UtkastBoka ble skrevet det første døgnet etter at læreplanen kom, og kvalitetssikres nå kapittel for kapittel gjennom høsten 2026. Kapitler merket «Kvalitetssikret» er gjennomgått; resten er utkast du gjerne må lese og melde fra om.
Fant du en feil, eller savner du noe i dette kapittelet?Alt leses, og feil rettes fortløpende.
Tilbake
5.5
Binomisk fordeling med tabeller og digitale verktøy

5.5 Binomisk fordeling med tabeller og digitale verktøy

Sannsynlighetstabeller, regneark og GeoGebra for P(X = k), P(X ≤ k) og P(X ≥ k); forventning og varians.

45 min
7 oppgaver
Kumulativ sannsynlighetDigitale verktøy
Din fremgang i kapitlet
0 / 7 oppgaver

Binomisk fordeling med tabeller og digitale verktøy

I kapittel 5.4 regnet vi P(X=k)P(X = k) for hånd, ett ledd om gangen. Det går fint så lenge vi bare trenger ett ledd. Men hva om spørsmålet er «minst 8 av 12 består»? Da må vi summere fem ledd. Og «minst 100 av 145»? Da er det 46 ledd, og håndregning er utelukket.

Heldigvis trenger vi ikke regne dem. Sannsynlighetstabeller og digitale verktøy gir oss summen direkte. Det eneste vi må kunne, er å oversette spørsmålet i oppgaveteksten til det oppslaget verktøyet faktisk tilbyr.

Alt er bygget på P(Xk)P(X \le k)

Både tabeller og verktøy er bygget rundt én størrelse: den kumulative sannsynligheten

P(Xk)=P(X=0)+P(X=1)++P(X=k)P(X \le k) = P(X = 0) + P(X = 1) + \cdots + P(X = k)

Alle andre spørsmål skrives om til denne. Det er verdt å lære oversettelsen godt — den er den samme uansett hvilket verktøy du bruker:

SpørsmåletSkrivesSlås opp som
høyst kkP(Xk)P(X \le k)P(Xk)P(X \le k)
færre enn kkP(X<k)P(X < k)P(Xk1)P(X \le k - 1)
minst kkP(Xk)P(X \ge k)1P(Xk1)1 - P(X \le k - 1)
mer enn kkP(X>k)P(X > k)1P(Xk)1 - P(X \le k)
nøyaktig kkP(X=k)P(X = k)P(Xk)P(Xk1)P(X \le k) - P(X \le k - 1)
mellom aa og bbP(aXb)P(a \le X \le b)P(Xb)P(Xa1)P(X \le b) - P(X \le a - 1)

NB — den vanligste feilen: i «minst kk» er det k1k - 1 som skal inn i oppslaget, ikke kk. Grunnen er at X=kX = k selv hører til «minst kk», og derfor ikke skal trekkes fra. Tenk alltid: hva er det motsatte? Det motsatte av «minst 8» er «høyst 7».

Sannsynlighetstabellen

En binomisk sannsynlighetstabell gir P(Xk)P(X \le k) for et fast antall forsøk. Her er tabellen for n=10n = 10:

kkp=0,10p = 0{,}10p=0,25p = 0{,}25p=0,50p = 0{,}50p=0,75p = 0{,}75
00,34870,05630,00100,0000
10,73610,24400,01070,0000
20,92980,52560,05470,0004
30,98720,77590,17190,0035
40,99840,92190,37700,0197
50,99990,98030,62300,0781
61,00000,99650,82810,2241
71,00000,99960,94530,4744
81,00001,00000,98930,7560
91,00001,00000,99900,9437
101,00001,00001,00001,0000

Slik leser du den: gå inn i kolonnen for riktig pp, gå ned til raden for riktig kk, og les av P(Xk)P(X \le k).
To ting å merke seg:
- Tallene i en kolonne vokser nedover og ender på 1,0000. Det må de — når kk når nn, har vi tatt med alle utfallene.
- 1,0000 i tabellen betyr «1 når vi runder av til fire desimaler», ikke at sannsynligheten er nøyaktig 1. For p=0,10p = 0{,}10 og k=6k = 6 er den egentlige verdien 0,99999.
✏️Eksempel 1: Oppslag i tabellen

Isak gjetter på 10 flervalgsspørsmål med 4 alternativer hver. La XX være antall riktige.

