Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

In einer Urne ist der Anteil der grünen Kugeln 55%. Wie oft muss mindestens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 90% Wahrscheinlichkeit 30 oder mehr grüne Kugeln gezogen werden?

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nP(X≤k)
......
580.2625
590.2197
600.1817
610.1487
620.1203
630.0964
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gezogenen grünen Kugeln an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.55 und variablem n.

Es muss gelten: P0.55n (X30) ≥ 0.9

Weil man ja aber P0.55n (X30) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.55n (X30) = 1 - P0.55n (X29) ≥ 0.9 |+ P0.55n (X29) - 0.9

0.1 ≥ P0.55n (X29) oder P0.55n (X29) ≤ 0.1

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 55% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 30 0.55 ≈ 55 Versuchen auch ungefähr 30 (≈0.55⋅55) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=55:
P0.55n (X29) ≈ 0.4179 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.1 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 0.1 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=63 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.1 ist.

n muss also mindestens 63 sein, damit P0.55n (X29) ≤ 0.1 oder eben P0.55n (X30) ≥ 0.9 gilt.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Ein Würfel wird 59 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass nicht öfter als 11 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=59 und p= 1 6 .

P 1 6 59 (X11) = P 1 6 59 (X=0) + P 1 6 59 (X=1) + P 1 6 59 (X=2) +... + P 1 6 59 (X=11) = 0.72828830316487 ≈ 0.7283
(TI-Befehl: binomcdf(59,1/6,11))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 4 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 26 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln dürfen in der Urne höchstens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 70% unter den 26 gezogenen Kugeln nicht mehr als 24 schwarze sind?

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pP(X≤24)
......
8 12 0.9996
9 13 0.9991
10 14 0.9982
11 15 0.9967
12 16 0.9945
13 17 0.9916
14 18 0.9878
15 19 0.983
16 20 0.9773
17 21 0.9707
18 22 0.9633
19 23 0.9549
20 24 0.9458
21 25 0.936
22 26 0.9256
23 27 0.9146
24 28 0.9031
25 29 0.8912
26 30 0.8789
27 31 0.8664
28 32 0.8536
29 33 0.8406
30 34 0.8275
31 35 0.8144
32 36 0.8012
33 37 0.788
34 38 0.7748
35 39 0.7617
36 40 0.7487
37 41 0.7358
38 42 0.7231
39 43 0.7104
40 44 0.6979
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe schwarz an. X ist binomialverteilt mit n=26 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp26 (X24) = 0.7 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Nenner bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p immer um 4 größer sein muss als der Zähler.

Deswegen erhöhen wir nun schrittweise immer den Zähler und Nenner bei der Einzelwahrscheinlichkeit um 1 und probieren aus, wie sich das auf die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp26 (X24) ('höchstens 24 Treffer bei 26 Versuchen') auswirkt (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= 8 12 . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 39 43 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 70% bleibt.
Die Anzahl der schwarzen Kugeln, die hinzugefügt wird, darf also höchstens 39 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 67 Wiederholungen 50 mal (oder mehr) rot zu treffen bei mind. 50% liegt?

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pP(X≥50)=1-P(X≤49)
......
0.690.1951
0.70.2472
0.710.3067
0.720.3728
0.730.4438
0.740.5178
......

Es muss gelten: Pp67 (X50) =0.5 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp67 (X49) =0.5 (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(67,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 erstmals bei p=0.74 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.5 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Zufallsexperiment wird 37 mal wiederholt. Jedesmal beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,3.
Wie groß ist dabei die Wahrscheinlichkeit, mindestens 15 Treffer zu erzielen?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=37 und p=0.3.

...
12
13
14
15
16
17
...

P0.337 (X15) = 1 - P0.337 (X14) = 0.113
(TI-Befehl: 1-binomcdf(37,0.3,14))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 34 und p = 0.6
Bestimme den Erwartungswert μ und die Standardabweichung σ von X .

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Für Erwartungswert und Standardabweichung bei der Binomialverteilung gibt es ja einfache Formeln, in die man einfach n = 34 und p = 0.6 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 34 ⋅ 0.6 = 20.4

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 34 ⋅ 0.6 ⋅ 0.4 = 8.16 2.86