Второй раздел по теории вероятностей посвящён случайным величинам, которые незримо сопровождали нас буквально в каждой статье по теме. И настал момент чётко сформулировать, что же это такое:
Случайной называют величину, которая в результате испытания примет одно и только одно числовое значение, зависящее от случайных факторов и заранее непредсказуемое.
Случайные величины, как правило, обозначают через *, а их значения – соответствующими маленькими буквами с подстрочными индексами, например, .
* Иногда используют , а также греческие буквы
Пример встретился нам на первом же уроке по теории вероятностей, где мы фактически рассмотрели следующую случайную величину:
– количество очков, которое выпадет после броска игрального кубика.
В результате данного испытания выпадет одна и только грань, какая именно – не предсказать (фокусы не рассматриваем); при этом случайная величина может принять одно из следующий значений:
.
Пример из статьи о Статистическом определении вероятности:
– количество мальчиков среди 10 новорождённых.
Совершенно понятно, что это количество заранее не известно, и в очередном десятке родившихся детей может оказаться:
, либо мальчиков – один и только один из перечисленных вариантов.
И, дабы соблюсти форму, немного физкультуры:
– дальность прыжка в длину (в некоторых единицах).
Её не в состоянии предугадать даже мастер спорта :)
Тем не менее, ваши гипотезы?
Коль скоро речь идёт о множестве действительных чисел, то случайная величина может принять несчётно много значений из некоторого числового промежутка. И в этом состоит её принципиальное отличие от предыдущих примеров.
Таким образом, случайные величины целесообразно разделить на 2 большие группы:
1) Дискретная (прерывная) случайная величина – принимает отдельно взятые, изолированные значения. Количество этих значений конечно либо бесконечно, но счётно.
…нарисовались непонятные термины повторяем основы алгебры!
2) Непрерывная случайная величина – принимает все числовые значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка.
Примечание: в учебной литературе популярны аббревиатуры ДСВ и НСВ
Сначала разберём дискретную случайную величину, затем – непрерывную.
По условию 2 карандаша и 2 тетради стоят 34 рубля, тогда половина покупки , т.е. 1 карандаш и 1 тетрадь стоят 34:2 = 17 рублей. Пусть карандаш стоит х рублей, тогда тетрадь стоит 17- х рублей. значит 4 карандаша будут стоить 4 х руб, а 3 тетради - 3 ( 17 - х) руб. Тогда используя условие, что 4 карандаша и 3 тетради стоят 54 рубля, составим уравнение: 4 х + 3 (17 - х) = 54 4х + 3*17 - 3х = 54 4х - 3х + 51= 54 х + 51= 54 х = 54 - 51 х = 3 (3 руб. стоит карандаш) Тогда тетрадь стоит 17 - х = 17 - 3 = 14 (руб) 8 карандашей и 7 тетрадей будут стоить: 8*3 + 7*14 = 24 + 98 = 122 (руб) ответ: 8 карандашей и 7 тетрадей стоят 122 руб.
4 к + 3 т = 34 это первый набор 2 к + 2 т = 20 это второй набор
8 к + 7 т = ? это третий набор В третьем наборе 4к + 2 * 2к = 8 к это карандаши 3 т + 2 * 2 т = 7т тетради Получается, что третий набор равен сумме первого набора и двойного второго 4 к + 3 т = 34 это первый набор 2 к + 2 т = 20 | * 2 второй набор умножим на 2 Имеем 4 к + 3 т = 34 это первый набор 4 к + 4 т = 40 это двойной второй набор А теперь сложим эти равенства 4 к + 3 т + 4 к + 4 т = 34 + 40 8 к + 7 т = 74 ответ: 74 руб
ответ
Пошаговое объяснение:
Второй раздел по теории вероятностей посвящён случайным величинам, которые незримо сопровождали нас буквально в каждой статье по теме. И настал момент чётко сформулировать, что же это такое:
Случайной называют величину, которая в результате испытания примет одно и только одно числовое значение, зависящее от случайных факторов и заранее непредсказуемое.
Случайные величины, как правило, обозначают через *, а их значения – соответствующими маленькими буквами с подстрочными индексами, например, .
* Иногда используют , а также греческие буквы
Пример встретился нам на первом же уроке по теории вероятностей, где мы фактически рассмотрели следующую случайную величину:
– количество очков, которое выпадет после броска игрального кубика.
В результате данного испытания выпадет одна и только грань, какая именно – не предсказать (фокусы не рассматриваем); при этом случайная величина может принять одно из следующий значений:
.
Пример из статьи о Статистическом определении вероятности:
– количество мальчиков среди 10 новорождённых.
Совершенно понятно, что это количество заранее не известно, и в очередном десятке родившихся детей может оказаться:
, либо мальчиков – один и только один из перечисленных вариантов.
И, дабы соблюсти форму, немного физкультуры:
– дальность прыжка в длину (в некоторых единицах).
Её не в состоянии предугадать даже мастер спорта :)
Тем не менее, ваши гипотезы?
Коль скоро речь идёт о множестве действительных чисел, то случайная величина может принять несчётно много значений из некоторого числового промежутка. И в этом состоит её принципиальное отличие от предыдущих примеров.
Таким образом, случайные величины целесообразно разделить на 2 большие группы:
1) Дискретная (прерывная) случайная величина – принимает отдельно взятые, изолированные значения. Количество этих значений конечно либо бесконечно, но счётно.
…нарисовались непонятные термины повторяем основы алгебры!
2) Непрерывная случайная величина – принимает все числовые значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка.
Примечание: в учебной литературе популярны аббревиатуры ДСВ и НСВ
Сначала разберём дискретную случайную величину, затем – непрерывную.
Поехали: