Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

Durch Aktualisieren des Browsers (z.B. mit Taste F5) kann man neue Beispielaufgaben sehen


Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

In einer Urne ist der Anteil der grünen Kugeln 40%. Wie oft muss mindestens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 80% Wahrscheinlichkeit 27 oder mehr grüne Kugeln gezogen werden?

Lösung einblenden
nP(X≤k)
......
710.3251
720.2921
730.2611
740.2322
750.2055
760.181
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gezogenen grünen Kugeln an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.4 und variablem n.

Es muss gelten: P0.4n (X≥27) ≥ 0.8

Weil man ja aber P0.4n (X≥27) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.4n (X≥27) = 1 - P0.4n (X≤26) ≥ 0.8 |+ P0.4n (X≤26) - 0.8

0.2 ≥ P0.4n (X≤26) oder P0.4n (X≤26) ≤ 0.2

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 40% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 27 0.4 ≈ 68 Versuchen auch ungefähr 27 (≈0.4⋅68) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=68:
P0.4n (X≤26) ≈ 0.4345 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.2 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 0.2 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=76 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.2 ist.

n muss also mindestens 76 sein, damit P0.4n (X≤26) ≤ 0.2 oder eben P0.4n (X≥27) ≥ 0.8 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,75. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 90 Versuchen, mehr als 63 mal und höchstens 76 mal im grünen Bereich zu landen?

Lösung einblenden

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=90 und p=0.75.

P0.7590 (64≤X≤76) =

...
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
...

P0.7590 (X≤76) - P0.7590 (X≤63) ≈ 0.989 - 0.1647 ≈ 0.8243
(TI-Befehl: binomcdf(90,0.75,76) - binomcdf(90,0.75,63))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 4 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 17 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% unter den 17 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?

Lösung einblenden
pP(X≤6)
......
4 11 0.5724
4 12 0.6739
4 13 0.7532
4 14 0.8136
4 15 0.859
4 16 0.8929
4 17 0.9183
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=17 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp17 (X≤6) =0.9 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 4 sein muss, da es ja genau 4 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp17 (X≤6) ('höchstens 6 Treffer bei 17 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 17 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 17 ⋅17 der Erwartungswert und somit Pp17 (X≤6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 17 mit 4 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 4 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 4 11 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 4 17 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 17 sein.

Also werden noch 13 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 62 Gäste. Wie groß darf der Bekanntheitsgrad des Promis höchstens sein, dass ihn mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht mehr als 55 erkennen und dumm anlabern?

Lösung einblenden
pP(X≤k)
......
0.780.9904
0.790.9847
0.80.9762
0.810.9637
0.820.9457
0.830.9205
0.840.8862
......

Es muss gelten: Pp62 (X≤55) =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(62,X,55) - 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=0.83 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Ein Würfel wird 45 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass weniger als 10 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?

Lösung einblenden

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gewürfelten Sechser an. X ist binomialverteilt mit n=45 und p= 1 6 .

P 1 6 45 (X<10) = P 1 6 45 (X≤9) = P 1 6 45 (X=0) + P 1 6 45 (X=1) + P 1 6 45 (X=2) +... + P 1 6 45 (X=9) = 0.79298381407425 ≈ 0.793
(TI-Befehl: binomcdf(45,1/6,9))

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=0,45 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 90 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips nicht mehr als 10% vom Erwartungswert abweicht?

Lösung einblenden

Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=90⋅0.45 = 40.5

Die 10% Abweichung wären dann zwischen 90% von 40.5, also 0.9⋅ 40.5 = 36.45 und 110% von 40.5, also 1.1⋅ 40.5 = 44.55

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 40.5 entfernt sein darf als 36.45 bzw. 44.55, muss sie also zwischen 37 und 44 liegen.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=90 und p=0.45.

P0.4590 (37≤X≤44) =

...
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
...

P0.4590 (X≤44) - P0.4590 (X≤36) ≈ 0.8019 - 0.1987 ≈ 0.6032
(TI-Befehl: binomcdf(90,0.45,44) - binomcdf(90,0.45,36))