Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

In einer Urne ist der Anteil der grünen Kugeln 50%. Wie oft muss mindestens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 60% Wahrscheinlichkeit 36 oder mehr grüne Kugeln gezogen werden?

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nP(X≤k)
......
720.4531
730.4076
740.3638
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gezogenen grünen Kugeln an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.5 und variablem n.

Es muss gelten: P0.5n (X36) ≥ 0.6

Weil man ja aber P0.5n (X36) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.5n (X36) = 1 - P0.5n (X35) ≥ 0.6 |+ P0.5n (X35) - 0.6

0.4 ≥ P0.5n (X35) oder P0.5n (X35) ≤ 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 50% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 36 0.5 ≈ 72 Versuchen auch ungefähr 36 (≈0.5⋅72) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=72:
P0.5n (X35) ≈ 0.4531 (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=74 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 74 sein, damit P0.5n (X35) ≤ 0.4 oder eben P0.5n (X36) ≥ 0.6 gilt.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,72. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 33 Versuchen mindestens 25 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=33 und p=0.72.

...
22
23
24
25
26
27
...

P0.7233 (X25) = 1 - P0.7233 (X24) = 0.3977
(TI-Befehl: 1-binomcdf(33,0.72,24))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Eine Schulklasse möchte fürs Schulfest ein Glücksrad entwickeln. Aus optischen Gründen sollen dabei alle Sektoren gleich groß sein. Einer davon soll für den Hauptpreis stehen. Hierfür haben sie insgesamt 8 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 95 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 8 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 75% für die 95 Durchgänge reichen?

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pP(X≤8)
......
1 11 0.5003
1 12 0.6048
1 13 0.6921
1 14 0.7624
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=95 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp95 (X8) =0.75 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 1 sein muss, da es ja genau einen günstigen Fall gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp95 (X8) ('höchstens 8 Treffer bei 95 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 8 95 . Mit diesem p wäre ja 8= 8 95 ⋅95 der Erwartungswert und somit Pp95 (X8) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 8 95 mit 1 8 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 11 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 14 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 75% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 14 sein.

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

Beispiel:

Ein Basketballtrainer sucht einen neuen Spieler, der mit 50% Wahrscheinlichkeit von 83 Freiwürfen mindestens 54 mal trifft. Welche Trefferquote braucht solch ein Spieler mindestens?

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pP(X≥54)=1-P(X≤53)
......
0.60.2043
0.610.2609
0.620.325
0.630.3953
0.640.4697
0.650.5457
......

Es muss gelten: Pp83 (X54) =0.5 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp83 (X53) =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(83,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 erstmals bei p=0.65 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.5 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,8. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 50 Versuchen mehr als 41 mal im grünen Bereich zu landen?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Drehungen, die im grünen Bereich landen, an. X ist binomialverteilt mit n=50 und p=0.8.

...
39
40
41
42
43
44
...

P0.850 (X>41) = P0.850 (X42) = 1 - P0.850 (X41) = 0.3073
(TI-Befehl: 1-binomcdf(50,0.8,41))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 59 und p = 0.8
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 = 59 und p = 0.8 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 59 ⋅ 0.8 = 47.2

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 59 ⋅ 0.8 ⋅ 0.2 = 9.44 3.07