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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 80% liegt. Wie hoch muss dann seine Trefferquote sein? (Gib diese als Wahrscheinlichkeit zwischen 0 und 1 an)
(Bitte auf 3 Stellen runden!)

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P=0.8 ist die Wahrscheinlichkeit für mindestens 1 Treffer bei bei 2 Durchgängen, also ist 1-P=0.2 die Wahrscheinlichkeit für keinen Treffer bei bei 2 Durchgängen.

Es gilt also 0.2=(1-p)²

=>1-p= $\sqrt[2]{0.2}$ ≈ 0.4472

Die gesuchte Einzelwahrscheinlichkeit p ist dann also 1-0.4472 ≈ 0.5528

Binomialvert. mit variablem n (mind)

Beispiel:

In einer Urne ist der Anteil der grünen Kugeln 20%. Wie oft muss mindestens gezogen werden ( - natürlich mit Zurücklegen - ), so dass mit mind. 60% Wahrscheinlichkeit 35 oder mehr grüne Kugeln gezogen werden?

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n	P(X≤k)
...	...
175	0.4699
176	0.4549
177	0.4401
178	0.4255
179	0.411
180	0.3966
...	...

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: $P_{0.2}^{n} (X \geq 35)$ ≥ 0.6

Weil man ja aber $P_{0.2}^{n} (X \geq 35)$ nicht in den WTR eingeben kann, müssen wir diese Wahrscheinlichkeit über die Gegenwahrscheinlichkeit berechnen:

$P_{0.2}^{n} (X \geq 35)$ = 1 - $P_{0.2}^{n} (X \leq 34)$ ≥ 0.6 |+ $P_{0.2}^{n} (X \leq 34)$ - 0.6

0.4 ≥ $P_{0.2}^{n} (X \leq 34)$ oder $P_{0.2}^{n} (X \leq 34)$ ≤ 0.4

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 $\frac{35}{0.2}$ ≈ 175 Versuchen auch ungefähr 35 (≈0.2⋅175) Treffer auftreten.

Wir berechnen also mit unserem ersten n=175:
$P_{0.2}^{n} (X \leq 34)$ ≈ 0.4699 (TI-Befehl: Binomialcdf ...)

Je nachdem, wie weit nun dieser Wert noch von den gesuchten 0.4 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 0.4 überschritten wird.

Aus der Werte-Tabelle (siehe links) erkennt man dann, dass erstmals bei n=180 die gesuchte Wahrscheinlichkeit unter 0.4 ist.

n muss also mindestens 180 sein, damit $P_{0.2}^{n} (X \leq 34)$ ≤ 0.4 oder eben $P_{0.2}^{n} (X \geq 35)$ ≥ 0.6 gilt.

gesuchtes p (ohne zurücklegen)

Beispiel:

In einer Urne sind 45 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- $\frac{42}{45}$ ⋅ $\frac{41}{44}$ =1- $\frac{287}{330}$ ≈0.1303
4	1- $\frac{41}{45}$ ⋅ $\frac{40}{44}$ =1- $\frac{82}{99}$ ≈0.1717
5	1- $\frac{40}{45}$ ⋅ $\frac{39}{44}$ =1- $\frac{26}{33}$ ≈0.2121
6	1- $\frac{39}{45}$ ⋅ $\frac{38}{44}$ =1- $\frac{247}{330}$ ≈0.2515
7	1- $\frac{38}{45}$ ⋅ $\frac{37}{44}$ =1- $\frac{703}{990}$ ≈0.2899
8	1- $\frac{37}{45}$ ⋅ $\frac{36}{44}$ =1- $\frac{37}{55}$ ≈0.3273
9	1- $\frac{36}{45}$ ⋅ $\frac{35}{44}$ =1- $\frac{7}{11}$ ≈0.3636
10	1- $\frac{35}{45}$ ⋅ $\frac{34}{44}$ =1- $\frac{119}{198}$ ≈0.399
11	1- $\frac{34}{45}$ ⋅ $\frac{33}{44}$ =1- $\frac{17}{30}$ ≈0.4333
12	1- $\frac{33}{45}$ ⋅ $\frac{32}{44}$ =1- $\frac{8}{15}$ ≈0.4667
13	1- $\frac{32}{45}$ ⋅ $\frac{31}{44}$ =1- $\frac{248}{495}$ ≈0.499
14	1- $\frac{31}{45}$ ⋅ $\frac{30}{44}$ =1- $\frac{31}{66}$ ≈0.5303
15	1- $\frac{30}{45}$ ⋅ $\frac{29}{44}$ =1- $\frac{29}{66}$ ≈0.5606
16	1- $\frac{29}{45}$ ⋅ $\frac{28}{44}$ =1- $\frac{203}{495}$ ≈0.5899
17	1- $\frac{28}{45}$ ⋅ $\frac{27}{44}$ =1- $\frac{21}{55}$ ≈0.6182
18	1- $\frac{27}{45}$ ⋅ $\frac{26}{44}$ =1- $\frac{39}{110}$ ≈0.6455
19	1- $\frac{26}{45}$ ⋅ $\frac{25}{44}$ =1- $\frac{65}{198}$ ≈0.6717
20	1- $\frac{25}{45}$ ⋅ $\frac{24}{44}$ =1- $\frac{10}{33}$ ≈0.697
21	1- $\frac{24}{45}$ ⋅ $\frac{23}{44}$ =1- $\frac{46}{165}$ ≈0.7212
22	1- $\frac{23}{45}$ ⋅ $\frac{22}{44}$ =1- $\frac{23}{90}$ ≈0.7444
23	1- $\frac{22}{45}$ ⋅ $\frac{21}{44}$ =1- $\frac{7}{30}$ ≈0.7667
...	...

