Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

In einer Urne ist der Anteil der grünen Kugeln 70%. Wie oft muss mindestens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 90% Wahrscheinlichkeit 22 oder mehr grüne Kugeln gezogen werden?

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nP(X≤k)
......
310.4584
320.356
330.2666
340.1929
350.135
360.0917
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gezogenen grünen Kugeln an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.7 und variablem n.

Es muss gelten: P0.7n (X22) ≥ 0.9

Weil man ja aber P0.7n (X22) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.7n (X22) = 1 - P0.7n (X21) ≥ 0.9 |+ P0.7n (X21) - 0.9

0.1 ≥ P0.7n (X21) oder P0.7n (X21) ≤ 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 70% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 22 0.7 ≈ 31 Versuchen auch ungefähr 22 (≈0.7⋅31) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=31:
P0.7n (X21) ≈ 0.4584 (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=36 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.1 ist.

n muss also mindestens 36 sein, damit P0.7n (X21) ≤ 0.1 oder eben P0.7n (X22) ≥ 0.9 gilt.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Eine Münze wird 96 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 41 mal "Zahl" (p=0,5) 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=96 und p=0.5.

P0.596 (X=41) = ( 96 41 ) 0.541 0.555 =0.029470087845936≈ 0.0295
(TI-Befehl: binompdf(96,0.5,41))

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 5 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 90 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 5 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% für die 90 Durchgänge reichen?

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pP(X≤5)
......
1 18 0.616
1 19 0.6633
1 20 0.7052
1 21 0.742
1 22 0.7742
1 23 0.8023
1 24 0.8268
1 25 0.8481
1 26 0.8666
1 27 0.8827
1 28 0.8967
1 29 0.9089
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=90 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp90 (X5) =0.9 (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 Pp90 (X5) ('höchstens 5 Treffer bei 90 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 5 90 . Mit diesem p wäre ja 5= 5 90 ⋅90 der Erwartungswert und somit Pp90 (X5) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 5 90 mit 1 5 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 18 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 29 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 29 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Glücksrad soll mit einer Wahrscheinlichkeit von 90% bei 76 Ausspielungen nicht öfters als 49 mal der grüne Bereich kommen. Wie hoch darf man die Wahrscheinlichkeit für den grünen Bereich auf dem Glücksrad maximal setzen?

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pP(X≤k)
......
0.520.9935
0.530.9895
0.540.9836
0.550.9751
0.560.9631
0.570.9467
0.580.925
......

Es muss gelten: Pp76 (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(76,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=0.57 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 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=0,23 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 63 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass davon 15 oder sogar noch mehr Chips defekt sind?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
12
13
14
15
16
17
...

P0.2363 (X15) = 1 - P0.2363 (X14) = 0.488
(TI-Befehl: 1-binomcdf(63,0.23,14))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

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=0,75 entsteht. Es wird eine Stichprobe der Menge 56 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips um nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 56⋅0.75 ≈ 42,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 56 0.75 0.25 ≈ 3.24

45.24 (42 + 3.24) und 38.76 (42 - 3.24) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 42 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 39 und 45 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 39 und 45 liegt.

P0.7556 (39X45) =

...
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
...

P0.7556 (X45) - P0.7556 (X38) ≈ 0.8613 - 0.1407 ≈ 0.7206
(TI-Befehl: binomcdf(56,0.75,45) - binomcdf(56,0.75,38))