Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der besuchten Kneipen, die keine "ID" (Personalausweis) verlangen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.16 und variablem n.

Es muss gelten: $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\ge 5)$ ≥ 0.6

Weil man ja aber $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\ge 5)$ nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

$P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\ge 5)$ = 1 - $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\le 4)$ ≥ 0.6 |+ $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\le 4)$ - 0.6

0.4 ≥ $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\le 4)$ oder $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\le 4)$ ≤ 0.4

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 $\frac{5}{\mathrm{0.16}}$ ≈ 31 Versuchen auch ungefähr 5 (≈0.16⋅31) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=31:
$P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\le 4)$ ≈ 0.4326 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.4 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 0.4 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=33 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 33 sein, damit $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\le 4)$ ≤ 0.4 oder eben $P_{0.16}^{\mathrm{n}}(X\ge 5)$ ≥ 0.6 gilt.

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Bilder mit Homepage-AG-lern an. X ist binomialverteilt mit n=60 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: $P_p^{60}(X\ge 12)$ = 1- $P_p^{60}(X\le 11)$ = 0.85 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 3 sein muss, da es ja genau 3 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit $P_p^{60}(X\ge 12)$ ('mindestens 12 Treffer bei 60 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p=$\frac{3}{8}$. (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p=$\frac{3}{12}$ die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% bleibt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Bilder in der Datenbank, darf also höchstens 12 sein.

Also wären noch 9 zusätzliche Optionen (also weitere Bilder) zulässig.

Es muss gelten: $P_p^{83}(X\ge 53)$=0.9 (oder mehr)

oder eben: 1- $P_p^{83}(X\le 52)$=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(83,X,52) - 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=0.7 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.