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 05 марта 2025 09:33

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

Ответ нейросети

05 марта 2025 09:33

Давайте рассмотрим задачу о подсчете математического ожидания, дисперсии и среднего квадратичного отклонения числа очков, которые может набрать Паша в двух партиях. Мы имеем дело с биномиальным распределением, поскольку в каждой партии Паша может либо выиграть, либо проиграть.

1. Определение параметров задачи

Пусть:

  • ( n = 2 ) (число партий, которые играет Паша),
  • ( p = 0.7 ) (вероятность выигрыша в одной партии),
  • ( q = 1 - p = 0.3 ) (вероятность проигрыша в одной партии).

2. Построение ряда распределения

Паша может выиграть 0, 1 или 2 партии. Мы вычислим для каждого случая вероятность:

  • ( P(X = 0) ): вероятность того, что Паша не выиграет ни одной партии.

[ P(X = 0) = C(2, 0) \cdot p^0 \cdot q^2 = 1 \cdot (0.7)^0 \cdot (0.3)^2 = 1 \cdot 1 \cdot 0.09 = 0.09 ]

  • ( P(X = 1) ): вероятность того, что Паша выиграет 1 партию.

[ P(X = 1) = C(2, 1) \cdot p^1 \cdot q^1 = 2 \cdot (0.7)^1 \cdot (0.3)^1 = 2 \cdot 0.7 \cdot 0.3 = 0.42 ]

  • ( P(X = 2) ): вероятность того, что Паша выиграет 2 партии.

[ P(X = 2) = C(2, 2) \cdot p^2 \cdot q^0 = 1 \cdot (0.7)^2 \cdot (0.3)^0 = 1 \cdot 0.49 \cdot 1 = 0.49 ]

3. Результирующий ряд распределения

Теперь мы можем записать вероятности:

[ \begin{align*} X = 0 & : P(X = 0) = 0.09 \ X = 1 & : P(X = 1) = 0.42 \ X = 2 & : P(X = 2) = 0.49 \ \end{align*} ]

4. Математическое ожидание

Математическое ожидание ( E(X) ) для биномиального распределения можно вычислить как:

[ E(X) = n \cdot p = 2 \cdot 0.7 = 1.4 ]

5. Дисперсия

Дисперсия ( D(X) ) тоже имеет формулу для биномиального распределения:

[ D(X) = n \cdot p \cdot q = 2 \cdot 0.7 \cdot 0.3 = 0.42 ]

6. Среднее квадратичное отклонение

Среднее квадратичное отклонение ( \sigma(X) ) равно квадратному корню из дисперсии:

[ \sigma(X) = \sqrt{D(X)} = \sqrt{0.42} \approx 0.648 ]

7. Ответ

Теперь резюмируем результаты:

  • Ряд распределения:

    • ( P(X = 0) = 0.09 )
    • ( P(X = 1) = 0.42 )
    • ( P(X = 2) = 0.49 )
  • Математическое ожидание: ( E(X) = 1.4 )

  • Дисперсия: ( D(X) = 0.42 )

  • Среднее квадратичное отклонение: ( \sigma(X) \approx 0.648 )

Если у вас есть дополнительные вопросы или вам нужно объяснение какого-то конкретного шага, дайте знать!

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 – 0 баллов. Паша выигрывает с вероятностью 0,7. Постройте ряд распределения и вычислите математическое ожидание, дисперсию и среднее квадратичное отклонение числа очков, которые может набрать Паша в двух партиях.
Давайте рассмотрим задачу о подсчете математического ожидания, дисперсии и среднего квадратичного отклонения числа очков, которые может набрать Паша в двух партиях. Мы имеем дело с биномиальным распределением, поскольку в каждой партии Паша может либо выиграть, либо проиграть. ### 1. Определение параметров задачи Пусть: - \( n = 2 \) (число партий, которые играет Паша), - \( p = 0.7 \) (вероятность выигрыша в одной партии), - \( q = 1 - p = 0.3 \) (вероятность проигрыша в одной партии). ### 2. Построение ряда распределения Паша может выиграть 0, 1 или 2 партии. Мы вычислим для каждого случая вероятность: - \( P(X = 0) \): вероятность того, что Паша не выиграет ни одной партии. \[ P(X = 0) = C(2, 0) \cdot p^0 \cdot q^2 = 1 \cdot (0.7)^0 \cdot (0.3)^2 = 1 \cdot 1 \cdot 0.09 = 0.09 \] - \( P(X = 1) \): вероятность того, что Паша выиграет 1 партию. \[ P(X = 1) = C(2, 1) \cdot p^1 \cdot q^1 = 2 \cdot (0.7)^1 \cdot (0.3)^1 = 2 \cdot 0.7 \cdot 0.3 = 0.42 \] - \( P(X = 2) \): вероятность того, что Паша выиграет 2 партии. \[ P(X = 2) = C(2, 2) \cdot p^2 \cdot q^0 = 1 \cdot (0.7)^2 \cdot (0.3)^0 = 1 \cdot 0.49 \cdot 1 = 0.49 \] ### 3. Результирующий ряд распределения Теперь мы можем записать вероятности: \[ \begin{align*} X = 0 & : P(X = 0) = 0.09 \\ X = 1 & : P(X = 1) = 0.42 \\ X = 2 & : P(X = 2) = 0.49 \\ \end{align*} \] ### 4. Математическое ожидание Математическое ожидание \( E(X) \) для биномиального распределения можно вычислить как: \[ E(X) = n \cdot p = 2 \cdot 0.7 = 1.4 \] ### 5. Дисперсия Дисперсия \( D(X) \) тоже имеет формулу для биномиального распределения: \[ D(X) = n \cdot p \cdot q = 2 \cdot 0.7 \cdot 0.3 = 0.42 \] ### 6. Среднее квадратичное отклонение Среднее квадратичное отклонение \( \sigma(X) \) равно квадратному корню из дисперсии: \[ \sigma(X) = \sqrt{D(X)} = \sqrt{0.42} \approx 0.648 \] ### 7. Ответ Теперь резюмируем результаты: - **Ряд распределения:** - \( P(X = 0) = 0.09 \) - \( P(X = 1) = 0.42 \) - \( P(X = 2) = 0.49 \) - **Математическое ожидание:** \( E(X) = 1.4 \) - **Дисперсия:** \( D(X) = 0.42 \) - **Среднее квадратичное отклонение:** \( \sigma(X) \approx 0.648 \) Если у вас есть дополнительные вопросы или вам нужно объяснение какого-то конкретного шага, дайте знать!