Bruk tabellen over til å finne
a) P(X3)P(X \le 3)
b) P(X4)P(X \ge 4)
c) P(X=3)P(X = 3)
d) P(2X4)P(2 \le X \le 4)

Løsning:

Hva vet vi? Fordelingen er binomisk, med

n=10n = 10

p=14=0,25p = \frac{1}{4} = 0{,}25

Vi skal altså bruke kolonnen p=0,25p = 0{,}25 hele veien.

a) «Høyst 3 riktige» er oppslaget slik det står. Vi går til raden k=3k = 3:

P(X3)=0,7759P(X \le 3) = 0{,}7759

b) «Minst 4 riktige». Det motsatte er «høyst 3», altså det vi nettopp fant:

P(X4)=1P(X3)=10,7759=0,2241P(X \ge 4) = 1 - P(X \le 3) = 1 - 0{,}7759 = 0{,}2241

(Legg merke til at det er k1=3k - 1 = 3 vi slår opp, ikke 4.)

c) «Nøyaktig 3 riktige» er differansen mellom to nabooppslag:

P(X=3)=P(X3)P(X2)=0,77590,5256=0,2503P(X = 3) = P(X \le 3) - P(X \le 2) = 0{,}7759 - 0{,}5256 = 0{,}2503

Kontroll med formelen fra kapittel 5.4:

P(X=3)=(103)0,2530,757=1200,0156250,133480,2503P(X = 3) = \binom{10}{3} \cdot 0{,}25^3 \cdot 0{,}75^7 = 120 \cdot 0{,}015625 \cdot 0{,}13348 \approx 0{,}2503

Samme svar — tabellen og formelen er to veier til det samme.

d) «Mellom 2 og 4, begge tatt med». Vi tar alt til og med 4, og trekker fra alt til og med 1:

P(2X4)=P(X4)P(X1)=0,92190,24400,678P(2 \le X \le 4) = P(X \le 4) - P(X \le 1) = 0{,}9219 - 0{,}2440 \approx 0{,}678

Svar: a) 0,77590{,}7759 b) 0,22410{,}2241 c) 0,25030{,}2503 d) 0,678\approx 0{,}678

(Regner vi uten avrunding, blir d) 0,67785. Når vi trekker to tabellverdier fra hverandre, mister vi alltid litt presisjon — svar derfor med tre desimaler her.)

Tolkning av b): Gjetter du på ti flervalgsspørsmål, er sannsynligheten for å få minst 4 riktige omtrent 22 %. Gjetting er altså ikke helt håpløst — men det er heller ikke noen strategi.

📝Oppgave 1

Vi kaster en mynt 10 ganger. La XX være antall kron, så n=10n = 10 og p=0,50p = 0{,}50. Bruk tabellen i kapittelet og svar med fire desimaler.

a

Finn P(X4)P(X \le 4).

b

Finn P(X6)P(X \ge 6).

c

Hvorfor er svarene i a) og b) like?

d

Finn P(X=5)P(X = 5).

e

Finn P(3X7)P(3 \le X \le 7).

Løs oppgaven

Regneark og GeoGebra

En tabell dekker bare noen få verdier av nn og pp. Digitale verktøy dekker alle.

I regneark er det én funksjon, og et siste argument som avgjør hva du får:

Du vil haFormel
P(X=k)P(X = k)=BINOM.FORDELING.N(k; n; p; USANN)
P(Xk)P(X \le k)=BINOM.FORDELING.N(k; n; p; SANN)

Det siste argumentet er hele forskjellen: USANN gir det enkelte leddet, SANN gir summen til og med kk. (I eldre regneark heter funksjonen BINOM.FORDELING, og i engelsk versjon BINOM.DIST.)
I GeoGebra skriver du kommandoen rett i inntastingsfeltet:
FordelingBinomial(10, 0.25, 3, false)    gir P(X = 3)
FordelingBinomial(10, 0.25, 3, true)     gir P(X <= 3)

Argumentene er i rekkefølgen nn, pp, kk og så sann/usann for kumulativ.

