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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 75% 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?
(Bitte auf 3 Stellen runden!)

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P=0.75 ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens 1 Treffer bei bei 4 Durchgängen, also ist 1-P=0.25 die Wahrscheinlichkeit für keinen Treffer bei bei 4 Durchgängen.

Es gilt also 0.25=(1-p)⁴

=>1-p= $\sqrt[4]{0.25}$ ≈ 0.7071

Die gesuchte Einzelwahrscheinlichkeit p ist dann also 1-0.7071 ≈ 0.2929

Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

In Tschechien gilt absolutes Alkoholverbot in Lokalen für Jugendliche unter 18 Jahren. Ein paar trinkfreudige 17-jährige Jugendliche wollen bei einer Studienfahrt nach Prag trotzdem ihr Glück versuchen. 92% der Gaststätten setzen das Alkoholverbot konsequent um und schenken nur gegen Vorlage einer "ID" (Personalausweis) Bier aus. Wie viele Kneipen müssen die Jugenlichen nun mindestens aufsuchen, damit sie bei einer Kneipentour mit mindestens 80% Wahrscheinlichkeit in mindestens 4 Lokalen nicht mit Nachfragen zu ihrer "ID" gedemütigt werden und in Ruhe ein Bier trinken können?

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n	P(X≤k)
...	...
63	0.2477
64	0.2368
65	0.2263
66	0.2161
67	0.2063
68	0.1968
...	...

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der besuchten Kneipen, die keine "ID" (Personalausweis) verlangen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.08 und variablem n.

Es muss gelten: $P_{0.08}^{n} (X \geq 4)$ ≥ 0.8

Weil man ja aber $P_{0.08}^{n} (X \geq 4)$ nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

$P_{0.08}^{n} (X \geq 4)$ = 1 - $P_{0.08}^{n} (X \leq 3)$ ≥ 0.8 |+ $P_{0.08}^{n} (X \leq 3)$ - 0.8

0.2 ≥ $P_{0.08}^{n} (X \leq 3)$ oder $P_{0.08}^{n} (X \leq 3)$ ≤ 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 8% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei $\frac{4}{0.08}$ ≈ 50 Versuchen auch ungefähr 4 (≈0.08⋅50) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=50:
$P_{0.08}^{n} (X \leq 3)$ ≈ 0.4253 (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 $P_{0.08}^{n} (X \leq 3)$ ≤ 0.2 oder eben $P_{0.08}^{n} (X \geq 4)$ ≥ 0.8 gilt.

gesuchtes p (ohne zurücklegen)

Beispiel:

In einer Urne sind 30 Kugeln. Alle Kugeln sind entweder rot oder schwarz. Es sollen 2 Kugeln gleichzeitig gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 75% unter den beiden gezogenen Kugeln mindestens eine schwarze ist?

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Anzahl der schwarzen Kugeln in der Urne	P('mindestens eine schwarze Kugel')
...	...
3	1- $\frac{27}{30}$ ⋅ $\frac{26}{29}$ =1- $\frac{117}{145}$ ≈0.1931
4	1- $\frac{26}{30}$ ⋅ $\frac{25}{29}$ =1- $\frac{65}{87}$ ≈0.2529
5	1- $\frac{25}{30}$ ⋅ $\frac{24}{29}$ =1- $\frac{20}{29}$ ≈0.3103
6	1- $\frac{24}{30}$ ⋅ $\frac{23}{29}$ =1- $\frac{92}{145}$ ≈0.3655
7	1- $\frac{23}{30}$ ⋅ $\frac{22}{29}$ =1- $\frac{253}{435}$ ≈0.4184
8	1- $\frac{22}{30}$ ⋅ $\frac{21}{29}$ =1- $\frac{77}{145}$ ≈0.469
9	1- $\frac{21}{30}$ ⋅ $\frac{20}{29}$ =1- $\frac{14}{29}$ ≈0.5172
10	1- $\frac{20}{30}$ ⋅ $\frac{19}{29}$ =1- $\frac{38}{87}$ ≈0.5632
11	1- $\frac{19}{30}$ ⋅ $\frac{18}{29}$ =1- $\frac{57}{145}$ ≈0.6069
12	1- $\frac{18}{30}$ ⋅ $\frac{17}{29}$ =1- $\frac{51}{145}$ ≈0.6483
13	1- $\frac{17}{30}$ ⋅ $\frac{16}{29}$ =1- $\frac{136}{435}$ ≈0.6874
14	1- $\frac{16}{30}$ ⋅ $\frac{15}{29}$ =1- $\frac{8}{29}$ ≈0.7241
15	1- $\frac{15}{30}$ ⋅ $\frac{14}{29}$ =1- $\frac{7}{29}$ ≈0.7586
...	...

