В
Все
М
Математика
О
ОБЖ
У
Українська мова
Д
Другие предметы
Х
Химия
М
Музыка
Н
Немецкий язык
Б
Беларуская мова
Э
Экономика
Ф
Физика
Б
Биология
О
Окружающий мир
Р
Русский язык
У
Українська література
Ф
Французский язык
П
Психология
А
Алгебра
О
Обществознание
М
МХК
В
Видео-ответы
Г
География
П
Право
Г
Геометрия
А
Английский язык
И
Информатика
Қ
Қазақ тiлi
Л
Литература
И
История
alyonaSidorenk
alyonaSidorenk
28.09.2022 14:10 •  Математика

Производится четыре независимых опыта, в каждом из которых событие А появляется с вероятностью 0,7. Постройте ряд распределения и функцию распределения случайной величины Х – числа появления события А в четырех опытах. Найдите числовые характеристики дискретной случайной величины Х.

Показать ответ
Ответ:
АзизОсманов
АзизОсманов
22.01.2024 22:40
Добрый день! Давайте разберемся с этим вопросом пошагово.

В данном случае у нас есть четыре независимых опыта, в каждом из которых событие А может произойти с вероятностью 0,7. Мы хотим построить ряд распределения и функцию распределения случайной величины Х, которая представляет собой количество появлений события А в этих четырех опытах.

Ряд распределения позволяет нам отобразить все возможные значения случайной величины Х и соответствующие вероятности. В данном случае, возможные значения случайной величины Х - это числа от 0 до 4, так как мы проводим четыре опыта. Поскольку вероятность появления события А в каждом опыте равна 0,7, а вероятность появления события В (то есть отсутствия события А) равна 1-0,7= 0,3, мы можем использовать биномиальное распределение для определения вероятностей появления каждого значения.

Таким образом, ряд распределения будет выглядеть следующим образом:

X: 0 1 2 3 4
P(X): _ _ _ _ _

Теперь мы должны определить вероятности для каждого значения. Вероятность P(X=k) появления k раз события А можно рассчитать с помощью формулы биномиального распределения:

P(X=k) = C(n, k) * (p^k) * ((1-p)^(n-k))

Где n - количество опытов (в данном случае 4), k - число появления события А, p - вероятность появления события А в каждом опыте (0,7), C(n, k) - количество сочетаний из n элементов по k элементов.

Применяя эту формулу для каждого значения k (от 0 до 4), мы можем вычислить вероятности и построить ряд распределения:

X: 0 1 2 3 4
P(X): ___ ___ ___ ___ ___

Давайте теперь найдем функцию распределения случайной величины Х. Функция распределения F(x) в заданной точке x равна сумме всех вероятностей, которые меньше или равны x:

F(x) = P(X ≤ x)

Для каждого значения от 0 до 4 мы будем суммировать вероятности из ряда распределения:

F(0) = P(X ≤ 0) = P(X=0)
F(1) = P(X ≤ 1) = P(X=0) + P(X=1)
F(2) = P(X ≤ 2) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2)
F(3) = P(X ≤ 3) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) + P(X=3)
F(4) = P(X ≤ 4) = P(X=0) + P(X=1) + P(X=2) + P(X=3) + P(X=4)

Мы можем рассчитать значения функции распределения, используя ряд распределения, который мы составили ранее.

X: 0 1 2 3 4
P(X): ___ ___ ___ ___ ___
F(X): ___ ___ ___ ___ ___

Теперь давайте найдем числовые характеристики дискретной случайной величины Х.
1. Математическое ожидание (среднее значение) случайной величины Х можно найти, используя следующую формулу:

E(X) = Σ(x * P(X=x))

Где x - значение случайной величины, P(X=x) - соответствующая вероятность из ряда распределения.

2. Дисперсия случайной величины Х может быть рассчитана следующим образом:

Var(X) = Σ((x - E(X))^2 * P(X=x))

Где x - значение случайной величины, E(X) - математическое ожидание, P(X=x) - соответствующая вероятность из ряда распределения.

3. Среднее квадратическое отклонение случайной величины Х можно найти, извлекая квадратный корень из дисперсии:

SD(X) = √(Var(X))

Вычислив эти числовые характеристики для данной случайной величины Х, мы можем получить более полное представление о ней.

И это весь ответ на ваш вопрос! Если у вас есть еще вопросы или что-то не понятно, пожалуйста, дайте мне знать!
0,0(0 оценок)
Популярные вопросы: Математика
Полный доступ
Позволит учиться лучше и быстрее. Неограниченный доступ к базе и ответам от экспертов и ai-bota Оформи подписку
logo
Начни делиться знаниями
Вход Регистрация
Что ты хочешь узнать?
Спроси ai-бота