1. Монету бросают 6 раз. Найти вероятность того, что «решка» выпадет не менее двух раз. 2. В семье шесть детей. Найти вероятность того, что среди этих детей не более двух…
1. Монету бросают 6 раз. Найти вероятность того, что «решка» выпадет не менее двух раз. 2. В семье шесть детей. Найти вероятность того, что среди этих детей не более двух мальчиков. Вероятность рождения мальчика принять равной 0,51. В каждом из 50 независимых испытаний событие А происходит с постоянной вероятностью 0,4. Найти вероятность того, что событие А происходит: точно 19 раз; меньше чем 23 раз. В цехе 6 моторов. Для каждого мотора вероятность того, что он в данный момент включен, равна 0,8. Найти вероятность того, что в данный момент выключены все моторы. Какова вероятность, что при бросании 12 раз игральной кости 4 очка выпадут ровно 4 раза?
Давайте рассмотрим каждую из предложенных задач по очереди и решим их.
Задача 1: Вероятность выпадения «решки» не менее двух раз при броске монеты 6 раз
Для решения этой задачи удобно использовать распределение Бернулли.
Обозначим:
- \( p = 0.5 \) — вероятность появления "решки" в одном броске (предполагая честную монету).
- \( n = 6 \) — общее количество бросков.
- \( k \) — количество раз, когда выпадет "решка".
Нам нужно найти вероятность того, что "решка" выпадет не менее 2 раз, то есть \( P(X \geq 2) \), где \( X \) — количество "решек".
Сначала найдем вероятность того, что "решка" выпадет менее 2 раз (то есть 0 или 1 раз). Затем мы воспользуемся формулой вероятности:
\[ P(X \geq 2) = 1 - P(X < 2) = 1 - (P(X = 0) + P(X = 1)) \]
Шаг 1: Найдем \( P(X = 0) \)
\[ P(X = 0) = \binom{6}{0} p^0 (1-p)^6 = 1 \cdot (0.5)^0 \cdot (0.5)^6 = (0.5)^6 = \frac{1}{64} \]
Шаг 2: Найдем \( P(X = 1) \)
\[ P(X = 1) = \binom{6}{1} p^1 (1-p)^{6-1} = 6 \cdot (0.5)^1 \cdot (0.5)^5 = 6 \cdot (0.5)^6 = 6 \cdot \frac{1}{64} = \frac{6}{64} = \frac{3}{32} \]
Шаг 3: Подсчитаем \( P(X < 2) \)
\[ P(X < 2) = P(X = 0) + P(X = 1) = \frac{1}{64} + \frac{3}{32} = \frac{1}{64} + \frac{6}{64} = \frac{7}{64} \]
Шаг 4: Находим \( P(X \geq 2) \)
\[ P(X \geq 2) = 1 - P(X < 2) = 1 - \frac{7}{64} = \frac{64 - 7}{64} = \frac{57}{64} \]
Ответ: Вероятность того, что «решка» выпадет не менее двух раз при 6 бросках монеты, равна \( \frac{57}{64} \).
Задача 2: Вероятность того, что в семье из шести детей не более двух мальчиков
Вероятность рождения мальчика равна \( p = 0.51 \), а девочки \( 1 - p = 0.49 \).
Обозначим \( X \) как количество мальчиков в семье из 6 детей. Нам нужно найти \( P(X \leq 2) \).
Шаг 1: Находим вероятности \( P(X = k) \) для \( k = 0, 1, 2 \)
\[ P(X = k) = \binom{6}{k} p^k (1-p)^{6-k} \]
Для \( k = 0 \): \[ P(X = 0) = \binom{6}{0} (0.51)^0 (0.49)^6 = 1 \cdot 1 \cdot (0.49)^6 \approx 0.013 \]
Для \( k = 1 \): \[ P(X = 1) = \binom{6}{1} (0.51)^1 (0.49)^5 = 6 \cdot (0.51) \cdot (0.49)^5 \approx 0.077 \]
Для \( k = 2 \): \[ P(X = 2) = \binom{6}{2} (0.51)^2 (0.49)^4 = 15 \cdot (0.51)^2 \cdot (0.49)^4 \approx 0.184 \]
Шаг 2: Подсчет \( P(X \leq 2) \)
\[ P(X \leq 2) = P(X = 0) + P(X = 1) + P(X = 2) \approx 0.013 + 0.077 + 0.184 \approx 0.274 \]
Ответ: Вероятность того, что среди шести детей не более двух мальчиков, примерно равна \( 0.274 \).
Задача 3: Вероятность события A в 50 испытаниях
Событие \( A \) происходит с вероятностью \( p = 0.4 \).
Шаг 1: Вероятность того, что событие A происходит точно 19 раз
Используем формулу для биномиального распределения:
\[ P(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} \]
С учетом что \( n = 50 \) и \( k = 19 \):
\[ P(X = 19) = \binom{50}{19} (0.4)^{19} (0.6)^{31} \]
Эти вычисления достаточно трудоемкие без калькулятора, но результат будет довольно малым.
Шаг 2: Вероятность того, что событие A происходит меньше чем 23 раз
Найдем вероятность \( P(X < 23) \):
\[ P(X < 23) = \sum_{k=0}^{22} P(X = k) = \sum_{k=0}^{22} \binom{50}{k} (0.4)^k (0.6)^{50-k} \]
Эти суммы также можно найти с использованием статистических или математических таблиц.
Ответ: Вероятности KPI для кастомных событий могут быть соблюдены через использование калькуляторов или программных средств и отличаются в зависимости от расчета.
Задача 4: Вероятность, что при бросании кубика 4 очка выпадут ровно 4 раза
Шаг 1: Используем биномиальное распределение
Обозначим:
- \( n = 12 \) — количество бросков.
- \( k = 4 \) — количество раз, когда 4 очка должны выпасть.
- Вероятность выпадения 4 при каждом броске \( p = \frac{1}{6} \) (так как 4 — это одно из 6 возможных значений).
Используем формулу биномиального распределения:
\[ P(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1-p)^{n-k} \]
Формула для \( k = 4 \):
\[ P(X = 4) = \binom{12}{4} \left( \frac{1}{6} \right)^4 \left( \frac{5}{6} \right)^8 \]
Вычисляем компоненты:
\[ \binom{12}{4} = \frac{12 \times 11 \times 10 \times 9}{4 \times 3 \times 2 \times 1} = 495 \]
Теперь подставляем в формулу:
\[ P(X = 4) = 495 \cdot \left( \frac{1}{6} \right)^4 \cdot \left( \frac{5}{6} \right)^8 \]
Эти величины также можно оценить для получения точного численного результата.
