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=0,65.
Wie oft muss man das Zufallsexperiment mindestens wiederholen (oder wie groß muss die Stichprobe sein), um mit mind. 70% Wahrscheinlichkeit, mindestens 40 Treffer zu erzielen ?

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nP(X≤k)
......
620.4108
630.3468
640.2881
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.65 und variablem n.

Es muss gelten: P0.65n (X40) ≥ 0.7

Weil man ja aber P0.65n (X40) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.65n (X40) = 1 - P0.65n (X39) ≥ 0.7 |+ P0.65n (X39) - 0.7

0.3 ≥ P0.65n (X39) oder P0.65n (X39) ≤ 0.3

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 65% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 40 0.65 ≈ 62 Versuchen auch ungefähr 40 (≈0.65⋅62) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=62:
P0.65n (X39) ≈ 0.4108 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.3 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 0.3 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=64 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.3 ist.

n muss also mindestens 64 sein, damit P0.65n (X39) ≤ 0.3 oder eben P0.65n (X40) ≥ 0.7 gilt.

Binomialverteilung X ∈ [l;k]

Beispiel:

Ein partystarker Schüler muss einen Mulitple Choice Test ablegen, von dem er keinen blassen Schimmer hat. Deswegen rät er einfach bei jeder der 91 Aufgaben munter drauf los, welche der vier Antworten wohl richtig sein könnte. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass er so mindestens 20, aber weniger als 24 Fragen richtig beantwortet hat?

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P0.2591 (20X23) =

...
17
18
19
20
21
22
23
24
25
...

P0.2591 (X23) - P0.2591 (X19) ≈ 0.5796 - 0.218 ≈ 0.3616
(TI-Befehl: binomcdf(91,0.25,23) - binomcdf(91,0.25,19))

Binomialvert. mit variablem p (diskret)

Beispiel:

Ein neuer Multiple Choice Test mit 14 verschiedenen Fragen soll entwickelt werden. Dabei muss immer genau eine von mehreren Antwortmöglichkeiten richtig sein. Die Anzahl an Antwortmöglichkeiten soll bei allen Fragen gleich sein. Insgesamt soll der Test so konzipiert sein, dass die Wahrscheinlichkeit mehr als 2 Fragen nur durch Raten zufällig richtig zu beantworten (obwohl man keinerlei Wissen hat) bei höchstens 30% liegt. Bestimme die hierfür notwendige Mindestanzahl an Antwortmöglichkeiten bei jeder Frage.

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pP(X≤2)
......
1 7 0.6772
1 8 0.749
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der zufällig richtig geratenenen Antworten an. X ist binomialverteilt mit n=14 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp14 (X2) =0.7 (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 Pp14 (X2) ('höchstens 2 Treffer bei 14 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 2 14 . Mit diesem p wäre ja 2= 2 14 ⋅14 der Erwartungswert und somit Pp14 (X2) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 2 14 mit 1 2 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 7 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 8 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 70% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Antwortmöglichkeiten, muss also mindestens 8 sein.

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

Beispiel:

Eine Fluggesellschaft verkauft 48 Flugtickets für einen bestimmten Flug. Das sind 37 Tickets mehr, als das Flugzeug Plätze hat. Wie hoch muss die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ticketkäufer nicht mitfliegt, mindestens sein, dass das Flugzeug mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht überbucht ist (also dass alle mitfliegen können)?

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pP(X≥37)=1-P(X≤36)
......
0.790.7014
0.80.7595
0.810.8121
0.820.858
0.830.8968
0.840.9281
......

Es muss gelten: Pp48 (X37) =0.9 (oder mehr)

oder eben: 1- Pp48 (X36) =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=1-binomcdf(48,X,36) - 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=0.84 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Zufallsexperiment wird 53 mal wiederholt. Jedesmal beträgt die Wahrscheinlichkeit für einen Treffer p=0,7.
Wie groß ist dabei die Wahrscheinlichkeit, mindestens 32 Treffer zu erzielen?

(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
29
30
31
32
33
34
...

P0.753 (X32) = 1 - P0.753 (X31) = 0.9505
(TI-Befehl: 1-binomcdf(53,0.7,31))

Wahrscheinlichkeit von σ-Intervall um μ

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,7. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 62 Versuchen, dass die Anzahl der Treffer im grünen Bereich nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man mit μ = n⋅p = 62⋅0.7 ≈ 43.4,
die Standardabweichung mit σ = n p (1-p) = 62 0.7 0.3 ≈ 3.61

47.01 (43.4 + 3.61) und 39.79 (43.4 - 3.61) sind also jeweils eine Standardabweichung vom Erwartungswert μ = 43.4 entfernt.

Das bedeutet, dass genau die Zahlen zwischen 40 und 47 nicht mehr als eine Standardabweichung vom Erwartungswert entfernt sind.

Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit, dass die Trefferanzahl zwischen 40 und 47 liegt.

P0.762 (40X47) =

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

P0.762 (X47) - P0.762 (X39) ≈ 0.8735 - 0.1404 ≈ 0.7331
(TI-Befehl: binomcdf(62,0.7,47) - binomcdf(62,0.7,39))