
Bei ALDI gibt es Schokoladenkekse. Jede Packung enthält 9 Kekse
mit 5 möglichen Motiven. Wie wahrscheinlich ist es nun, dass in einer solchen
Kekspackung alle 5 oder nur 4 oder nur 3, 2 oder nur ein Motiv auftaucht.
Die Lösung des Problems führt auf so genannte MARKOFF-Ketten.
Die Überlegung ist nun die Folgende: Nehmen wir an, ich habe von den 9
einzupackenden Keksen bereits 6 Kekse eingepackt. Unter diesen bereits
eingepackten 6 Keksen können sich 1, 2, 3, 4 oder 5 verschiedene Motive
befinden. Der nächste 7. Keks kann die Anzahl der bereits vorhandenen Motive um
+1 erhöhen, oder die Anzahl der Motive bleibt gleich, weil sich das Motiv des
neuen 7. Kekses schon unter den vorhandenen 6 Keksen befindet. Wie
wahrscheinlich jeder dieser beiden Fälle ist, hängt maßgeblich von der
bereits vorhandenen Anzahl der Motive ab. Damit ergeben sich folgende Überganswahrscheinlichkeiten:

Eine aus den
zusammengesetzte Matrix
wird als Übergangsmatrix bezeichnet und sieht dann so aus:
![]()

Multipliziert man nun
mit einem geeigneten Startvektor (5 Einträge), so lassen sich Schritt für
Schritt die gesuchten Wahrscheinlichkeiten bestimmen. Dabei enthält die
-te
Stelle dieses Vektors die Wahrscheinlichkeit dafür, dass
verschiedene Motive vorhanden sind. Ein geeigneter Startvektor ist
. Interpretation: Nach dem ersten gezogenen Keks ist die Wahrscheinlichkeit dafür,
dass sich in der Packung ein Motiv befindet, ist gleich Eins. Die
Wahrscheinlichkeiten dafür, dass sich in der Packung 2, 3, 4 oder 5 Motive
befinden, sind Null.
![]()
![]()
Um die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von 1, 2, 3, 4 oder
5 unterschiedlichen Motiven nach insgesamt zwei Keksziehungen zu ermitteln,
multipliziere einfach
mit dem Startvektor.
![]()

Multipliziert man
mit diesem Vektor, so erhält man die Wahrscheinlichkeiten für die
Motivanzahlen nach drei Keksziehungen. Stattdessen kann man auch
mit dem Startvektor multiplizieren.
![]()

Durch fortgesetztes Multiplizieren mit
erhält man die Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten von 1, 2, 3, 4, oder 5
Motiven nach 9 Keksziehungen. Und die Verteilung sieht so aus:
![]()

Allgemein lässt sich die Verteilung der Anzahl der Motive in
einer Schachtel mit
Keksen berechnen durch
.
Um eine allgemeine Formel für die Wahrscheinlichkeiten herzuleiten, hilft ein
Blick auf die Eigenwerte von
.
![]()
![]()
Nun lässt sich
und
berechnen.
![]()

Die Wahrscheinlichkeit für das Auftreten von genau
Motiven in einer Schachtel mit
Keksen ist in Zeile
angegeben.
![]()

Dieser Sachverhalt lässt sich nun in einer Graphik darstellen,
die die Wahrscheinlichkeiten für das Auftreten von 1 bis 5 Motiven in einer
Schachtel mit
Keksen angibt.
![]()
![[Graphics:HTMLFiles/kekse5_39.gif]](htmlfiles/kekse5_39.gif)
![]()
Varianzbetrachtung: Bei wie vielen Keksen pro Packung ist die Frage danach, wie viele verschiedene Motive in der Packung sind, am interessantesten?
Berechne zunächst den Erwartungswert der Anzahl der Motive in
einer Kekspackung, wenn diese
Kekse enthält.
![Erwartung[x_] := Underoverscript[∑, i = 1, arg3] i * motiv[[i]]/.xn](htmlfiles/kekse5_42.gif)
![]()

Erwartungswert der Motivanzahl in Abhängigkeit von der Anzahl der Kekse in einer Packung:
![]()
![[Graphics:HTMLFiles/kekse5_46.gif]](htmlfiles/kekse5_46.gif)
![]()
Berechne nun die Varianz der Motivanzahl pro Kekspackung, wenn
die Kekspackung
Kekse enthält.
![Varianz[x_] := Underoverscript[∑, i = 1, arg3] (i - Erwartung[x])^2 * motiv[[i]]/.xn](htmlfiles/kekse5_49.gif)
![]()

Varianz der Motivanzahl pro Kekspackung in Abhängigkeit von der Anzahl der Kekse pro Packung:
![]()
![[Graphics:HTMLFiles/kekse5_53.gif]](htmlfiles/kekse5_53.gif)
![]()
Interpretation: Bei 6 Keksen pro Schachtel ist die Frage danach, wie viele Motive sich in der Schachtel befinden, am interessantesten, da ihr Ausgang am "unbestimmtesten" ist.
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