Gesucht ist die Wahrscheinlichkeit von 'mindestens eine schwarze Kugel'.

Das Gegenereignis ('keine schwarze Kugel') ist sehr viel einfacher zu berechnen (weil dies nur ein Pfad im Baumdiagramm ist):
Wenn beispielsweise die Anzahl der schwarzen Kugeln in der Urne=3 ist, dann ist doch die Wahrscheinlichkeit für 'keine schwarze Kugel'= $\frac{27}{30}$ ⋅ $\frac{26}{29}$ (beim ersten Zufallsversuch $\frac{27}{30}$ und beim zweiten $\frac{26}{29}$ weil dann ja bereits 'eine Kugel weniger im Topf ist'), also ist die Wahrscheinlichkeit für 'mindestens eine schwarze Kugel'=1- $\frac{27}{30}$ ⋅ $\frac{26}{29}$

Wir erhöhen nun schrittweise immer die Anzahl der schwarzen Kugeln in der Urne um 1 und probieren aus, wie sich das auf die gesuchte Gesamt-Wahrscheinlichkeit für 'mindestens eine schwarze Kugel' auswirkt (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p=3. (man kann auch alles als Funktion in den WTR eingeben: y=1-(30-x)/30*(29-x)/29)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei 15 als 'Anzahl der schwarzen Kugeln in der Urne' die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 75% auftritt.
Die gesuchte Anzahl der schwarzen Kugeln in der Urne muss also mindestens 15 sein.

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR

Beispiel:

Die Homepage-AG einer Schule möchte auf der Startseite der Internetseite der Schule ein Zufallsbild integrieren. Dabei soll bei jedem Aufruf der Startseite ein zufälliges Bild aus einer Bilderdatenbank gezeigt werden. Alle Bilder der Datenbank sind immer gleich wahrscheinlich. Auf 3 Bildern der Datenbank sind Mitglieder der Homepage-AG zu sehen. Es wird geschätzt, dass die Seite täglich 120 mal aufgerufen wird. Die Mitglieder der Homepage-AG wollen dass mit mindestens 90%-iger Wahrscheinlichkiet mindestens 16 mal am Tag eines ihrer eigenen 3 Bilder erscheint. Wie viele andere Bilder dürfen dann höchstens noch in der Datenbank sein?

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p	P(X≥16)=1-P(X≤15)
...	...
$\frac{3}{12}$	0.9994
$\frac{3}{13}$	0.9974
$\frac{3}{14}$	0.9915
$\frac{3}{15}$	0.9782
$\frac{3}{16}$	0.9542
$\frac{3}{17}$	0.9171
$\frac{3}{18}$	0.8665
...	...

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der Bilder mit Homepage-AG-lern an. X ist binomialverteilt mit n=120 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: $P_{p}^{120} (X \geq 16)$ = 1- $P_{p}^{120} (X \leq 15)$ = 0.9 (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 $P_{p}^{120} (X \geq 16)$ ('mindestens 16 Treffer bei 120 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= $\frac{3}{12}$ . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= $\frac{3}{17}$ die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 90% bleibt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Bilder in der Datenbank, darf also höchstens 17 sein.

Also wären noch 14 zusätzliche Optionen (also weitere Bilder) zulässig.

Aufgabentypen anhand von Beispielen durchstöbern

p gesucht (n-te Wurzel)

Binomialvert. mit variablem n (mind)

gesuchtes p (ohne zurücklegen)

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR