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=0,4.
Wie oft muss man das Zufallsexperiment mindestens wiederholen (oder wie groß muss die Stichprobe sein), um mit mind. 80% Wahrscheinlichkeit, mindestens 24 Treffer zu erzielen ?

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nP(X≤k)
......
630.3337
640.2983
650.2652
660.2345
670.2061
680.1803
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Treffer an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.4 und variablem n.

Es muss gelten: P0.4n (X24) ≥ 0.8

Weil man ja aber P0.4n (X24) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P0.4n (X24) = 1 - P0.4n (X23) ≥ 0.8 |+ P0.4n (X23) - 0.8

0.2 ≥ P0.4n (X23) oder P0.4n (X23) ≤ 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 40% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 24 0.4 ≈ 60 Versuchen auch ungefähr 24 (≈0.4⋅60) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=60:
P0.4n (X23) ≈ 0.4511 (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=68 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.2 ist.

n muss also mindestens 68 sein, damit P0.4n (X23) ≤ 0.2 oder eben P0.4n (X24) ≥ 0.8 gilt.

kumulierte Binomialverteilung

Beispiel:

Bei einem Glücksrad ist die Wahrscheinlichkeit im grünen Bereich zu landen bei p=0,65. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit bei 44 Versuchen höchstens 30 mal im grünen Bereich zu landen?
(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=44 und p=0.65.

P0.6544 (X30) = P0.6544 (X=0) + P0.6544 (X=1) + P0.6544 (X=2) +... + P0.6544 (X=30) = 0.72221708058065 ≈ 0.7222
(TI-Befehl: binomcdf(44,0.65,30))

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 6 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 50 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 6 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 70% für die 50 Durchgänge reichen?

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pP(X≤6)
......
1 8 0.5637
1 9 0.6817
1 10 0.7702
......

Die Zufallsvariable X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=50 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp50 (X6) =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 Pp50 (X6) ('höchstens 6 Treffer bei 50 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 50 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 50 ⋅50 der Erwartungswert und somit Pp50 (X6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 50 mit 1 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 8 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 10 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 70% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 10 sein.

Binomialvert. mit variabl. p (höchstens) nur GTR

Beispiel:

Eine Fluggesellschaft hat 67 Plätze in ihrem Flugzeug. Trotzdem werden 89 Flugtickets verkauft. Wie hoch darf die Wahrscheinlichkeit, dass ein Ticketkäufer auch tatsächlich mitfliegt, höchstens sein, dass das Flugzeug mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 90% nicht überbucht ist (also dass alle mitfliegen können)?

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pP(X≤k)
......
0.640.9915
0.650.986
0.660.9774
0.670.9647
0.680.9464
0.690.921
0.70.8871
......

Es muss gelten: Pp89 (X67) =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(89,X,67) - 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=0.69 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 0.9 ist.

Binomialverteilung X>=k

Beispiel:

Ein Würfel wird 67 mal geworfen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit dass mindestens 14 mal eine 6 (p=1/6) geworfen wird?
(Bitte auf 4 Stellen nach dem Komma runden)

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...
11
12
13
14
15
16
...

P 1 6 67 (X14) = 1 - P 1 6 67 (X13) = 0.2176
(TI-Befehl: 1-binomcdf(67, 1 6 ,13))

Binomialvert. Abstand vom Erwartungswert

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 80 entnommen. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass die Anzahl der defekten Chips nicht mehr als 10% vom Erwartungswert abweicht?

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Den Erwartungswert berechnet man als E=n⋅p=80⋅0.75 = 60

Die 10% Abweichung wären dann zwischen 90% von 60, also 0.9⋅ 60 = 54 und 110% von 60, also 1.1⋅ 60 = 66

Da die Trefferzahl ja nicht weiter von 60 entfernt sein darf als 54 bzw. 66, muss sie also zwischen 54 und 66 liegen.

P0.7580 (54X66) =

...
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
...

P0.7580 (X66) - P0.7580 (X53) ≈ 0.9579 - 0.0499 ≈ 0.908
(TI-Befehl: binomcdf(80,0.75,66) - binomcdf(80,0.75,53))