Конечно, я могу помочь с этим заданием. Для начала, давай разберемся, что значит "столбик похожих примеров". В математике, столбик похожих примеров - это способ организации и решения нескольких математических задач, которые имеют общий подход или используют одну и ту же стратегию решения. Давай рассмотрим два примера и посмотрим, как мы можем применить этот метод.
Пример 1: Умножение числа на 10
Допустим, у нас есть такая задача: умножить число 7 на 10. Мы можем на основе этой задачи составить столбик похожих примеров, где каждый пример будет умножением числа на 10, но с разными числами.
7 * 10 = 70
8 * 10 = 80
9 * 10 = 90
10 * 10 = 100
Как ты можешь заметить, мы умножаем каждое число на 10 и получаем ответы в столбик.
Пример 2: Сложение чисел с одинаковым знаком
Допустим, у нас есть такая задача: сложить числа -3 и -5. Мы можем составить столбик похожих примеров, где каждый пример будет сложением двух чисел с одинаковым знаком.
В данном случае, мы складываем два числа с отрицательными знаками и получаем ответы в столбик.
Важно понимать, что столбик похожих примеров может использоваться для разных математических операций и стратегий решения. Он помогает нам понять общие шаблоны и правила, которые мы можем применять в разных ситуациях.
Надеюсь, это пояснение помогло тебе понять, что такое столбик похожих примеров и как мы можем его использовать. Если у тебя есть еще вопросы или нужна помощь с другим заданием, буду рад помочь!
Для построения ряда распределения случайного числа сделанных промахов, нужно учесть, что у игрока есть 5 попыток, и вероятность попадания при одном броске равна p = 0,6.
Пусть X - случайная величина, обозначающая число сделанных промахов. Возможные значения X могут быть от 0 до 5, так как игрок может сделать от 0 до 5 промахов.
Теперь посчитаем вероятность каждого значения X.
1) X = 0: это означает, что игрок не сделал ни одного промаха. Вероятность этого равна (1-p) ^ 5, так как игрок должен промахнуться в каждой из 5 попыток.
2) X = 1: это означает, что игрок сделал 1 промах. Вероятность этого равна 5 * p * (1-p) ^ 4, так как игрок должен попасть в одной из пяти попыток, а остальные четыре попытки он должен промахнуться.
3) X = 2: это означает, что игрок сделал 2 промаха. Вероятность этого равна 10 * p^2 * (1-p) ^ 3, так как игрок должен попасть в двух из пяти попыток, а остальные три попытки он должен промахнуться.
4) X = 3: это означает, что игрок сделал 3 промаха. Вероятность этого равна 10 * p^3 * (1-p) ^ 2, так как игрок должен попасть в трех из пяти попыток, а остальные две попытки он должен промахнуться.
5) X = 4: это означает, что игрок сделал 4 промаха. Вероятность этого равна 5 * p^4 * (1-p), так как игрок должен попасть в четырех из пяти попыток, а последнюю попытку он должен промахнуться.
6) X = 5: это означает, что игрок сделал 5 промахов. Вероятность этого равна p^5, так как игрок должен промахнуться во всех пяти попытках.
Теперь мы построили ряд распределения случайного числа сделанных промахов:
X | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
P(X) | | | | | | |
Вероятности P(X) для каждого значения X:
P(X=0) = (1-p)^5
P(X=1) = 5 * p * (1-p)^4
P(X=2) = 10 * p^2 * (1-p)^3
P(X=3) = 10 * p^3 * (1-p)^2
P(X=4) = 5 * p^4 * (1-p)
P(X=5) = p^5
Теперь, чтобы найти вероятность того, что число сделанных промахов будет нечетным, нужно сложить вероятности для всех нечетных значений X:
1000 - 400*2=1000-800=200