Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (höchst.)

Beispiel:

Eine Fluggesellschaft geht davon aus, dass 12% der gekauften Tickets gar nicht eingelöst werden. Wieviel Tickets kann sie für ihre 34-Platzmaschine höchstens verkaufen, so dass es zu mindestens 90% Wahrscheinlichkeit zu keiner Überbelegung kommt.

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nP(X≤k)
......
360.9407
370.8373
380.6842
390.5098
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Ticketbesitzer, die tatsächlich fliegen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.88 und variablem n.

Es muss gelten: P0.88n (X34) ≥ 0.9

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 88% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 34 0.88 ≈ 39 Versuchen auch ungefähr 34 (≈0.88⋅39) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=39:
P0.88n (X34) ≈ 0.5098 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.9 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 0.9 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei n=36 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% ist.

Binomialverteilung X>=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=0,26 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 39 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass davon 12 oder sogar noch mehr Chips defekt sind?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
9
10
11
12
13
14
...

P0.2639 (X12) = 1 - P0.2639 (X11) = 0.3023
(TI-Befehl: 1-binomcdf(39,0.26,11))

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 6 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 55 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 6 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 95% für die 55 Durchgänge reichen?

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pP(X≤6)
......
1 9 0.5876
1 10 0.6904
1 11 0.7694
1 12 0.8286
1 13 0.8723
1 14 0.9044
1 15 0.9281
1 16 0.9455
1 17 0.9584
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=55 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp55 (X6) =0.95 (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 Pp55 (X6) ('höchstens 6 Treffer bei 55 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 55 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 55 ⋅55 der Erwartungswert und somit Pp55 (X6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 55 mit 1 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 9 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 17 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 95% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 17 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Eine Fluggesellschaft hat 49 Plätze in ihrem Flugzeug. Trotzdem werden 92 Flugtickets verkauft. Wie hoch darf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ticketkäufer auch tatsächlich mitfliegt, höchstens sein, dass das Flugzeug mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht überbucht ist (also dass alle mitfliegen können)?

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pP(X≤k)
......
0.420.9887
0.430.9814
0.440.9705
0.450.9549
0.460.9332
0.470.9044
0.480.8674
......

Es muss gelten: Pp92 (X49) =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(92,X,49) - 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=0.47 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Ein Würfel wird 95 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass nicht öfter als 18 mal eine 6 (p=1/6) 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=95 und p= 1 6 .

P 1 6 95 (X18) = P 1 6 95 (X=0) + P 1 6 95 (X=1) + P 1 6 95 (X=2) +... + P 1 6 95 (X=18) = 0.77287805351144 ≈ 0.7729
(TI-Befehl: binomcdf(95,1/6,18))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

Beispiel:

Ein Würfel wird 57 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der gewürfelten 6er nicht mehr als 20% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=57⋅ 1 6 = 9.5

Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 9.5, also 0.8⋅ 9.5 = 7.6 und 120% von 9.5, also 1.2⋅ 9.5 = 11.4

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 9.5 entfernt sein darf als 7.6 bzw. 11.4, muss sie also zwischen 8 und 11 liegen.

P 1 6 57 (8X11) =

...
5
6
7
8
9
10
11
12
13
...

P 1 6 57 (X11) - P 1 6 57 (X7) ≈ 0.7675 - 0.245 ≈ 0.5225
(TI-Befehl: binomcdf(57, 1 6 ,11) - binomcdf(57, 1 6 ,7))