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 15% liegt. Wie vielen Personen muss nun dieses Produkt mindestens vorgeführt werden, damit sich mit mind. 80% Wahrscheinlichkeit, 30 oder mehr Käufer für dieses Produkt finden?

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nP(X≤k)
......
2230.2324
2240.2242
2250.2161
2260.2082
2270.2005
2280.193
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Käufer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.15 und variablem n.

Es muss gelten: P0.15n (X30) ≥ 0.8

Weil man ja aber P0.15n (X30) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.15n (X30) = 1 - P0.15n (X29) ≥ 0.8 |+ P0.15n (X29) - 0.8

0.2 ≥ P0.15n (X29) oder P0.15n (X29) ≤ 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 15% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 30 0.15 ≈ 200 Versuchen auch ungefähr 30 (≈0.15⋅200) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=200:
P0.15n (X29) ≈ 0.4697 (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=228 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.2 ist.

n muss also mindestens 228 sein, damit P0.15n (X29) ≤ 0.2 oder eben P0.15n (X30) ≥ 0.8 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 87% von der Freiwurflinie. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 64 Versuchen mindestens 51 und weniger als 62 trifft?

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P0.8764 (51X61) =

...
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63

P0.8764 (X61) - P0.8764 (X50) ≈ 0.9925 - 0.0335 ≈ 0.959
(TI-Befehl: binomcdf(64,0.87,61) - binomcdf(64,0.87,50))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 2 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 20 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% unter den 20 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?

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pP(X≤6)
......
2 6 0.4793
2 7 0.662
2 8 0.7858
2 9 0.8644
2 10 0.9133
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=20 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp20 (X6) =0.9 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 2 sein muss, da es ja genau 2 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp20 (X6) ('höchstens 6 Treffer bei 20 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 20 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 20 ⋅20 der Erwartungswert und somit Pp20 (X6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 20 mit 2 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 2 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 2 6 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 2 10 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 10 sein.

Also werden noch 8 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.

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 89 Wiederholungen 78 mal (oder mehr) rot zu treffen bei mind. 80% liegt?

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pP(X≥78)=1-P(X≤77)
......
0.850.3001
0.860.3979
0.870.5069
0.880.6201
0.890.7286
0.90.8234
......

Es muss gelten: Pp89 (X78) =0.8 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp89 (X77) =0.8 (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(89,X,77) - 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=0.9 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.8 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=0,21 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 38 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass davon 5 oder sogar noch mehr Chips defekt sind?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
2
3
4
5
6
7
...

P0.2138 (X5) = 1 - P0.2138 (X4) = 0.9243
(TI-Befehl: 1-binomcdf(38,0.21,4))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Ein Würfel wird 49 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der gewürfelten 6er nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 49⋅ 1 6 ≈ 8.17,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 49 1 6 5 6 ≈ 2.61

10.78 (8.17 + 2.61) und 5.56 (8.17 - 2.61) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 8.17 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 6 und 10 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 6 und 10 liegt.

P 1 6 49 (6X10) =

...
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
...

P 1 6 49 (X10) - P 1 6 49 (X5) ≈ 0.8171 - 0.1522 ≈ 0.6649
(TI-Befehl: binomcdf(49, 1 6 ,10) - binomcdf(49, 1 6 ,5))