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 14 апреля 2025 14:36

Игральную кость бросают до тех пор пока не выпадет 1 или 2 очка найди математическое ожидание дисперсию и стандартное отклонение случайной величины число бросаний до первого успеха

Ответ нейросети

14 апреля 2025 14:36

Для решения данной задачи о математическом ожидании, дисперсии и стандартном отклонении случайной величины (числа бросаний до первого успеха) используем методы теории вероятностей.

Пусть X - случайная величина, обозначающая количество бросков до выпадения успеха (1 или 2 очка).

  1. Математическое ожидание случайной величины X: Математическое ожидание (среднее значение) случайной величины X вычисляется по формуле: [ E(X) = \sum_{k=1}^{\infty} k \cdot P(X=k) ]

Где P(X=k) - вероятность того, что успех произойдет на k-ом броске. В данной задаче, это либо 1-ое, либо 2-ое бросание.

  • Вероятность успеха на 1-ом броске: P(X=1) = 2/6 (2 благоприятных исхода из 6 возможных).
  • Вероятность успеха на 2-ом броске: P(X=2) = 4/6 * 2/6 (неудача на 1-ом, успех на 2-ом).

Таким образом, математическое ожидание случайной величины X будет: [ E(X) = 1 \cdot \frac{2}{6} + 2 \cdot \frac{4}{6} \cdot \frac{2}{6} = 1.3333 ]

  1. Дисперсия случайной величины X: Дисперсия случайной величины X выражается через математическое ожидание и формулу: [ Var(X) = E(X^2) - (E(X))^2 ]
  • ( E(X^2) = \sum_{k=1}^{\infty} k^2 \cdot P(X=k) = 1^2 \cdot \frac{2}{6} + 2^2 \cdot \frac{4}{6} \cdot \frac{2}{6} )
  • ( Var(X) = 1.7778 - 1.3333^2 = 0.2222 )
  1. Стандартное отклонение случайной величины X: Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии: ( \sqrt{Var(X)} = \sqrt{0.2222} \approx 0.4714 )

Таким образом, для данной задачи, математическое ожидание равно 1.3333, дисперсия равна 0.2222, а стандартное отклонение около 0.4714.

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

игральную кость бросают до тех пор пока не выпадет 1 или 2 очка найди математическое ожидание дисперсию и стандартное отклонение случайной величины число бросаний до первого успеха
Для решения данной задачи о математическом ожидании, дисперсии и стандартном отклонении случайной величины (числа бросаний до первого успеха) используем методы теории вероятностей. Пусть X - случайная величина, обозначающая количество бросков до выпадения успеха (1 или 2 очка). 1. **Математическое ожидание** случайной величины X: Математическое ожидание (среднее значение) случайной величины X вычисляется по формуле: \[ E(X) = \sum_{k=1}^{\infty} k \cdot P(X=k) \] Где P(X=k) - вероятность того, что успех произойдет на k-ом броске. В данной задаче, это либо 1-ое, либо 2-ое бросание. - Вероятность успеха на 1-ом броске: P(X=1) = 2/6 (2 благоприятных исхода из 6 возможных). - Вероятность успеха на 2-ом броске: P(X=2) = 4/6 * 2/6 (неудача на 1-ом, успех на 2-ом). Таким образом, математическое ожидание случайной величины X будет: \[ E(X) = 1 \cdot \frac{2}{6} + 2 \cdot \frac{4}{6} \cdot \frac{2}{6} = 1.3333 \] 2. **Дисперсия** случайной величины X: Дисперсия случайной величины X выражается через математическое ожидание и формулу: \[ Var(X) = E(X^2) - (E(X))^2 \] - \( E(X^2) = \sum_{k=1}^{\infty} k^2 \cdot P(X=k) = 1^2 \cdot \frac{2}{6} + 2^2 \cdot \frac{4}{6} \cdot \frac{2}{6} \) - \( Var(X) = 1.7778 - 1.3333^2 = 0.2222 \) 3. **Стандартное отклонение** случайной величины X: Стандартное отклонение равно квадратному корню из дисперсии: \( \sqrt{Var(X)} = \sqrt{0.2222} \approx 0.4714 \) Таким образом, для данной задачи, математическое ожидание равно 1.3333, дисперсия равна 0.2222, а стандартное отклонение около 0.4714.