Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

Durch Aktualisieren des Browsers (z.B. mit Taste F5) kann man neue Beispielaufgaben sehen


Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Wie oft muss man mit einem normalen Würfel mindestens würfeln, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80% 22 oder mehr 6er zu erzielen?

Lösung einblenden
nP(X≤k)
......
1480.2465
1490.2354
1500.2246
1510.2142
1520.2041
1530.1943
......

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 (X22) ≥ 0.8

Weil man ja aber P 1 6 n (X22) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P 1 6 n (X22) = 1 - P 1 6 n (X21) ≥ 0.8 |+ P 1 6 n (X21) - 0.8

0.2 ≥ P 1 6 n (X21) oder P 1 6 n (X21) ≤ 0.2

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 22 1 6 ≈ 132 Versuchen auch ungefähr 22 (≈ 1 6 ⋅132) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=132:
P 1 6 n (X21) ≈ 0.4638 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.2 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 0.2 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=153 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.2 ist.

n muss also mindestens 153 sein, damit P 1 6 n (X21) ≤ 0.2 oder eben P 1 6 n (X22) ≥ 0.8 gilt.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,77. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 95 Versuchen mindestens 71 trifft?

Lösung einblenden

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=95 und p=0.77.

...
68
69
70
71
72
73
...

P0.7795 (X71) = 1 - P0.7795 (X70) = 0.7449
(TI-Befehl: 1-binomcdf(95,0.77,70))

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 9 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 85 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 9 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80% für die 85 Durchgänge reichen?

Lösung einblenden
pP(X≤9)
......
1 9 0.5257
1 10 0.6566
1 11 0.7573
1 12 0.8308
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=85 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp85 (X9) =0.8 (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 Pp85 (X9) ('höchstens 9 Treffer bei 85 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 9 85 . Mit diesem p wäre ja 9= 9 85 ⋅85 der Erwartungswert und somit Pp85 (X9) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 9 85 mit 1 9 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 9 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 12 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 12 sein.

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

Beispiel:

Eine Fluggesellschaft verkauft 54 Flugtickets für einen bestimmten Flug. Das sind 40 Tickets mehr, als das Flugzeug Plätze hat. Wie hoch muss die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ticketkäufer nicht mitfliegt, mindestens sein, dass das Flugzeug mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht überbucht ist (also dass alle mitfliegen können)?

Lösung einblenden
pP(X≥40)=1-P(X≤39)
......
0.760.6954
0.770.7544
0.780.8076
0.790.8541
0.80.8932
0.810.9248
......

Es muss gelten: Pp54 (X40) =0.9 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp54 (X39) =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=1-binomcdf(54,X,39) - 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=0.81 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Würfel wird 29 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass mehr als 6 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?

Lösung einblenden

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gewürfelten Sechser an. X ist binomialverteilt mit n=29 und p= 1 6 .

...
4
5
6
7
8
9
...

P 1 6 29 (X>6) = P 1 6 29 (X7) = 1 - P 1 6 29 (X6) = 0.1978
(TI-Befehl: 1-binomcdf(29, 1 6 ,6))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

Ein Würfel wird 83 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der gewürfelten 6er nicht mehr als 20% vom Erwartungswert abweicht?

Lösung einblenden

Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=83⋅ 1 6 = 13.833333333333

Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 13.833, also 0.8⋅ 13.833 = 11.067 und 120% von 13.833333333333, also 1.2⋅ 13.833 = 16.6

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 13.833333333333 entfernt sein darf als 11.067 bzw. 16.6, muss sie also zwischen 12 und 16 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=83 und p= 1 6 .

P 1 6 83 (12X16) =

...
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
...

P 1 6 83 (X16) - P 1 6 83 (X11) ≈ 0.7876 - 0.2516 ≈ 0.536
(TI-Befehl: binomcdf(83, 1 6 ,16) - binomcdf(83, 1 6 ,11))