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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 66% 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=0.66 ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens 1 Treffer bei bei 4 Durchgängen, also ist 1-P=0.34 die Wahrscheinlichkeit für keinen Treffer bei bei 4 Durchgängen.

Es gilt also 0.34=(1-p)4

=>1-p=0.344 ≈ 0.7636

Die gesuchte Einzelwahrscheinlichkeit p ist dann also 1-0.7636 ≈ 0.2364

Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

Wie oft muss man mit einem normalen Würfel mindestens würfeln, um mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 70% 25 oder mehr 6er zu erzielen?

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nP(X≤k)
......
1580.3554
1590.3425
1600.3298
1610.3173
1620.3051
1630.2932
......

Die Zufallsgröße X gibt Anzahl der gewürfelten 6er an und ist im Idealfall binomialverteilt mit p = 1 6 und variablem n.

Es muss gelten: P 1 6 n (X25) ≥ 0.7

Weil man ja aber P 1 6 n (X25) nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

P 1 6 n (X25) = 1 - P 1 6 n (X24) ≥ 0.7 |+ P 1 6 n (X24) - 0.7

0.3 ≥ P 1 6 n (X24) oder P 1 6 n (X24) ≤ 0.3

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 1 6 der Versuche mit einem Treffer. Also müssten dann doch bei 25 1 6 ≈ 150 Versuchen auch ungefähr 25 (≈ 1 6 ⋅150) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=150:
P 1 6 n (X24) ≈ 0.466 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.3 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 0.3 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=163 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.3 ist.

n muss also mindestens 163 sein, damit P 1 6 n (X24) ≤ 0.3 oder eben P 1 6 n (X25) ≥ 0.7 gilt.

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 85% 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
......

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 21 als 'Anzahl der Nieten im Lostopf' die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 85% auftritt.
Die gesuchte Anzahl der Nieten im Lostopf darf also höchstens 21 sein.

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR

Beispiel:

In einer Urne sind 2 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 16 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln müssen in der Urne mindestens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 80% unter den 16 gezogenen Kugeln nicht mehr als 6 rote sind?

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pP(X≤6)
......
2 5 0.5272
2 6 0.7374
2 7 0.8566
......

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe rot an. X ist binomialverteilt mit n=16 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: Pp16 (X6) =0.8 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Zähler bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p 2 sein muss, da es ja genau 2 günstige Fälle gibt.

Wir müssen nun bei verschiedenen Nennern untersuchen, wie hoch die gesuchte Wahrscheinlichkeit Pp16 (X6) ('höchstens 6 Treffer bei 16 Versuchen') bei diesen Nennern wird (siehe Tabelle links)

Um einen günstigen Startwert zu finden wählen wir mal als p= 6 16 . Mit diesem p wäre ja 6= 6 16 ⋅16 der Erwartungswert und somit Pp16 (X6) irgendwo in der nähe von 50%. Wenn wir nun p= 6 16 mit 2 6 erweitern (so dass wir auf den Zähler 2 kommen) und den Nenner abrunden, müssten wir mit p= 2 5 einen brauchbaren Einstiegswert für dieses Probieren erhalten.

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= 2 7 die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 80% steigt.
Der Nenner, also die Anzahl aller Kugeln, muss also mindestens 7 sein.

Also werden noch 5 zusätzliche Optionen (also schwarze Kugeln) benötigt.