На Горох
Разбор упражнения

ГДЗ: Упражнение 322 - § 17 (Распределение вероятностей) - (Вероятность и статистика 10 класс, Бунимович Евгений Абрамович, Булычев Владимир Александрович)

Глава 7. Случайные величины и распределения Страницы: 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186 * Повышенная сложность
А вы знали? Проект, реферат или доклад можно создать с помощью ИИ за 5 минут — и сразу скачать готовый файл Word. Попробовать

322 упражнение: *

В ящике лежат 5 белых и 5 чёрных шаров. Из него наугад вытаскивают 4 шара. Случайная величина X равна числу белых шаров в полученной выборке. Найдите закон распределения X.

Найдите распределение X.
Ответ

Одновременный выбор 4 шаров из 10: исходов \( C_{10}^4 = 210 \). Событие \( X = k \): \( k \) белых из 5 и \( 4 - k \) чёрных из 5: \( P(X = k) = \dfrac{C_5^k C_5^{4-k}}{210} \).

Значения \( X \)01234
Благоприятных исходов\( 1 \cdot 5 = 5 \)\( 5 \cdot 10 = 50 \)\( 10 \cdot 10 = 100 \)\( 10 \cdot 5 = 50 \)\( 5 \cdot 1 = 5 \)
Вероятность\( \frac{5}{210} \approx 0{,}0238 \)\( \frac{50}{210} \approx 0{,}2381 \)\( \frac{100}{210} \approx 0{,}4762 \)\( \frac{50}{210} \approx 0{,}2381 \)\( \frac{5}{210} \approx 0{,}0238 \)

Распределение симметрично; наиболее вероятно — по два шара каждого цвета. (Формула Бернулли здесь неприменима: выбор без возвращения.)

Ответ: 0,0238; 0,2381; 0,4762; 0,2381; 0,0238.

Что применять при решении

Закон распределения вероятностей

Распределением вероятностей (законом распределения) случайной величины называется закон, который описывает все возможные значения величины и вероятности, с которыми она их принимает; он показывает, как вся вероятность, равная 1, распределена между значениями. Для дискретной величины с небольшим числом значений его задают таблицей из двух строк: значения по возрастанию и их вероятности. Графически распределение изображают полигоном распределения: точки \( (x_i;\ p_i) \) соединяют ломаной. Примеры: число на кубике — все вероятности \( \frac16 \); сумма на двух кубиках \( S \) — вероятности \( \frac{1}{36}, \frac{2}{36}, \ldots, \frac{6}{36}, \ldots, \frac{1}{36} \) (симметрично, максимум при 7); наибольшее из двух чисел \( W \) — \( \frac{1}{36}, \frac{3}{36}, \frac{5}{36}, \frac{7}{36}, \frac{9}{36}, \frac{11}{36} \); индикатор события с \( P(A) = p \) — значения 0 и 1 с вероятностями \( 1 - p \) и \( p \).

Основное свойство закона распределения

Сумма всех вероятностей в законе распределения всегда равна 1: \( p_1 + p_2 + \ldots + p_n = 1 \). Если равенство нарушено, значит, в таблицу попали не все значения или допущена ошибка в вычислении вероятностей. Свойством пользуются для проверки и для нахождения последней, самой трудной вероятности — вычитанием суммы остальных из 1. Удобный приём построения распределения для опыта с двумя кубиками — вспомогательная таблица \( 6 \times 6 \) со значениями величины для каждого исхода.
\( p_1 + p_2 + \ldots + p_n = 1 \)

Биномиальное распределение Bin(N, p)

Распределение числа успехов в \( N \) испытаниях Бернулли с вероятностью успеха \( p \): значения \( 0, 1, \ldots, N \), вероятности по формуле Бернулли. Название — от бинома Ньютона: вероятности \( C_N^k p^k q^{N-k} \) суть слагаемые разложения \( (p + q)^N = 1 \). Семейство с двумя параметрами \( N \) и \( p \). Число орлов при 10 бросках монеты — \( \mathrm{Bin}(10;\ 0{,}5) \): симметричное распределение с максимумом при 5 (\( \frac{252}{1024} \)); число шестёрок при 8 бросках кубика — \( \mathrm{Bin}(8;\ \frac16) \): несимметричное, максимум при 1 (0,372). В ЭТ — БИНОМРАСП(k; N; p; 0).
\( P(X = k) = C_N^k p^k q^{N-k}, \quad k = 0, 1, \ldots, N \)

Геометрическое распределение Geom(p)

Распределение числа испытаний Бернулли до первого успеха включительно: значения \( 1, 2, 3, \ldots \) — дискретная величина с бесконечным множеством значений. Вероятности \( p, qp, q^2 p, \ldots \) образуют бесконечно убывающую геометрическую прогрессию со знаменателем \( q \) (отсюда название), их сумма \( \dfrac{p}{1-q} = 1 \). Один параметр — \( p \). Примеры: \( \mathrm{Geom}(\frac12) \) — 0,5; 0,25; 0,125; …; \( \mathrm{Geom}(\frac16) \) — 0,167; 0,083; 0,042; …; \( \mathrm{Geom}(0{,}2) \) — 0,2; 0,1; 0,05; … Наибольшая вероятность всегда у значения 1, далее вероятности быстро убывают; чем больше \( p \), тем круче спад.
\( P(X = k) = q^{k-1} p, \quad k = 1, 2, 3, \ldots \)

Не сходится своя задача? Разберём по шагам

  • Формула, подстановка и расчёт
  • Числа считает калькулятор, а не нейросеть
  • Бесплатно и без регистрации
Решить задачу Разбор задачи бесплатный

Другие упражнения из параграфа § 17

Данные параграфа

К параграфу →
Глава
Глава 7. Случайные величины и распределения
Параграф
§ 17 — Распределение вероятностей
Учебник
Вероятность и статистика 10 класс — Математика. Базовый уровень
Автор
Бунимович Евгений Абрамович, Булычев Владимир Александрович
Год
2023

Задали работу по этой теме?

Реферат, доклад или проект по параграфу: план, текст, таблицы и оформление по требованиям.

Создать проект Готовый файл Word. Оплата после того, как увидите работу.