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 15% mit einer Konfettiexplosion. Wie viele Versuche muss er mindestens machen, damit er mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% mindestens 22 Nasen hat.
| n | P(X≤k) |
|---|---|
| ... | ... |
| 26 | 0.3495 |
| 27 | 0.2097 |
| 28 | 0.1152 |
| 29 | 0.0586 |
| ... | ... |
Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der geglückten Nasen-Zauberversuche an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.85 und variablem n.
Es muss gelten: ≥ 0.9
Weil man ja aber nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:
= 1 - ≥ 0.9 |+ - 0.9
0.1 ≥ oder ≤ 0.1
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 85% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei ≈ 26 Versuchen auch ungefähr 22 (≈0.85⋅26) Treffer auftreten.
Wir berechnen also mit unserem ersten n=26:
≈ 0.3495
(TI-Befehl: Binomialcdf ...)
Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.1 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 0.1 überschritten wird.
Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=29 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.1 ist.
n muss also mindestens 29 sein, damit ≤ 0.1 oder eben ≥ 0.9 gilt.
Binomialverteilung X ∈ [l;k]
Beispiel:
Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,4. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 66 Versuchen, mehr als 26 mal und höchstens 31 mal im grünen Bereich zu landen?
=
(TI-Befehl: binomcdf(66,0.4,31) - binomcdf(66,0.4,26))
Binomialvert. mit variablem p (diskret)
Beispiel:
In einer Urne sind 3 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 25 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln dürfen in der Urne höchstens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 85% unter den 25 gezogenen Kugeln nicht mehr als 24 schwarze sind?
| p | P(X≤24) |
|---|---|
| ... | ... |
| 0.9997 | |
| 0.9992 | |
| 0.9986 | |
| 0.9976 | |
| 0.9962 | |
| 0.9944 | |
| 0.9922 | |
| 0.9895 | |
| 0.9864 | |
| 0.9828 | |
| 0.9788 | |
| 0.9744 | |
| 0.9696 | |
| 0.9645 | |
| 0.9591 | |
| 0.9533 | |
| 0.9474 | |
| 0.9412 | |
| 0.9348 | |
| 0.9282 | |
| 0.9215 | |
| 0.9147 | |
| 0.9077 | |
| 0.9007 | |
| 0.8936 | |
| 0.8864 | |
| 0.8792 | |
| 0.872 | |
| 0.8648 | |
| 0.8576 | |
| 0.8504 | |
| 0.8432 | |
| ... | ... |
Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe schwarz an. X ist binomialverteilt mit n=25 und unbekanntem Parameter p.
Es muss gelten: = 0.85 (oder mehr)
Wir wissen, dass der Nenner bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p immer um 3 größer sein muss als der Zähler.
Deswegen erhöhen wir nun schrittweise immer den Zähler und Nenner bei der Einzelwahrscheinlichkeit um 1 und probieren aus, wie sich das auf die gesuchte Wahrscheinlichkeit ('höchstens 24 Treffer bei 25 Versuchen') auswirkt (siehe Tabelle links)
Als Startwert wählen wir als p=. (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)
In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= die gesuchte
Wahrscheinlichkeit über 85% bleibt.
Die Anzahl der schwarzen Kugeln, die hinzugefügt wird, darf also höchstens 38 sein.
Binomialvert. mit variabl. p (mind.) nur GTR
Beispiel:
Ein Glücksrad soll mit nur zwei verschiedenen Sektoren (blau und rot) gebaut werden. Wie hoch muss man die Einzelwahrscheinlichkeit p mindestens wählen, dass die Wahrscheinlichkeit bei 99 Wiederholungen 59 mal (oder mehr) rot zu treffen bei mind. 70% liegt?
| p | P(X≥59)=1-P(X≤58) |
|---|---|
| ... | ... |
| 0.57 | 0.3387 |
| 0.58 | 0.4151 |
| 0.59 | 0.4951 |
| 0.6 | 0.5758 |
| 0.61 | 0.6538 |
| 0.62 | 0.7262 |
| ... | ... |
Es muss gelten: =0.7 (oder mehr)
oder eben: 1- =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(99,X,58) - 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=0.62 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.7 ist.
kumulierte Binomialverteilung
Beispiel:
Ein Würfel wird 96 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass nicht öfter als 9 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)
Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Treffer an. X ist binomialverteilt mit n=96 und p=.
= + + +... + = 0.031082376404282 ≈ 0.0311(TI-Befehl: binomcdf(96,1/6,9))
Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert
Beispiel:
Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,4. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 53 Versuchen, dass die Anzahl der Treffer im grünen Bereich nicht mehr als 20% vom Erwartungswert abweicht?
Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=53⋅0.4 = 21.2
Die 20% Abweichung wären dann zwischen 80% von 21.2, also 0.8⋅ 21.2 = 16.96 und 120% von 21.2, also 1.2⋅ 21.2 = 25.44
Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 21.2 entfernt sein darf als 16.96 bzw. 25.44, muss sie also zwischen 17 und 25 liegen.
=
(TI-Befehl: binomcdf(53,0.4,25) - binomcdf(53,0.4,16))
