Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (höchst.)

Beispiel:

Wie oft darf man mit einem normalen Würfel höchstens würfeln, um mit einer Wahrscheinlichkeit von 50% nicht mehr als 40 6er zu würfeln?

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nP(X≤k)
......
2400.5421
2410.5306
2420.5191
2430.5077
2440.4962
......

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 (X40) ≥ 0.5

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 40 1 6 ≈ 240 Versuchen auch ungefähr 40 (≈ 1 6 ⋅240) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=240:
P 1 6 n (X40) ≈ 0.5421 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.5 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 0.5 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei n=243 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 50% ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Zufallsexperiment wird 70 mal wiederholt. Jedesmal beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,65.
Wie groß ist dabei die Wahrscheinlichkeit, mindestens 47 Treffer zu erzielen?

(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
44
45
46
47
48
49
...

P0.6570 (X47) = 1 - P0.6570 (X46) = 0.4058
(TI-Befehl: 1-binomcdf(70,0.65,46))

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 80 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 7 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 75% für die 80 Durchgänge reichen?

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pP(X≤7)
......
1 11 0.5563
1 12 0.6505
1 13 0.7275
1 14 0.7887
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=80 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp80 (X7) =0.75 (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 Pp80 (X7) ('höchstens 7 Treffer bei 80 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 7 80 . Mit diesem p wäre ja 7= 7 80 ⋅80 der Erwartungswert und somit Pp80 (X7) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 7 80 mit 1 7 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 11 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 14 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 75% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 14 sein.

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

Beispiel:

Ein Basketballtrainer sucht einen neuen Spieler, der mit 70% Wahrscheinlichkeit von 65 Freiwürfen mindestens 36 mal trifft. Welche Trefferquote braucht solch ein Spieler mindestens?

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pP(X≥36)=1-P(X≤35)
......
0.530.3372
0.540.3981
0.550.4617
0.560.5265
0.570.5907
0.580.6528
......

Es muss gelten: Pp65 (X36) =0.7 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp65 (X35) =0.7 (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(65,X,35) - 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=0.58 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.7 ist.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 95% von der Freiwurflinie. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 49 Versuchen mindestens 44 und weniger als 49 trifft?

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P0.9549 (44X48) =

...
41
42
43
44
45
46
47
48

P0.9549 (X48) - P0.9549 (X43) ≈ 0.919 - 0.0347 ≈ 0.8843
(TI-Befehl: binomcdf(49,0.95,48) - binomcdf(49,0.95,43))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 64 und p = 0.8
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 = 64 und p = 0.8 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 64 ⋅ 0.8 = 51.2

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 64 ⋅ 0.8 ⋅ 0.2 = 10.24 3.2