På kalkulator heter funksjonene som regel binompdf(n, p, k) for P(X=k)P(X = k) og binomcdf(n, p, k) for P(Xk)P(X \le k)pdf for det enkelte leddet, cdf for summen.

NB: Uansett verktøy må du selv gjøre oversettelsen i tabellen over. Ingen av dem har en knapp for «minst 8».

✏️Eksempel 2: Minst 8 av 12 består

Ved en trafikkstasjon består 74 % av kandidatene oppkjøringen. En trafikkskole melder opp 12 elever, og vi antar at forutsetningene for binomisk fordeling er oppfylt.

Finn sannsynligheten for at minst 8 av de 12 består.

Løsning:

Hva vet vi? Fordelingen er binomisk, med

n=12n = 12

p=0,74p = 0{,}74

Hva må vi finne? P(X8)P(X \ge 8) — i klartekst: sannsynligheten for at antall elever som består, er minst 8.

Steg 1 — oversett. Det motsatte av «minst 8» er «høyst 7»:

P(X8)=1P(X7)P(X \ge 8) = 1 - P(X \le 7)

Steg 2 — slå opp. Tabellen i kapittelet dekker ikke p=0,74p = 0{,}74, så vi bruker verktøy:

regneark:   =1 - BINOM.FORDELING.N(7; 12; 0,74; SANN)
GeoGebra:   1 - FordelingBinomial(12, 0.74, 7, true)

Oppslaget gir P(X7)=0,1790P(X \le 7) = 0{,}1790, og dermed

P(X8)=10,1790=0,8210P(X \ge 8) = 1 - 0{,}1790 = 0{,}8210

Svar: P(X8)0,821P(X \ge 8) \approx 0{,}821, altså omtrent 82 %.

NB: Hadde vi slått opp P(X8)P(X \le 8) i stedet for P(X7)P(X \le 7), hadde vi fått 10,3824=0,61761 - 0{,}3824 = 0{,}6176 — et helt annet og galt svar. Vi ville da ha regnet ut P(X9)P(X \ge 9), altså utelatt de tilfellene der nøyaktig 8 består. Det er denne ene indeksen som avgjør oppgaven.

📝Oppgave 2

En quiz har 20 spørsmål med fire svaralternativer hver. Mari gjetter på alle. La XX være antall riktige, så n=20n = 20 og p=0,25p = 0{,}25. Bruk digitale verktøy og svar med fire desimaler. Skriv opp formelen du taster inn.

a

Finn P(X5)P(X \le 5).

b

Finn P(X=5)P(X = 5).

c

Finn P(X8)P(X \ge 8).

d

For å bestå må Mari ha minst 12 riktige. Finn sannsynligheten for at hun består ved ren gjetting.

e

Kommenter svaret i d) med én setning.

Løs oppgaven
📜Forventningsverdi og varians i binomisk fordeling
Når XX er binomisk fordelt med nn forsøk og suksessannsynlighet pp, gjelder

μ=E(X)=np\mu = E(X) = n \cdot p

Var(X)=np(1p)\text{Var}(X) = n \cdot p \cdot (1 - p)

σ=SD(X)=np(1p)\sigma = SD(X) = \sqrt{n \cdot p \cdot (1 - p)}

Her trenger vi altså ikke fordelingstabellen i det hele tatt — tre tall inn, svaret ut.

Hvor formlene kommer fra: XX er summen av nn uavhengige delforsøk som hvert gir 0 eller 1. Ett slikt forsøk har E=pE = p og Var=p(1p)\text{Var} = p(1-p) — det er to linjer med definisjonene fra kapittel 5.2 og 5.3. Forventningsverdier og varianser til uavhengige ledd legges sammen, og nn like ledd gir derfor npnp og np(1p)np(1-p).

Hvorfor npnp? Gjør du 100 forsøk der hvert lykkes med sannsynlighet 0,3, er det rimelig å vente omtrent 30 suksesser. Formelen sier nøyaktig det: forventet antall er antall forsøk ganger sjansen per forsøk.

