Aufgabenbeispiele von Anwendungen
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Bernoulli-Formel vervollständigen (einfach)
Beispiel:
Ein idealer Würfel wird 10 mal geworfen. Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 5 mal eine 6 geworfen wird.
Bestimme hierfür a, b, c, d und e so, dass man mit der folgenden Formel die gesuchte Wahrscheinlichkeit berechnen kann.
P(X = 5) =
Man könnte die Wahrscheinlichkeit ja theoretisch auch mit einem Baumdiagramm mit 10 Ebenen lösen.
Der Binomialkoeffizient
Die beiden Potenzen danach geben die Wahrscheinlichkeit eines dieser
Somit muss d = 5, sowie c = 5 und e = 5 sein.
Bernoulli-Formel vervollständigen
Beispiel:
Bei einem Glücksrad beträgt die Wahrscheinlichkeit für den grünen Bereich 40%. Es wird 20 mal gedreht.
Für welches der aufgeführten Ereignisse könnte der Term P = 1 -
Bestimme für diesen Fall die fehlenden Parameter a, b und c, so dass die Formel auch tatsächlich korrekt ist.
Es machen zwei Zufallsgrößen Sinn:
X : Anzahl der Treffer (also es wird in den grünen Bereich gedreht)Y : Anzahl der Nicht-Treffer (also es wird nicht in den grünen Bereich gedreht)
Beim ersten Summand nach dem "1-", also bei
Beim zweiten längeren Term erkennt man die Potenz
Diese beiden Teilwahrscheinlichkeiten werden von der 1 abgezogen, d.h. der gegebene Term gibt also die Wahrscheinlichkeit für das Gegenereignis an, also in diesem Fall, dass alle Möglichkeiten außer 20 und 19 Treffer möglich sind, also 18, 17, ..., kurz P(X≤18) bzw. P(Y≥2).
Somit ist die gesuchte Option: Höchstens 18 mal wird in den grünen Bereich gedreht oder eben gleich bedeutend: Mindestens 2 mal wird nicht in den grünen Bereich gedreht.
Weil ja in der Basis der ersten Potenz (im hinteren Bernoulliformel-Term) die gegebene Wahrscheinlichkeit steht, muss in der Basis der zweiten Potenz die Gegenwahrscheinlichkeit stehen. Somit ist b = 0.6.
Die Hochzahl der ersten Potenz (im hinteren Bernoulliformel-Term) gibt die Anzahl der "Treffer" an, somit kann man bei 20 Versuchen die Anzahl der "Nicht-Treffer" mit c = 1 bestimmen.
Die Anzahl der richtigen Pfade (mit 19 Treffer und 1 Nicht-Treffer) steht vorne im Binomialkoeffizient mit
Binomial-Aufgabe mit 2 Ereignissen
Beispiel:
Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 45% und wirft 19 mal auf dem Korb. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er von den ersten 7 Versuchen genau 3 mal und von den restlichen Versuchen höchstens 7 mal trifft.
Wir können die beiden Ereignisse als zwei getrennte von einander unabhängige Zufallsversuche betrachten, dabei betrachten wir zuerst die ersten 7
Durchgänge:
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer des BB-Spielers an. X ist binomialverteilt mit n=7 und p=0.45.
Die gesuchte Wahrscheinlichkeit des ersten Teilereignisses berechnet man jetzt einfach als
Analog betrachten wir nun die restlichen 12 Durchgänge:
Die Zufallsgröße Y gibt die Anzahl der Treffer des BB-Spielers an. Y ist binomialverteilt mit n=12 und p=0.45.
Die gesuchte Wahrscheinlichkeit des zweiten Teilereignisses berechnet man nun als
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 =
zwei unabhängige Binom.
Beispiel:
Ein Mitarbeiter der Stadtwerke bekommt den Auftrag am Freitag bei 50 und am Samstag bei 45 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 24 und 33 am Samstag so zwischen 20 und 30 erreichen werde. Tatsächlich ist die Wahrscheinlichkeit, dass ihm die Tür geöffnet wird, am Samstag mit 74% höher als am Freitag mit 44%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass seine Prognose zutrifft?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)
Freitag:
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=50 und unbekanntem Parameter p.
Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit zwischen 24 und 33 Treffer bei 50 Versuchen mit einer Einzelwahrscheinlichkeiten von 0.44 zu erzielen, alsoDiese Wahrscheinlichkeit lässt sich als
TI-Befehl: binomcdf(50,0.44,33)- binomcdf(50,0.44,23)
Samstag:
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=45 und unbekanntem Parameter p.
Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit zwischen 20 und 30 Treffer bei 45 Versuchen mit einer Einzelwahrscheinlichkeiten von 0.74 zu erzielen, alsoDiese Wahrscheinlichkeit lässt sich als
TI-Befehl: binomcdf(45,0.74,30)- binomcdf(45,0.74,19)
Da die beiden Ereignisse unabhängig voneinander sind, darf man die Wahrscheinlichkeiten multilplizieren, um die Wahrscheinlichkeit, dass beides eintritt, zu erhalten:
P ≈ 0.3326 ⋅ 0.1698 ≈ 0.0565
feste Reihenfolge im Binomialkontext
Beispiel:
Ein Basketballspieler mit einer Trefferquote von 40% wirft 10 mal auf den Korb. Bestimme die Wahrscheinlichkeit, dass er bei diesen 10 Versuchen irgendwann einmal eine Serie mit 4 aufeinanderfolgenden Treffern hinlegt und bei allen anderen Versuchen nicht trifft.
Wenn die Reihenfolge keine Rolle spielen würde, könnten wir ja einfach die Wahrscheinlichkeit von 4 Treffer bei 10 Versuchen mit der Formel von Bernoulli
berechnen:
Dabei gibt ja
Hier spielt nun aber die Reihenfolge eine Rolle, also haben wir nicht alle möglichen
XXXXOOOOOO
OXXXXOOOOO
OOXXXXOOOO
OOOXXXXOOO
OOOOXXXXOO
OOOOOXXXXO
OOOOOOXXXX
Es gibt also genau 7 verschiedene mögliche Reihenfolgen für diese benachbarten Treffer, somit gilt für die Gesamtwahrscheinlichkeit:
P = 7 ⋅
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 90% eine 1 bekommt?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)
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 0.9,
also
Dies berechnet man über die Gegenwahrscheinlichkeit:
≈ 1 - 0.0113 ≈ 0.9887 (TI-Befehl: 1-binomcdf(20,0.9,14))
Damit kennen wir nun die Einzelwahrscheinlichkeiten von 'genügend Treffer' (p=0.9887) und 'zu wenig'(p=0.0113).
Jetzt können wir mit einem Baumdiagramm die Gesuchte Endwahrscheinlichkeit berechnen.
Gesucht ist ja 1 mal 'genügend Treffer' oder 2 mal 'genügend Treffer'
| Ereignis | P |
|---|---|
| genügend Treffer -> genügend Treffer | |
| genügend Treffer -> zu wenig | |
| zu wenig -> genügend Treffer | |
| zu wenig -> zu wenig |
Einzel-Wahrscheinlichkeiten: genügend Treffer:
- 'genügend Treffer'-'zu wenig' (P=
)0,0112 - 'zu wenig'-'genügend Treffer' (P=
)0,0112 - 'genügend Treffer'-'genügend Treffer' (P=
)0,9775
Die Lösung ist also die Summe dieser Wahrscheinlichkeiten:
