Чтобы расставить численность населения стран мира в порядке возрастания, нам понадобится информация о численности населения каждой страны. К сожалению, у меня нет точных данных о каждой стране, но я могу дать общую информацию и приближенные значения.
1. В начале списываем страны с населением менее 1 миллиона человек, потому что они имеют самые низкие численности населения. Например, на острове Науру проживает около 10 тысяч человек, а в Лихтенштейне примерно 38 тысяч человек.
2. Затем, помещаем страны с населением от 1 до 10 миллионов человек. К таким странам можно отнести, например, Грузию с примерной численностью 3,7 миллиона человек или Латвию с примерно 1,9 миллиона человек.
3. В следующую группу включаем страны с населением от 10 до 100 миллионов человек. Это, например, Иран с примерно 82 миллионами человек или Мексика с примерной численностью населения около 128 миллионов.
4. Затем, упорядочиваем страны с населением от 100 до 1 миллиарда человек. К таким странам относятся, например, Россия с примерно 144 миллионами человек или Бразилия с примерно 211 миллионами человек.
5. В конце списка помещаем страны с населением свыше 1 миллиарда человек. К наиболее численным странам относятся Китай с примерно 1,4 миллиарда человек или Индия с примерной численностью населения около 1,3 миллиарда.
Опять же, важно помнить, что это приблизительные данные и они могут не совпадать с точными значениями населения каждой страны. Чтобы получить точный ответ, нужно обратиться к официальной статистике или справочным источникам.
Для решения данной задачи воспользуемся теоремой о больших числах.
По теореме о больших числах, частота события, происходящего с вероятностью p (в нашем случае еще не ели авокадо), при большом числе испытаний стремится к данной вероятности p.
Мы хотим, чтобы разница между частотой k/n и вероятностью 0.88 была не больше 0.01. Или по другому, чтобы вероятность попадания частоты в интервал от 0.87 до 0.89 (то есть вероятность того, что отклонение от вероятности 0.88 будет не более чем 0.01) была не меньше 0.58.
Для этого воспользуемся обратной функцией Лапласа Ф^(-1)(p), где p = 0.58. Эта функция позволяет найти значение х такое, что вероятность нормального стандартного распределения будет меньше или равна заданной вероятности p.
По таблице значений функции Ф, где Ф(x)≈0.29, найдем соответствующее значение Х. В данном случае, Х≈0.55.
Теперь воспользуемся формулой для определения необходимого числа наблюдений:
n >= (Z * sqrt(p * (1-p))) / E,
где Z = Х (приближаем значение Х) и E = 0.01 (заданная разница между частотой и вероятностью).
Подставляя значения в формулу, получаем:
n >= (0.55 * sqrt(0.88 * (1-0.88))) / 0.01.
Вычисляем выражение в скобках:
n >= (0.55 * sqrt(0.88 * 0.12)) / 0.01,
n >= (0.55 * sqrt(0.1056)) / 0.01,
n >= (0.55 * 0.3249) / 0.01,
n >= 0.1782 / 0.01,
n >= 17.82.
Округляем до тысячных:
n >= 17.820.
Значит, чтобы с вероятностью более 58 % можно было утверждать, что частота k/n отличается от 0,88 не более чем на 0,01, необходимо опросить не менее чем 17.820 жителей.
По таблице значений функции Ф также было указано, что Ф(x)≈0.29, а значит, x≈0.55.
-3, +бесконечность
Объяснение:
5-4x+8<22-x
-3x<9
x>-3