Среди семян ржи 0 4 семян сорняков какова вероятность что среди 500 сорняков
Добавил пользователь Евгений Кузнецов Обновлено: 19.09.2024
В корзине 7 белых грибов и 9 подберезовиков. Наугад вынимают два гриба. Найти вероят¬ность того, что оба раза вынимали а) белые грибы; б) подберезовики; в) один белый и один подберезовик.
особо В интересует
Условие дано так,что с точки зрения ЛОГИКИ (а не математической теории вероятности) ВСЕГДА будут выниматься БЕЛЫЕ грибы. Это потому, что подберёзовики тоже относятся к категории БЕЛЫХ грибов, как и те, которые имеют такое же собственное название.
В корзине 7 белых грибов и 9 подберезовиков. Наугад вынимают два гриба. Найти вероят¬ность того, что оба раза вынимали а) белые грибы; б) подберезовики; в) один белый и один подберезовик.
особо В интересует
а) вероятность достать в первый раз белый гриб - 7/16, вероятность достать во второй раз белый гриб при условии, что в первый раз достали тоже белый - 6/15. итого вероятность того, что оба раза достали белый гриб = 7/16 * 6/15 = 21/120 = 0,175
б) вероятность достать в первый раз подберезовик - 9/16, вероятность достать во второй раз подберезовик при условии, что в первый раз достали тоже подберезовик - 8/15. итого вероятность того, что оба раза достали подберезовик = 9/16 * 8/15 = 3/10 = 0,3
в) вероятность эту можно высчитать вычитанием из 1 вероятностей наступления событий из пп а и б. Получаем: 1-0,3-0,175=0,525
2 Смотреть ответы Добавь ответ +10 баллов
Ответы 2
ну у нас всего семян n=500
а нам надо найти вероятность того, что из этих 500 найдётся 5 семян сорняков
5/500=0.01 вероятность того, что из 500 семян 5 окажется семенами сорняков )
иди нахой сасать блэт
иди нахой сасат
Другие вопросы по Математике
Из двух поселков одновременно навстречу друг другу выехали два автомобиля.один автомобиль ехал со скоростью 106 км в час и проехал путь длиной 424 км.найди длину пути между поселка.
Два крестьянина вышли одновременно навстречу друг другу из двух сёл,расстояние между которыми 33 км,и встретились через 3 часа.скорость одного крестьянина 5км/ч.с какой скоростью ш.
На трех полках 60 книг.на 1ой и 2ой полках37 книг а на второй и третьей 42 книги.сколько книг на второй полке.
Вкоробке лежали лампочки, 4 из них разбились. разбитые лампочки состовляли 2% от числа всех лампочек. сколько всего лампочек было в коробке.
Карандаш и ручка вместе стоят 8000р. за карандаши заплатили 30000р, а за такое же количество ручек 50000р. сколько стоит карандаш.
Наклонная крыша установлена на трех вертикальных опорах, расположенных на одной прямой. средняя опора стоит посередине между малой и большой опорами. высота малой 1,7м, высота сред.
Малыш и карлосон полетели к карлосону в гости. когда они пролетели 56м ,что составило 70% всего пути, вернулись родители малыша ,и калосон увеличил обороты пропеллера. какое растоя.
Схема Бернулли. Пусть событие A с одной и той же вероятностью p наступает в одном, отдельно взятом испытании. Требуется найти вероятность того, что в n независимых испытаниях событие A наступит k раз (k≤n).
Формула Бернулли. Вероятность того, что в серии из n независимых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события A равна p, это событие произойдет раз (k≤n), вычисляют по формуле Pn(k)= p k (1–p) n - k .
Локальная приближенная формула Лапласа. При больших n вероятность того, что в условиях формулы Бернулли событие A при испытаниях появится k раз, вычисляют по формуле , где p – вероятность осуществления события A в одном испытании, , , причем φ(–x)=φ(x). Значения функции для различных находят по таблице.
