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 60% nicht mehr als 40 6er zu würfeln?
| n | P(X≤k) |
|---|---|
| ... | ... |
| 234 | 0.6107 |
| 235 | 0.5994 |
| 236 | 0.588 |
| 237 | 0.5765 |
| 238 | 0.5651 |
| 239 | 0.5536 |
| 240 | 0.5421 |
| ... | ... |
Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gewürfelten 6er an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = und variablem n.
Es muss gelten: ≥ 0.6
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 der Versuche mit einem Treffer.
Also müssten dann doch bei ≈ 240 Versuchen auch ungefähr 40
(≈
Wir berechnen also mit unserem ersten n=240:
Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.6 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 0.6 überschritten wird.
Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei n=234 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 60% ist.
Binomialverteilung X>=k
Beispiel:
Ein Zufallsexperiment wird 54 mal wiederholt. Jedesmal beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,05.
Wie groß ist dabei die Wahrscheinlichkeit, mindestens 0 Treffer zu erzielen?
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=54 und p=0.05.
(TI-Befehl: 1-binomcdf(54,0.05,-1))
Binomialvert. mit variablem p (diskret)
Beispiel:
In einer Urne sind 2 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 18 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 85% unter den 18 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?
| p | P(X≤6) |
|---|---|
| ... | ... |
| 0.6085 | |
| 0.7661 | |
| 0.861 | |
| ... | ... |
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=18 und unbekanntem Parameter p.
Es muss gelten:
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
Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p=
In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p=
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens
8 sein.
Also werden noch 6 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.
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 83 Wiederholungen 29 mal (oder mehr) rot zu treffen bei mind. 60% liegt?
| p | P(X≥29)=1-P(X≤28) |
|---|---|
| ... | ... |
| 0.31 | 0.2528 |
| 0.32 | 0.3201 |
| 0.33 | 0.3931 |
| 0.34 | 0.4692 |
| 0.35 | 0.5458 |
| 0.36 | 0.62 |
| ... | ... |
Es muss gelten:
oder eben: 1-
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(83,X,28) - 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=0.36 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.6 ist.
Binomialverteilung X>=k
Beispiel:
Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,87. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 54 Versuchen mindestens 52 trifft?
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=54 und p=0.87.
(TI-Befehl: 1-binomcdf(54,0.87,51))
Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert
Beispiel:
Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=75%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er bei 43 Versuchen nicht mehr als 15% von seinem Erwartungswert abweicht?
Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=43⋅0.75 = 32.25
Die 15% Abweichung wären dann zwischen 85% von 32.25, also 0.85⋅ 32.25 = 27.413 und 115% von 32.25, also 1.15⋅ 32.25 = 37.088
Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 32.25 entfernt sein darf als 27.413 bzw. 37.088, muss sie also zwischen 28 und 37 liegen.
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=43 und p=0.75.
(TI-Befehl: binomcdf(43,0.75,37) - binomcdf(43,0.75,27))
