Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,2.
Wie oft muss man das Zufallsexperiment mindestens wiederholen (oder wie groß muss die Stichprobe sein), um mit mind. 60% Wahrscheinlichkeit, mindestens 22 Treffer zu erzielen ?

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nP(X≤k)
......
1100.462
1110.4433
1120.4248
1130.4066
1140.3887
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.2 und variablem n.

Es muss gelten: P0.2n (X22) ≥ 0.6

Weil man ja aber P0.2n (X22) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.2n (X22) = 1 - P0.2n (X21) ≥ 0.6 |+ P0.2n (X21) - 0.6

0.4 ≥ P0.2n (X21) oder P0.2n (X21) ≤ 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 20% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 22 0.2 ≈ 110 Versuchen auch ungefähr 22 (≈0.2⋅110) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=110:
P0.2n (X21) ≈ 0.462 (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=114 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 114 sein, damit P0.2n (X21) ≤ 0.4 oder eben P0.2n (X22) ≥ 0.6 gilt.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=0,71. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 33 Versuchen mindestens 20 trifft?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
17
18
19
20
21
22
...

P0.7133 (X20) = 1 - P0.7133 (X19) = 0.9308
(TI-Befehl: 1-binomcdf(33,0.71,19))

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 50 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 6 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 75% für die 50 Durchgänge reichen?

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pP(X≤6)
......
1 8 0.5637
1 9 0.6817
1 10 0.7702
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=50 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp50 (X6) =0.75 (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 Pp50 (X6) ('höchstens 6 Treffer bei 50 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 50 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 50 ⋅50 der Erwartungswert und somit Pp50 (X6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 50 mit 1 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 8 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 10 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 75% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 10 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Ein Promi macht Urlaub in einem Ferienclub. Dort sind noch weitere 85 Gäste. Wie groß darf der Bekanntheitsgrad des Promis höchstens sein, dass ihn mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht mehr als 22 erkennen und dumm anlabern?

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pP(X≤k)
......
0.150.9971
0.160.9935
0.170.9866
0.180.9748
0.190.9561
0.20.9284
0.210.8901
......

Es muss gelten: Pp85 (X22) =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(85,X,22) - 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=0.2 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,65. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 49 Versuchen, mehr als 29 mal und höchstens 33 mal im grünen Bereich zu landen?

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P0.6549 (30X33) =

...
27
28
29
30
31
32
33
34
35
...

P0.6549 (X33) - P0.6549 (X29) ≈ 0.6851 - 0.2386 ≈ 0.4465
(TI-Befehl: binomcdf(49,0.65,33) - binomcdf(49,0.65,29))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=75%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass bei 93 Versuchen die Anzahl seiner Treffer um nicht mehr als eine Standardabweichung von seinem Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 93⋅0.75 ≈ 69.75,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 93 0.75 0.25 ≈ 4.18

73.93 (69.75 + 4.18) und 65.57 (69.75 - 4.18) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 69.75 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 66 und 73 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 66 und 73 liegt.

P0.7593 (66X73) =

...
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
...

P0.7593 (X73) - P0.7593 (X65) ≈ 0.8144 - 0.1544 ≈ 0.66
(TI-Befehl: binomcdf(93,0.75,73) - binomcdf(93,0.75,65))