Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Bei einem Glücksrad, ist die Wahrscheinlichkeit in den grünen Bereich zu kommen p=0,2. Wie oft muss man dieses Glückrad mindestens drehen, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 60% 36 mal oder öfters in den grünen Bereich zu kommen?

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nP(X≤k)
......
1800.4703
1810.4556
1820.4409
1830.4265
1840.4122
1850.398
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Drehungen, die im grünen Bereich landen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.2 und variablem n.

Es muss gelten: P0.2n (X36) ≥ 0.6

Weil man ja aber P0.2n (X36) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.2n (X36) = 1 - P0.2n (X35) ≥ 0.6 |+ P0.2n (X35) - 0.6

0.4 ≥ P0.2n (X35) oder P0.2n (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 20% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 36 0.2 ≈ 180 Versuchen auch ungefähr 36 (≈0.2⋅180) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=180:
P0.2n (X35) ≈ 0.4703 (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=185 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 185 sein, damit P0.2n (X35) ≤ 0.4 oder eben P0.2n (X36) ≥ 0.6 gilt.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,75. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 57 Versuchen mindestens 39 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=57 und p=0.75.

...
36
37
38
39
40
41
...

P0.7557 (X39) = 1 - P0.7557 (X38) = 0.9008
(TI-Befehl: 1-binomcdf(57,0.75,38))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Ein neuer Multiple Choice Test mit 19 verschiedenen Fragen soll entwickelt werden. Dabei muss immer genau eine von mehreren Antwortmöglichkeiten richtig sein. Die Anzahl an Antwortmöglichkeiten soll bei allen Fragen gleich sein. Insgesamt soll der Test so konzipiert sein, dass die Wahrscheinlichkeit mehr als 2 Fragen nur durch Raten zufällig richtig zu beantworten (obwohl man keinerlei Wissen hat) bei höchstens 20% liegt. Bestimme die hierfür notwendige Mindestanzahl an Antwortmöglichkeiten bei jeder Frage.

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pP(X≤2)
......
1 9 0.6451
1 10 0.7054
1 11 0.7538
1 12 0.7926
1 13 0.8241
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der zufällig richtig geratenenen Antworten an. X ist binomialverteilt mit n=19 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp19 (X2) =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 Pp19 (X2) ('höchstens 2 Treffer bei 19 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 2 19 . Mit diesem p wäre ja 2= 2 19 ⋅19 der Erwartungswert und somit Pp19 (X2) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 2 19 mit 1 2 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 13 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Antwortmöglichkeiten, muss also mindestens 13 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 87 Wiederholungen 31 mal (oder mehr) rot zu treffen bei mind. 80% liegt?

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pP(X≥31)=1-P(X≤30)
......
0.350.491
0.360.5686
0.370.643
0.380.7119
0.390.7734
0.40.8264
......

Es muss gelten: Pp87 (X31) =0.8 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp87 (X30) =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(87,X,30) - 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=0.4 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.8 ist.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

In einer Urne sind 7 blaue und 3 rote Kugeln. Es wird 73 mal eine Kugel gezogen. Nach jedem Ziehen wird die Kugel wieder zurückgelegt. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 57 mal eine blaue Kugel gezogen wird?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=73 und p=0.7.

P0.773 (X=57) = ( 73 57 ) 0.757 0.316 =0.033611191610808≈ 0.0336
(TI-Befehl: binompdf(73,0.7,57))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,45. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 81 Versuchen, dass die Anzahl der Treffer im grünen Bereich nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 81⋅0.45 ≈ 36.45,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 81 0.45 0.55 ≈ 4.48

40.93 (36.45 + 4.48) und 31.97 (36.45 - 4.48) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 36.45 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 32 und 40 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 32 und 40 liegt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=81 und p=0.45.

P0.4581 (32X40) =

...
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
...

P0.4581 (X40) - P0.4581 (X31) ≈ 0.8173 - 0.1342 ≈ 0.6831
(TI-Befehl: binomcdf(81,0.45,40) - binomcdf(81,0.45,31))