с какой вероятностью будут заброшены мячи в корзину, если мячей 3500 штук, бросков 750, 3 цвета шаров, синий, красный, желтый, при этом желт...

Для решения этой задачи мы можем использовать биномиальное распределение. Вероятность выпадения орла в одном броске симметричной монеты равна 0,5, так как у нас есть два равновероятных исхода - орел и решка. Формула биномиального распределения выглядит следующим образом: P(X = k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k), где P(X = k) - вероятность того, что орел выпадет k раз, C(n, k) - количество сочетаний из n по k, p - вероятность выпадения орла в одном броске (0,5), n - количество бросков (5). Таким образом, для нашей задачи, где k = 5 и n = 5, мы можем вычислить вероятность следующим образом: P(X = 5) = C(5, 5) * 0,5^5 * (1-0,5)^(5-5). C(5, 5) = 1, так как есть только один способ выбрать все 5 орлов из 5 бросков. Подставляя значения в формулу, получаем: P(X = 5) = 1 * 0,5^5 * (1-0,5)^(5-5) = 0,5^5 = 0,03125. Таким образом, вероятность того, что орел выпадет 5 раз при 5 бросках симметричной монеты, равна 0,03125 или 3,125%.

Продолжение рассказа "Часы" может быть интересным и захватывающим. В предыдущей части рассказа мы познакомились с главной героиней, Марией, и ее необычными часами, которые позволяют ей видеть будущее. Теперь давайте углубимся в исследования, связанные с этим феноменом. Мария, будучи любознательной исследовательницей, решает изучить свои часы более подробно. Она начинает обращать внимание на то, какие события она видит в будущем и как они связаны с ее повседневной жизнью. Мария замечает, что часы предсказывают не только личные события, но и мировые события, такие как естественные катастрофы, политические изменения и технологические прорывы. Она начинает вести дневник, записывая все свои наблюдения и предсказания. Вскоре Мария обнаруживает, что некоторые из ее предсказаний сбываются точно, в то время как другие не происходят или происходят с небольшими изменениями. Это заставляет ее задуматься о природе времени и о том, как ее часы могут быть связаны с этим феноменом. Мария начинает исследовать научные теории о времени и предсказаниях. Она обнаруживает, что существует много различных подходов к объяснению этого явления. Одна из теорий говорит о том, что время является нелинейным и что будущее может влиять на прошлое и настоящее. Другая теория утверждает, что предсказания основаны на вероятностях и что будущее может меняться в зависимости от наших действий и решений. Мария решает провести эксперименты, чтобы проверить эти теории. Она начинает записывать свои предсказания и затем сравнивать их с реальными событиями. Она также обращает внимание на свои действия и решения, чтобы увидеть, как они влияют на будущее. В ходе своих исследований Мария обнаруживает, что ее предсказания часто сбываются, когда она принимает осознанные решения и действует в соответствии с ними. Она понимает, что ее часы не только предсказывают будущее, но и помогают ей принимать правильные решения, чтобы создать желаемый исход. Мария делится своими открытиями с другими исследователями и учеными, которые также интересуются этим феноменом. Вместе они начинают проводить более глубокие исследования, чтобы понять, как часы Марии работают и как они связаны с временем и предсказаниями. Таким образом, исследования Марии и ее коллег помогают расширить наши знания о времени и предсказаниях. Они показывают, что будущее не является фиксированным и что мы можем влиять на него своими решениями и действиями. Это открывает новые возможности для исследования и понимания нашей роли в создании своего будущего. В заключение, исследования Марии и ее часов представляют собой захватывающий путь по пониманию времени и предсказаний. Они показывают, что будущее не является неизбежным и что мы можем активно влиять на него. Это открывает новые горизонты для нашего понимания мира и нашей способности формировать свою судьбу.

Для решения этой задачи, нам необходимо использовать экспоненциальное распределение. Интенсивность отказов (λ) в экспоненциальном распределении определяется как обратная средняя наработка до отказа (MTTF). MTTF (Mean Time To Failure) - это среднее время, которое проходит между отказами объекта. Известно, что вероятность отказа объекта в течение 160 часов равна 0,12. Мы можем использовать формулу экспоненциального распределения, чтобы найти интенсивность отказов: P(отказ в течение t) = 1 - e^(-λt) где P - вероятность отказа, t - время, λ - интенсивность отказов. Подставим известные значения: 0,12 = 1 - e^(-λ * 160) e^(-λ * 160) = 1 - 0,12 e^(-λ * 160) = 0,88 Теперь возьмем натуральный логарифм от обеих сторон: -λ * 160 = ln(0,88) λ = -ln(0,88) / 160 Таким образом, мы нашли интенсивность отказов (λ). Теперь, чтобы найти среднюю наработку до отказа, мы можем использовать формулу: MTTF = 1 / λ MTTF = 1 / (-ln(0,88) / 160) MTTF = 160 / -ln(0,88) Пожалуйста, используйте калькулятор для окончательного вычисления значения MTTF.

Для решения этой задачи нам понадобится знание о типах наследования генов и их вероятностях передачи потомству. В данном случае, ген рахита является доминантным и наследуется сцепленно с полом. Это означает, что если у человека есть хотя бы одна копия доминантного гена рахита (генотип АА или Аа), то он будет иметь стойкий рахит. В то же время, если у человека есть две копии рецессивного гена (генотип aa), то он будет здоров. Исходя из этого, мы можем определить генотипы родителей. Мать гетерозиготна по гену рахита, что означает, что у нее есть одна копия доминантного гена (генотип Aa). Отец же здоров, поэтому у него две копии рецессивного гена (генотип aa). Теперь мы можем рассчитать вероятность рождения больных детей. Поскольку ген рахита наследуется сцепленно с полом, мать передает свои гены только детям мужского пола, а отец передает свои гены всем детям. Вероятность рождения больного ребенка у матери с генотипом Aa составляет 50%, поскольку она может передать ребенку как доминантный ген (A), так и рецессивный ген (a). Отец же передает свои гены всем детям. Поскольку у него генотип aa, он не может передать доминантный ген рахита. Таким образом, вероятность рождения больного ребенка от отца с генотипом aa составляет 0%. Итак, вероятность рождения больного ребенка в данном случае будет зависеть от пола ребенка. Если это мальчик, вероятность составит 50%, а если это девочка, вероятность будет равна 0%. Важно отметить, что эти рассуждения основаны на упрощенной модели наследования генов и не учитывают другие факторы, которые могут влиять на развитие рахита. Для более точного ответа рекомендуется обратиться к генетикам или медицинским специалистам.