1 12 + 1 13 = 1 · 13 12 · 13 + 1 · 12 13 · 12 = 13 156 + 12 156 = 13 + 12 156 = 25 156 ≈ 0.160
1 12 - 1 13 = 1·13 12·13 - 1·12 13·12 = 13 156 - 12 156 = 13 - 12 156 = 1 156 ≈ 0.006
( 1 10 )3 = 1 1000
( 25 156 )2 = 625 24336
( 1 156 )2 = 1 24336
625 24336 ÷ 1 24336 = 625 24336 × 24336 1 = 625·24336 24336·1 = 15210000 24336 = 625 · 24336 24336 = 625 = 625
625× 1 1000 = 625·1 1000 = 625 1000 = 5 · 125 8 · 125 = 5 8 = 0.625
Пошаговое объяснение:
Испытания Бернулли: пусть есть n независимых испытаний, вероятность успеха в каждом из них равна p, вероятность неудачи q = 1 - p. Тогда вероятность того, что будет ровно k успехов равна C(n, k) p^k q^(n - k), где C(n, k) - биномиальный коэффициент C(n, k) = n! / (k! (n - k)!)
В обоих случаях будем искать вероятность того, что описанное в условии не произойдет - так проще.
а) Противоположное событие: произвошло меньше 4 неправильных соединений (т.е. 0, 1, 2 или 3).
P(не было неудачных) = (1 - 0,02)^150 = 0.98^150 = 0.0483
P(одно неудачное) = 150 * (1 - 0,02)^149 * 0.02 = 0.1478
P(два неудачных) = 150 * 149 / 2 * (1 - 0,02)^148 * 0.02^2 = 0.2248
P(3) = 150 * 149 * 148 / 6 * (1 - 0.02)^147 * 0.02^3 = 0.2263
P(<4) = 0.0483 + 0.1478 + 0.2248 + 0.2263 = 0.647
P(>=4) = 1 - 0.647 = 0.353
б) всё точно также, только не надо учитывать P(4).
P(<=2) = P(0) + P(1) + P(2) = 0.0483 + 0.1478 + 0.2248 = 0.421
P(>2) = 1 - 0.421 = 0.579
Можно сравнить точные результаты с приближенными. Тут можно вопрольззоваться теоремой Пуассона, P(k) = (np)^(-k) / k! * exp(-np).
Легко проверить, что в этом приближении P(<=2) = 0.423... (ошибка в третьем знаке после запятой), P(<=3) = 0.64723... (ошибка в пятом знаке)