Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (höchst.)

Beispiel:

Wie oft darf man mit einem normalen Würfel höchstens würfeln, um mit einer Wahrscheinlichkeit von 80% nicht mehr als 38 6er zu würfeln?

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nP(X≤k)
......
2040.8028
2050.7937
2060.7844
2070.7749
2080.7653
2090.7554
2100.7454
2110.7351
2120.7247
2130.7142
2140.7035
2150.6926
2160.6817
2170.6706
2180.6593
2190.648
2200.6366
2210.6251
2220.6135
2230.6019
2240.5902
2250.5785
2260.5667
2270.555
2280.5432
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gewürfelten 6er an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 1 6 und variablem n.

Es muss gelten: P 1 6 n (X38) ≥ 0.8

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 1 6 der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 38 1 6 ≈ 228 Versuchen auch ungefähr 38 (≈ 1 6 ⋅228) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=228:
P 1 6 n (X38) ≈ 0.5432 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.8 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 0.8 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei n=204 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% ist.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Eine Münze wird 79 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass höchstens 39 mal "Zahl" (p=0,5) geworfen wird?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=79 und p=0.5.

P0.579 (X39) = P0.579 (X=0) + P0.579 (X=1) + P0.579 (X=2) +... + P0.579 (X=39) = 0.5 ≈ 0.5
(TI-Befehl: binomcdf(79,0.5,39))

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 Glücksrad soll mit nur zwei verschiedenen Sektoren (blau und rot) gebaut werden. Wie hoch muss man die Einzelwahrscheinlichkeit p mindestens wählen, dass die Wahrscheinlichkeit bei 54 Wiederholungen 36 mal (oder mehr) rot zu treffen bei mind. 80% liegt?

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pP(X≥36)=1-P(X≤35)
......
0.660.5222
0.670.5841
0.680.6446
0.690.7023
0.70.7559
0.710.8044
......

Es muss gelten: Pp54 (X36) =0.8 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp54 (X35) =0.8 (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(54,X,35) - 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=0.71 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.8 ist.

Formel v. Bernoulli

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 50% entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 63 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass davon genau 33 defekte Chips enthalten sind.

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=63 und p=0.5.

P0.563 (X=33) = ( 63 33 ) 0.533 0.530 =0.093325738369302≈ 0.0933
(TI-Befehl: binompdf(63,0.5,33))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

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=0,3 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 93 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips nicht mehr als 10% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=93⋅0.3 = 27.9

Die 10% Abweichung wären dann zwischen 90% von 27.9, also 0.9⋅ 27.9 = 25.11 und 110% von 27.9, also 1.1⋅ 27.9 = 30.69

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 27.9 entfernt sein darf als 25.11 bzw. 30.69, muss sie also zwischen 26 und 30 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=93 und p=0.3.

P0.393 (26X30) =

...
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
...

P0.393 (X30) - P0.393 (X25) ≈ 0.725 - 0.2974 ≈ 0.4276
(TI-Befehl: binomcdf(93,0.3,30) - binomcdf(93,0.3,25))