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 70%. Wie oft muss mindestens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 60% Wahrscheinlichkeit 38 oder mehr grüne Kugeln gezogen werden?

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nP(X≤k)
......
540.4567
550.3776
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gezogenen grünen Kugeln an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.7 und variablem n.

Es muss gelten: P0.7n (X≥38) ≥ 0.6

Weil man ja aber P0.7n (X≥38) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.7n (X≥38) = 1 - P0.7n (X≤37) ≥ 0.6 |+ P0.7n (X≤37) - 0.6

0.4 ≥ P0.7n (X≤37) oder P0.7n (X≤37) ≤ 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 38 0.7 ≈ 54 Versuchen auch ungefähr 38 (≈0.7⋅54) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=54:
P0.7n (X≤37) ≈ 0.4567 (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=55 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 55 sein, damit P0.7n (X≤37) ≤ 0.4 oder eben P0.7n (X≥38) ≥ 0.6 gilt.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 41%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 89 Versuchen weniger als 42 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=89 und p=0.41.

P0.4189 (X<42) = P0.4189 (X≤41) = P0.4189 (X=0) + P0.4189 (X=1) + P0.4189 (X=2) +... + P0.4189 (X=41) = 0.85968935927898 ≈ 0.8597
(TI-Befehl: binomcdf(89,0.41,41))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 2 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 14 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80% unter den 14 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?

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pP(X≤6)
......
2 4 0.3953
2 5 0.6925
2 6 0.8505
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=14 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp14 (X≤6) =0.8 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 2 sein muss, da es ja genau 2 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp14 (X≤6) ('höchstens 6 Treffer bei 14 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 14 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 14 ⋅14 der Erwartungswert und somit Pp14 (X≤6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 14 mit 2 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 2 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 2 4 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 2 6 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 6 sein.

Also werden noch 4 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer unbekannt. Das Zufallsexperinment wird 44 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 44).Wie hoch darf die Einzelwahrscheinlichkeit p höchstens sein, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von mind. 50% höchstens 41 Treffer erzielt werden?

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pP(X≤k)
......
0.880.9113
0.890.8761
0.90.8296
0.910.7697
0.920.6944
0.930.6031
0.940.4965
......

Es muss gelten: Pp44 (X≤41) =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=binomcdf(44,X,41) - 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=0.93 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.5 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Würfel wird 63 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass mehr als 13 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gewürfelten Sechser an. X ist binomialverteilt mit n=63 und p= 1 6 .

...
11
12
13
14
15
16
...

P 1 6 63 (X>13) = P 1 6 63 (X≥14) = 1 - P 1 6 63 (X≤13) = 0.155
(TI-Befehl: 1-binomcdf(63, 1 6 ,13))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Ein Würfel wird 46 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der gewürfelten 6er nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 46⋅ 1 6 ≈ 7.67,
die Standardabweichung mit σ = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 46 ⋅ 1 6 ⋅ 5 6 ≈ 2.53

10.19 (7.67 + 2.53) und 5.14 (7.67 - 2.53) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 7.67 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 6 und 10 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 6 und 10 liegt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=46 und p= 1 6 .

P 1 6 46 (6≤X≤10) =

...
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
...

P 1 6 46 (X≤10) - P 1 6 46 (X≤5) ≈ 0.8674 - 0.1989 ≈ 0.6685
(TI-Befehl: binomcdf(46, 1 6 ,10) - binomcdf(46, 1 6 ,5))