Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

In einer Urne ist der Anteil der grünen Kugeln 25%. Wie oft muss mindestens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 70% Wahrscheinlichkeit 32 oder mehr grüne Kugeln gezogen werden?

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nP(X≤k)
......
1320.3875
1330.3686
1340.3502
1350.3323
1360.3148
1370.2978
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gezogenen grünen Kugeln an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.25 und variablem n.

Es muss gelten: P0.25n (X32) ≥ 0.7

Weil man ja aber P0.25n (X32) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.25n (X32) = 1 - P0.25n (X31) ≥ 0.7 |+ P0.25n (X31) - 0.7

0.3 ≥ P0.25n (X31) oder P0.25n (X31) ≤ 0.3

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 25% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 32 0.25 ≈ 128 Versuchen auch ungefähr 32 (≈0.25⋅128) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=128:
P0.25n (X31) ≈ 0.4661 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.3 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 0.3 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=137 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.3 ist.

n muss also mindestens 137 sein, damit P0.25n (X31) ≤ 0.3 oder eben P0.25n (X32) ≥ 0.7 gilt.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,94. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 62 Versuchen mindestens 59 trifft?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
56
57
58
59
60
61

P0.9462 (X59) = 1 - P0.9462 (X58) = 0.4854
(TI-Befehl: 1-binomcdf(62,0.94,58))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Die Homepage-AG einer Schule möchte auf der Startseite der Internetseite der Schule ein Zufallsbild integrieren. Dabei soll bei jedem Aufruf der Startseite ein zufälliges Bild aus einer Bilderdatenbank gezeigt werden. Alle Bilder der Datenbank sind immer gleich wahrscheinlich. Auf 4 Bildern der Datenbank sind Mitglieder der Homepage-AG zu sehen. Es wird geschätzt, dass die Seite täglich 150 mal aufgerufen wird. Die Mitglieder der Homepage-AG wollen dass mit mindestens 75%-iger Wahrscheinlichkiet mindestens 12 mal am Tag eines ihrer eigenen 4 Bilder erscheint. Wie viele andere Bilder dürfen dann höchstens noch in der Datenbank sein?

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pP(X≥12)=1-P(X≤11)
......
4 23 0.9997
4 24 0.9994
4 25 0.9987
4 26 0.9976
4 27 0.9959
4 28 0.9934
4 29 0.9897
4 30 0.9847
4 31 0.9781
4 32 0.9697
4 33 0.9593
4 34 0.9469
4 35 0.9323
4 36 0.9156
4 37 0.8968
4 38 0.876
4 39 0.8534
4 40 0.8291
4 41 0.8033
4 42 0.7763
4 43 0.7483
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Bilder mit Homepage-AG-lern an. X ist binomialverteilt mit n=150 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp150 (X12) = 1- Pp150 (X11) = 0.75 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 4 sein muss, da es ja genau 4 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp150 (X12) ('mindestens 12 Treffer bei 150 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= 4 23 . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 4 42 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 75% bleibt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Bilder in der Datenbank, darf also höchstens 42 sein.

Also wären noch 38 zusätzliche Optionen (also weitere Bilder) zulässig.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Ein Promi macht Urlaub in einem Ferienclub. Dort sind noch weitere 76 Gäste. Wie groß darf der Bekanntheitsgrad des Promis höchstens sein, dass ihn mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht mehr als 20 erkennen und dumm anlabern?

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pP(X≤k)
......
0.150.9967
0.160.9929
0.170.9861
0.180.9748
0.190.9573
0.20.9318
0.210.897
......

Es muss gelten: Pp76 (X20) =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(76,X,20) - 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=0.2 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 90% von der Freiwurflinie. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 58 Versuchen mindestens 55 und weniger als 58 trifft?

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P0.958 (55X57) =

...
52
53
54
55
56
57

P0.958 (X57) - P0.958 (X54) ≈ 0.9978 - 0.8443 ≈ 0.1535
(TI-Befehl: binomcdf(58,0.9,57) - binomcdf(58,0.9,54))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=65%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er bei 67 Versuchen nicht mehr als 20% von seinem Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=67⋅0.65 = 43.55

Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 43.55, also 0.8⋅ 43.55 = 34.84 und 120% von 43.55, also 1.2⋅ 43.55 = 52.26

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 43.55 entfernt sein darf als 34.84 bzw. 52.26, muss sie also zwischen 35 und 52 liegen.

P0.6567 (35X52) =

...
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
...

P0.6567 (X52) - P0.6567 (X34) ≈ 0.991 - 0.0114 ≈ 0.9796
(TI-Befehl: binomcdf(67,0.65,52) - binomcdf(67,0.65,34))