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Textaufgaben: Gleichung aus zwei Punkten

Zwei Messwerte reichen für eine Formel — aber welchen zwei traust du?

1

Wärmepumpen im Landkreis

AFB I–II

Ein Landkreis zählt die Wärmepumpen in Wohnhäusern. Die Anzahl soll durch \(f(t)=a\cdot b^{t}\) beschrieben werden, \(t\) in Jahren ab Anfang 2020.

JahrAnfang 2022Anfang 2023Anfang 2025
Wärmepumpen1 5321 8502 517
  1. Stellen Sie mithilfe der Werte von Anfang 2022 und Anfang 2025 die Funktionsgleichung auf (\(b\) auf zwei Nachkommastellen, \(a\) ganzzahlig).
  2. Deuten Sie die Parameter \(a\) und \(b\) im Sachzusammenhang.
  3. Berechnen Sie, wie viele Wärmepumpen das Modell für Anfang 2030 vorhersagt.
  4. Überprüfen Sie das Modell mit dem Wert von Anfang 2023.

Hinweise

Hinweis zu Aufgabe a)
Anfang 2022 bedeutet \(t=2\), Anfang 2025 \(t=5\). Setze beide Punkte ein und teile die Gleichungen durcheinander.Aufstellen heißt: am Ende steht die fertige Gleichung \(f(t)=\ldots\).
Hinweis zu Aufgabe b)
\(a\) ist der Funktionswert bei \(t=0\). Übersetze \(b\) in eine prozentuale Änderung pro Jahr.
Hinweis zu Aufgabe c)
Anfang 2030 entspricht \(t=10\).
Hinweis zu Aufgabe d)
Berechne \(f(3)\) und bestimme die Abweichung vom gezählten Wert in Prozent.

Erwartungshorizont

Erwartungshorizont zu Aufgabe a)

\(1532=a\cdot b^{2}\) und \(2517=a\cdot b^{5}\). Teilen: \(b^{3}=\frac{2517}{1532}\approx1{,}6430\), also \(b=\sqrt[3]{1{,}6430}\approx1{,}18\).

\(a=\frac{1532}{1{,}18^{2}}\approx1100\). Ergebnis: \(f(t)=1100\cdot1{,}18^{t}\).

Erwartungshorizont zu Aufgabe b)

\(a\approx1100\): Anfang 2020 gab es laut Modell etwa 1100 Wärmepumpen im Landkreis.

\(b=1{,}18\): Die Anzahl wächst jedes Jahr um etwa \(18\,\%\).

Erwartungshorizont zu Aufgabe c)

\(f(10)=1100\cdot1{,}18^{10}\approx1100\cdot5{,}234\approx5757\). Das Modell sagt für Anfang 2030 rund 5 760 Wärmepumpen voraus.

Erwartungshorizont zu Aufgabe d)

\(f(3)=1100\cdot1{,}18^{3}\approx1807\). Gezählt wurden 1 850, die Abweichung beträgt \(\frac{1850-1807}{1850}\approx2{,}3\,\%\).

Das Modell beschreibt auch den dritten Wert gut — die Annahme eines gleichbleibenden Wachstumsfaktors ist für 2022 bis 2025 vertretbar.

2

Licht unter Wasser

AFB II–III

Ein Tauchteam misst in einem Baggersee, wie viel Prozent des Tageslichts an der Oberfläche in verschiedenen Tiefen noch ankommt.

Tiefe \(x\) in m0246810
\(I\) in %1007147352416
Messwerte im Baggersee
0246810020406080100Tiefe x in mLichtintensität I in %
Die Messpunkte liegen nicht exakt auf einer Kurve — Messungen streuen.
  1. Bestimmen Sie eine Funktion \(I(x)=a\cdot b^{x}\), deren Graph durch die Messpunkte bei \(2\,\mathrm m\) und \(8\,\mathrm m\) verläuft.
  2. Ermitteln Sie mit dem GTR die exponentielle Regression zu allen sechs Messwerten und geben Sie \(r^{2}\) an.
  3. Vergleichen Sie die Vorhersagen beider Modelle für \(20\,\mathrm m\) Tiefe und beurteilen Sie, welchem Modell Sie eher vertrauen.
  4. Ein Taucher sagt: „Laut Formel ist es nie ganz dunkel — also sehe ich auch in \(100\,\mathrm m\) Tiefe noch etwas.“ Nehmen Sie Stellung.

Hinweise

Hinweis zu Aufgabe a)
Zwischen \(x=2\) und \(x=8\) liegen sechs Schritte. Beim Teilen fällt \(a\) weg.Bestimmen: Lösungsweg darstellen und das Ergebnis formulieren.
Hinweis zu Aufgabe b)
Casio fx-CG50, Menü Statistik:
  • MENU 2: \(x\)-Werte in List 1, \(I\)-Werte in List 2, jeweils mit EXE.
  • F1 (GRAPH), F1 (GRAPH1) zeigt das Streudiagramm.
  • F1 (CALC), F6 (▷), F3 (EXP), F2 (a·b^x).
Hinweis zu Aufgabe c)
Setze \(x=20\) in beide Funktionen ein. Kriterium fürs Vertrauen: Wie viele Messwerte stecken im jeweiligen Modell?
Hinweis zu Aufgabe d)
Kriterien: Was sagt der Term für große \(x\)? Wie weit reichen die Messdaten? Was könnte sich im See mit der Tiefe ändern?

Erwartungshorizont

Erwartungshorizont zu Aufgabe a)

\(71=a\cdot b^{2}\) und \(24=a\cdot b^{8}\). Teilen: \(b^{6}=\frac{24}{71}\approx0{,}3380\), also \(b=0{,}3380^{\frac16}\approx0{,}835\).

\(a=\frac{71}{0{,}835^{2}}\approx102\). Ergebnis: \(I(x)\approx102\cdot0{,}835^{x}\).

Erwartungshorizont zu Aufgabe b)

Regression \(a\cdot b^{x}\): \(a\approx100{,}68\), \(b\approx0{,}8339\), also \(I_R(x)\approx100{,}68\cdot0{,}8339^{x}\).

\(r^{2}\approx0{,}9985\): sehr nahe an 1, die Exponentialkurve passt sehr gut zu den Messwerten.

Erwartungshorizont zu Aufgabe c)

Zwei Punkte: \(I(20)\approx102\cdot0{,}835^{20}\approx2{,}8\,\%\) (mit ungerundetem \(a\) und \(b\): \(2{,}74\,\%\)). Regression: \(I_R(20)\approx100{,}68\cdot0{,}8339^{20}\approx2{,}7\,\%\).

Die Werte liegen hier nah beieinander. Die Regression ist vertrauenswürdiger, weil sie alle sechs Messwerte nutzt; das Zwei-Punkte-Modell hängt davon ab, welche zwei Punkte man zufällig wählt.

Erwartungshorizont zu Aufgabe d)

Mathematisch stimmt es: \(b^{x}\) wird nie 0, also ist \(I(x)>0\) für jede Tiefe. \(I(100)\approx100{,}68\cdot0{,}8339^{100}\approx1{,}3\cdot10^{-6}\,\%\) — praktisch nichts.

Außerdem wurde nur bis \(10\,\mathrm m\) gemessen; ob Trübung und Wasser in \(100\,\mathrm m\) gleich bleiben, ist unbekannt (und ein Baggersee ist meist gar nicht so tief). Der Schluss „ich sehe noch etwas“ überdehnt das Modell: Es gilt nur im gemessenen Bereich, und winzige Lichtmengen reichen dem Auge nicht.