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p gesucht (n-te Wurzel)

Beispiel:

Bei einer Tombola werden elektronische Lose so verkauft, dass bei jedem Los jede Preiskategorie immer die gleiche Gewinnwahrscheinlichkeit hat. Aus Marketinggründen wird dabei auch ein Vierer-Pack angeboten. Dabei wird geworben, dass mit einer Wahrscheinlichkeit von 71% bei jedem Viererpack mindestens ein hochwertiger Preis dabei ist. Wie hoch muss man die Einzelwahrscheinlichkeit für einen hochwertigen Preis setzen, damit dieses Versprechen eingehalten wird?
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P=0.71 ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens 1 Treffer bei bei 4 Durchgängen, also ist 1-P=0.29 die Wahrscheinlichkeit für keinen Treffer bei bei 4 Durchgängen.

Es gilt also 0.29=(1-p)4

=>1-p=0.294 ≈ 0.7338

Die gesuchte Einzelwahrscheinlichkeit p ist dann also 1-0.7338 ≈ 0.2662

Binomialvert. mit variablem n (höchst.)

Beispiel:

In einer Urne ist der Anteil der grünen Kugeln 20%. Wie oft darf höchstens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 70% Wahrscheinlichkeit nicht mehr als 30 grüne Kugeln gezogen werden?

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nP(X≤k)
......
1400.7065
1410.6915
1420.6763
1430.6608
1440.6451
1450.6293
1460.6133
1470.5973
1480.5811
1490.5649
1500.5487
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gezogenen grünen Kugeln an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.2 und variablem n.

Es muss gelten: P0.2n (X≤30) ≥ 0.7

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 20% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 30 0.2 ≈ 150 Versuchen auch ungefähr 30 (≈0.2⋅150) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=150:
P0.2n (X≤30) ≈ 0.5487 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.7 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 0.7 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass letztmals bei n=140 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 70% ist.

gesuchtes p (ohne zurücklegen)

Beispiel:

Bei einer Tombola sind 55 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 55 Lose dürfen höchstens Nieten sein?

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Anzahl der Nieten im LostopfP('höchstens eine Niete')
......
61- 6 55 ⋅ 5 54 =1- 1 99 ≈0.9899
71- 7 55 ⋅ 6 54 =1- 7 495 ≈0.9859
81- 8 55 ⋅ 7 54 =1- 28 1485 ≈0.9811
91- 9 55 ⋅ 8 54 =1- 4 165 ≈0.9758
101- 10 55 ⋅ 9 54 =1- 1 33 ≈0.9697
111- 11 55 ⋅ 10 54 =1- 1 27 ≈0.963
121- 12 55 ⋅ 11 54 =1- 2 45 ≈0.9556
131- 13 55 ⋅ 12 54 =1- 26 495 ≈0.9475
141- 14 55 ⋅ 13 54 =1- 91 1485 ≈0.9387
151- 15 55 ⋅ 14 54 =1- 7 99 ≈0.9293
161- 16 55 ⋅ 15 54 =1- 8 99 ≈0.9192
171- 17 55 ⋅ 16 54 =1- 136 1485 ≈0.9084
181- 18 55 ⋅ 17 54 =1- 17 165 ≈0.897
191- 19 55 ⋅ 18 54 =1- 19 165 ≈0.8848
201- 20 55 ⋅ 19 54 =1- 38 297 ≈0.8721
211- 21 55 ⋅ 20 54 =1- 14 99 ≈0.8586
221- 22 55 ⋅ 21 54 =1- 7 45 ≈0.8444
231- 23 55 ⋅ 22 54 =1- 23 135 ≈0.8296
241- 24 55 ⋅ 23 54 =1- 92 495 ≈0.8141
251- 25 55 ⋅ 24 54 =1- 20 99 ≈0.798
......

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'= 6 55 ⋅ 5 54 (beim ersten Zufallsversuch 6 55 und beim zweiten 5 54 weil dann ja bereits 'eine Kugel weniger im Topf ist'), also ist die Wahrscheinlichkeit für 'höchstens eine Niete'=1- 6 55 ⋅ 5 54

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/55*(x-1)/54)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei 24 als 'Anzahl der Nieten im Lostopf' die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% auftritt.
Die gesuchte Anzahl der Nieten im Lostopf darf also höchstens 24 sein.

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR

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 9 Preise gesammelt. Sie erwarten, dass das Glücksrad beim Schulfest 95 mal gespielt wird. Mit wie vielen Sektoren müssen sie ihr Glückrad mindestens bestücken damit die 9 Hauptpreise mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 95% für die 95 Durchgänge reichen?

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pP(X≤9)
......
1 10 0.5184
1 11 0.6376
1 12 0.7329
1 13 0.8056
1 14 0.8594
1 15 0.8986
1 16 0.9269
1 17 0.9471
1 18 0.9616
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Hauptpreise an. X ist binomialverteilt mit n=95 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp95 (X≤9) =0.95 (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 Pp95 (X≤9) ('höchstens 9 Treffer bei 95 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 9 95 . Mit diesem p wäre ja 9= 9 95 ⋅95 der Erwartungswert und somit Pp95 (X≤9) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 9 95 mit 1 9 erweitern (so dass wir auf den Zähler 1 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 1 10 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 1 18 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 95% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl der Sektoren des Glücksrad, muss also mindestens 18 sein.