Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,15.Wie oft muss man das Zufallsexperiment mindestens wiederholen (oder wie groß muss die Stichprobe sein), um mit mind. 70% Wahrscheinlichkeit, mindestens 38 Treffer zu erzielen ?

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nP(X≤k)
......
2670.337
2680.3278
2690.3188
2700.3098
2710.301
2720.2923
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.15 und variablem n.

Es muss gelten: P0.15n (X38) ≥ 0.7

Weil man ja aber P0.15n (X38) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.15n (X38) = 1 - P0.15n (X37) ≥ 0.7 |+ P0.15n (X37) - 0.7

0.3 ≥ P0.15n (X37) oder P0.15n (X37) ≤ 0.3

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 38 0.15 ≈ 253 Versuchen auch ungefähr 38 (≈0.15⋅253) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=253:
P0.15n (X37) ≈ 0.4766 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.3 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 0.3 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=272 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.3 ist.

n muss also mindestens 272 sein, damit P0.15n (X37) ≤ 0.3 oder eben P0.15n (X38) ≥ 0.7 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein partystarker Schüler muss einen Mulitple Choice Test ablegen, von dem er keinen blassen Schimmer hat. Deswegen rät er einfach bei jeder der 74 Aufgaben munter drauf los, welche der vier Antworten wohl richtig sein könnte. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er so mindestens 21, aber weniger als 25 Fragen richtig beantwortet hat?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=74 und p=0.25.

P0.2574 (21X24) =

...
18
19
20
21
22
23
24
25
26
...

P0.2574 (X24) - P0.2574 (X20) ≈ 0.9431 - 0.7097 ≈ 0.2334
(TI-Befehl: binomcdf(74,0.25,24) - binomcdf(74,0.25,20))

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 5 Bildern der Datenbank sind Mitglieder der Homepage-AG zu sehen. Es wird geschätzt, dass die Seite täglich 150 mal aufgerufen wird. Die Mitglieder der Homepage-AG wollen dass mit mindestens 70%-iger Wahrscheinlichkiet mindestens 10 mal am Tag eines ihrer eigenen 5 Bilder erscheint. Wie viele andere Bilder dürfen dann höchstens noch in der Datenbank sein?

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pP(X≥10)=1-P(X≤9)
......
5 31 0.9998
5 32 0.9997
5 33 0.9995
5 34 0.9993
5 35 0.9988
5 36 0.9982
5 37 0.9974
5 38 0.9963
5 39 0.9949
5 40 0.993
5 41 0.9907
5 42 0.9879
5 43 0.9844
5 44 0.9803
5 45 0.9756
5 46 0.97
5 47 0.9638
5 48 0.9566
5 49 0.9487
5 50 0.94
5 51 0.9304
5 52 0.9199
5 53 0.9087
5 54 0.8967
5 55 0.8839
5 56 0.8704
5 57 0.8562
5 58 0.8414
5 59 0.8261
5 60 0.8102
5 61 0.7938
5 62 0.777
5 63 0.7599
5 64 0.7425
5 65 0.7249
5 66 0.7071
5 67 0.6891
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Bilder mit Homepage-AG-lern an. X ist binomialverteilt mit n=150 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp150 (X10) = 1- Pp150 (X9) = 0.7 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 5 sein muss, da es ja genau 5 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp150 (X10) ('mindestens 10 Treffer bei 150 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= 5 31 . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 5 66 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 70% bleibt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Bilder in der Datenbank, darf also höchstens 66 sein.

Also wären noch 61 zusätzliche Optionen (also weitere Bilder) zulässig.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Eine Produktionsstätte für HighTech-Chips hat Probleme mit der Qualitätssicherung. Ein Großhändler nimmt die übliche Liefermenge von 84 Stück nur an, wenn nicht mehr als 69 Teile defekt sind. Wie hoch darf der Prozentsatz der fehlerhaften Teile höchstens sein, dass eine Lieferung mit einer Wahrscheinlichkeit von mind. 90% angenommen werden.

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pP(X≤k)
......
0.710.9933
0.720.9887
0.730.9814
0.740.9702
0.750.9537
0.760.9299
0.770.8972
......

Es muss gelten: Pp84 (X69) =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(84,X,69) - 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=0.76 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,73. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 60 Versuchen mindestens 45 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=60 und p=0.73.

...
42
43
44
45
46
47
...

P0.7360 (X45) = 1 - P0.7360 (X44) = 0.428
(TI-Befehl: 1-binomcdf(60,0.73,44))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 47 und p = 0.15
Bestimme den Erwartungswert μ und die Standardabweichung σ von X .

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Für Erwartungswert und Standardabweichung bei der Binomialverteilung gibt es ja einfache Formeln, in die man einfach n = 47 und p = 0.15 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 47 ⋅ 0.15 = 7.05

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 47 ⋅ 0.15 ⋅ 0.85 = 5.9925 2.45