Når er variansen størst? Uttrykket p(1p)p(1-p) er størst når p=0,5p = 0{,}5, og går mot 0 når pp nærmer seg 0 eller 1. Det er rimelig: et forsøk som nesten alltid lykkes, er forutsigbart. Et forsøk som er femti–femti, er så uforutsigbart som det går an å bli.

✏️Eksempel 3: Turister i en butikk

En souvenirbutikk i Bergen vet at 70 % av kundene er turister. En dag kommer det 145 kunder. La XX være antall turister blant dem.

a) Finn E(X)E(X) og SD(X)SD(X).
b) Finn P(X100)P(X \ge 100).
c) Er svaret i b) rimelig i forhold til svaret i a)?

Løsning:

Hva vet vi? Fordelingen er binomisk, med

n=145n = 145

p=0,70p = 0{,}70

a) Vi skriver formelen tom først, og setter så inn:

μ=E(X)=np=1450,70=101,5\mu = E(X) = n \cdot p = 145 \cdot 0{,}70 = 101{,}5

Var(X)=np(1p)=1450,700,30=30,45\text{Var}(X) = n \cdot p \cdot (1 - p) = 145 \cdot 0{,}70 \cdot 0{,}30 = 30{,}45

σ=SD(X)=30,455,52\sigma = SD(X) = \sqrt{30{,}45} \approx 5{,}52

Vi venter altså omtrent 101–102 turister, med et typisk avvik på rundt 5,5.

b) «Minst 100». Det motsatte er «høyst 99»:

P(X100)=1P(X99)P(X \ge 100) = 1 - P(X \le 99)

regneark:   =1 - BINOM.FORDELING.N(99; 145; 0,7; SANN)
GeoGebra:   1 - FordelingBinomial(145, 0.7, 99, true)

P(X100)=10,3547=0,6453P(X \ge 100) = 1 - 0{,}3547 = 0{,}6453

c) Ja. Grensen 100 ligger like under forventningsverdien 101,5 — bare omtrent 101,51005,520,27\displaystyle \frac{101{,}5 - 100}{5{,}52} \approx 0{,}27 standardavvik unna. At det er litt mer enn 50 % sannsynlig å havne over en grense som ligger litt under midten, er nøyaktig som ventet. Svaret 0,645 består altså rimelighetssjekken.

En klokkeformet kurve over en vannrett akse merket antall, med verdiene 80 til 120. Toppen ligger litt til høyre for 100. En grå stiplet strek går opp til toppen og er merket μ er lik 101,5. En rød stiplet strek står litt til venstre for den, ved 100, og er merket grensen 100. Hele området under kurven fra 100 og oppover er fylt med gult, og det gule feltet dekker litt mer enn halve arealet.

Hvorfor P(X100)P(X \ge 100) må ligge litt over 0,5: grensen 100 ligger under forventningsverdien μ=101,5\mu = 101{,}5, men bare med knapt et kvart standardavvik (σ5,5\sigma \approx 5{,}5). Det gule feltet er derfor litt større enn halve klokka — akkurat den rimelighetsvurderingen deloppgaven ber om. Kurven er normaltilnærmingen til den binomiske fordelingen, og streken er satt i 100 fordi det er grensen i deloppgaven. Skal arealet stemme med svaret, må heltallskorreksjonen fra kapittel 6.5 brukes: med grensen 99,599{,}5 blir arealet 0,6410{,}641, mens grensen 100100 gir 0,6070{,}607.

Svar: a) E(X)=101,5E(X) = 101{,}5 og SD(X)5,52SD(X) \approx 5{,}52. b) P(X100)0,645P(X \ge 100) \approx 0{,}645. c) Ja — grensen ligger like under μ\mu.

NB: Dette er en god vane. Regn alltid ut μ=np\mu = np først, også når oppgaven ikke spør om den. Da vet du omtrent hvor svaret skal ligge, og du oppdager tasteflis med én gang.

