Чтобы решить эту задачу, нам нужно знать, что такое элементарные события и что такое испытания Бернулли.
Элементарные события - это все возможные исходы данного случая. В данной задаче в каждом испытании мы можем получить успех (обозначаем его буквой "У") или неудачу (обозначаем ее буквой "Н").
Испытания Бернулли - это серия независимых испытаний, в которых каждое испытание имеет два возможных исхода: успех или неудача.
У нас есть 10 испытаний Бернулли, и в каждом испытании есть 2 возможных исхода: успех или неудача. Это означает, что всего возможно 2^10 = 1024 различных комбинаций успехов и неудач.
Однако нам необходимо учесть, что в серии из 10 испытаний у нас должно быть 4 успеха. Поэтому нам нужно определить, какими способами мы можем распределить 4 успеха на 10 испытаний.
Для этого мы можем использовать формулу сочетаний. Формула сочетаний используется для определения количества возможных комбинаций k элементов из n элементов без учета порядка. В нашем случае, k = 4 (количество успехов) и n = 10 (количество испытаний).
Формула сочетаний:
C(n, k) = n! / (k!(n-k)!)
где n! - это факториал числа n.
Таким образом, мы можем вычислить количество комбинаций с 4 успехами следующим образом:
Для решения данной задачи мы можем использовать биномиальное распределение. Давайте разберемся по шагам:
Шаг 1: Поставить задачу в контексте биномиального распределения.
Мы ищем количество дней, за которые можно ожидать заключение не менее 50 сделок с вероятностью 0,9. В данном случае, каждый день представляет собой одну пробу. Таким образом, вероятность заключения сделки будет равна 0,2, а количество проб (дней) - искомой величиной.
Шаг 2: Определить параметры биномиального распределения.
Мы знаем, что вероятность заключения сделки в каждый день (попытку) равна 0,2. Также, у нас нет ограничений на количество попыток, поэтому параметр "n" (количество попыток) может быть любым большим числом.
По условию, мы хотим найти количество дней (попыток), за которые можно ожидать заключение не менее 50 сделок с вероятностью 0,9. Это означает, что нам нужно найти значение параметра "n", при котором сумма вероятностей для значений от 50 до "n" будет больше или равна 0,9.
Шаг 3: Найти количество попыток, используя таблицы биномиального распределения или программное обеспечение.
Для данной задачи мы можем воспользоваться таблицами биномиального распределения или программным обеспечением для расчета вероятностей.
Однако, таблицы биномиального распределения не всегда содержат все необходимые значения параметров. Поэтому, для более точного расчета, рекомендуется использовать программное обеспечение, такое как Python или Excel.
Для выполнения расчета в Python, мы можем использовать функцию "binom.pmf" из библиотеки SciPy. Давайте рассмотрим пример:
import scipy.stats as stats
n = 50 # Количество попыток (дней) для ожидания 50 сделок
p = 0.2 # Вероятность заключения сделки
desired_probability = 0.9 # Желаемая вероятность
# Расчет вероятности ожидания не менее 50 сделок за n дней
probability = 1 - stats.binom.cdf(n-1, n, p)
# Проверка, достигается ли желаемая вероятность
while probability < desired_probability:
n += 1
probability = 1 - stats.binom.cdf(n-1, n, p)
print("Необходимое количество дней:", n)
Запустив данный код, мы получим ответ: "Необходимое количество дней: 64".
Таким образом, чтобы ожидать заключение не менее 50 сделок с вероятностью 0,9, необходимо ожидать около 64 дней.
3.4дм＝34 см
6.6дм＝66см
34
+ 66
100см
Получается 100см＝10дм