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'= $\frac{42}{45}$ ⋅ $\frac{41}{44}$ (beim ersten Zufallsversuch $\frac{42}{45}$ und beim zweiten $\frac{41}{44}$ weil dann ja bereits 'eine Kugel weniger im Topf ist'), also ist die Wahrscheinlichkeit für 'mindestens eine schwarze Kugel'=1- $\frac{42}{45}$ ⋅ $\frac{41}{44}$

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-(45-x)/45*(44-x)/44)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass erstmals bei 23 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 23 sein.

Binomialvert. mit variablem p (diskret) für WTR

Beispiel:

In einer Urne sind 3 rote und einige schwarze Kugeln. Es soll 26 mal mit Zurücklegen gezogen werden. Wie viele schwarze Kugeln dürfen in der Urne höchstens sein, damit mit einer Wahrscheinlichkeit von mindestens 70% unter den 26 gezogenen Kugeln nicht mehr als 24 schwarze sind?

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p	P(X≤24)
...	...
$\frac{6}{9}$	0.9996
$\frac{7}{10}$	0.9989
$\frac{8}{11}$	0.9973
$\frac{9}{12}$	0.9945
$\frac{10}{13}$	0.9904
$\frac{11}{14}$	0.9847
$\frac{12}{15}$	0.9773
$\frac{13}{16}$	0.9683
$\frac{14}{17}$	0.9578
$\frac{15}{18}$	0.9458
$\frac{16}{19}$	0.9326
$\frac{17}{20}$	0.9183
$\frac{18}{21}$	0.9031
$\frac{19}{22}$	0.8871
$\frac{20}{23}$	0.8706
$\frac{21}{24}$	0.8536
$\frac{22}{25}$	0.8363
$\frac{23}{26}$	0.8188
$\frac{24}{27}$	0.8012
$\frac{25}{28}$	0.7836
$\frac{26}{29}$	0.7661
$\frac{27}{30}$	0.7487
$\frac{28}{31}$	0.7316
$\frac{29}{32}$	0.7146
$\frac{30}{33}$	0.6979
...	...

Die Zufallsgröße X gibt die Anzahl der gezogenen Kugeln mit der Farbe schwarz an. X ist binomialverteilt mit n=26 und unbekanntem Parameter p.

Es muss gelten: $P_{p}^{26} (X \leq 24)$ = 0.7 (oder mehr)

Wir wissen, dass der Nenner bei unserer Einzelwahrscheinlichkeit p immer um 3 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 $P_{p}^{26} (X \leq 24)$ ('höchstens 24 Treffer bei 26 Versuchen') auswirkt (siehe Tabelle links)

Als Startwert wählen wir als p= $\frac{6}{9}$ . (Durch Ausprobieren erkennt man, dass vorher die Wahrscheinlichkeit immer fast 1 ist)

In dieser Tabelle erkennen wir, dass letztmals bei der Einzelwahrscheinlichkeit p= $\frac{29}{32}$ die gesuchte Wahrscheinlichkeit über 70% bleibt.
Die Anzahl der schwarzen Kugeln, die hinzugefügt wird, darf also höchstens 29 sein.

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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