Aufgabenbeispiele von Anwendungen

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Bernoulli-Formel vervollständigen (einfach)

Beispiel:

Ein Basketballspieler mit einer Trefferquote von 90% wirft 80 mal auf den Korb. Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit dass er dabei genau 74 mal trifft.

Bestimme hierfür a, b, c, d und e so, dass man mit der folgenden Formel die gesuchte Wahrscheinlichkeit berechnen kann.

P(X = 74) = ( a b ) dc 0.9e

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Man könnte die Wahrscheinlichkeit ja theoretisch auch mit einem Baumdiagramm mit 80 Ebenen lösen.

Der Binomialkoeffizient ( a b ) vorne steht dann für die Anzahl der relevanten Pfade, also der Pfade, bei denen 74 mal getroffen und 6 mal nicht getroffen wird. Davon gibt es ( n k ) , wobei n für die Anzahl aller Versuche und k für die Anzahl der Treffer steht, also muss hier a=80 und b=74 sein.

Die beiden Potenzen danach geben die Wahrscheinlichkeit eines dieser ( 80 74 ) Pfade an. Da ja in jedem Pfad 74 Treffer und 6 Nicht-Treffer vorkommen und man die Einzelwahrscheinlichkeiten miteinander multiplizieren muss, ist die Wahrscheinlichkeit eines dieser Pfade:
0.9740.16 oder eben (einfach vertauscht) 0.160.974

Somit muss d = 0.1, sowie c = 6 und e = 74 sein.

Bernoulli-Formel vervollständigen

Beispiel:

Bei einem Glücksrad beträgt die Wahrscheinlichkeit für den grünen Bereich 20%. Es wird 20 mal gedreht.

Für welches der aufgeführten Ereignisse könnte der Term P = ( 20 a ) 0.21 bc die Wahrscheinlichkeit angeben?

Bestimme für diesen Fall die fehlenden Parameter a, b und c, so dass die Formel auch tatsächlich korrekt ist.

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Man kann relativ gut erkennen, dass es sich hier um die Formel von Bernoulli handeln muss, das heißt also die Wahrscheinlichkeit für genau k Treffer gegeben ist.

In der Basis der ersten Potenz kann man die gegebene Wahrscheinlichkeit für "Es wird in den grünen Bereich gedreht" erkennen, also muss die Hochzahl 1 die Anzahl der Treffer sein und die gesuchte Option ist: Genau 1 mal wird in den grünen Bereich gedreht.

Weil ja in der Basis der ersten Potenz die gegebene Wahrscheinlichkeit steht, muss in der Basis der zweiten Potenz die Gegenwahrscheinlichkeit stehen. Somit ist b = 0.8.

Die Hochzahl der ersten Potenz gibt die Anzahl der "Treffer" an, somit kann man bei 20 Versuchen die Anzahl der "Nicht-Treffer" mit c = 19 bestimmen.

Die Anzahl der richtigen Pfade (mit 1 Treffer und 19 Nicht-Treffer) steht vorne im Binomialkoeffizient mit ( 20 1 ) , also ist a = 1 (hier ist auch a=19 möglich).

Binomial-Aufgabe mit 2 Ereignissen

Beispiel:

Ein normaler Würfel wird 18 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass, Von den ersten 13 Versuchen höchstens 1 mal eine Sechs gewürfelt wird und von den restlichen Versuchen mindestens 1 Sechser gewürfelt werden?

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Wir können die beiden Ereignisse als zwei getrennte von einander unabhängige Zufallsversuche betrachten, dabei betrachten wir zuerst die ersten 13 Durchgänge:

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Sechser-Würfe an. X ist binomialverteilt mit n=13 und p= 1 6 .

Die gesuchte Wahrscheinlichkeit des ersten Teilereignisses berechnet man jetzt einfach als P 1 6 13 (X1) ≈ 0.3365.

Analog betrachten wir nun die restlichen 5 Durchgänge:

Die Zufallsgröße Y gibt die Anzahl der Sechser-Würfe an. Y ist binomialverteilt mit n=5 und p= 1 6 .

Die gesuchte Wahrscheinlichkeit des zweiten Teilereignisses berechnet man nun als P 1 6 5 (Y1) = 1- P 1 6 5 (Y0) ≈ 0.5981.

Da die beiden Teilereignisse unabhängig voneinander sind und ja beide eintreten sollen, müssen wir nun die beiden Teilwahrscheinlichkeiten miteinander multiplizieren um die gesuchte Gesamtwahrscheinlcihkeit zu erhalten:

P = P 1 6 13 (X1) P 1 6 5 (Y1) = 0.3365 ⋅ 0.5981 ≈ 0.2013

zwei unabhängige Binom.

Beispiel:

Ein Mitarbeiter der Stadtwerke bekommt den Auftrag am Freitag bei 55 und am Samstag bei 35 Haushalten den Gas- und den Stromzähler abzulesen. Als ihn seine Frau fragt, was er denn glaubt, wie viele der Kunden überhaupt zuhause wären und die Tür öffnen würden, sagr er: Ich denke, dass ich am Freitag so zwischen 30 und 37 am Samstag so zwischen 20 und 28 erreichen werde. Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass ihm die Tür geöffnet wird, am Samstag mit 72% höher als am Freitag mit 49%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass seine Prognose zutrifft?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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Freitag:

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=55 und unbekanntem Parameter p.

Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit zwischen 30 und 37 Treffer bei 55 Versuchen mit einer Einzelwahrscheinlichkeiten von 0.49 zu erzielen, also P0.4955 (30X37) .
Diese Wahrscheinlichkeit lässt sich als P0.4955 (X37) - P0.4955 (X29) ≈ 0.998 - 0.7542 ≈ 0.2438 berechnen.
TI-Befehl: binomcdf(55,0.49,37)- binomcdf(55,0.49,29)

Samstag:

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=35 und unbekanntem Parameter p.

Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit zwischen 20 und 28 Treffer bei 35 Versuchen mit einer Einzelwahrscheinlichkeiten von 0.72 zu erzielen, also P0.7235 (20X28) .
Diese Wahrscheinlichkeit lässt sich als P0.7235 (X28) - P0.7235 (X19) ≈ 0.8965 - 0.019 ≈ 0.8775 berechnen.
TI-Befehl: binomcdf(35,0.72,28)- binomcdf(35,0.72,19)

Da die beiden Ereignisse unabhängig voneinander sind, darf man die Wahrscheinlichkeiten multilplizieren, um die Wahrscheinlichkeit, dass beides eintritt, zu erhalten:

P ≈ 0.2438 ⋅ 0.8775 ≈ 0.2139

feste Reihenfolge im Binomialkontext

Beispiel:

8 Würfel werden gleichzeitig geworfen und liegen dann anschließend in einer Reihe. Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass dabei genau 4 Sechser gewürfelt werden und die alle direkt nebeneinander liegen.

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Wenn die Reihenfolge keine Rolle spielen würde, könnten wir ja einfach die Wahrscheinlichkeit von 4 Treffer bei 8 Versuchen mit der Formel von Bernoulli berechnen: ( 8 4 ) ( 1 6 ) 4 ( 5 6 ) 4

Dabei gibt ja ( 1 6 ) 4 ( 5 6 ) 4 die Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Pfads mit 4 Treffer und 4 Nicht-Treffern und ( 8 4 ) die Anzahl solcher Pfade an.

Hier spielt nun aber die Reihenfolge eine Rolle, also haben wir nicht alle möglichen ( 8 4 ) Anordnungen der Treffer sondern nur die ausgewählten (bei denen die Treffer benachbart sind), das sind im Einzelnen:

XXXXOOOO

OXXXXOOO

OOXXXXOO

OOOXXXXO

OOOOXXXX

Es gibt also genau 5 verschiedene mögliche Reihenfolgen für diese benachbarten Treffer, somit gilt für die Gesamtwahrscheinlichkeit:
P = 5 ⋅ ( 1 6 ) 4 ( 5 6 ) 4 ≈ 0.0019

Kombination Binom.-Baumdiagramm

Beispiel:

Ein 10-Klässler bekommt im Schulsport eine 1 als Teilnote, wenn er beim Basketball von 20 Korblegerversuchen mindestens 15 trifft. Weil der Sportlehrer ein nettes Weichei ist, darf der Schüler den Test noch ein zweites mal probieren, wenn er unzufrieden ist. Wie groß ist Wahrscheinlichkeit, dass der Schüler mit seiner Trefferquote von 81% eine 1 bekommt?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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Zuerst berechnen wir mit Hilfe der Binomialverteilungsfunktionen die Einzelwahrscheinlichkeiten für 'genügend Treffer'.

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=20 und unbekanntem Parameter p.

Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens 15 Treffer bei 20 Versuchen mit einer Einzelwahrscheinlichkeiten von 0.81,
also P0.8120 (X15) .

Dies berechnet man über die Gegenwahrscheinlichkeit: P0.8120 (X15) = 1 - P0.8120 (X14)

≈ 1 - 0.1643 ≈ 0.8357 (TI-Befehl: 1-binomcdf(20,0.81,14))

Damit kennen wir nun die Einzelwahrscheinlichkeiten von 'genügend Treffer' (p=0.8357) und 'zu wenig'(p=0.1643).

Jetzt können wir mit einem Baumdiagramm die Gesuchte Endwahrscheinlichkeit berechnen.

Gesucht ist ja 1 mal 'genügend Treffer' oder 2 mal 'genügend Treffer'

EreignisP
genügend Treffer -> genügend Treffer0,6984
genügend Treffer -> zu wenig0,1373
zu wenig -> genügend Treffer0,1373
zu wenig -> zu wenig0,027

Einzel-Wahrscheinlichkeiten: genügend Treffer: 0,8357; zu wenig: 0,1643;

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  • 'genügend Treffer'-'zu wenig' (P=0,1373)
  • 'zu wenig'-'genügend Treffer' (P=0,1373)
  • 'genügend Treffer'-'genügend Treffer' (P=0,6984)

Die Lösung ist also die Summe dieser Wahrscheinlichkeiten:

0,1373 + 0,1373 + 0,6984 = 0,973