Бесплатный урок с нашим репетитором!

Узнать подробнее

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Узнай больше про репетиторов Новой Школы и запишись на бесплатный пробный урок. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 17 февраля 2025 14:59

Если игрок выиграет партию, он зарабатывает 1 балл, если проигрывает - баллов. Паша выигрывает с вероятностью 0,7. Постройте ряд распределения и вычислите математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение числа очков, которые может набрать at Паша в двух партиях.

Ответ нейросети

17 февраля 2025 14:59

Чтобы решить эту задачу, давайте поэтапно разберем, как построить ряд распределения, а также рассчитать математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение количества баллов, которые может заработать Паша в двух партиях.

Шаг 1: Определение события

Паша может выиграть (заработать 1 балл) или проиграть (заработать 0 баллов). Выигрыш происходит с вероятностью 0,7. Следовательно, проигрыш происходит с вероятностью (1 - 0,7 = 0,3).

Шаг 2: Результаты в двух партиях

Когда Паша играет две партии, возможные результаты и их вероятности:

  1. Две победы (2 балла):

    • Вероятность: (P(2) = 0,7 \times 0,7 = 0,49)
  2. Одна победа, одна проигрыш (1 балл):

    • Возможные комбинации: выигрывает первую и проигрывает вторую, или наоборот.
    • Вероятность: [ P(1) = (0,7 \times 0,3) + (0,3 \times 0,7) = 0,21 + 0,21 = 0,42 ]
  3. Две проигрыша (0 баллов):

    • Вероятность: (P(0) = 0,3 \times 0,3 = 0,09)

Шаг 3: Ряд распределения

Теперь у нас есть следующий ряд распределения:

[ \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Количество баллов (X)} & \text{Вероятность (P(X))} \ \hline 0 & 0,09 \ 1 & 0,42 \ 2 & 0,49 \ \hline \end{array} ]

Шаг 4: Математическое ожидание (E(X))

Математическое ожидание рассчитывается по формуле:

[ E(X) = \sum (X_i \cdot P(X_i)) ] Где (X_i) — это количество очков, а (P(X_i)) — соответствующая вероятность.

Подставим значения:

[ E(X) = (0 \cdot 0,09) + (1 \cdot 0,42) + (2 \cdot 0,49) = 0 + 0,42 + 0,98 = 1,4 ]

Шаг 5: Дисперсия (D(X))

Дисперсия рассчитывается по формуле:

[ D(X) = E(X^2) - (E(X))^2 ]

Сначала найдем (E(X^2)):

[ E(X^2) = \sum (X_i^2 \cdot P(X_i)) ] Подставим значения:

[ E(X^2) = (0^2 \cdot 0,09) + (1^2 \cdot 0,42) + (2^2 \cdot 0,49) = 0 + 0,42 + 1,96 = 2,38 ]

Теперь подставим в формулу дисперсии:

[ D(X) = 2,38 - (1,4)^2 = 2,38 - 1,96 = 0,42 ]

Шаг 6: Среднее квадратичное отклонение

Среднее квадратичное отклонение (σ) — это корень из дисперсии:

[ \sigma = \sqrt{D(X)} = \sqrt{0,42} \approx 0,65 ]

Итоги

Полученные результаты:

  • Математическое ожидание (E(X)): 1,4
  • Дисперсия (D(X)): 0,42
  • Среднее квадратичное отклонение (σ): 0,65

Эти вычисления показывают, что в среднем Паша может заработать 1,4 балла в двух партиях, с относительно низкой дисперсией и отклонением, указывающим на то, что значения количества баллов будут колебаться не сильно от среднего.

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы 15

Бесплатно Мобильное приложение ГДЗ
Мобильное приложение ГДЗ

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

qr-codegoogle-playapp-store

Саша — ассистент в телеграмме

Если игрок выиграет партию, он зарабатывает 1 балл, если проигрывает - баллов. Паша выигрывает с вероятностью 0,7. Постройте ряд распределения и вычислите математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение числа очков, которые может набрать at Паша в двух партиях.
Чтобы решить эту задачу, давайте поэтапно разберем, как построить ряд распределения, а также рассчитать математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение количества баллов, которые может заработать Паша в двух партиях. ### Шаг 1: Определение события Паша может выиграть (заработать 1 балл) или проиграть (заработать 0 баллов). Выигрыш происходит с вероятностью 0,7. Следовательно, проигрыш происходит с вероятностью \(1 - 0,7 = 0,3\). ### Шаг 2: Результаты в двух партиях Когда Паша играет две партии, возможные результаты и их вероятности: 1. **Две победы (2 балла):** - Вероятность: \(P(2) = 0,7 \times 0,7 = 0,49\) 2. **Одна победа, одна проигрыш (1 балл):** - Возможные комбинации: выигрывает первую и проигрывает вторую, или наоборот. - Вероятность: \[ P(1) = (0,7 \times 0,3) + (0,3 \times 0,7) = 0,21 + 0,21 = 0,42 \] 3. **Две проигрыша (0 баллов):** - Вероятность: \(P(0) = 0,3 \times 0,3 = 0,09\) ### Шаг 3: Ряд распределения Теперь у нас есть следующий ряд распределения: \[ \begin{array}{|c|c|} \hline \text{Количество баллов (X)} & \text{Вероятность (P(X))} \\ \hline 0 & 0,09 \\ 1 & 0,42 \\ 2 & 0,49 \\ \hline \end{array} \] ### Шаг 4: Математическое ожидание (E(X)) Математическое ожидание рассчитывается по формуле: \[ E(X) = \sum (X_i \cdot P(X_i)) \] Где \(X_i\) — это количество очков, а \(P(X_i)\) — соответствующая вероятность. Подставим значения: \[ E(X) = (0 \cdot 0,09) + (1 \cdot 0,42) + (2 \cdot 0,49) = 0 + 0,42 + 0,98 = 1,4 \] ### Шаг 5: Дисперсия (D(X)) Дисперсия рассчитывается по формуле: \[ D(X) = E(X^2) - (E(X))^2 \] Сначала найдем \(E(X^2)\): \[ E(X^2) = \sum (X_i^2 \cdot P(X_i)) \] Подставим значения: \[ E(X^2) = (0^2 \cdot 0,09) + (1^2 \cdot 0,42) + (2^2 \cdot 0,49) = 0 + 0,42 + 1,96 = 2,38 \] Теперь подставим в формулу дисперсии: \[ D(X) = 2,38 - (1,4)^2 = 2,38 - 1,96 = 0,42 \] ### Шаг 6: Среднее квадратичное отклонение Среднее квадратичное отклонение (σ) — это корень из дисперсии: \[ \sigma = \sqrt{D(X)} = \sqrt{0,42} \approx 0,65 \] ### Итоги Полученные результаты: - **Математическое ожидание (E(X))**: 1,4 - **Дисперсия (D(X))**: 0,42 - **Среднее квадратичное отклонение (σ)**: 0,65 Эти вычисления показывают, что в среднем Паша может заработать 1,4 балла в двух партиях, с относительно низкой дисперсией и отклонением, указывающим на то, что значения количества баллов будут колебаться не сильно от среднего.