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 Würfel wird 31 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 7 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=31 und p= 1 6 .

P 1 6 31 (X=7) = ( 31 7 ) ( 1 6 )7 ( 5 6 )24 =0.11816174727382≈ 0.1182
(TI-Befehl: binompdf(31,1/6,7))

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 7 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 95 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 7 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 95% für die 95 Durchgänge reichen?

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pP(X≤7)
......
1 13 0.5512
1 14 0.6319
1 15 0.7004
1 16 0.7573
1 17 0.804
1 18 0.8418
1 19 0.8723
1 20 0.8968
1 21 0.9165
1 22 0.9322
1 23 0.9449
1 24 0.955
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=95 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp95 (X7) =0.95 (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 Pp95 (X7) ('höchstens 7 Treffer bei 95 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 7 95 . Mit diesem p wäre ja 7= 7 95 ⋅95 der Erwartungswert und somit Pp95 (X7) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 7 95 mit 1 7 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 13 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 24 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 95% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 24 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Glücksrad soll mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% bei 74 Ausspielungen nicht öfters als 60 mal der grüne Bereich kommen. Wie hoch darf man die Wahrscheinlichkeit für den grünen Bereich auf dem Glücksrad maximal setzen?

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pP(X≤k)
......
0.70.9891
0.710.9827
0.720.9732
0.730.9594
0.740.9401
0.750.9138
0.760.8789
......

Es muss gelten: Pp74 (X60) =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(74,X,60) - 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=0.75 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,75. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 63 Versuchen genau 49 mal im grünen Bereich zu landen?

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Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=63 und p=0.75.

P0.7563 (X=49) = ( 63 49 ) 0.7549 0.2514 =0.10516851236325≈ 0.1052
(TI-Befehl: binompdf(63,0.75,49))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 92 und p = 0.75
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 = 92 und p = 0.75 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 92 ⋅ 0.75 = 69

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 92 ⋅ 0.75 ⋅ 0.25 = 17.25 4.15