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Aufgabe:

Ein elektronisches Bauteil durchläuft eine Qualitätskontrolle mit 90%iger Wahrscheinlichkeit ohne Beanstandung. Mit welcher Wahrscheinlichkeit sind unter fünf Bauteilen

a) alle in Ordnung

b) keines in Ordnung

c) das erste in Ordnung, das zweite und dritte nicht, das vierte und fünfte in Ordnung

d) die ersten drei in Ordnung und die letzten beiden nicht

e) genau vier in Ordnung

f) mindestens vier in Ordnung

g) höchstens vier in Ordnung

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Beste Antwort

a) P(A=alle in Ordnung); Die Wahrscheinlichkeit dass das Erste in Ordnung ist beträgt 0.9. Da jedes Bauteil unabhängig produziert wird, müssen wir einfach nur 0.9^5 rechnen um die Frage zu beantworten. Daher 0.9^5=0.59049


b) P(A=keines in Ordnung); Die Wahrscheinlichkeit dass das Erste nicht in Ordnung ist beträgt 0.1. Da jedes Bauteil unabhängig von den anderen produziert wird, müssen wir einfach nur 0.1^5 rechnen um die Frage zu beantworten. Daher 0.1^5=0.00001


c) P(A=das erste in Ordnung, das zweite und dritte nicht, das vierte und fünfte in Ordnung); Wir multiplizieren einfach 0.9*0.1*0.1*0.9*0.9=0.00729. Hier ist eine genaue Reihenfolge gefragt, daher können wir einfach in dieser Reihenfolge multiplizieren.


d) P(A=die ersten drei in Ordnung und die letzten beiden nicht); Da dasselbe Verhältnis von "guten" zu "schlechten" Bauteilen vorhanden ist wie in (c), und eine bestimmte Reihenfolge gefragt ist, kommen wir auf dieselbe Antwort. 0.9^3*0.1^2=0.00729.


e) P(A=genau vier in Ordnung); Jetzt müssen wir bedenken, dass zur Beantwortung dieser Frage egal ist in welcher Reihenfolge die "guten" bzw. das "schlechte" Bauteil produziert wird. Wir müssen also bedenken, dass es mehrere Kombinationen gibt 4 "gute" und 1 "schlechtes" zu reihen. Wieviele Möglichkeiten? Nun, es sind 5C4 (Taschenrechner) bzw. (Binomialkoeffizient) $$\binom{5}{4}$$

Angenommen G="gut" und S="schlecht" dann: GGGGS, GGGSG, GGSGG, GSGGG, SGGGG.

Es gibt also 5 Kombinationen wie in einer Serie aus 5 Bauteilen genau 4 "in Ordnung" sein können und eines "nicht in Ordnung" ist.

Wir rechnen dann also für eine Reihenfolge: 0.9^4*0.1 und multiplizieren dies mit der Anzahl der Kombinationen (5) und kommen so auf 0.9^4*0.1*5=0.32805


f) P(A="mindestens 4 in Ordnung"); Dies bedeutet 4 oder 5 in Ordnung. Wir berechnen beide und addieren die Wahrscheinlichkeiten. Erneut müssen wir die Kombinationen berücksichtigen in der die jeweiligen Bedingungen erfüllt werden können. Wir kommen also auf; P(A=4 in Ordnung)=0.9^4*0.1*5=0.32805 und P(A=5 in Ordnung)=0.9^5=0.59049. Addiert kommen wir auf P(A="min. 4 in Ordnung")=0.32805+0.59049=0.91854


g) P(A="höchstens 4 in Ordnung"); Dies bedeutet 0, 1, 2, 3 oder 4 sind in Ordnung. Dies bedeutet das es nicht sein kann dass alle 5 in Ordnung sind. Wir können uns dies zunutze machen und über die Gegenwahrscheinlichkeit rechnen. "Mindestens 4" bedeutet nämlich alles außer "alle 5". Daher rechnen wir 1 - P(A="alle 5 in Ordnung), also 1-0.9^5=0.40951

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Du hast die Antwort selbst gegeben: Das kannst du tatsächlich mit einem Baumdiagramm machen. Da aber an den 32 Pfaden mehrfach die gleichen Wahrscheinlichkeiten stehen, brauchst du nur bei c und d den jeweils EINEM Pfad konkret auszurechnen. Ansonsten ist die Zufallsgröße: "Anzahl der funktionierenden Bauteile " binomialverteilt mit den Parametern n=5 und p=0,9, das erspart dir die Berechnung von 32 Pfaden.

Avatar von 55 k 🚀

wie berechne ich c mit der binomali verteilung

Gar nicht. Ich habe ausdrücklich geschrieben, dass du dort nur zum Ziel kommst, wenn du EINEN Pfad des Baumdiagramms berechnest.

wie berechne ich c mit der binomali verteilung

in der Formel

\(P( X = k )  =\begin{pmatrix} n \\ k \end{pmatrix}·p^k ·(1-p)^{n-k}\)

für "genau k von n Bauteilen in Ordnung" steht der Binomialkoeffizient für die Anzahl der passenden Pfade im Baumdiagramm. Lässt du ihn weg, hast du die Wahrscheinlichkeit für genau einen beliebigen dieser Pfade.

Was sagt dir das über die Antworten von c) und d) ?

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Dieser Online-Rechner (unten Binomialverteilung) vereinfacht die Berechnungen:

http://www.arndt-bruenner.de/mathe/scripts/normalverteilung1.htm

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