an Shan, Torsten und Markus
Hi zusammen,
die Aufgabe ist mit den vorhandenen Angaben eindeutig lösbar, soweit die gute Nachricht an dich, Torsten (und natürlich auch an dich, Shan
.
Los geht’s gemäß der Regel „günstige durch mögliche“, indem man sich die Anzahl der Möglichkeiten für die Platzierung der (unabgängig identisch verteilten) Fehler überlegt. Es handelt sich hier um eine Variation mit Wiederholung (–> Kombinatorik), und die Formel lautet A = Buchseiten^Fehler. Die exakte Wahrscheinlichkeit p für eine dieser A Möglichkeiten lautet also p=1/A. Dein Denkfehler, Markus, liegt darin, dass du die Zusatzannahme triffst, jede Seite enthalte höchstens einen Fehler.
Wir wollen die Wahrscheinlichkeit für mehr als einen Fehler; dies entspricht der Gegenwahrscheinlichkeit zu „höchstens 1 Fehler“. Also: P(X>1) = 1- P(X>=1) = 1 - P(X=1) - P(X=0).
Nun müssen wir bestimmen, wieviele dieser Möglichkeiten günstig sind, also die Seite mit der Nummer 1 nicht oder genau 1x enthalten. Dies bedeutet, dass 200 Druckfehler auf den 299 anderen Seiten enthalten sind bzw. dass 199 Druckfehler auf 299 Seiten enthalten sind, also 299^200 bzw. 299^199. P(X=0) ist also (299/300)^200, und P(X=1) ist 200*(299^199/300^200) = 200 * (299/300)^199 * 1/300, weil es noch 200 Möglichkeiten für den speziellen Druckfehler auf der 1. Seite gibt.
Damit haben wir also N=200 und p=1/300 als Parameter der zugrundeliegenden Binomialverteilung bestimmt. Anschaulich kannst du es dir auch so vorstellen, dass du einen festen Druckfehler entweder auf Seite 1 platzierst oder woanders. Die Wahrscheinlichkeit, ihn auf die Seite 1 zu setzen, ist 1/300, und da der Druckfehlerteufel 200 Druckfehler verteilt, ist N eben 200.
Die Approximation durch Poisson- und Normalverteilung hast du dann wieder grundsätzlich richtig dargestellt, Markus. Lambda ist Np = 200 * 1/300, bzw. my = Np = lambda, sigma^2 = Np*(1-p), was ungefähr gleich N*p ist, weil p nahe bei 0 liegt. Stutzig hätte dich vielleicht machen können, dass die Poisson-Approximation nur für sehr kleine p erlaubt ist. Die Normalverteilung wird übrigens keine sehr gute Approximation darstellen, da p weit von 0.5 entfernt ist.
Gruß
Katharina
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