Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Der, dessen Name nicht genannt werden darf, testet Zauber um seine Nase wiederherzustellen. Ein solcher Versuch endet zu 50% mit einer Konfettiexplosion. Wie viele Versuche muss er mindestens machen, damit er mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 60% mindestens 34 Nasen hat.

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nP(X≤k)
......
680.4518
690.405
700.3601
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der geglückten Nasen-Zauberversuche an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.5 und variablem n.

Es muss gelten: P0.5n (X34) ≥ 0.6

Weil man ja aber P0.5n (X34) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.5n (X34) = 1 - P0.5n (X33) ≥ 0.6 |+ P0.5n (X33) - 0.6

0.4 ≥ P0.5n (X33) oder P0.5n (X33) ≤ 0.4

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 50% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 34 0.5 ≈ 68 Versuchen auch ungefähr 34 (≈0.5⋅68) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=68:
P0.5n (X33) ≈ 0.4518 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.4 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 0.4 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=70 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 70 sein, damit P0.5n (X33) ≤ 0.4 oder eben P0.5n (X34) ≥ 0.6 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein partystarker Schüler muss einen Mulitple Choice Test ablegen, von dem er keinen blassen Schimmer hat. Deswegen rät er einfach bei jeder der 49 Aufgaben munter drauf los, welche der vier Antworten wohl richtig sein könnte. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er so mindestens 12, aber weniger als 16 Fragen richtig beantwortet hat?

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P0.2549 (12X15) =

...
9
10
11
12
13
14
15
16
17
...

P0.2549 (X15) - P0.2549 (X11) ≈ 0.8576 - 0.4127 ≈ 0.4449
(TI-Befehl: binomcdf(49,0.25,15) - binomcdf(49,0.25,11))

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 3 Bildern der Datenbank sind Mitglieder der Homepage-AG zu sehen. Es wird geschätzt, dass die Seite täglich 120 mal aufgerufen wird. Die Mitglieder der Homepage-AG wollen dass mit mindestens 80%-iger Wahrscheinlichkiet mindestens 16 mal am Tag eines ihrer eigenen 3 Bilder erscheint. Wie viele andere Bilder dürfen dann höchstens noch in der Datenbank sein?

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pP(X≥16)=1-P(X≤15)
......
3 12 0.9994
3 13 0.9974
3 14 0.9915
3 15 0.9782
3 16 0.9542
3 17 0.9171
3 18 0.8665
3 19 0.804
3 20 0.7327
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Bilder mit Homepage-AG-lern an. X ist binomialverteilt mit n=120 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp120 (X16) = 1- Pp120 (X15) = 0.8 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 3 sein muss, da es ja genau 3 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp120 (X16) ('mindestens 16 Treffer bei 120 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= 3 12 . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 3 19 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% bleibt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Bilder in der Datenbank, darf also höchstens 19 sein.

Also wären noch 16 zusätzliche Optionen (also weitere Bilder) zulässig.

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

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer unbekannt. Das Zufallsexperinment wird 49 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 49)
Wie hoch muss die Einzelwahrscheinlichkeit p mindestens sein, dass mit einer Wahrscheinlich von mind. 50% mindestens 29 Treffer erzielt werden?

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pP(X≥29)=1-P(X≤28)
......
0.540.2805
0.550.3298
0.560.3824
0.570.4374
0.580.4939
0.590.5507
......

Es muss gelten: Pp49 (X29) =0.5 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp49 (X28) =0.5 (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(49,X,28) - 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=0.59 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.5 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,95. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 49 Versuchen mindestens 48 mal im grünen Bereich zu landen?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
45
46
47
48

P0.9549 (X48) = 1 - P0.9549 (X47) = 0.2899
(TI-Befehl: 1-binomcdf(49,0.95,47))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

In einer Chip-Fabrik werden neue High Tech Chips produziert. Leider ist die Technik noch nicht so ganz ausgereift, weswegen Ausschuss mit einer Wahrscheinlichkeit von p=0,6 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 78 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips um nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 78⋅0.6 ≈ 46.8,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 78 0.6 0.4 ≈ 4.33

51.13 (46.8 + 4.33) und 42.47 (46.8 - 4.33) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 46.8 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 43 und 51 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 43 und 51 liegt.

P0.678 (43X51) =

...
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
...

P0.678 (X51) - P0.678 (X42) ≈ 0.8617 - 0.1601 ≈ 0.7016
(TI-Befehl: binomcdf(78,0.6,51) - binomcdf(78,0.6,42))