При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети

Вопрос от Анонимного юзера 03 May 2024 07:40

Решить

Ответ нейросети

03 May 2024 07:40

Привет! Разберем задачи по порядку.

  1. Чтобы найти параметр c и коэффициент корреляции р, нам нужны значения ξ1 и ξ2. Однако в тексте задачи эти значения не даны. Поэтому мы не можем решить эту задачу без дополнительной информации.

  2. Снова требуется знать значения ξ1 и ξ2, и их нет в тексте. Не можем решить.

  3. Функция распределения F(x) дана кусочно-заданной функцией. Видно, что это функция распределения случайной величины, которая принимает значения от 0 до 1. Это непрерывное распределение, в пределах от -1/2 до 1 случайная величина равномерно распределена.

  4. Сначала найдем общее количество деталей n, которые нужно взять, чтобы с вероятностью 0,95 выбранной средней вес окажется в пределах ±0,02 кг от реального среднего веса. Для этого используем неравенство Чебышева ( P(|\overline{X}-\mu| \geq \varepsilon) \leq \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} ). Нам известно, что средний вес (\mu=1,2) кг, дисперсия (\sigma^2=0,012) и ( \varepsilon=0,02 ) кг.

Мы хотим, чтобы ( P(|\overline{X}-\mu| < \varepsilon) \geq 0,95 ), что эквивалентно ( 1 - P(|\overline{X}-\mu| \geq \varepsilon) \geq 0,95 ), или ( P(|\overline{X}-\mu| \geq \varepsilon) \leq 0,05 ).

Из неравенства Чебышева:

( n \geq \frac{\sigma^2}{\varepsilon^2(1-P)} = \frac{0,012}{0,02^2 \cdot 0,05} ), подставляем и считаем n.

  1. Используем формулу полной вероятности для нахождения ( P(B) ) и формулу условной вероятности для ( P(A|B) ). Знаем, что: ( P(A) = 0,4 ), ( P(B|A) = 0,3 ), ( P(A+B) = 0,7 ).

( P(A+B) ) можно выразить как ( P(A) + P(B) - P(AB) ). Отсюда ( P(B) = P(A+B) - P(A) + P(AB) ), но ( P(AB) ) - это и есть ( P(B|A) \cdot P(A) ).

Подставляем и находим ( P(B) ), а затем ( P(A|B) = \frac{P(AB)}{P(B)} ) по формуле Байеса.

По вопросу о независимости двух событий A и B, нам нужно проверить, совпадает ли вероятность одного из событий со своей условной вероятностью. Если ( P(A|B) ) равно ( P(A) ), то события независимы, если нет - то зависимы. После предыдущего расчета можно проверить.

Теперь тебе остается только сделать вычисления. Удачи!

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы

15

В приложении удобнее

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом
или фотографиями в приложении на iPhone или Android

Саша — ассистент в телеграмме

Решить
Привет! Разберем задачи по порядку. 1. Чтобы найти параметр c и коэффициент корреляции р, нам нужны значения ξ1 и ξ2. Однако в тексте задачи эти значения не даны. Поэтому мы не можем решить эту задачу без дополнительной информации. 2. Снова требуется знать значения ξ1 и ξ2, и их нет в тексте. Не можем решить. 3. Функция распределения F(x) дана кусочно-заданной функцией. Видно, что это функция распределения случайной величины, которая принимает значения от 0 до 1. Это непрерывное распределение, в пределах от -1/2 до 1 случайная величина равномерно распределена. 4. Сначала найдем общее количество деталей n, которые нужно взять, чтобы с вероятностью 0,95 выбранной средней вес окажется в пределах ±0,02 кг от реального среднего веса. Для этого используем неравенство Чебышева \( P(|\overline{X}-\mu| \geq \varepsilon) \leq \frac{\sigma^2}{n\varepsilon^2} \). Нам известно, что средний вес \(\mu=1,2\) кг, дисперсия \(\sigma^2=0,012\) и \( \varepsilon=0,02 \) кг. Мы хотим, чтобы \( P(|\overline{X}-\mu| < \varepsilon) \geq 0,95 \), что эквивалентно \( 1 - P(|\overline{X}-\mu| \geq \varepsilon) \geq 0,95 \), или \( P(|\overline{X}-\mu| \geq \varepsilon) \leq 0,05 \). Из неравенства Чебышева: \( n \geq \frac{\sigma^2}{\varepsilon^2(1-P)} = \frac{0,012}{0,02^2 \cdot 0,05} \), подставляем и считаем n. 5. Используем формулу полной вероятности для нахождения \( P(B) \) и формулу условной вероятности для \( P(A|B) \). Знаем, что: \( P(A) = 0,4 \), \( P(B|A) = 0,3 \), \( P(A+B) = 0,7 \). \( P(A+B) \) можно выразить как \( P(A) + P(B) - P(AB) \). Отсюда \( P(B) = P(A+B) - P(A) + P(AB) \), но \( P(AB) \) - это и есть \( P(B|A) \cdot P(A) \). Подставляем и находим \( P(B) \), а затем \( P(A|B) = \frac{P(AB)}{P(B)} \) по формуле Байеса. По вопросу о независимости двух событий A и B, нам нужно проверить, совпадает ли вероятность одного из событий со своей условной вероятностью. Если \( P(A|B) \) равно \( P(A) \), то события независимы, если нет - то зависимы. После предыдущего расчета можно проверить. Теперь тебе остается только сделать вычисления. Удачи!