Aufgabenbeispiele von Wiederholung aus 9/10

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Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Wie oft muss man mit einem normalen Würfel mindestens würfeln, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 50% 40 oder mehr 6er zu erzielen?

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nP(X≤k)
......
2370.5078
2380.4962
2390.4846
2400.4731
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gewürfelten 6er an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 1 6 und variablem n.

Es muss gelten: P 1 6 n (X40) ≥ 0.5

Weil man ja aber P 1 6 n (X40) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P 1 6 n (X40) = 1 - P 1 6 n (X39) ≥ 0.5 |+ P 1 6 n (X39) - 0.5

0.5 ≥ P 1 6 n (X39) oder P 1 6 n (X39) ≤ 0.5

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 1 6 der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 40 1 6 ≈ 240 Versuchen auch ungefähr 40 (≈ 1 6 ⋅240) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=240:
P 1 6 n (X39) ≈ 0.4731 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.5 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 0.5 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=238 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.5 ist.

n muss also mindestens 238 sein, damit P 1 6 n (X39) ≤ 0.5 oder eben P 1 6 n (X40) ≥ 0.5 gilt.

Formel v. Bernoulli

Beispiel:

Ein Scherzkeks in einer Glückskeksfabrik backt in jeden achten Glückskeks eine scharfe Peperoni ein. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, genau 2 Glückskekse mit einer Peproni zu erwischen, wenn man 32 Glückskekse kauft?
(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=32 und p= 1 8 .

P 1 8 32 (X=2) = ( 32 2 ) ( 1 8 )2 ( 7 8 )30 =0.14110528919777≈ 0.1411
(TI-Befehl: binompdf(32,1/8,2))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

In einer Urne sind 2 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 19 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% unter den 19 gezogenen Kugeln nicht mehr als 3 rote sind?

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pP(X≤3)
......
2 12 0.607
2 13 0.6665
2 14 0.7165
2 15 0.7583
2 16 0.7933
2 17 0.8225
2 18 0.847
2 19 0.8676
2 20 0.885
2 21 0.8997
2 22 0.9122
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=19 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp19 (X3) =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 Pp19 (X3) ('höchstens 3 Treffer bei 19 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 3 19 . Mit diesem p wäre ja 3= 3 19 ⋅19 der Erwartungswert und somit Pp19 (X3) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 3 19 mit 2 3 erweitern (so dass wir auf den Zähler 2 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 2 12 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 2 22 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 22 sein.

Also werden noch 20 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Bei einem Zufallsexperiment ist die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer unbekannt. Das Zufallsexperinment wird 47 mal wiederholt (bzw. die Stichprobe hat die Größe 47).
Wie hoch darf die Einzelwahrscheinlichkeit p höchstens sein, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von mind. 50% höchstens 28 Treffer erzielt werden?

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pP(X≤k)
......
0.550.7807
0.560.7377
0.570.6907
0.580.6402
0.590.5868
0.60.5316
0.610.4754
......

Es muss gelten: Pp47 (X28) =0.5 (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(47,X,28) - 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=0.6 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.5 ist.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von 80% von der Freiwurflinie. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass er von 53 Versuchen mindestens 38 und weniger als 48 trifft?

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P0.853 (38X47) =

...
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
...

P0.853 (X47) - P0.853 (X37) ≈ 0.9678 - 0.0512 ≈ 0.9166
(TI-Befehl: binomcdf(53,0.8,47) - binomcdf(53,0.8,37))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Ein Basketballspieler hat eine Trefferquote von p=55%. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass bei 45 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 = 45⋅0.55 ≈ 24.75,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 45 0.55 0.45 ≈ 3.34

28.09 (24.75 + 3.34) und 21.41 (24.75 - 3.34) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 24.75 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 22 und 28 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 22 und 28 liegt.

P0.5545 (22X28) =

...
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
...

P0.5545 (X28) - P0.5545 (X21) ≈ 0.8698 - 0.165 ≈ 0.7048
(TI-Befehl: binomcdf(45,0.55,28) - binomcdf(45,0.55,21))