I. Сколько раз нужно бросить игральную кость, чтобы появление 5 или 6 очков имело вероятность большую 0,9?
II. В урне 2 белых и 4 черных шара. Студент случайным образом берет 4 шара. Значение X – число взятых белых шаров. Составить закон распределения. Найти M ( X ) , D( X ) ,
M ( X^3 ) , σ , F ( X ) .
ВУЗы и колледжи
помогите пожалуйста с двумя задачами по теории вероятностей
Помогаю:
I/
Появление 5 или 6 при одиночном бросании кости имеет вер-ть 2/6 = 1/3.
Далее, пусть бросков было n. Тогда вер-ть того, что 5 и 6 не выпали ни разу, равна (1 - 1/3)^n = (2/3)^n.
Поэтому вер-ть того, что 5 или 6 выпадет хотя бы раз, равна 1 - (2/3)^n, и эта хрень должна быть > 0.9.
Отсюда n > ln(0.1) / ln(2/3) ~ 5.68, т. е. n>=6.
II/
Закон распределения:
P(X=0) = C(4,4)*C(2,0)/C(6,4) = 1/15
P(X=1) = C(4,3)*C(2,1)/C(6,4) = 8/15
P(X=2) = C(4,2)*C(2,2)/C(6,4) = 6/15.
M(X) = sum(X_i*P(X_i)) = ...
И т. п. Дальше сам. Основную часть я тебе сделал.
I/
Появление 5 или 6 при одиночном бросании кости имеет вер-ть 2/6 = 1/3.
Далее, пусть бросков было n. Тогда вер-ть того, что 5 и 6 не выпали ни разу, равна (1 - 1/3)^n = (2/3)^n.
Поэтому вер-ть того, что 5 или 6 выпадет хотя бы раз, равна 1 - (2/3)^n, и эта хрень должна быть > 0.9.
Отсюда n > ln(0.1) / ln(2/3) ~ 5.68, т. е. n>=6.
II/
Закон распределения:
P(X=0) = C(4,4)*C(2,0)/C(6,4) = 1/15
P(X=1) = C(4,3)*C(2,1)/C(6,4) = 8/15
P(X=2) = C(4,2)*C(2,2)/C(6,4) = 6/15.
M(X) = sum(X_i*P(X_i)) = ...
И т. п. Дальше сам. Основную часть я тебе сделал.
1) 6 раз
2) Честно говоря, лень... Но если платишь - то проблем нет.
2) Честно говоря, лень... Но если платишь - то проблем нет.
Сигмой (σ) в статистическом анализе обозначают стандартное отклонение. Оно есть отклонение случайной нормально распределенной величины от ее математического ожидания. Говоря по науке, отклонение центрального момента второго порядка относительно центрального момента первого порядка. Что-нибудь понятно?
Если попадаешь в 1,64 сигма, то вероятность того, что выйдешь за пределы как раз и есть твои 10%.
1,96 — 5%
2,6 — 1%
А "правило 3 сигм" гласит, что вероятность попадания очередного случайного значения в доверительный интервал с заданным значением три сигма составляет 99.7%.
Про дисперсию (Dev), среднеквадратичное (RMS) отклонение и прочие синонимы терминов выше, может, слышал? В Excel сталкивался? Если нет, читай.
Если попадаешь в 1,64 сигма, то вероятность того, что выйдешь за пределы как раз и есть твои 10%.
1,96 — 5%
2,6 — 1%
А "правило 3 сигм" гласит, что вероятность попадания очередного случайного значения в доверительный интервал с заданным значением три сигма составляет 99.7%.
Про дисперсию (Dev), среднеквадратичное (RMS) отклонение и прочие синонимы терминов выше, может, слышал? В Excel сталкивался? Если нет, читай.
1. Допустим, что три.
2. Несмотря на то, что тоже был студентом, хочется взять и "у.... ть" Вас любым из оставшихся в урне шаров, какого бы цвета они ни были. Или даже урной.
2. Несмотря на то, что тоже был студентом, хочется взять и "у.... ть" Вас любым из оставшихся в урне шаров, какого бы цвета они ни были. Или даже урной.
Похожие вопросы
- Помогите с задачей по теории вероятностей
- Не могу решить задачу по теории вероятности. Нужно к завтрашнему дню
- Помогите пожалуйста! Запуталась с решением-задача по теории вероятности
- помогите пожалуйста с задачей по теории вероятности) Спасибо заранее))
- Помогите пожалуйста решить задачи по теории вероятности?
- Помогите пожалуйста решить задачу по теории вероятности.
- Помогите решить задачу по теории вероятности
- Помогите решить задачи по теории вероятности
- Помогите решить задачи по теории вероятности
- Помогите решить задачи по теории вероятности. Очень сильно прошу вас.
И, во-вторых, тут у нас не статистика, а чистый тервер.