Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Beim Biberacher Schützenfest läuft ein 12-köpfiger historischer Spielmannszug mit, der an die Schweden während des 30-Jährigen Kriegs erinnert. Dabei feiern dessen Mitglieder manchmal so ausgelassen, dass die Wahrscheinlichkeit eines Ausfall beim Umzug wegen unverhältnismäßig exzessiven Alkoholgenuss bei 17% liegt. Wie viele Schwedenmusiker muss die Schützendirektion mindestens ausbilden, damit beim Umzug mit mindestens 60%-iger Wahrscheinlichkeit mindestens 12 Schweden einsatzfähig sind?

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nP(X≤k)
......
140.4341
150.2429
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der einsatzfähigen Schwedenmusiker an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.83 und variablem n.

Es muss gelten: P0.83n (X12) ≥ 0.6

Weil man ja aber P0.83n (X12) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.83n (X12) = 1 - P0.83n (X11) ≥ 0.6 |+ P0.83n (X11) - 0.6

0.4 ≥ P0.83n (X11) oder P0.83n (X11) ≤ 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 83% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 12 0.83 ≈ 14 Versuchen auch ungefähr 12 (≈0.83⋅14) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=14:
P0.83n (X11) ≈ 0.4341 (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=15 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 15 sein, damit P0.83n (X11) ≤ 0.4 oder eben P0.83n (X12) ≥ 0.6 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

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=0,65 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 52 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips mindestens 35 und höchstens 39 beträgt?

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P0.6552 (35X39) =

...
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
...

P0.6552 (X39) - P0.6552 (X34) ≈ 0.9545 - 0.575 ≈ 0.3795
(TI-Befehl: binomcdf(52,0.65,39) - binomcdf(52,0.65,34))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Eine Firma, die Überraschungseier vertreibt, möchte als Werbegag manche Eier mit Superfiguren bestücken. Aus Angst vor Kundenbeschwerden sollen in einer 7er-Packung mit der mindestens 50% Wahrscheinlichkeit 1 oder mehr Superfiguren enthalten sein. Wenn in jedes n-te Ei eine Superfigur rein soll, wie groß darf dann n höchstens sein?

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pP(X≥1)=1-P(X≤0)
......
1 2 0.9922
1 3 0.9415
1 4 0.8665
1 5 0.7903
1 6 0.7209
1 7 0.6601
1 8 0.6073
1 9 0.5615
1 10 0.5217
1 11 0.4868
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Eier mit einer Superfigur an. X ist binomialverteilt mit n=7 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp7 (X1) = 1- Pp7 (X0) = 0.5 (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 Pp7 (X1) ('mindestens 1 Treffer bei 7 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= 1 2 .

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 10 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 50% bleibt.
Der Nenner, also die das wievielte Ei eine Superfigur enthält, darf also höchstens 10 sein.

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

Beispiel:

Eine Fluggesellschaft verkauft 97 Flugtickets für einen bestimmten Flug. Das sind 69 Tickets mehr, als das Flugzeug Plätze hat. Wie hoch muss die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ticketkäufer nicht mitfliegt, mindestens sein, dass das Flugzeug mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht überbucht ist (also dass alle mitfliegen können)?

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pP(X≥69)=1-P(X≤68)
......
0.720.6247
0.730.7056
0.740.7785
0.750.8407
0.760.891
0.770.9293
......

Es muss gelten: Pp97 (X69) =0.9 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp97 (X68) =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=1-binomcdf(97,X,68) - 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=0.77 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Eine Münze wird 72 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass höchstens 38 mal "Zahl" (p=0,5) geworfen wird?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=72 und p=0.5.

P0.572 (X38) = P0.572 (X=0) + P0.572 (X=1) + P0.572 (X=2) +... + P0.572 (X=38) = 0.72200114111951 ≈ 0.722
(TI-Befehl: binomcdf(72,0.5,38))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,65. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 97 Versuchen, dass die Anzahl der Treffer im grünen Bereich nicht mehr als 20% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=97⋅0.65 = 63.05

Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 63.05, also 0.8⋅ 63.05 = 50.44 und 120% von 63.05, also 1.2⋅ 63.05 = 75.66

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 63.05 entfernt sein darf als 50.44 bzw. 75.66, muss sie also zwischen 51 und 75 liegen.

P0.6597 (51X75) =

...
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
...

P0.6597 (X75) - P0.6597 (X50) ≈ 0.9969 - 0.0044 ≈ 0.9925
(TI-Befehl: binomcdf(97,0.65,75) - binomcdf(97,0.65,50))