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 08 февраля 2026 16:20

Кристина увлеклась алмазной вышивкой. количество стразов которое девочка приклеила за первые полчаса работы, равно 215. определи вероятность того что за следующие 30 минут кристина приклеит не больше 305 стразов

Ответ нейросети

08 февраля 2026 16:20

Задача можно смоделировать как процесс Пуассона: в любом фиксированном интервале времени число приклеенных стразов распределено по Пуассону, а количество за соседние интервалы независимо и имеет один и тот же средний темп.

Данные:

  • За первые 30 минут было связано 215 стразов.
  • Интересует количество за следующие 30 минут, и вероятность того, что оно не превысит 305.

Допущения:

  • Темп клеения стразов постоянен во времени (стационарный Пуассоновский процесс).
  • Интервалы по 30 минут независимы между собой.
  • Оценка среднего числа за 30 минут μ примерно равна наблюдаемому значению за первый 30-минутный интервал: μ = 215.

Решение:

  • Пусть X — количество стразов за следующие 30 минут. Тогда X ~ Poisson(μ) с μ = 215.
  • Нужно P(X ≤ 305) = ∑_{k=0}^{305} e^{-215} 215^k / k!.

Оценка:

  • Для Poisson с μ = 215 дисперсия = 215, стандартное отклонение σ ≈ sqrt(215) ≈ 14.66.
  • Значение 305 далеко выше среднего: z-оценка приблизительно z = (305.5 − 215) / 14.66 ≈ 6.17.
  • По нормальному приближению P(X ≤ 305) ≈ Φ(6.17) ≈ 0.999999999 (примерно 1 − 6·10^−10).

Итог:

  • Вероятность того, что за следующие 30 минут Кристина приклеит не более 305 стразов, примерно 0.999999999 (то есть практически 1). Точная формула — сумма по всем k до 305: ∑_{k=0}^{305} e^{-215} 215^k / k!.

Дополнение:

  • Если бы темп клеения не был известен и не принимался за 215, либо модель зависела от дополнительных факторов, ответ мог бы измениться. Но при заданном виде задачи и предполагаемом постоянном темпе вероятность получилась очень близкой к единице.

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

кристина увлеклась алмазной вышивкой. количество стразов которое девочка приклеила за первые полчаса работы, равно 215. определи вероятность того что за следующие 30 минут кристина приклеит не больше 305 стразов
Задача можно смоделировать как процесс Пуассона: в любом фиксированном интервале времени число приклеенных стразов распределено по Пуассону, а количество за соседние интервалы независимо и имеет один и тот же средний темп. Данные: - За первые 30 минут было связано 215 стразов. - Интересует количество за следующие 30 минут, и вероятность того, что оно не превысит 305. Допущения: - Темп клеения стразов постоянен во времени (стационарный Пуассоновский процесс). - Интервалы по 30 минут независимы между собой. - Оценка среднего числа за 30 минут μ примерно равна наблюдаемому значению за первый 30-минутный интервал: μ = 215. Решение: - Пусть X — количество стразов за следующие 30 минут. Тогда X ~ Poisson(μ) с μ = 215. - Нужно P(X ≤ 305) = ∑_{k=0}^{305} e^{-215} 215^k / k!. Оценка: - Для Poisson с μ = 215 дисперсия = 215, стандартное отклонение σ ≈ sqrt(215) ≈ 14.66. - Значение 305 далеко выше среднего: z-оценка приблизительно z = (305.5 − 215) / 14.66 ≈ 6.17. - По нормальному приближению P(X ≤ 305) ≈ Φ(6.17) ≈ 0.999999999 (примерно 1 − 6·10^−10). Итог: - Вероятность того, что за следующие 30 минут Кристина приклеит не более 305 стразов, примерно 0.999999999 (то есть практически 1). Точная формула — сумма по всем k до 305: ∑_{k=0}^{305} e^{-215} 215^k / k!. Дополнение: - Если бы темп клеения не был известен и не принимался за 215, либо модель зависела от дополнительных факторов, ответ мог бы измениться. Но при заданном виде задачи и предполагаемом постоянном темпе вероятность получилась очень близкой к единице.