Давайте разберемся с каждым из заданий по порядку.
Задание 1:
Найти вероятность того, что событие А появится не менее трех раз в пяти испытаниях, если вероятность появления события А в одном испытании равна 0,4.
Для решения используем биномиальное распределение:
- Обозначим \( n = 5 \) (количество испытаний), \( p = 0,4 \) (вероятность успеха), \( k \) - количество успешных испытаний.
- Нам нужно найти \( P(X \geq 3) \).
Формула биномиального распределения: \[ P(X = k) = C(n, k) p^k (1-p)^{n-k} \] где \( C(n, k) \) - биномиальный коэффициент.
Нужно найти: \[ P(X \geq 3) = P(X = 3) + P(X = 4) + P(X = 5) \]
Подсчитаем:
- \( P(X = 3) \): \[ P(X = 3) = C(5, 3) (0.4)^3 (0.6)^2 = 10 \cdot 0.064 \cdot 0.36 \approx 0.2304 \]
- \( P(X = 4) \): \[ P(X = 4) = C(5, 4) (0.4)^4 (0.6)^1 = 5 \cdot 0.01024 \cdot 0.6 \approx 0.03072 \]
- \( P(X = 5) \): \[ P(X = 5) = C(5, 5) (0.4)^5 (0.6)^0 = 1 \cdot 0.01024 \cdot 1 = 0.01024 \]
Сложим: \[ P(X \geq 3) \approx 0.2304 + 0.03072 + 0.01024 \approx 0.27136 \]
Задание 2:
Вероятность всхожести семян пшеницы равна 0,9. Какова вероятность того, что из четырех посеянных семян взойдут не менее трех?
Здесь используем тоже биномиальное распределение:
- \( n = 4 \), \( p = 0,9 \), \( k \) - количество успешных испытаний.
Нужны: \[ P(X \geq 3) = P(X = 3) + P(X = 4) \]
- \( P(X = 3) \): \[ P(X = 3) = C(4, 3) (0.9)^3 (0.1)^1 = 4 \cdot 0.729 \cdot 0.1 = 0.2916 \]
- \( P(X = 4) \): \[ P(X = 4) = C(4, 4) (0.9)^4 (0.1)^0 = 1 \cdot 0.6561 \cdot 1 = 0.6561 \]
Сложим: \[ P(X \geq 3) \approx 0.2916 + 0.6561 \approx 0.9477 \]
Задание 3:
В каждом из 700 независимых испытаний событие А происходит с постоянной вероятностью 0,35. Найти вероятность того, что событие А происходит:
- точно 270 раз;
- меньше чем 270 и больше чем 230 раз.
Здесь можно применить нормальное приближение биномиального распределения, так как \( n \) велико:
- \( n = 700 \), \( p = 0.35 \).
Сначала найдем математическое ожидание и стандартное отклонение: \[ \mu = np = 700 \cdot 0.35 = 245 \] \[ \sigma = \sqrt{np(1-p)} = \sqrt{700 \cdot 0.35 \cdot 0.65} \approx 12.126 \]
Используем нормальное распределение для приближений.
Для \( P(X = 270) \): \[ z = \frac{270 - 245}{12.126} \approx 2.06 \] Из таблицы нормального распределения находим: \[ P(Z < 2.06) = 0.9803 \]
Чтобы найти \( P(X = 270) \): \[ P(X = 270) \approx P(269.5 < X < 270.5) \]
Найдем z для 269.5 и 270.5: \[ z_1 = \frac{269.5 - 245}{12.126} \approx 2.02 \] \[ z_2 = \frac{270.5 - 245}{12.126} \approx 2.10 \] Тогда: \[ P(269.5 < X < 270.5) \approx P(Z < 2.10) - P(Z < 2.02) \approx 0.9821 - 0.9798 = 0.0023 \]
Теперь для \( P(230 < X < 270) \): \[ P(Z < \frac{270 - 245}{\sigma}) - P(Z < \frac{230 - 245}{\sigma}) \]
Расчет:
- Для 270: \[ P(Z < 2.06) \approx 0.9803 \]
- Для 230: \[ z = \frac{230 - 245}{12.126} \approx -1.24 \Rightarrow P(Z < -1.24) \approx 0.1075 \]
Итак, \[ P(230 < X < 270) = 0.9803 - 0.1075 = 0.8728 \]
Задание 4:
Найти вероятность того, что событие А появится в пяти независимых испытаниях не менее трех раз, если в каждом испытании вероятность появления события А равна 0,4.
Это уже было разобрано в задании 1: \[ P(X \geq 3) \approx 0.27136 \]
Задание 5:
Найти вероятность того, что при 300 испытаниях событие наступит ровно 100 раз, если вероятность его появления в каждом испытании равна 0,6.
Опять используем нормальное приближение:
- \( n = 300 \), \( p = 0.6 \).
Находим \( \mu \) и \( \sigma \): \[ \mu = np = 300 \cdot 0.6 = 180 \] \[ \sigma = \sqrt{np(1-p)} = \sqrt{300 \cdot 0.6 \cdot 0.4} \approx 8.16 \]
Для \( P(X = 100) \): \[ P(X = 100) \approx P(99.5 < X < 100.5) \]
Находим z: \[ z_1 = \frac{99.5 - 180}{8.16} \approx -9.85 \] \[ z_2 = \frac{100.5 - 180}{8.16} \approx -9.75 \]
Так как z-значения очень далеки от 0, то: \[ P(X = 100) \approx 0 \]
Таким образом, вероятность событий в каждом из вопросов:
- \( P(X \geq 3) \approx 0.27136 \)
- \( P(X \geq 3) \approx 0.9477 \)
- \( P(X = 270) \approx 0.0023; P(230 < X < 270) \approx 0.8728 \)
- \( P(X \geq 3) \approx 0.27136 \) (аналогично 1)
- \( P(X = 100) \approx 0 \)
Если нужны дополнительные разъяснения или примеры, дайте знать!