Добрый день! Давайте разберемся с этим вопросом пошагово.
В данном случае у нас есть четыре независимых опыта, в каждом из которых событие А может произойти с вероятностью 0,7. Мы хотим построить ряд распределения и функцию распределения случайной величины Х, которая представляет собой количество появлений события А в этих четырех опытах.
Ряд распределения позволяет нам отобразить все возможные значения случайной величины Х и соответствующие вероятности. В данном случае, возможные значения случайной величины Х - это числа от 0 до 4, так как мы проводим четыре опыта. Поскольку вероятность появления события А в каждом опыте равна 0,7, а вероятность появления события В (то есть отсутствия события А) равна 1-0,7= 0,3, мы можем использовать биномиальное распределение для определения вероятностей появления каждого значения.
Таким образом, ряд распределения будет выглядеть следующим образом:
X: 0 1 2 3 4
P(X): _ _ _ _ _
Теперь мы должны определить вероятности для каждого значения. Вероятность P(X=k) появления k раз события А можно рассчитать с помощью формулы биномиального распределения:
P(X=k) = C(n, k) * (p^k) * ((1-p)^(n-k))
Где n - количество опытов (в данном случае 4), k - число появления события А, p - вероятность появления события А в каждом опыте (0,7), C(n, k) - количество сочетаний из n элементов по k элементов.
Применяя эту формулу для каждого значения k (от 0 до 4), мы можем вычислить вероятности и построить ряд распределения:
X: 0 1 2 3 4
P(X): ___ ___ ___ ___ ___
Давайте теперь найдем функцию распределения случайной величины Х. Функция распределения F(x) в заданной точке x равна сумме всех вероятностей, которые меньше или равны x:
F(x) = P(X ≤ x)
Для каждого значения от 0 до 4 мы будем суммировать вероятности из ряда распределения:
Теперь давайте найдем числовые характеристики дискретной случайной величины Х.
1. Математическое ожидание (среднее значение) случайной величины Х можно найти, используя следующую формулу:
E(X) = Σ(x * P(X=x))
Где x - значение случайной величины, P(X=x) - соответствующая вероятность из ряда распределения.
2. Дисперсия случайной величины Х может быть рассчитана следующим образом:
Var(X) = Σ((x - E(X))^2 * P(X=x))
Где x - значение случайной величины, E(X) - математическое ожидание, P(X=x) - соответствующая вероятность из ряда распределения.
3. Среднее квадратическое отклонение случайной величины Х можно найти, извлекая квадратный корень из дисперсии:
SD(X) = √(Var(X))
Вычислив эти числовые характеристики для данной случайной величины Х, мы можем получить более полное представление о ней.
И это весь ответ на ваш вопрос! Если у вас есть еще вопросы или что-то не понятно, пожалуйста, дайте мне знать!
Для решения данной задачи мы можем использовать пропорцию. Пропорция - это математический способ сравнения двух отношений или количеств.
Для начала, давайте определим отношение между весом железа и количеством деталей. Мы знаем, что из 8 кг железа можно сделать 10 деталей. Таким образом, отношение между весом железа и количеством деталей будет 8 кг / 10 деталей.
Теперь, когда у нас есть отношение веса железа к количеству деталей, мы можем использовать его для решения задачи. Давайте выразим это отношение в виде пропорции:
8 кг / 10 деталей = 12 кг / Х деталей
Где Х - это количество деталей, которые мы хотим найти.
Для решения пропорции, мы можем использовать кросс-умножение. Применяя его, мы можем получить:
8 кг * Х деталей = 10 деталей * 12 кг
8 Х = 120
Теперь, чтобы найти количество деталей Х, мы делим обе стороны равенства на 8:
8 Х / 8 = 120 / 8
Х = 15
Таким образом, из 12 кг железа можно сделать 15 деталей.
8x-11=5x+4
8х-5х=4+11
3х=15
х=5
ответ:х=5
4,37+6,7x=7, 75 + 9,3x
6,7х-9,3х=7,75-4,37
-2,6х=3,38
х=-1,3
ответ:x=-1,3
4(3-x) -11=7(2x-5)
12-4х-11=14х-35
4х-14х=-35+11-12
-10х=-36
х=3,6
ответ:x=3,6
1/4-1/3m=4 1/4-3m
-1/3m+3m=4 1/4-1/4
-2 2/3m=4
m=-1,5
ответ:m=-1,5