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, 40 oder mehr Käufer für dieses Produkt finden?

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nP(X≤k)
......
2750.2322
2760.2244
2770.2168
2780.2094
2790.2021
2800.1951
......

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 (X40) ≥ 0.8

Weil man ja aber P0.16n (X40) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.16n (X40) = 1 - P0.16n (X39) ≥ 0.8 |+ P0.16n (X39) - 0.8

0.2 ≥ P0.16n (X39) oder P0.16n (X39) ≤ 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 40 0.16 ≈ 250 Versuchen auch ungefähr 40 (≈0.16⋅250) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=250:
P0.16n (X39) ≈ 0.4734 (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=280 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.2 ist.

n muss also mindestens 280 sein, damit P0.16n (X39) ≤ 0.2 oder eben P0.16n (X40) ≥ 0.8 gilt.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Zufallsexperiment wird 87 mal wiederholt. Jedesmal beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,05.
Wie groß ist dabei die Wahrscheinlichkeit, mindestens 4 Treffer zu erzielen?

(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
1
2
3
4
5
6
...

P0.0587 (X4) = 1 - P0.0587 (X3) = 0.6379
(TI-Befehl: 1-binomcdf(87,0.05,3))

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 65 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 5 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 85% für die 65 Durchgänge reichen?

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pP(X≤5)
......
1 13 0.6161
1 14 0.6808
1 15 0.7351
1 16 0.7802
1 17 0.8175
1 18 0.8482
1 19 0.8734
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=65 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp65 (X5) =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 Pp65 (X5) ('höchstens 5 Treffer bei 65 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 5 65 . Mit diesem p wäre ja 5= 5 65 ⋅65 der Erwartungswert und somit Pp65 (X5) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 5 65 mit 1 5 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 13 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 19 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 19 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (mind.) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer unbekannt. Das Zufallsexperinment wird 79 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 79)
Wie hoch muss die Einzelwahrscheinlichkeit p mindestens sein, dass mit einer Wahrscheinlich von mind. 70% mindestens 32 Treffer erzielt werden?

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pP(X≥32)=1-P(X≤31)
......
0.380.3628
0.390.4336
0.40.5061
0.410.578
0.420.6471
0.430.7113
......

Es muss gelten: Pp79 (X32) =0.7 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp79 (X31) =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(79,X,31) - 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=0.43 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.7 ist.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

In einer Urne sind 7 blaue und 3 rote Kugeln. Es wird 80 mal eine Kugel gezogen. Nach jedem Ziehen wird die Kugel wieder zurückgelegt. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass genau 56 mal eine blaue Kugel gezogen 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=80 und p=0.7.

P0.780 (X=56) = ( 80 56 ) 0.756 0.324 =0.096951307022841≈ 0.097
(TI-Befehl: binompdf(80,0.7,56))

Erwartungswert, Standardabweichung best.

Beispiel:

Eine Zufallsgröße ist binomialverteilt mit den Parametern n = 96 und p = 0.75
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 = 96 und p = 0.75 einsetzen muss:

Erwartungswert E(X) = n ⋅ p = 96 ⋅ 0.75 = 72

Standardabweichung S(X) = n ⋅ p ⋅ (1-p) = 96 ⋅ 0.75 ⋅ 0.25 = 18 4.24