1. 52 % белые = 52:100=13/25 2. Известно, что количество шариков не более 70, значит необходимо найти целое натуральное число от 0 до 70, чтобы было кратно 25. Такие числа 25 и 50. 2. После того, как достали 3 шарика, количество белых и черных шаров стало одинаковым, значит число должно быть кратным 2 (ровно половина белых и черных шариков). 50-3=47 – не подходит т.к. оно не делится на 2 (нечетное число). 25-3=22, подходит 22:2=11 шариков черных и белых осталось, после того, как вытащили 3 шарика. 3) Найдем количество белых шариков, которые изначально были в ящике: 25*13/25= 13 белых шариков, тогда черных 25-13=12 черных шариков. 13-12=1 – количество белых шариков больше черных. (13-11=2 белых шарика достали и 12-11=1 черный шарик достали.) ответ: Первоначально белых шариков было на 1 больше, чем черных.
Второй раздел по теории вероятностей посвящён случайным величинам, которые незримо сопровождали нас буквально в каждой статье по теме. И настал момент чётко сформулировать, что же это такое:
Случайной называют величину, которая в результате испытания примет одно и только одно числовое значение, зависящее от случайных факторов и заранее непредсказуемое.
Случайные величины, как правило, обозначают через *, а их значения – соответствующими маленькими буквами с подстрочными индексами, например, .
* Иногда используют , а также греческие буквы
Пример встретился нам на первом же уроке по теории вероятностей, где мы фактически рассмотрели следующую случайную величину:
– количество очков, которое выпадет после броска игрального кубика.
В результате данного испытания выпадет одна и только грань, какая именно – не предсказать (фокусы не рассматриваем); при этом случайная величина может принять одно из следующий значений:
.
Пример из статьи о Статистическом определении вероятности:
– количество мальчиков среди 10 новорождённых.
Совершенно понятно, что это количество заранее не известно, и в очередном десятке родившихся детей может оказаться:
, либо мальчиков – один и только один из перечисленных вариантов.
И, дабы соблюсти форму, немного физкультуры:
– дальность прыжка в длину (в некоторых единицах).
Её не в состоянии предугадать даже мастер спорта :)
Тем не менее, ваши гипотезы?
Коль скоро речь идёт о множестве действительных чисел, то случайная величина может принять несчётно много значений из некоторого числового промежутка. И в этом состоит её принципиальное отличие от предыдущих примеров.
Таким образом, случайные величины целесообразно разделить на 2 большие группы:
1) Дискретная (прерывная) случайная величина – принимает отдельно взятые, изолированные значения. Количество этих значений конечно либо бесконечно, но счётно.
…нарисовались непонятные термины повторяем основы алгебры!
2) Непрерывная случайная величина – принимает все числовые значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка.
Примечание: в учебной литературе популярны аббревиатуры ДСВ и НСВ
Сначала разберём дискретную случайную величину, затем – непрерывную.
2. Известно, что количество шариков не более 70, значит необходимо найти целое натуральное число от 0 до 70, чтобы было кратно 25.
Такие числа 25 и 50.
2. После того, как достали 3 шарика, количество белых и черных шаров стало одинаковым, значит число должно быть кратным 2 (ровно половина белых и черных шариков).
50-3=47 – не подходит т.к. оно не делится на 2 (нечетное число).
25-3=22, подходит 22:2=11 шариков черных и белых осталось, после того, как вытащили 3 шарика.
3) Найдем количество белых шариков, которые изначально были в ящике:
25*13/25= 13 белых шариков, тогда черных 25-13=12 черных шариков.
13-12=1 – количество белых шариков больше черных.
(13-11=2 белых шарика достали и 12-11=1 черный шарик достали.)
ответ: Первоначально белых шариков было на 1 больше, чем черных.
ответ
Пошаговое объяснение:
Второй раздел по теории вероятностей посвящён случайным величинам, которые незримо сопровождали нас буквально в каждой статье по теме. И настал момент чётко сформулировать, что же это такое:
Случайной называют величину, которая в результате испытания примет одно и только одно числовое значение, зависящее от случайных факторов и заранее непредсказуемое.
Случайные величины, как правило, обозначают через *, а их значения – соответствующими маленькими буквами с подстрочными индексами, например, .
* Иногда используют , а также греческие буквы
Пример встретился нам на первом же уроке по теории вероятностей, где мы фактически рассмотрели следующую случайную величину:
– количество очков, которое выпадет после броска игрального кубика.
В результате данного испытания выпадет одна и только грань, какая именно – не предсказать (фокусы не рассматриваем); при этом случайная величина может принять одно из следующий значений:
.
Пример из статьи о Статистическом определении вероятности:
– количество мальчиков среди 10 новорождённых.
Совершенно понятно, что это количество заранее не известно, и в очередном десятке родившихся детей может оказаться:
, либо мальчиков – один и только один из перечисленных вариантов.
И, дабы соблюсти форму, немного физкультуры:
– дальность прыжка в длину (в некоторых единицах).
Её не в состоянии предугадать даже мастер спорта :)
Тем не менее, ваши гипотезы?
Коль скоро речь идёт о множестве действительных чисел, то случайная величина может принять несчётно много значений из некоторого числового промежутка. И в этом состоит её принципиальное отличие от предыдущих примеров.
Таким образом, случайные величины целесообразно разделить на 2 большие группы:
1) Дискретная (прерывная) случайная величина – принимает отдельно взятые, изолированные значения. Количество этих значений конечно либо бесконечно, но счётно.
…нарисовались непонятные термины повторяем основы алгебры!
2) Непрерывная случайная величина – принимает все числовые значения из некоторого конечного или бесконечного промежутка.
Примечание: в учебной литературе популярны аббревиатуры ДСВ и НСВ
Сначала разберём дискретную случайную величину, затем – непрерывную.
Поехали: