Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Käufer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.13 und variablem n.

Es muss gelten: $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\ge 34)$ ≥ 0.6

Weil man ja aber $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\ge 34)$ nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

$P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\ge 34)$ = 1 - $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\le 33)$ ≥ 0.6 |+ $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\le 33)$ - 0.6

0.4 ≥ $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\le 33)$ oder $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\le 33)$ ≤ 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 13% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei $\frac{\mathrm{34}}{\mathrm{0.13}}$ ≈ 262 Versuchen auch ungefähr 34 (≈0.13⋅262) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=262:
$P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\le 33)$ ≈ 0.468 (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=270 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 270 sein, damit $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\le 33)$ ≤ 0.4 oder eben $P_{0.13}^{\mathrm{n}}(X\ge 34)$ ≥ 0.6 gilt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Bilder mit Homepage-AG-lern an. X ist binomialverteilt mit n=150 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: $P_p^{150}(X\ge 10)$ = 1- $P_p^{150}(X\le 9)$ = 0.9 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 3 sein muss, da es ja genau 3 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit $P_p^{150}(X\ge 10)$ ('mindestens 10 Treffer bei 150 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p=$\frac{3}{\mathrm{19}}$. (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p=$\frac{3}{32}$ die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% bleibt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Bilder in der Datenbank, darf also höchstens 32 sein.

Also wären noch 29 zusätzliche Optionen (also weitere Bilder) zulässig.

Es muss gelten: $P_p^{61}(X\le 49)$=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=binomcdf(61,X,49) - 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=0.74 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.