Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Die Firma Apple hat ein neues geniales Produkt, die iYacht, auf den Markt gebracht (wenn auch nicht ganz günstig). Die hierfür beauftragte Marketingagentur garantiert, dass unter denen, denen sie die Yacht vorgeführt hat, der Anteil der späteren Käufer bei 16% liegt. Wie vielen Personen muss nun dieses Produkt mindestens vorgeführt werden, damit sich mit mind. 80% Wahrscheinlichkeit, 27 oder mehr Käufer für dieses Produkt finden?

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nP(X≤k)
......
1880.2417
1890.2321
1900.2228
1910.2138
1920.205
1930.1964
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Käufer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.16 und variablem n.

Es muss gelten: P0.16n (X27) ≥ 0.8

Weil man ja aber P0.16n (X27) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.16n (X27) = 1 - P0.16n (X26) ≥ 0.8 |+ P0.16n (X26) - 0.8

0.2 ≥ P0.16n (X26) oder P0.16n (X26) ≤ 0.2

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 16% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 27 0.16 ≈ 169 Versuchen auch ungefähr 27 (≈0.16⋅169) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=169:
P0.16n (X26) ≈ 0.4643 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.2 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 0.2 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=193 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.2 ist.

n muss also mindestens 193 sein, damit P0.16n (X26) ≤ 0.2 oder eben P0.16n (X27) ≥ 0.8 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Zufallsexperiment wird 49 mal wiederholt. Jedesmal beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,4.
Wie groß ist dabei die Wahrscheinlichkeit, mindestens 17, aber höchstens 25 Treffer zu erzielen?

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P0.449 (17X25) =

...
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
...

P0.449 (X25) - P0.449 (X16) ≈ 0.9561 - 0.1836 ≈ 0.7725
(TI-Befehl: binomcdf(49,0.4,25) - binomcdf(49,0.4,16))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Ein neuer Multiple Choice Test mit 19 verschiedenen Fragen soll entwickelt werden. Dabei muss immer genau eine von mehreren Antwortmöglichkeiten richtig sein. Die Anzahl an Antwortmöglichkeiten soll bei allen Fragen gleich sein. Insgesamt soll der Test so konzipiert sein, dass die Wahrscheinlichkeit mehr als 2 Fragen nur durch Raten zufällig richtig zu beantworten (obwohl man keinerlei Wissen hat) bei höchstens 15% liegt. Bestimme die hierfür notwendige Mindestanzahl an Antwortmöglichkeiten bei jeder Frage.

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pP(X≤2)
......
1 9 0.6451
1 10 0.7054
1 11 0.7538
1 12 0.7926
1 13 0.8241
1 14 0.8497
1 15 0.8707
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der zufällig richtig geratenenen Antworten an. X ist binomialverteilt mit n=19 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp19 (X2) =0.85 (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 Pp19 (X2) ('höchstens 2 Treffer bei 19 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 2 19 . Mit diesem p wäre ja 2= 2 19 ⋅19 der Erwartungswert und somit Pp19 (X2) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 2 19 mit 1 2 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 15 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Antwortmöglichkeiten, muss also mindestens 15 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Eine Fluggesellschaft hat 42 Plätze in ihrem Flugzeug. Trotzdem werden 75 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)
......
0.440.9861
0.450.9786
0.460.9679
0.470.9532
0.480.9335
0.490.908
0.50.876
......

Es muss gelten: Pp75 (X42) =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(75,X,42) - 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=0.49 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

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 60 Aufgaben munter drauf los, welche der vier Antworten wohl richtig sein könnte. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er so mindestens 10, aber weniger als 22 Fragen richtig beantwortet hat?

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P0.2560 (10X21) =

...
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
...

P0.2560 (X21) - P0.2560 (X9) ≈ 0.9702 - 0.0452 ≈ 0.925
(TI-Befehl: binomcdf(60,0.25,21) - binomcdf(60,0.25,9))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 62 und p = 0.55
Bestimme den Erwartungswert μ und die Standardabweichung σ von X .

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Für Erwartungswert und Standardabweichung bei der Binomialverteilung gibt es ja einfache Formeln, in die man einfach n = 62 und p = 0.55 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 62 ⋅ 0.55 = 34.1

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 62 ⋅ 0.55 ⋅ 0.45 = 15.345 3.92