Чтобы решить эту задачу, используем концепцию комбинаторной вероятности. Мы обозначим следующие исходные данные:
- Всего изделий в партии: 100
- Бракованных изделий: 10
- Хороших изделий: 100 - 10 = 90
- Изделий, проверяемых контролёром: 10
- Партия бракуется, если среди 10 проверенных изделий есть 3 и более бракованных.
Нам нужно найти вероятность того, что партия будет признана годной, если среди проверенных изделий содержится менее 3 бракованных. То есть, нас интересует вероятность того, что из 10 проверенных изделий 0, 1 или 2 будут бракованными.
Сначала вычислим общее число способов выбрать 10 изделий из 100:
\[ C(100, 10) = \frac{100!}{10!(100-10)!} \]
Теперь определим количество способов выбрать 10 изделий, при этом количество бракованных изделий может быть 0, 1 или 2.
1. Количество способов выбрать 0 бракованных изделий:
Мы выбираем 0 бракованных и 10 хороших:
\[ C(10, 0) \times C(90, 10) = 1 \times C(90, 10) \]
2. Количество способов выбрать 1 бракованное изделие:
Мы выбираем 1 бракованное и 9 хороших:
\[ C(10, 1) \times C(90, 9) = 10 \times C(90, 9) \]
3. Количество способов выбрать 2 бракованных изделия:
Мы выбираем 2 бракованных и 8 хороших:
\[ C(10, 2) \times C(90, 8) = 45 \times C(90, 8) \]
Теперь определим общее количество благоприятных исходов:
\[ N_{благоприятные} = C(10, 0) \times C(90, 10) + C(10, 1) \times C(90, 9) + C(10, 2) \times C(90, 8) \]
Теперь вероятность \( P \) того, что партия будет признана годной, равна:
\[ P = \frac{N_{благоприятные}}{C(100, 10)} \]
Подсчет комбинаторных чисел:
Теперь можно подставить комбинаторные числа и вычислить вероятность.
Без подстановки конкретных значений, общее выражение для вероятности будет:
\[ P = \frac{C(90, 10) + 10 \times C(90, 9) + 45 \times C(90, 8)}{C(100, 10)} \]
Для окончательного расчета вам нужно подставить значения комбинаторных чисел и произвести вычисления. Если у вас есть доступ к калькулятору или программному обеспечению, которое может вычислить комбинаторные числа, это упростит задачу.
Данный расчет позволит вам понять, как работает теория вероятностей в контексте контроля качества изделий. Если нужна помощь с подставлением и расчетами, дайте знать!
