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 24 сентября 2025 18:18

Масса яблока имеет математическое ожидание 200 г и стандартный отклонение 50 г. оцените вероятность того что в 100 кг окажется не менее 490 яблок. решить с помощью неравенства Чебышева

Ответ нейросети

24 сентября 2025 18:18

Задача: масса яблока имеет математическое ожидание μ = 200 г и стандартное отклонение σ = 50 г. Найти вероятность того, что в 100 кг окажется не менее 490 яблок, решив с помощью неравенства Чебышёва.

Предположения: массы яблок независимы и одинаково распределены. Обозначим Xi — масса i-го яблока. Тогда E[Xi] = μ = 200 г, Var(Xi) = σ^2 = 50^2 = 2500 г^2.

  1. Рассмотрим сумму 490 яблок: S = X1 + X2 + ... + X490.

  2. Ожидаемое значение и дисперсия S:

  • E[S] = 490 · μ = 490 · 200 = 98 000 г.
  • Var(S) = 490 · Var(Xi) = 490 · 2500 = 1 225 000 г^2.
  1. Событие, которое нас интересует: S ≤ 100 000 г — то есть за 100 кг можно уместить как минимум 490 яблок.

  2. Применяем неравенство Чебышёва (двустороннее): Пусть a = 100000 − E[S] = 100000 − 98000 = 2000 г. Тогда P(|S − E[S]| ≥ a) ≤ Var(S) / a^2.

Для нас важно нижнее ограничение на P(S ≤ E[S] + a). Заметим, что событие {|S − E[S]| ≤ a} является подмножеством события {S ≤ E[S] + a}, следовательно P(S ≤ E[S] + a) ≥ P(|S − E[S]| ≤ a) ≥ 1 − Var(S)/a^2.

  1. Численно: Var(S)/a^2 = 1 225 000 / (2000)^2 = 1 225 000 / 4 000 000 = 0.30625.

  2. Отсюда P(S ≤ 100000) ≥ 1 − 0.30625 = 0.69375.

Ответ: Вероятность того, что в 100 кг окажется не менее 490 яблок, по неравенству Чебышёва, не меньше 0.69375, то есть около 69.4%.

Замечание: это надёжная (но консервативная) граница. Если бы можно было использовать более точное распределение (например, нормальное приближение через центральную предельную теорему), получилась бы существенно более высокая оценка (примерно около 0.96 для нормального распределения). Но по условию задачи просили именно решение через неравенство Чебышёва.

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

масса яблока имеет математическое ожидание 200 г и стандартный отклонение 50 г. оцените вероятность того что в 100 кг окажется не менее 490 яблок. решить с помощью неравенства Чебышева
Задача: масса яблока имеет математическое ожидание μ = 200 г и стандартное отклонение σ = 50 г. Найти вероятность того, что в 100 кг окажется не менее 490 яблок, решив с помощью неравенства Чебышёва. Предположения: массы яблок независимы и одинаково распределены. Обозначим Xi — масса i-го яблока. Тогда E[Xi] = μ = 200 г, Var(Xi) = σ^2 = 50^2 = 2500 г^2. 1) Рассмотрим сумму 490 яблок: S = X1 + X2 + ... + X490. 2) Ожидаемое значение и дисперсия S: - E[S] = 490 · μ = 490 · 200 = 98 000 г. - Var(S) = 490 · Var(Xi) = 490 · 2500 = 1 225 000 г^2. 3) Событие, которое нас интересует: S ≤ 100 000 г — то есть за 100 кг можно уместить как минимум 490 яблок. 4) Применяем неравенство Чебышёва (двустороннее): Пусть a = 100000 − E[S] = 100000 − 98000 = 2000 г. Тогда P(|S − E[S]| ≥ a) ≤ Var(S) / a^2. Для нас важно нижнее ограничение на P(S ≤ E[S] + a). Заметим, что событие {|S − E[S]| ≤ a} является подмножеством события {S ≤ E[S] + a}, следовательно P(S ≤ E[S] + a) ≥ P(|S − E[S]| ≤ a) ≥ 1 − Var(S)/a^2. 5) Численно: Var(S)/a^2 = 1 225 000 / (2000)^2 = 1 225 000 / 4 000 000 = 0.30625. 6) Отсюда P(S ≤ 100000) ≥ 1 − 0.30625 = 0.69375. Ответ: Вероятность того, что в 100 кг окажется не менее 490 яблок, по неравенству Чебышёва, не меньше 0.69375, то есть около 69.4%. Замечание: это надёжная (но консервативная) граница. Если бы можно было использовать более точное распределение (например, нормальное приближение через центральную предельную теорему), получилась бы существенно более высокая оценка (примерно около 0.96 для нормального распределения). Но по условию задачи просили именно решение через неравенство Чебышёва.