Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,9.Wie oft muss man das Zufallsexperiment mindestens wiederholen (oder wie groß muss die Stichprobe sein), um mit mind. 70% Wahrscheinlichkeit, mindestens 36 Treffer zu erzielen ?

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nP(X≤k)
......
400.371
410.2227
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.9 und variablem n.

Es muss gelten: P0.9n (X≥36) ≥ 0.7

Weil man ja aber P0.9n (X≥36) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.9n (X≥36) = 1 - P0.9n (X≤35) ≥ 0.7 |+ P0.9n (X≤35) - 0.7

0.3 ≥ P0.9n (X≤35) oder P0.9n (X≤35) ≤ 0.3

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 90% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 36 0.9 ≈ 40 Versuchen auch ungefähr 36 (≈0.9⋅40) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=40:
P0.9n (X≤35) ≈ 0.371 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.3 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 0.3 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=41 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.3 ist.

n muss also mindestens 41 sein, damit P0.9n (X≤35) ≤ 0.3 oder eben P0.9n (X≥36) ≥ 0.7 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Würfel wird 40 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass mehr als 6 mal, aber weniger als 10 mal eine sechs gewürfelt wird?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=40 und p= 1 6 .

P 1 6 40 (7≤X≤9) =

...
4
5
6
7
8
9
10
11
...

P 1 6 40 (X≤9) - P 1 6 40 (X≤6) ≈ 0.8826 - 0.491 ≈ 0.3916
(TI-Befehl: binomcdf(40, 1 6 ,9) - binomcdf(40, 1 6 ,6))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 2 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 19 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80% unter den 19 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?

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pP(X≤6)
......
2 6 0.5431
2 7 0.7152
2 8 0.8251
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=19 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp19 (X≤6) =0.8 (oder mehr)

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 Pp19 (X≤6) ('höchstens 6 Treffer bei 19 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 19 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 19 ⋅19 der Erwartungswert und somit Pp19 (X≤6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 19 mit 2 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 2 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 2 6 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 2 8 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% steigt.
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 (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Ein Promi macht Urlaub in einem Ferienclub. Dort sind noch weitere 79 Gäste. Wie groß darf der Bekanntheitsgrad des Promis höchstens sein, dass ihn mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht mehr als 60 erkennen und dumm anlabern?

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pP(X≥k)=1-P(X≤k-1)
......
0.650.9866
0.660.979
0.670.9678
0.680.952
0.690.9303
0.70.9013
0.710.8638
......

Es muss gelten: Pp79 (X≤60) =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(79,X,60) - 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=0.7 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Würfel wird 39 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass mehr als 8 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gewürfelten Sechser an. X ist binomialverteilt mit n=39 und p= 1 6 .

...
6
7
8
9
10
11
...

P 1 6 39 (X>8) = P 1 6 39 (X≥9) = 1 - P 1 6 39 (X≤8) = 0.1912
(TI-Befehl: 1-binomcdf(39, 1 6 ,8))

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=0,55 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 99 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips nicht mehr als 20% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=99⋅0.55 = 54.45

Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 54.45, also 0.8⋅ 54.45 = 43.56 und 120% von 54.45, also 1.2⋅ 54.45 = 65.34

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 54.45 entfernt sein darf als 43.56 bzw. 65.34, muss sie also zwischen 44 und 65 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=99 und p=0.55.

P0.5599 (44≤X≤65) =

...
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
...

P0.5599 (X≤65) - P0.5599 (X≤43) ≈ 0.9879 - 0.0137 ≈ 0.9742
(TI-Befehl: binomcdf(99,0.55,65) - binomcdf(99,0.55,43))