Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Die Firma Apple hat ein neues geniales Produkt, die iYacht, auf den Markt gebracht (wenn auch nicht ganz günstig). Die hierfür beauftragte Marketingagentur garantiert, dass unter denen, denen sie die Yacht vorgeführt hat, der Anteil der späteren Käufer bei 18% liegt. Wie vielen Personen muss nun dieses Produkt mindestens vorgeführt werden, damit sich mit mind. 50% Wahrscheinlichkeit, 34 oder mehr Käufer für dieses Produkt finden?

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nP(X≤k)
......
1860.5097
1870.496
1880.4824
1890.4688
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Käufer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.18 und variablem n.

Es muss gelten: P0.18n (X≥34) ≥ 0.5

Weil man ja aber P0.18n (X≥34) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.18n (X≥34) = 1 - P0.18n (X≤33) ≥ 0.5 |+ P0.18n (X≤33) - 0.5

0.5 ≥ P0.18n (X≤33) oder P0.18n (X≤33) ≤ 0.5

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 18% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 34 0.18 ≈ 189 Versuchen auch ungefähr 34 (≈0.18⋅189) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=189:
P0.18n (X≤33) ≈ 0.4688 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.5 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 0.5 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=187 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.5 ist.

n muss also mindestens 187 sein, damit P0.18n (X≤33) ≤ 0.5 oder eben P0.18n (X≥34) ≥ 0.5 gilt.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 51%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 66 Versuchen weniger als 35 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=66 und p=0.51.

P0.5166 (X<35) = P0.5166 (X≤34) = P0.5166 (X=0) + P0.5166 (X=1) + P0.5166 (X=2) +... + P0.5166 (X=34) = 0.58152173324372 ≈ 0.5815
(TI-Befehl: binomcdf(66,0.51,34))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Eine Firma, die Überraschungseier vertreibt, möchte als Werbegag manche Eier mit Superfiguren bestücken. Aus Angst vor Kundenbeschwerden sollen in einer 10er-Packung mit der mindestens 50% Wahrscheinlichkeit 1 oder mehr Superfiguren enthalten sein. Wenn in jedes n-te Ei eine Superfigur rein soll, wie groß darf dann n höchstens sein?

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pP(X≥1)=1-P(X≤0)
......
1 2 0.999
1 3 0.9827
1 4 0.9437
1 5 0.8926
1 6 0.8385
1 7 0.7859
1 8 0.7369
1 9 0.6921
1 10 0.6513
1 11 0.6145
1 12 0.5811
1 13 0.5509
1 14 0.5234
1 15 0.4984
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Eier mit einer Superfigur an. X ist binomialverteilt mit n=10 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp10 (X≥1) = 1- Pp10 (X≤0) = 0.5 (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 Pp10 (X≥1) ('mindestens 1 Treffer bei 10 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= 1 2 .

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 14 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 50% bleibt.
Der Nenner, also die das wievielte Ei eine Superfigur enthält, darf also höchstens 14 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (mind.) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer unbekannt. Das Zufallsexperinment wird 60 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 60)Wie hoch muss die Einzelwahrscheinlichkeit p mindestens sein, dass mit einer Wahrscheinlich von mind. 80% mindestens 21 Treffer erzielt werden?

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pP(X≥21)=1-P(X≤20)
......
0.350.5484
0.360.6117
0.370.6717
0.380.7272
0.390.7773
0.40.8214
......

Es muss gelten: Pp60 (X≥21) =0.8 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp60 (X≤20) =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(60,X,20) - 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:

Ein Scherzkeks in einer Glückskeksfabrik backt in jeden achten Glückskeks eine scharfe Peperoni ein. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, genau 11 Glückskekse mit einer Peproni zu erwischen, wenn man 62 Glückskekse kauft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=62 und p= 1 8 .

P 1 8 62 (X=11) = ( 62 11 ) ⋅ ( 1 8 )11 ⋅ ( 7 8 )51 =0.065240375876073≈ 0.0652
(TI-Befehl: binompdf(62,1/8,11))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,3. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 86 Versuchen, dass die Anzahl der Treffer im grünen Bereich nicht mehr als 20% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=86⋅0.3 = 25.8

Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 25.8, also 0.8⋅ 25.8 = 20.64 und 120% von 25.8, also 1.2⋅ 25.8 = 30.96

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 25.8 entfernt sein darf als 20.64 bzw. 30.96, muss sie also zwischen 21 und 30 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=86 und p=0.3.

P0.386 (21≤X≤30) =

...
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
...

P0.386 (X≤30) - P0.386 (X≤20) ≈ 0.865 - 0.1043 ≈ 0.7607
(TI-Befehl: binomcdf(86,0.3,30) - binomcdf(86,0.3,20))