Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Wie oft muss man mit einem normalen Würfel mindestens würfeln, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% 32 oder mehr 6er zu erzielen?

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nP(X≤k)
......
2280.1224
2290.1168
2300.1113
2310.106
2320.101
2330.0961
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gewürfelten 6er an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 1 6 und variablem n.

Es muss gelten: P 1 6 n (X32) ≥ 0.9

Weil man ja aber P 1 6 n (X32) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P 1 6 n (X32) = 1 - P 1 6 n (X31) ≥ 0.9 |+ P 1 6 n (X31) - 0.9

0.1 ≥ P 1 6 n (X31) oder P 1 6 n (X31) ≤ 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 1 6 der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 32 1 6 ≈ 192 Versuchen auch ungefähr 32 (≈ 1 6 ⋅192) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=192:
P 1 6 n (X31) ≈ 0.47 (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=233 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.1 ist.

n muss also mindestens 233 sein, damit P 1 6 n (X31) ≤ 0.1 oder eben P 1 6 n (X32) ≥ 0.9 gilt.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,05. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 93 Versuchen mindestens 6 mal im grünen Bereich zu landen?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=93 und p=0.05.

...
3
4
5
6
7
8
...

P0.0593 (X6) = 1 - P0.0593 (X5) = 0.3213
(TI-Befehl: 1-binomcdf(93,0.05,5))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Eine Schulklasse möchte fürs Schulfest ein Glücksrad entwickeln. Aus optischen Gründen sollen dabei alle Sektoren gleich groß sein. Einer davon soll für den Hauptpreis stehen. Hierfür haben sie insgesamt 9 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 70 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 9 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 85% für die 70 Durchgänge reichen?

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pP(X≤9)
......
1 7 0.4482
1 8 0.6228
1 9 0.7528
1 10 0.8414
1 11 0.8991
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=70 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp70 (X9) =0.85 (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 Pp70 (X9) ('höchstens 9 Treffer bei 70 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 9 70 . Mit diesem p wäre ja 9= 9 70 ⋅70 der Erwartungswert und somit Pp70 (X9) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 9 70 mit 1 9 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 7 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 11 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 11 sein.

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

Beispiel:

Ein Basketballtrainer sucht einen neuen Spieler, der mit 50% Wahrscheinlichkeit von 93 Freiwürfen mindestens 69 mal trifft. Welche Trefferquote braucht solch ein Spieler mindestens?

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pP(X≥69)=1-P(X≤68)
......
0.690.166
0.70.2228
0.710.2901
0.720.3668
0.730.4504
0.740.5376
......

Es muss gelten: Pp93 (X69) =0.5 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp93 (X68) =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(93,X,68) - 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 ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 72% von der Freiwurflinie. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 99 Versuchen mindestens 70 und weniger als 73 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=99 und p=0.72.

P0.7299 (70X72) =

...
67
68
69
70
71
72
73
74
...

P0.7299 (X72) - P0.7299 (X69) ≈ 0.6016 - 0.3402 ≈ 0.2614
(TI-Befehl: binomcdf(99,0.72,72) - binomcdf(99,0.72,69))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Ein Würfel wird 73 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der gewürfelten 6er nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 73⋅ 1 6 ≈ 12.17,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 73 1 6 5 6 ≈ 3.18

15.35 (12.17 + 3.18) und 8.98 (12.17 - 3.18) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 12.17 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 9 und 15 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 9 und 15 liegt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=73 und p= 1 6 .

P 1 6 73 (9X15) =

...
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
...

P 1 6 73 (X15) - P 1 6 73 (X8) ≈ 0.8522 - 0.1216 ≈ 0.7306
(TI-Befehl: binomcdf(73, 1 6 ,15) - binomcdf(73, 1 6 ,8))