Втреугольнике mpn каждый угол больше другого на 30 градусов бесектриса большего угла делит его по полам укажите градусную меру каждого из получившехся углов
Для решения данной задачи мы можем использовать формулу для расчета процента:
Процент = (количество частей / общее количество) * 100
В данной задаче у нас есть общее количество насечин, которое равно 80, и количество ростовшего насечиня, которое равно 56. Мы можем использовать эти числа, чтобы найти процент совпадения.
Шаг 1: Найдем количество частей, которое соответствует ростушему насечиню. Мы уже знаем, что это 56.
Количество частей = 56
Шаг 2: Найдем общее количество частей, которое соответствует всем насечинам. Мы уже знаем, что общее количество насечин равно 80.
Общее количество = 80
Шаг 3: Подставим значения в формулу и рассчитаем процент:
Процент = (56 / 80) * 100
Шаг 4: Выполним арифметические операции:
Процент = 0.7 * 100
Процент = 70
Ответ: Відсоток схожості цього насіння складає 70%.
Для решения данной задачи, нам необходимо найти закон распределения случайной величины х и её функцию распределения f(x), а также вычислить ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение.
Закон распределения случайной величины х:
По условию каждая из трех причин приводит к поломке коробки передач с одной и той же вероятностью, равно 0,1. Поскольку вероятность каждой причины одинаковая, а всего причин три, то вероятность поломки коробки передач равна сумме вероятностей всех возможных комбинаций причин:
P(х=0) = (1-0,1)^3 = 0,729 (вероятность что ни одна из причин не приведет к поломке)
P(х=1) = 3*(0,1)*(1-0,1)^2 = 0,243 (вероятность что любая одна из трех причин приводит к поломке)
P(х=2) = 3*(0,1)^2*(1-0,1) = 0,027 (вероятность что две из трех причин приводит к поломке)
P(х=3) = (0,1)^3 = 0,001 (вероятность что все три причины приводят к поломке)
Таким образом, закон распределения случайной величины х имеет вид:
х: 0 1 2 3
P: 0,729 0,243 0,027 0,001
Функция распределения f(x):
Функция распределения варианта х равно сумме вероятностей значений x, меньших или равных данному x.
f(x) = P(х≤x) =
для x=0: P(х≤0) = P(х=0) = 0,729
для x=1: P(х≤1) = P(х=0) + P(х=1) = 0,729 + 0,243 = 0,972
для x=2: P(х≤2) = P(х=0) + P(х=1) + P(х=2) = 0,729 + 0,243 + 0,027 = 0,999
для x=3: P(х≤3) = P(х=0) + P(х=1) + P(х=2) + P(х=3) = 0,729 + 0,243 + 0,027 + 0,001 = 1
Ожидание математическое E(x):
Ожидание математическое (или медиана) случайной величины х можно найти как сумму произведений значений x на соответствующие вероятности P(x).
E(x) = Σx * P(x) = (0 * 0,729) + (1 * 0,243) + (2 * 0,027) + (3 * 0,001) = 0 + 0,243 + 0,054 + 0,003 = 0,3
Дисперсия D(x):
Дисперсия случайной величины х показывает степень разброса значений случайной величины относительно её математического ожидания.
D(x) = Σ(x - E(x))^2 * P(x) = ((0-0,3)^2 * 0,729) + ((1-0,3)^2 * 0,243) + ((2-0,3)^2 * 0,027) + ((3-0,3)^2 * 0,001) = 0,081 + 0,4374 + 0,04617 + 0,00891 = 0,57348
Среднее квадратичное отклонение σ(x):
Среднее квадратичное отклонение равно квадратному корню из дисперсии.
σ(x) = √D(x) = √0,57348 ≈ 0,758
График функции распределения f(x):
чтобы построить табличный график функции распределения, нужно для каждого значения задания значения х из таблицы. Ниже приведена таблица.
x | 0 | 1 | 2 | 3 |
P |0.729|0.243|0.027|0.001|
f(x)|0.729|0.972|0.999| 1 |
Это был подробный ответ на данный вопрос, включающий расчеты и пояснения шаг за шагом. При необходимости, вы можете задать дополнительные вопросы по каждому шагу решения данной задачи.
