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Inhaltsverzeichnis
Lernbereich Abitur (WTR)
Abi 2019
Analysis
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Stochastik
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Geometrie
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Abi 2018
Analysis
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Stochastik
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
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Aufgabengruppe I
Teil A
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Aufgabengruppe II
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Analysis
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
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Stochastik
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Geometrie
Aufgabengruppe I
Teil A
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Aufgabengruppe II
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Analysis
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Stochastik
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Geometrie
Aufgabengruppe I
Teil A
Teil B
Aufgabengruppe II
Teil A
Teil B
Abi 2015
Analysis Prüfungsteil...
Stochastik Prüfungste...
Geometrie Prüfungstei...
Analysis Prüfungsteil...
Stochastik Prüfungste...
Geometrie Prüfungstei...
Abi 2014
Analysis Prüfungsteil...
Stochastik Prüfungste...
Geometrie Prüfungstei...
Analysis Prüfungsteil...
Stochastik Prüfungste...
Geometrie Prüfungstei...
Abi 2013
Analysis Aufgabengrup...
Analysis Aufgabengrup...
Stochastik Aufgabengr...
Stochastik Aufgabengr...
Geometrie Aufgabengru...
Geometrie Aufgabengru...
Abi 2012
Analysis Aufgabengrup...
Analysis Aufgabengrup...
Stochastik Aufgabengr...
Stochastik Aufgabengr...
Geometrie Aufgabengru...
Geometrie Aufgabengru...
Musterabi
Analysis Prüfungsteil...
Stochastik Prüfungste...
Geometrie Prüfungstei...
Analysis Prüfungsteil...
Stochastik Prüfungste...
Geometrie Prüfungstei...
Abi 2011
Analysis Aufgabengrup...
Analysis Aufgabengrup...
Stochastik Aufgabengr...
Stochastik Aufgabengr...
Geometrie Aufgabengru...
Geometrie Aufgabengru...
LV-Abi 1
Analysis Prüfungsteil...
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Geometrie Prüfungstei...
Geometrie Prüfungstei...
Stochastik Prüfungste...
Stochastik Prüfungste...
LV-Abi 2
Analysis Prüfungsteil...
Analysis Prüfungsteil...
Geometrie Prüfungstei...
Geometrie Prüfungstei...
Stochastik Prüfungste...
Stochastik Prüfungste...
LV-Abi 3
Analysis Prüfungsteil...
Analysis Prüfungsteil...
Geometrie Prüfungstei...
Geometrie Prüfungstei...
Stochastik Prüfungste...
Stochastik Prüfungste...

Teil B

Aufgaben
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Ein Unternehmen organisiert Fahrten mit einem Ausflugsschiff, das Platz für 60 Fahrgäste bietet.
1
Betrachtet wird eine Fahrt, bei der das Schiff voll besetzt ist. Unter den Fahrgästen befinden sich Erwachsene, Jugendliche und Kinder. Die Hälfte der Fahrgäste isst während der Fahrt ein Eis, von den Erwachsenen nur jeder Dritte, von den Jugendlichen und Kindern $75 \, \%$.
Berechne, wie viele Erwachsene an der Fahrt teilnehmen.
(3 BE)
2
Möchte man an einer Fahrt teilnehmen, so muss man dafür im Voraus eine Reservierung vornehmen, ohne dabei schon den Fahrpreis bezahlen zu müssen. Erfahrungsgemäß erscheinen von den Personen mit Reservierung einige nicht zur Fahrt. Für die $60$ zur Verfügung stehenden Plätze lässt das Unternehmen deshalb bis zu $64$ Reservierungen zu. Es soll davon ausgegangen werden, dass für jede Fahrt tatsächlich $64$ Reservierung vorgenommen werden. Erscheinen mehr als $60$ Personen mit Reservierung zur Fahrt, so können nur $60$ von ihnen daran teilnehmen; die übrigen müssen abgewiesen werden.
Die Zufallsgröße $X$ beschreibt die Anzahl von Personen mit Reservierung, die nicht zur Fahrt erscheinen. Vereinfachend soll angenommen werden, dass $X$ binomialverteilt ist, wobei die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine zufällig ausgewählte Person mit Reservierung nicht zur Fahrt erscheint, $10 \, \%$ beträgt. Die auf der nächsten Seite abgebildete Tabelle ergänzt das zugelassene Tafelwerk.
#binomialverteilung
$\,$
a)
Gib einen Grund dafür an, dass es sich bei der Annahme, die Zufallsgröße $X$ ist binomialverteilt, im Sachzusammenhang um eine Vereinfachung handelt.
(1 BE)
#binomialverteilung
$\,$
b)
Bestimme die Wahrscheinlichkeit dafür, dass keine Person mit Reservierung abgewiesen werden muss.
(3 BE)
$\,$
c)
Für das Unternehmen wäre es hilfreich, wenn die Wahrscheinlichkeit dafür, mindestens eine Person mit Reservierung abweisen zu müssen, höchstens ein Prozent wäre. Dazu müsste die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine zufällig ausgewählte Person mit Reservierung nicht zur Fahrt erscheint, mindestens einen bestimmten Wert haben. Ermittle diesen Wert auf ganze Prozent genau.
(3 BE)
Das Unternehmen richtet ein Online-Portal zur Reservierung ein und vermutet, dass dadurch der Anteil der Personen mit Reservierung, die zur jeweiligen Fahrt nicht erscheinen, zunehmen könnte. Als Grundlage für die Entscheidung darüber, ob pro Fahrt künfitg mehr als $64$ Reservierungen zugelassen werden, soll die Nullhypothese „Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine zufällig ausgewählte Person mit Reservierung nicht zur Fahrt erscheint, beträgt höchstens $10 \, \%.$“ mithilfe einer Stichprobe von $200$ Personen mit Reservierung auf einem Signifikanzniveau von $5 \, \,\%$ getestet werden. Vor der Durchführung des Tests wird festgelegt, die Anzahl der für eine Fahrt möglichen Reservierungen nur dann zu erhöhen, wenn die Nullhypothese aufgrund des Testergebnisses abgelehnt werden müsste.
#hypothesentest
$\,$
d)
Ermittle die zugehörige Entscheidungsregel.
(5 BE)
$\,$
e)
Entscheide, ob bei der Wahl der Nullhypothese eher das Interesse, dass weniger Plätze frei bleiben sollen, oder das Interesse, dass nicht mehr Personen mit Reservierung abgewiesen werden müssen, im Vordergrund stand. Begründe Deine Entscheidung.
(3 BE)
$\,$
f)
Beschreibe den zugehörigen Fehler zweiter Art sowie die daraus resultierende Konsequenz im Sachzusammenhang.
(2 BE)

(40 BE)
Binomialverteilung kumulativ; $k \mapsto \displaystyle\sum\limits_{i=0}^k \, B (n;p;i)$
ABCDEFGHIJK
1
2
nkp
3
0,100,110,120,130,140,150,160,17
4
6400,001180,000580,000280,000130,000060,000030,000010,00001
5
10,009560,005140,002720,001420,000730,000370,000190,00009
6
20,038910,022900,013210,007480,004170,002280,001230,00065
7
30,106290,068270,042770,026200,015720,009240,005330,00302
8
40,220470,153770,104250,068860,044390,027970,017250,01043
9
50,372710,280590,204850,145340,100400,067630,044500,02863
10
#binomialsummenfunktion
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Lösungen
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1
$\blacktriangleright$  Anzahl Erwachsene berechnenTeil B
Zur Übersicht kannst du ein Baumdiagramm zeichnen. Bezeichne den gesuchten Anteil der Erwachsenen mit $p.$
Teil B
Abb. 1: Baumdiagramm
Teil B
Abb. 1: Baumdiagramm
Mit den Pfadregeln ergibt sich folgende Gleichung:
$\begin{array}[t]{rll} P(Eis)&=& 0,5 \\[5pt] p\cdot \frac{1}{3} + (1-p) \cdot 0,75 &=& 0,5 \\[5pt] -\frac{5}{12}p +0,75 &=& 0,5 &\quad \scriptsize \mid\; -0,75 \\[5pt] -\frac{5}{12}p &=& -0,25 &\quad \scriptsize \mid\; :\left(-\frac{5}{12} \right)\\[5pt] p &=& 0,6 \end{array}$
$ p=0,6 $
$60\,\%$ der Fahrgäste sind also Erwachsene. Insgesamt sind es $60$ Fahrgäste.
$0,6\cdot 60 = 36$
An der Fahrt nehmen $36$ Erwachsene teil.
#baumdiagramm#pfadregeln
2
a)
$\blacktriangleright$  Vereinfachung begründen
Um $X$ als binomialverteilt zu betrachten, wird vereinfachend davon ausgegangen, dass jede Person mit einer Reservierung mit gleicher Wahrscheinlichkeit unabhängig von anderen Personen mit Reservierung erscheint oder nicht erscheint. Das ist in der Realität streng genommen nicht gegeben. Reserviert beispielsweise eine Familie mit fünf Personen, so werden vermutlich die Eltern nicht unabhängig von den Kindern entscheiden zur Fahrt anzutreten und umgekehrt, sodass man schon von einer gewissen Abhängigkeit unter den Fahrgästen ausgehen kann.
$\,$
b)
$\blacktriangleright$  Wahrscheinlichkeit bestimmen
Es muss keine Person mit Reservierung abgewiesen werden, wenn höchstens $60$ Personen mit Reservierung zur Fahrt erscheinen, wenn also mindestens $4$ nicht zur Fahrt erscheinen. Gesucht ist also die Wahrscheinlichkeit $P(X\geq 4).$ $X$ wird laut Aufgabenstellung als binomialverteilt mit $n=64$ und $p=0,1$ betrachtet. Es ergibt sich mithilfe der Tabelle aus dem Material:
$\begin{array}[t]{rll} P(X\geq 4)&=& 1- P(X\leq 3) \\[5pt] &\approx& 1- 0,10629 \\[5pt] &\approx& 0,8937 \\[5pt] &=& 89,37\,\% \end{array}$
$ P(X\geq 4)\approx 89,37\,\% $
Mit einer Wahrscheinlichkeit von ca. $89,37\,\%$ muss also keine Person mit Reservierung abgewiesen werden.
$\,$
c)
$\blacktriangleright$  Neuen Wert für die Wahrscheinlichkeit ermitteln
Betrachte nun die Zufallsgröße $X_p,$ die analog zu $X$ binomialverteilt mit $n=64$ und unbekanntem $p$ verteilt ist. Diese beschreibt nun die Anzahl der Personen mit Reservierung, die nicht zur Fahrt antreten. $p$ soll nun so gewählt werden, dass folgende Ungleichung erfüllt ist:
$P(X_p \leq 3) \leq 0,01 $
Da $p$ in ganzen Prozentpunkten angegeben werden soll, kannst du aus der Tabelle im Material den Wert von $p$ ablesen, für den diese Ungleichung mindestens erfüllt ist. Du findest folgende Wahrscheinlichkeiten:
  • $P(X_{0,14} \leq 3 ) \approx 0,0157 > 0,01$
  • $P(X_{0,15} \leq 3 ) \approx 0,0092 < 0,01$
  • $P(X_{0,14} \leq 3 ) \approx …$
  • $P(X_{0,15} \leq 3 ) \approx …$
Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine zufällig ausgewählte Person mit Reservierung nicht zur Fahrt erscheint, muss also mindestens $15\,\%$ betragen.
$\,$
d)
$\blacktriangleright$  Entscheidungsregel ermitteln
Betrachtet wird die Zufallsgröße $Y,$ die in der Stichprobe von $200$ zufällig ausgewählten Personen mit Reservierung die zufällige Anzahl der Personen mit Reservierung beschreibt, die nicht zur Fahrt erscheinen. Diese kann als binomialverteilt mit $n=200$ und unbekanntem $p$ angenommen werden. Geht man davon aus, dass $Y$ entsprechend der Nullhypothese verteilt ist,
$H_0:\,$ „Die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine zufällig ausgewählte Person mit Reservierung nicht zur Fahrt erscheint, beträgt höchstens $10\,\%.$“
so ist $p \leq 0,1,$ sodass man von $p=0,1$ im Extremfall ausgehen kann.
Gesucht ist nun die Entscheidungsgrenze $k,$ für die die Nullhypothese gerade noch abgelehnt wird, obwohl sie eigentlich gilt. Aufgrund des Signifikanzniveaus von $5\,\%$ ist also das kleinste $k$ gesucht, für das gerade noch folgende Ungleichung erfüllt ist:
$\begin{array}[t]{rll} P(Y \geq k)&\leq& 0,05 \\[5pt] 1-P(Y\leq k-1)&\leq& 0,05 &\quad \scriptsize \mid\; -1 \\[5pt] -P(Y\leq k-1)&\leq& -0,95 &\quad \scriptsize \mid\; \cdot (-1) \\[5pt] P(Y\leq k-1)&\geq& 0,95 \end{array}$
$\begin{array}[t]{rll} P(Y \geq k)&\leq 0,05 \\[5pt] … \\[5pt] P(Y\leq k-1)&\geq 0,95 \end{array}$
Mithilfe einer Tabelle zur kumulierten Binomialverteilung für $n=100$ erhältst du mit $p=0,1$ folgende Wahrscheinlichkeiten:
  • $P(Y \geq 26 )\approx 0,9328 < 0,95$
  • $P(Y \geq 27 )\approx 0,9566 > 0,95$
  • $P(Y \geq 26 )\approx …$
  • $P(Y \geq 27 )\approx …$
Es ist also $k-1\geq 27$ und damit $k\geq 28.$
Treten also $28$ oder mehr Fahrgäste aus der Stichprobe ihre Fahrt nicht an, so kann das Unternehmen auf dem Signifikanzniveau von $5\,\%$ davon ausgehen, dass sich der Anteil der Fahrgäste mit Reservierung, die nicht zur Fahrt erscheinen, erhöht hat und wird die Anzahl der für eine Fahrt möglichen Reservierungen erhöhen. Erscheinen weniger als $28$ Personen der Stichprobe nicht zur Fahrt, belässt das Unternehmen die Anzahl der möglichen Reservierungen bei $64.$
$\,$
e)
$\blacktriangleright$  Hintergrund der Nullhypothese begründen
Die Nullhypothese, dass die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine zufällig ausgewählte Person mit Reservierung nicht zur Fahrt erscheint, höchstens $10\,\%$ beträgt, wird nur dann abgelehnt, wenn signifikant mehr Fahrgäste mit Reservierung nicht zur Fahrt erscheinen, als es auf dem Signifikanzniveau von $5\,\%$ angemessen wäre.
Durch das Signifikanzniveau von $5\,\%$ wird die Wahrscheinlichkeit dafür auf höchstens $5\,\%$ eingeschränkt, fälschlicherweise von einem erhöhten Ausfall auszugehen, obwohl er sich der Ausfall eigentlich doch nicht erhöht hat.
Man beschränkt also die Wahrscheinlichkeit dafür, dass man mehr Reservierungen möglich macht, obwohl sich der Ausfall nicht erhöht hat auf $5\,\%.$ Bei der Wahl der Nullhypothese stand daher das Interesse im Vordergrund, dass nicht mehr Personen mit Reservierung abgewiesen werden müssen.
$\,$
f)
$\blacktriangleright$  Fehler zweiter Art beschreiben
Beim Fehler 2. Art wird die Nullhypothese fälschlicherweise nicht abgelehnt, obwohl eigentlich eine andere der Gegenhypothese entsprechenden Wahrscheinlichkeit gilt. Im Sachzusammenhang würde das Unternehmen fälschlicherweise davon ausgehen, dass sich die Wahrscheinlichkeit dafür, dass eine zufällig ausgewählte Person mit Reservierung nicht zur Fahrt antritt nicht verändert hat, obwohl sich die Wahrscheinlichkeit tatsächlich erhöht hat. Das Unternehmen würde dann nicht mehr Reservierungen möglich machen und hätte als Konsequenz vermutlich mehr freie Plätze auf den Fahrten.
Bildnachweise [nach oben]
[1]
© – SchulLV.
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