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p gesucht (n-te Wurzel)

Beispiel:

An einem Glücksrad wird 2 mal gedreht. Die Wahrscheinlichkeit, dass bei allen 2 Durchgängen die Farbe 'blau' kommt, ist 0,4. Wie groß muss bei diesem Glücksrad die Wahrscheinlichkeit für das blaue Feld sein?
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P=0.4 ist die Wahrscheinlichkeit, dass 2 mal das Ereignis mit der Wahrscheinlichkeit p eintritt.

Es gilt also 0.4=p²

=>p= $\sqrt[2]{0.4}$ ≈ 0.6325

Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Bei einem Glücksrad, ist die Wahrscheinlichkeit in den grünen Bereich zu kommen p=0,3. Wie oft muss man dieses Glückrad mindestens drehen, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 50% 32 mal oder öfters in den grünen Bereich zu kommen?

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n	P(X≤k)
...	...
105	0.5057
106	0.4803
107	0.4552
...	...

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der Drehungen, die im grünen Bereich landen an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 0.3 und variablem n.

Es muss gelten: $P_{0.3}^{n} (X \geq 32)$ ≥ 0.5

Weil man ja aber $P_{0.3}^{n} (X \geq 32)$ nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

$P_{0.3}^{n} (X \geq 32)$ = 1 - $P_{0.3}^{n} (X \leq 31)$ ≥ 0.5 |+ $P_{0.3}^{n} (X \leq 31)$ - 0.5

0.5 ≥ $P_{0.3}^{n} (X \leq 31)$ oder $P_{0.3}^{n} (X \leq 31)$ ≤ 0.5

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 30% der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei $\frac{32}{0.3}$ ≈ 107 Versuchen auch ungefähr 32 (≈0.3⋅107) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=107:
$P_{0.3}^{n} (X \leq 31)$ ≈ 0.4552 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.5 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 0.5 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=106 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.5 ist.

n muss also mindestens 106 sein, damit $P_{0.3}^{n} (X \leq 31)$ ≤ 0.5 oder eben $P_{0.3}^{n} (X \geq 32)$ ≥ 0.5 gilt.

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 95% 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
...	...

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 11 als 'Anzahl der Nieten im Lostopf' die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 95% auftritt.
Die gesuchte Anzahl der Nieten im Lostopf darf also höchstens 11 sein.

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR

Beispiel:

In einer Urne sind 4 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 18 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 85% unter den 18 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?

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p	P(X≤6)
...	...
$\frac{4}{12}$	0.6085
$\frac{4}{13}$	0.6966
$\frac{4}{14}$	0.7661
$\frac{4}{15}$	0.8198
$\frac{4}{16}$	0.861
...	...

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=18 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: $P_{p}^{18} (X \leq 6)$ =0.85 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 4 sein muss, da es ja genau 4 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit $P_{p}^{18} (X \leq 6)$ ('höchstens 6 Treffer bei 18 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= $\frac{6}{18}$ . Mit diesem p wäre ja 6= $\frac{6}{18}$ ⋅18 der Erwartungswert und somit $P_{p}^{18} (X \leq 6)$ irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= $\frac{6}{18}$ mit $\frac{4}{6}$ erweitern (so dass wir auf den Zähler 4 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= $\frac{4}{12}$ einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= $\frac{4}{16}$ die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 16 sein.

Also werden noch 12 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.

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p gesucht (n-te Wurzel)

Binomialvert. mit variablem n (mind)

gesuchtes p (ohne zurücklegen)

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR