkeit p mindestens sein, dass mit einer Wahrscheinlich von mind. 50% mindestens 83 Treffer erzielt werden?

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pP(X≥83)=1-P(X≤82)
......
0.840.1037
0.850.1578
0.860.2305
0.870.3227
0.880.4321
0.890.5527
......

Es muss gelten: Pp93 (X83) =0.5 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp93 (X82) =0.5 (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(93,X,82) - 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=0.89 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.5 ist.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

In einer Urne sind 7 blaue und 3 rote Kugeln. Es wird 41 mal eine Kugel gezogen. Nach jedem Ziehen wird die Kugel wieder zurückgelegt. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 29 mal eine blaue Kugel gezogen wird?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=41 und p=0.7.

P0.741 (X=29) = ( 41 29 ) 0.729 0.312 =0.13516098797366≈ 0.1352
(TI-Befehl: binompdf(41,0.7,29))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

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=0,65 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 56 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips um nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 56⋅0.65 ≈ 36.4,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 56 0.65 0.35 ≈ 3.57

39.97 (36.4 + 3.57) und 32.83 (36.4 - 3.57) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 36.4 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 33 und 39 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 33 und 39 liegt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=56 und p=0.65.

P0.6556 (33X39) =

...
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
...

P0.6556 (X39) - P0.6556 (X32) ≈ 0.8064 - 0.1377 ≈ 0.6687
(TI-Befehl: binomcdf(56,0.65,39) - binomcdf(56,0.65,32))