📝Oppgave 3

En kommune vet at 12 % av innbyggerne har lånt en bok på biblioteket den siste måneden. Det trekkes ut 50 tilfeldige innbyggere. La XX være antall av dem som har lånt en bok.

a

Finn E(X)E(X).

b

Finn Var(X)\text{Var}(X) og SD(X)SD(X).

c

Finn P(X4)P(X \le 4).

d

Finn P(X10)P(X \ge 10).

e

I det virkelige utvalget var det 13 som hadde lånt en bok. Ligger det innenfor det vi kunne vente? Bruk μ\mu og σ\sigma i svaret.

Løs oppgaven
✏️Eksempel 4: Overbooking i teatersalen

Et teater har 200 seter. Erfaringen er at 5 % av dem som har kjøpt billett, ikke møter opp. Teatret vurderer derfor å selge 210 billetter. La XX være antall som møter opp.

a) Finn E(X)E(X) og SD(X)SD(X) når det selges 210 billetter.
b) Finn sannsynligheten for at flere enn 200 møter opp, slik at noen ikke får plass.
c) Hvor mange billetter bør teatret selge hvis denne sannsynligheten skal være under 5 %?

Løsning:

a) Hver billettkjøper møter opp med sannsynlighet 10,05=0,951 - 0{,}05 = 0{,}95, uavhengig av de andre. Fordelingen er binomisk, med

n=210n = 210

p=0,95p = 0{,}95

μ=E(X)=2100,95=199,5\mu = E(X) = 210 \cdot 0{,}95 = 199{,}5

Var(X)=2100,950,05=9,975\text{Var}(X) = 210 \cdot 0{,}95 \cdot 0{,}05 = 9{,}975

σ=SD(X)=9,9753,16\sigma = SD(X) = \sqrt{9{,}975} \approx 3{,}16

b) «Flere enn 200» er P(X>200)P(X > 200), som slås opp som 1P(X200)1 - P(X \le 200):

regneark:   =1 - BINOM.FORDELING.N(200; 210; 0,95; SANN)

P(X>200)=10,6074=0,3926P(X > 200) = 1 - 0{,}6074 = 0{,}3926

Nesten 40 %. Det er altfor høyt — omtrent hver tredje forestilling ville hatt gjester uten sete.

(Rimelighetssjekk: μ=199,5\mu = 199{,}5 ligger bare et halvt sete under grensen på 200, og σ3,2\sigma \approx 3{,}2. At sannsynligheten for å komme over grensen da er i nærheten av 40 %, stemmer godt.)

c) Vi prøver oss fram med færre billetter. Med n=205n = 205 blir μ=2050,95=194,75\mu = 205 \cdot 0{,}95 = 194{,}75, og

P(X>200)=1P(X200)=10,9776=0,0224P(X > 200) = 1 - P(X \le 200) = 1 - 0{,}9776 = 0{,}0224

Det er under 5 %. Teatret bør altså selge omtrent 205 billetter, ikke 210.

Svar: a) E(X)=199,5E(X) = 199{,}5 og SD(X)3,16SD(X) \approx 3{,}16. b) 0,393\approx 0{,}393. c) Omtrent 205 billetter.

NB: Her ser vi hvorfor σ\sigma er uunnværlig. Forventningsverdien alene sa 199,5 — trygt under 200. Men et typisk avvik på drøye 3 seter betyr at «trygt under» ikke er trygt i det hele tatt.

📝Oppgave 4

Et flyselskap vet at 4 % av passasjerene ikke møter til avgang. Flyet har 180 seter, og selskapet selger 185 billetter. La XX være antall som møter opp. Svar med fire desimaler der ikke annet står.

a

Oppgi nn og pp.

b

Finn E(X)E(X).

c

Finn SD(X)SD(X) med to desimaler.

d

Finn sannsynligheten for at flere enn 180 møter opp.

e

Selskapet vil at denne sannsynligheten skal være under 2 %. Prøv med 183 billetter, og så med 182. Hvor mange billetter bør selges?

Løs oppgaven
📝Oppgave 5

Oversett hvert spørsmål til et oppslag i formen P(X)P(X \le \ldots). Du skal ikke regne ut noe tall — bare skrive om.

a

«Høyst 6 av 20.»

b

«Minst 9 av 20.»

c

«Færre enn 4 av 20.»

d

«Flere enn 15 av 20.»

e

«Mellom 7 og 12 av 20, begge tatt med.»

