Da sich die Ausfälle bzw. das Reparieren als Wahrscheinlichkeiten nur auf den Vortag beziehen, ließe sich das mit einer Markovkette modellieren.
Habt ihr solche Modelle in Stochastik bereits angesprochen?
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[0.98, 0.3·0.98, 0.15^2; 0.02, 0.7·0.98 + 0.3·0.02, 2·0.15·0.85; 0, 0.7·0.02, 0.85^2]^48·[1; 0; 0] = [0.9335461720; 0.06326223493; 0.003191593022]
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Also damit würde ich auf eine WK von ca. 6.33% (1 Ausfall) und ca. 0.32% (2 Ausfälle) kommen.
Rechnung und Ergebnisse wurden nach Kommentar geändert.
Und hier noch ein Nachtrag:
Alternativ könnte man auch die Grenzwahrscheinlichkeiten nach unendlich vielen Tagen bestimmen.
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[0.98, 0.3·0.98, 0.15^2; 0.02, 0.7·0.98 + 0.3·0.02, 2·0.15·0.85; 0, 0.7·0.02, 0.85^2; 1, 1, 1]·[x; y; z] = [x; y; z; 1]
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Dann erhalte ich folgende Grenzwahrscheinlichkeiten:
x = 8190/8773 ∧ z = 28/8773 ∧ y = 555/8773
x ≈ 0.9335 ∧ y ≈ 0.0633 ∧ z ≈ 0.0032
Bei dieser Methode kann man das auch ohne rechnerische Hilfsmittel noch gut berechnen, weil die lästige Potenz der Matrix nicht benötigt wird. Das geht aber nur, weil die Matrix sehr schnell zu einer stabilen Grenzmatrix konvergiert.