Чтобы найти среднее значение дисперсии случайной величины \(X\) при заданной вероятности \(p\) возникновения события, можно воспользоваться формулами теории вероятностей.
Понимание задачи:
- У нас есть 13 независимых экспериментов, в каждом из которых вероятность успеха (возникновения события \(X\)) составляет \(p = 0.43\).
Формула дисперсии:
- Для биномиального распределения (поскольку мы имеем дело с несколькими попытками испытания) дисперсия случайной величины \(X\) рассчитывается по формуле: \[ D(X) = n \cdot p \cdot (1 - p) \] где:
- \(n\) — количество экспериментов (в нашем случае \(13\)),
- \(p\) — вероятность успеха (в нашем случае \(0.43\)),
- \(1 - p\) — вероятность неуспеха.
Подставим значения в формулу:
- \(n = 13\)
- \(p = 0.43\)
- \(1 - p = 0.57\)
Теперь подставим эти значения в формулу дисперсии: \[ D(X) = 13 \cdot 0.43 \cdot 0.57 \]
Выполним вычисления:
- Сначала вычислим произведение \(0.43 \cdot 0.57\): \[ 0.43 \cdot 0.57 = 0.2451 \]
- Теперь умножим это значение на \(13\): \[ D(X) = 13 \cdot 0.2451 \approx 3.1863 \]
Округление результата:
- Округлим полученное значение дисперсии до сотых: \[ D(X) \approx 3.19 \]
Итак, среднее значение дисперсии случайной величины \(X\) равно 3.19.