<- 0.001
Pr_Ai <- 1 - Pr_Ai
Pr_negAi Pr_negAi
[1] 0.999
November 8, 2023
Ein Betreiber eines komplexen technischen Geräts versucht, Sie zu beruhigen: Die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls (Ereignis \(A\)) betrage nur 0.001. Allerdings pro Komponente des Geräts. Das Gerät besteht aus \(k=10^3\) Komponenten.
Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass das Gerät funktioniert (also nicht ausfällt)!
Hinweise:
Den Ausfall der Komponente \(i\) bezeichnen wir als \(A_i\) und entsprechend \(Pr(A_i) = 0.001\).
\(Pr(\neg A_i) = 1- Pr(A_i)\)
Die Wahrscheinlichkeit, dass keine der Komponenten ausfällt, ist dann über den Multiplikationssatzu bestimmen:
Die Lösung lautet 0.3676954
.
Categories:
---
exname: sicherheit2
extype: num
exsolution: r exams::fmt(sol)
exshuffle: no
extol: 0.01
expoints: 1
categories:
- R
- probability
- num
date: '2023-11-08'
slug: sicherheit2
title: sicherheit2
---
```{r global-knitr-options, include=FALSE, message=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(fig.pos = 'H',
fig.asp = 0.618,
fig.width = 4,
fig.cap = "",
fig.path = "",
echo = TRUE,
message = FALSE,
warning = FALSE,
fig.show = "hold")
```
# Aufgabe
Ein Betreiber eines komplexen technischen Geräts versucht, Sie zu beruhigen:
Die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls (Ereignis $A$) betrage nur 0.001.
Allerdings pro Komponente des Geräts.
Das Gerät besteht aus $k=10^3$ Komponenten.
*Berechnen Sie die Wahrscheinlichkeit, dass das Gerät funktioniert (also nicht ausfällt)!*
Hinweise:
- Orientieren Sie sich im Übrigen an den [allgemeinen Hinweisen des Datenwerks](https://datenwerk.netlify.app/hinweise).
- Unterstellen Sie Unabhängigkeit der Komponenten.
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# Lösung
Den Ausfall der Komponente $i$ bezeichnen wir als $A_i$ und entsprechend $Pr(A_i) = 0.001$.
$Pr(\neg A_i) = 1- Pr(A_i)$
```{r}
Pr_Ai <- 0.001
Pr_negAi <- 1 - Pr_Ai
Pr_negAi
```
Die Wahrscheinlichkeit, dass keine der Komponenten ausfällt, ist dann über den Multiplikationssatzu bestimmen:
```{r}
k <- 10^3
Pr_negA <- Pr_negAi^k
Pr_negA
```
```{r}
#| echo: false
sol <- Pr_negA
```
Die Lösung lautet ``r sol``.
---
Categories:
- R
- probability
- num