Oppsummering

- Tabeller og verktøy gir kumulative sannsynligheter P(Xk)P(X \le k). Alt annet skrives om til dette.
- Oversettelsen er det du må kunne: «minst kk» blir 1P(Xk1)1 - P(X \le k - 1), «flere enn kk» blir 1P(Xk)1 - P(X \le k), «nøyaktig kk» blir P(Xk)P(Xk1)P(X \le k) - P(X \le k - 1).
- Regneark: =BINOM.FORDELING.N(k; n; p; SANN) for P(Xk)P(X \le k), USANN for P(X=k)P(X = k).
- GeoGebra: FordelingBinomial(n, p, k, true) for P(Xk)P(X \le k), false for P(X=k)P(X = k).
- Kalkulator: binomcdf(n, p, k) og binompdf(n, p, k).
- For binomisk fordeling slipper vi fordelingstabellen: E(X)=npE(X) = np, Var(X)=np(1p)\text{Var}(X) = np(1-p) og SD(X)=np(1p)SD(X) = \sqrt{np(1-p)} — se teoremet i kapittelet for hvor de kommer fra.
- Regn alltid μ=np\mu = np først som rimelighetssjekk, også når oppgaven ikke ber om det.

Så langt har alle variablene vært diskrete — de har telt noe. I kapittel 5.6 slipper vi tellingen og ser på variabler som måler.

📝Oppgave 6
Del 2 — regneark. Bygg din egen binomiske tabell. Lag et regneark der du skriver nn i celle B1 og pp i celle B2, og der kolonne A inneholder k=0,1,2,,nk = 0, 1, 2, \ldots, n.
a

Lag kolonne B med P(X=k)P(X = k) ved formelen =BINOM.FORDELING.N(A5;$B$1;$B$2;USANN), kopiert nedover. Sett n=10n = 10 og p=0,25p = 0{,}25, og kontroller at kolonnen summerer til 1.

b

Lag kolonne C med P(Xk)P(X \le k) (SANN i stedet for USANN), og sammenlign med tabellen i kapittelet.

c

Lag et søylediagram av kolonne B. Endre pp til 0,50 og så til 0,75. Hva skjer med formen på diagrammet?

d

Legg inn μ=np\mu = np og σ=np(1p)\sigma = \sqrt{np(1-p)} i to celler. Sett p=0,50p = 0{,}50 og la nn vokse: 10, 40, 160. Hva skjer med σ\sigma i forhold til nn?

e

Behold n=160n = 160 og p=0,50p = 0{,}50. Finn P(70X90)P(70 \le X \le 90) og kommenter resultatet i lys av svaret i d).

Løs oppgaven
📝Oppgave 7
Drøfting. Vurder utsagnene under.
a

En elev skriver =1 - BINOM.FORDELING.N(8; 12; 0,74; SANN) for å finne P(X8)P(X \ge 8). Hva blir galt, og hvor stor blir feilen?

b

«E(X)=npE(X) = np betyr at npnp alltid er et mulig antall.» Vurder påstanden.

c

To binomiske fordelinger har n=100n = 100. Den ene har p=0,5p = 0{,}5, den andre p=0,95p = 0{,}95. Hvilken har størst standardavvik, og hvorfor er det rimelig?

d

Et oppslag gir P(X12)=0,84P(X \le 12) = 0{,}84 og P(X11)=0,91P(X \le 11) = 0{,}91. Hva vet du umiddelbart?

e

Hvorfor gir tabellen 1,0000 for p=0,10p = 0{,}10 allerede ved k=6k = 6, selv om XX kan bli så stor som 10?

Løs oppgaven

Dette kapitlet er skrevet av Anthropics toppmodeller (Claude Opus og Claude Fable) og er foreløpig ikke manuelt gjennomgått — kvalitetskontrollen gjøres av uavhengige KI-agenter, og innmeldte feil rettes fortløpende. Funnet en feil? Meld fra, så retter vi den. Les mer om hvordan innholdet lages.