https://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzhttps://skr.sh/s6rTMMlzvmzответ:
Пошаговое объяснение:
Биномиальным называют распределение количества «успехов» в последовательности из n независимых случайных экспериментов, таких, что вероятность «успеха» в каждом из них постоянна и равна p.
Иначе говоря, пусть происходит n независимых испытаний, в каждом из которых событие может появится с одной и той же вероятностью p. Тогда случайная величина X - количество испытаний, в которых появилось событие, имеет биномиальное распределение вероятностей.
Она может принимать целые значения от 0 (событие не произошло ни разу) до n (событие произошло во всех испытаниях). Формула для вычисления соответствующих вероятностей - уже известная нам формула Бернулли для схемы повторных независимых испытаний:
P(X=k)=Ckn⋅pk⋅(1−p)n−k,k=0,1,2,...,n.
Для биномиального распределения известны готовые формулы для математического ожидания и дисперсии:
M(X)=np,D(X)=npq,σ(X)=npq−−−√.
Пошаговое объяснение:
13х кг взяли свинины
фарша получилось 7х+13х = 20х кг
20х --- 100%
13х --- ?
13х*100 / (20х) = 13*5 = 65%