Чтобы решить задачу, нам нужно использовать формулу для вычисления вероятности успеха в биномиальных экспериментах. Мы можем использовать формулу биномиального распределения:
\[ P(X = k) = C(n, k) \cdot p^k \cdot (1 - p)^{n - k} \]
где:
- \( C(n, k) \) — биномиальный коэффициент, равный количеству способов выбрать \( k \) успехов из \( n \) испытаний, вычисляется как \( C(n, k) = \frac{n!}{k!(n-k)!} \),
- \( n \) — общее количество испытаний,
- \( k \) — количество успехов,
- \( p \) — вероятность успеха в одном испытании,
- \( (1 - p) \) — вероятность неудачи.
В данной задаче:
- \( n = 10 \) (число испытаний),
- \( p = 0.3 \) (вероятность успеха).
Теперь посчитаем вероятность для 4 успехов (\( k = 4 \)):
\[ P(X = 4) = C(10, 4) \cdot (0.3)^4 \cdot (0.7)^6 \]
Сначала вычисляем биномиальный коэффициент:
\[ C(10, 4) = \frac{10!}{4! \cdot (10-4)!} = \frac{10!}{4! \cdot 6!} = \frac{10 \times 9 \times 8 \times 7}{4 \times 3 \times 2 \times 1} = 210 \]
Теперь подставим значения в формулу:
\[ P(X = 4) = 210 \cdot (0.3)^4 \cdot (0.7)^6 \] \[ = 210 \cdot 0.0081 \cdot 0.117649 \] \[ \approx 210 \cdot 0.0009525601 \approx 0.200120 \]
Теперь вычислим вероятность для 5 успехов (\( k = 5 \)):
\[ P(X = 5) = C(10, 5) \cdot (0.3)^5 \cdot (0.7)^5 \]
Считаем биномиальный коэффициент для \( k = 5 \):
\[ C(10, 5) = \frac{10!}{5! \cdot 5!} = \frac{10 \times 9 \times 8 \times 7 \times 6}{5 \times 4 \times 3 \times 2 \times 1} = 252 \]
Теперь подставим значения в формулу:
\[ P(X = 5) = 252 \cdot (0.3)^5 \cdot (0.7)^5 \] \[ = 252 \cdot 0.0243 \cdot 0.16807 \] \[ \approx 252 \cdot 0.004084706 \approx 1.028141 \]
Теперь у нас есть вероятности для ровно 4 и 5 успехов:
- \( P(X = 4) \approx 0.200120 \)
- \( P(X = 5) \approx 0.102847 \)
Сравнив эти значения, можем сделать вывод:
- Вероятность получить ровно 4 успеха больше чем вероятность получить ровно 5 успехов, поэтому более вероятно, что в 10 испытаниях будет ровно 4 успеха.