Интегральная приближенная формула Муавра-Лапласа. При больших n вероятность того, что в условиях схемы Бернулли событие A при n испытаниях появится не менее k1 раз и не более k2 раз вычисляют по формуле Pn(k1≤k≤k2)≈Ф(x2)–Ф(x1), где , , . Значения функции – функции Лапласа – для различных значений x находят по таблице, причем Ф(–x)=–Ф(x). При |x|≥5 Ф(x)≈0,5.
Приближенная формула Пуассона. Если в условиях формулы Бернулли число испытаний n очень велико, а вероятность p появления события A в одном испытании очень мала, то вероятность появления раз события A при n испытаниях вычисляют по формуле , где a=np.
Пример 1. В магазин вошли восемь покупателей. Найдите вероятность того, что трое из них совершат покупки, если вероятность совершить покупку для каждого равна 0,3.
Пример 2. Вероятность того, что покупателю потребуется обувь сорок первого размера, равна 0,2. Найдите вероятность того, что среди ста покупателей потребуют обувь сорок первого размера: а) двадцать пять человек; б) от десяти до тридцати человек.
Решение. а) Событие A – покупатель потребует обувь сорок первого размера. В каждом из ста (n=100) независимых испытаниях событие A произойдет с вероятностью, равной 0,2 (p=0,2). Поскольку n велико (np(1–p) ≥10), вероятность того, что событие A произойдет двадцать пять раз (k=25), вычисляют по локальной приближенной формуле Лапласа:
б) Вероятность того, что событие A произойдет не менее десяти (k1=10), не более тридцати раз (k2=30) вычисляют по интегральной приближенной формуле Муавра-Лапласа:
Ответ: 0,046; 0,99.
Пример 3. Магазин получил тысячу бутылок минеральной воды. Вероятность того, что при перевозке бутылка окажется разбитой, равна 0,003. Найдите вероятность того, что магазин получит: а) ровно две разбитые бутылки; б) не менее двух разбитых бутылок.
Решение. а) Событие A – бутылка разбита – в каждом из тысячи испытаний (n=1000) имеет вероятность 0,003 (p=0,003). Поскольку вероятность p мала, а число испытаний велико, вероятность того, что из тысячи бутылок ровно две (k=2) окажутся разбитыми, вычисляют по приближенной формуле Пуассона:
б) События B – разбитыми окажутся не менее двух из тысячи бутылок (2≤k≤1000), то есть или две, или три, …, или тысяча. Вероятность этого события равна сумме вероятностей P1000(2), P1000(3),…, P1000(1000). Для ее вычисления нужно найти по приближенной формуле Пуассона 999 вероятностей и сложить их. С другой стороны, противоположным событию B является событие – разбитыми окажутся менее двух из тысячи бутылок (k 2 . Дисперсию можно вычислять по формуле: D(X)=M(X 2 )–(M(X)) 2 . Стандартное отклонение σ(X) случайной величины X – это корень из дисперсии: σ(X)= .
Свойства математического ожидания.
1. Математическое ожидание постоянной равно самой постоянной: M(c)=c.
2. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания: M(cX)=cM(X).
3. Математическое ожидание суммы (разности) случайных величин равно сумме (разности) их математических ожиданий:
4. Математическое ожидание произведения независимых случайных величин равно произведению их математических ожиданий:
Свойства дисперсии.
1. Дисперсия постоянной равна нулю: D(c)=0.
2. Константа выносится за знак дисперсии с возведением в квадрат: D(cX)=c 2 D(X).
3. Дисперсия суммы (разности) независимых случайных величин равна сумме дисперсий:
4. Дисперсия произведения независимых случайных величин X, Y равна разности произведений математических ожиданий квадратов случайных величин и произведений квадратов математических ожиданий случайных величин:
D(XY)=M(X 2 )M(Y 2 )–(M(X)) 2 (M(Y)) 2 .
Читайте также: