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a) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit für die Ziehung der Zahlen 1 - 6 in aufsteigender Reihenfolge? b) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit für die Ziehung der Zahlen 1 - 6 in beliebiger Reihenfolge? ("sechs richtige") c) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass genau eine der Zahlen 1 - 6 dabei ist? ("eine richtige") d) Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass genau zwei der Zahlen 1 - 6 dabei sind? ("zwei richtige") e) Berechne die Wahrscheinlichkeitsverteilung für die Zufallsvariable X, die die Zahl der Kugeln 1 - 6 unter der gezogenen 6 Kugeln angibt ("X richtige") f) Wieviele "richtige" kann man beim jahrelangen Lottospiel im Mittel erwarten? Aufgabe 9: Ziehen ohne Zurücklegen und hypergeometrische Verteilung Unter 50 Glühbirnen in einem Karton befinden sich 5 defekte. Bei einer Qualitätskontrolle werden 3 Birnen getestet. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass a) alle 3 defekt sind b) genau 2 defekt sind c) genau eine defekt ist d) keine defekt ist. e) Wieviele defekte Birnen sind bei dieser Stichprobe im Mittel zu erwarten?
Lsung: Aufgabe zur Hypergeometrischen Verteilung Das Problem kann durch das Urnenmodell reprsentiert werden. Es sind 14 Kugeln vorhanden, 5 rote, die die erfahrenen Personen reprsentieren, und 9 schwarze Kugeln, die die brigen Kandidaten reprsentieren. Nun werden 5 Kugeln ohne Zurcklegen gezogen. Es ist von daher die Hypergeometrische Verteilung anzuwenden. n = 5 (Es werden 5 Personen fr das Komitee ausgewhlt) N = 14 (Es stehen 14 Personen zur Auswahl) M = 5 (Anzahl der erfahrenen Personen) Gesucht die Wahrscheinlichkeit x = 3 Die Wahrscheinlichkeit, dass genau drei erfahrene Personen in das Komitee gelost werden, betrgt 17, 98%. Alternativ: Berechnung mit dem Berechnungswerkzeug Zurck zur Aufgabenstellung
Beim Ziehen ohne Zurücklegen kann man meistens die sogenannte hypergeometrische Verteilung verwenden. Voraussetzung ist, dass man genau weiß, aus welcher Anzahl sich die einzelnen Gruppen zusammensetzen und wieviel Stück man aus jeder der vorhandenen Untergruppen ziehen will. (Standardbeispiel: In einer Urne sind viele Kugeln in mehreren Farben. Man muss genau wissen, wieviel von jeder Farbe vorhanden ist und man muss genau wissen, wieviel Kugeln von jeder Farbe gezogen werden soll. ) Die Formel setzt sich nur aus mehreren Binomialkoeffizienten zusammen. Standardbeispiele sind: Kugeln verschiedener Farben aus einer Urne entnehmen und Lotto. Die hypergeometrische Verteilung wendet man an, wenn es um Ziehen ohne Zurücklegen geht. Wenn man mehrere Gruppen hat und aus jeder dieser Gruppe soll eine bestimmte Anzahl von Elementen entnommen werden. Den Namen "hypergeometrische Verteilung" müssen Sie nicht kennen, aber die Vorgehenweise lohnt sich zu merken. Da man die Berechnung der Lotto-Wahrscheinlichkeit mit ebenfalls dieser Theorie durchführt, ist hierfür auch der Name "Lotto-Problem" gängig.
$n$: "Wie oft wird gezogen? " Hier werden 10 Kisten entnommen, daraus folgt $n=10$. $N$: Grundgesamtheit, hier $N = 80$. $M$: Diese Elemente haben eine gewisse Eigenschaft, hier 40 verdorbene Kiste, hier $M = 40$. Folgende Aufgaben sollen bearbeitet werden: 1) Bestimme die Wahrscheinlichkeit für 10 verdorbene Kisten unter der Zufallsstichprobe $X \sim H (10; 80, 40)$ mit $k=10$. Es gilt P(X=10)=\frac{\begin{pmatrix} 40 \\ 10 80-40 \\ 10-10 80 \\ 10 \end{pmatrix}}=0, 000512 2) Bestimme die Wahrscheinlichkeit für mindestens 1 verdorbene Kisten unter der Zufallsstichprobe $X \sim H (10; 80, 40)$ mit $k \geq 1$. P(X \geq 1) &= 1- P(X<1)= 1-P(X=0) \\ &= 1- \frac{\begin{pmatrix} 40 \\ 0 80-40 \\ 10-0 \end{pmatrix}}=1-0, 000512=0, 999485 3) Bestimme den Erwartungswert und die Varianz. E(X)&=10 \cdot \frac{40}{80} = 5 \\ V(X)&=10 \cdot \frac{40}{80} \cdot \left( 1 – \frac{40}{80} \right) \cdot \frac{80-10}{80-1}=2, 22 Lernvideo zum Thema Hypergeometrische Funktionen von Daniel. Hypergeometrische Verteilung, Urnenmodell "ohne Zurücklegen" | Mathe by Daniel Jung Weitere hilfreiche Lernvideos findet ihr in Daniels Playlist zum Thema Zufallsgrößen& Wahrscheinlichkeitsverteilung.
Es gibt insgesamt Möglichkeiten, 10 Kugeln zu ziehen. Wir erhalten also die Wahrscheinlichkeit, das heißt, in rund 27 Prozent der Fälle werden genau 4 gelbe (und 6 violette) Kugeln entnommen. Alternativ kann das Ergebnis auch mit folgender Gleichung gefunden werden Es befinden sich in der Stichprobe vom Umfang nämlich 4 gelbe Kugeln. Die restlichen gelben Kugeln (16) befinden sich in den 35 übriggebliebenen Kugeln, die nicht zur Stichprobe gehören. Zahlenwerte zu den Beispielen h(x|45;20;10) x Anzahl möglicher Ergebnisse Wahrscheinlichkeit in% 0 3. 268. 760 0, 1024 1 40. 859. 500 1, 2807 2 205. 499. 250 6, 4416 3 547. 998. 000 17, 1776 4 858. 049. 500 26, 8965 5 823. 727. 520 25, 8207 6 490. 314. 000 15, 3694 7 178. 296. 000 5, 5889 8 37. 791. 000 1, 1846 9 4. 199. 000 0, 1316 10 184. 756 0, 0058 ∑ 3. 190. 187. 286 100, 0000 4, 4444 1, 9641 h(x|45;10;20) 3. 247. 943. 160 40. 599. 289. 500 1, 2808 204. 544. 250 544. 508. 118. 000 852. 585. 079. 500 818. 481. 676. 320 487. 191. 474. 000 177.
Beispiel a. In einem Korb befinden sich 8 Äpfel und 4 Birnen. Ella entnimmt 5 Früchte. Wenn die Entnahme zufällig erfolgt, mit welcher W. S. sind genau 3 Äpfel und 2 Birnen dabei? Lösung [kurz, ohne viel Erläuterungen]: Es gibt zwei Gruppen, aus jeder Gruppe werden ein paar Elemente [ohne Zurücklegen] entnommen. Damit haben wir es hier mit der hypergeometrischen Verteilung zu tun. Wir ziehen 3 Äpfel aus der Gruppe der 8 Äpfel und wir ziehen 2 Birnen aus der Gruppe der 4 Birnen. Insgesamt ziehen wir 5 Früchte aus der Gruppe der insgesamt 12 Früchte. Damit erfolgt die Berechnung der W. über drei Binomialkoeffizienten. Beispiel b. Aus einer Klasse mit 12 Mädels und 9 Jungs, wird ein sechsköpfiger Ausschuss gewählt. Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit, dass der Ausschuss genau zur Hälfte aus Jungs besteht? Lösung [mit Erläuterungen]: Die Definition der WS. lautet ja: Die Anzahl der günstigen Möglichkeiten, ist bei uns die Anzahl der Möglichkeiten einen 6-köpfigen Ausschuss zu bilden, der aus 3 Jungs und 3 Mädels besteht.
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