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p gesucht (n-te Wurzel)

Beispiel:

Ein Basketballtrainer sucht einen Spieler, bei dem die Wahrscheinlichkeit von 2 Versuchen mindestens einmal zu treffen bei 88% liegt. Wie hoch muss dann seine Trefferquote sein? (Gib diese als Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 an)
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P=0.88 ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens 1 Treffer bei bei 2 Durchgängen, also ist 1-P=0.12 die Wahrscheinlichkeit für keinen Treffer bei bei 2 Durchgängen.

Es gilt also 0.12=(1-p)²

=>1-p= $\sqrt[2]{0.12}$ ≈ 0.3464

Die gesuchte Einzelwahrscheinlichkeit p ist dann also 1-0.3464 ≈ 0.6536

Binomialvert. mit variablem n (höchst.)

Beispiel:

Ein Mathelehrer möchte neue Taschenrechner für seine Klasse bestellen. Die Wahrscheinlichkeit, dass einer der Taschenrechner ein Decepticon (bekannt aus dem Transformers-Filmen) ist, liegt bei p=0,02. Wie viele Rechner können bestellt werden, dass zu einer Wahrscheinlichkeit von 60% kein Descepticon unter ihnen ist?

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n	P(X≤k)
...	...
20	0.6676
21	0.6543
22	0.6412
23	0.6283
24	0.6158
25	0.6035
26	0.5914
...	...

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Descepticons unter den Taschenrechnern an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.02 und variablem n.

Es muss gelten: $P_{0.02}^{n} (X \leq 0)$ ≥ 0.6

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 2% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei $\frac{0}{0.02}$ ≈ 0 Versuchen auch ungefähr 0 (≈0.02⋅0) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=0:
$P_{0.02}^{n} (X \leq 0)$ ≈ 1 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.6 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 0.6 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei n=25 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 60% ist.

gesuchtes p (ohne zurücklegen)

Beispiel:

Bei einer Tombola sind 50 Lose im Topf. Darunter sind auch einige Nieten. Um die Käufer nicht zu verärgern soll die Wahrscheinlichkeit, dass von 2 gleichzeitig gezogenen Losen höchstens eines davon eine Niete ist, bei mindestens 80% liegen. Wieviel der 50 Lose dürfen höchstens Nieten sein?

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Anzahl der Nieten im Lostopf	P('höchstens eine Niete')
...	...
6	1- $\frac{6}{50}$ ⋅ $\frac{5}{49}$ =1- $\frac{3}{245}$ ≈0.9878
7	1- $\frac{7}{50}$ ⋅ $\frac{6}{49}$ =1- $\frac{3}{175}$ ≈0.9829
8	1- $\frac{8}{50}$ ⋅ $\frac{7}{49}$ =1- $\frac{4}{175}$ ≈0.9771
9	1- $\frac{9}{50}$ ⋅ $\frac{8}{49}$ =1- $\frac{36}{1225}$ ≈0.9706
10	1- $\frac{10}{50}$ ⋅ $\frac{9}{49}$ =1- $\frac{9}{245}$ ≈0.9633
11	1- $\frac{11}{50}$ ⋅ $\frac{10}{49}$ =1- $\frac{11}{245}$ ≈0.9551
12	1- $\frac{12}{50}$ ⋅ $\frac{11}{49}$ =1- $\frac{66}{1225}$ ≈0.9461
13	1- $\frac{13}{50}$ ⋅ $\frac{12}{49}$ =1- $\frac{78}{1225}$ ≈0.9363
14	1- $\frac{14}{50}$ ⋅ $\frac{13}{49}$ =1- $\frac{13}{175}$ ≈0.9257
15	1- $\frac{15}{50}$ ⋅ $\frac{14}{49}$ =1- $\frac{3}{35}$ ≈0.9143
16	1- $\frac{16}{50}$ ⋅ $\frac{15}{49}$ =1- $\frac{24}{245}$ ≈0.902
17	1- $\frac{17}{50}$ ⋅ $\frac{16}{49}$ =1- $\frac{136}{1225}$ ≈0.889
18	1- $\frac{18}{50}$ ⋅ $\frac{17}{49}$ =1- $\frac{153}{1225}$ ≈0.8751
19	1- $\frac{19}{50}$ ⋅ $\frac{18}{49}$ =1- $\frac{171}{1225}$ ≈0.8604
20	1- $\frac{20}{50}$ ⋅ $\frac{19}{49}$ =1- $\frac{38}{245}$ ≈0.8449
21	1- $\frac{21}{50}$ ⋅ $\frac{20}{49}$ =1- $\frac{6}{35}$ ≈0.8286
22	1- $\frac{22}{50}$ ⋅ $\frac{21}{49}$ =1- $\frac{33}{175}$ ≈0.8114
23	1- $\frac{23}{50}$ ⋅ $\frac{22}{49}$ =1- $\frac{253}{1225}$ ≈0.7935
...	...

Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit von 'höchstens eine Niete'.

Das Gegenereignis ('genau zwei Nieten') ist sehr viel einfacher zu berechnen (weil dies nur ein Pfad im Baumdiagramm ist):
Wenn beispielsweise die Anzahl der Nieten im Lostopf=6 ist, dann ist doch die Wahrscheinlichkeit für 'genau zwei Nieten'= $\frac{6}{50}$ ⋅ $\frac{5}{49}$ (beim ersten Zufallsversuch $\frac{6}{50}$ und beim zweiten $\frac{5}{49}$ weil dann ja bereits 'eine Kugel weniger im Topf ist'), also ist die Wahrscheinlichkeit für 'höchstens eine Niete'=1- $\frac{6}{50}$ ⋅ $\frac{5}{49}$

Wir erhöhen nun schrittweise immer die Anzahl der Nieten im Lostopf um 1 und probieren aus, wie sich das auf die gesuchte Gesamt-Wahrscheinlichkeit für 'höchstens eine Niete' auswirkt (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p=6. (man kann auch alles als Funktion in den WTR eingeben: y=1-x/50*(x-1)/49)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei 22 als 'Anzahl der Nieten im Lostopf' die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% auftritt.
Die gesuchte Anzahl der Nieten im Lostopf darf also höchstens 22 sein.

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR

Beispiel:

In einer Urne sind 4 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 25 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln dürfen in der Urne höchstens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 85% unter den 25 gezogenen Kugeln nicht mehr als 24 schwarze sind?

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p	P(X≤24)
...	...
$\frac{10}{14}$	0.9998
$\frac{11}{15}$	0.9996
$\frac{12}{16}$	0.9992
$\frac{13}{17}$	0.9988
$\frac{14}{18}$	0.9981
$\frac{15}{19}$	0.9973
$\frac{16}{20}$	0.9962
$\frac{17}{21}$	0.9949
$\frac{18}{22}$	0.9934
$\frac{19}{23}$	0.9916
$\frac{20}{24}$	0.9895
$\frac{21}{25}$	0.9872
$\frac{22}{26}$	0.9846
$\frac{23}{27}$	0.9818
$\frac{24}{28}$	0.9788
$\frac{25}{29}$	0.9755
$\frac{26}{30}$	0.9721
$\frac{27}{31}$	0.9684
$\frac{28}{32}$	0.9645
$\frac{29}{33}$	0.9605
$\frac{30}{34}$	0.9562
$\frac{31}{35}$	0.9519
$\frac{32}{36}$	0.9474
$\frac{33}{37}$	0.9427
$\frac{34}{38}$	0.938
$\frac{35}{39}$	0.9332
$\frac{36}{40}$	0.9282
$\frac{37}{41}$	0.9232
$\frac{38}{42}$	0.9181
$\frac{39}{43}$	0.9129
$\frac{40}{44}$	0.9077
$\frac{41}{45}$	0.9024
$\frac{42}{46}$	0.8971
$\frac{43}{47}$	0.8918
$\frac{44}{48}$	0.8864
$\frac{45}{49}$	0.881
$\frac{46}{50}$	0.8756
$\frac{47}{51}$	0.8702
$\frac{48}{52}$	0.8648
$\frac{49}{53}$	0.8594
$\frac{50}{54}$	0.854
$\frac{51}{55}$	0.8486
...	...

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe schwarz an. X ist binomialverteilt mit n=25 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: $P_{p}^{25} (X \leq 24)$ = 0.85 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Nenner bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p immer um 4 größer sein muss als der Zähler.

Deswegen erhöhen wir nun schrittweise immer den Zähler und Nenner bei der Einzelwahrscheinlichkeit um 1 und probieren aus, wie sich das auf die gesuchte Wahrscheinlichkeit $P_{p}^{25} (X \leq 24)$ ('höchstens 24 Treffer bei 25 Versuchen') auswirkt (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= $\frac{10}{14}$ . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= $\frac{50}{54}$ die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% bleibt.
Die Anzahl der schwarzen Kugeln, die hinzugefügt wird, darf also höchstens 50 sein.

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p gesucht (n-te Wurzel)

Binomialvert. mit variablem n (höchst.)

gesuchtes p (ohne zurücklegen)

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR