Discrete kansmodellen > Niet-binomiaal
1234567Niet-binomiaal

Uitleg

In een groep van `30` personen hebben `10` mensen een bepaalde eigenschap en de rest niet. Uit die groep wordt aselect een steekproef van `5` getrokken. Stochast `M` is het aantal mensen met deze eigenschap in de steekproef.

Wil je nu een kansverdeling voor `M` opstellen, bedenk dan dat het hier gaat om trekking zonder teruglegging. Dit betekent dat de kansen afhankelijk van elkaar zijn en dat een binomiaal kansmodel niet mogelijk is. `M` is nu een hypergeometrische stochast. De kans op bijvoorbeeld `M=2` kun je zo berekenen:
`text(P)(M=2 )=10/30*9/29*20/28*19/27*18/26*((5),( 2 ))≈0,3600`

Deze kans kun je ook uitrekenen door het aantal gunstige mogelijkheden en het totale aantal mogelijkheden te tellen met behulp van combinaties:
`text(P)(M=2 ) = (((10),(2)) * ((20),( 3))) / (((30),( 5)))`

Ga na dat je de volgende kansverdeling krijgt:

`m`

`0`

`1`

`2`

`3`

`4`

`5`

`text(P)(M=m)`

`0,1088`

`0,3400`

`0,3600`

`0,1600`

`0,0295`

`0,0018`

Je kunt met behulp van de tabel en de grafische rekenmachine de verwachtingswaarde en de standaardafwijking berekenen.
Je vindt `text(E)(M)≈1,667` en `σ(M)≈0,979` .

Kennelijk gaat `text(E)(M)=5·10/30=1 2/3~~1,667` ook hier op, maar dit geldt niet voor de formule die bij de binomiale verdeling voor de standaardafwijking geldt:
`sigma (M) ne sqrt(10/30(1-10/3))~~0,471`

Dit komt doordat het gaat om zonder terugleggen en de kans op succes niet `10/30` blijft, nadat je één of meer trekkingen hebt gedaan.

Opgave 1

Bekijk in Uitleg 1 de kansverdeling van stochast `M` die het aantal mensen met een bepaalde eigenschap in een steekproef uit een kleine populatie van `30`  personen weergeeft.

a

Reken de kansen uit de kansverdeling van stochast `M` na.

b

Bereken `text(E)(M)` en `σ(M)` . Rond af op vier decimalen.

c

Waarom is hier geen sprake van een binomiale kansverdeling?

verder | terug