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% 30 oder mehr 6er zu erzielen?

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nP(X≤k)
......
2140.1276
2150.1215
2160.1157
2170.1102
2180.1048
2190.0996
......

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 (X30) ≥ 0.9

Weil man ja aber P 1 6 n (X30) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P 1 6 n (X30) = 1 - P 1 6 n (X29) ≥ 0.9 |+ P 1 6 n (X29) - 0.9

0.1 ≥ P 1 6 n (X29) oder P 1 6 n (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 1 6 der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 30 1 6 ≈ 180 Versuchen auch ungefähr 30 (≈ 1 6 ⋅180) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=180:
P 1 6 n (X29) ≈ 0.469 (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=219 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.1 ist.

n muss also mindestens 219 sein, damit P 1 6 n (X29) ≤ 0.1 oder eben P 1 6 n (X30) ≥ 0.9 gilt.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,05. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 90 Versuchen genau 12 trifft?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=90 und p=0.05.

P0.0590 (X=12) = ( 90 12 ) 0.0512 0.9578 =0.0012236844641141≈ 0.0012
(TI-Befehl: binompdf(90,0.05,12))

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 90% 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
1 12 0.9357
......

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

Es muss gelten: Pp70 (X9) =0.9 (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 12 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 12 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer unbekannt. Das Zufallsexperinment wird 42 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 42).Wie hoch darf die Einzelwahrscheinlichkeit p höchstens sein, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von mind. 90% höchstens 36 Treffer erzielt werden?

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pP(X≤k)
......
0.740.9779
0.750.9693
0.760.9581
0.770.9434
0.780.9246
0.790.9009
0.80.8713
......

Es muss gelten: Pp42 (X36) =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(42,X,36) - 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=0.79 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,45. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 56 Versuchen, mehr als 21 mal und höchstens 25 mal im grünen Bereich zu landen?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=56 und p=0.45.

P0.4556 (22X25) =

...
19
20
21
22
23
24
25
26
27
...

P0.4556 (X25) - P0.4556 (X21) ≈ 0.5338 - 0.1602 ≈ 0.3736
(TI-Befehl: binomcdf(56,0.45,25) - binomcdf(56,0.45,21))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Ein Würfel wird 56 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 = 56⋅ 1 6 ≈ 9.33,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 56 1 6 5 6 ≈ 2.79

12.12 (9.33 + 2.79) und 6.54 (9.33 - 2.79) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 9.33 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 7 und 12 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 7 und 12 liegt.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=56 und p= 1 6 .

P 1 6 56 (7X12) =

...
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
...

P 1 6 56 (X12) - P 1 6 56 (X6) ≈ 0.8703 - 0.154 ≈ 0.7163
(TI-Befehl: binomcdf(56, 1 6 ,12) - binomcdf(56, 1 6 ,6))