Вероятность успеха в каждом отдельном испытании равна р, вероятность неудачи равна д 1 -р. Испытания производятся последовательные, одинаков...

Для решения этой задачи мы можем использовать биномиальное распределение. Вероятность попадания в цель в каждом выстреле равна 0,75, а вероятность промаха равна 1 - 0,75 = 0,25. Чтобы найти вероятность ровно четырех попаданий, мы можем использовать формулу биномиального распределения: P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k), где P(X=k) - вероятность получить k успехов в n независимых испытаниях, C(n, k) - число сочетаний из n по k, p - вероятность успеха в каждом испытании, k - количество успехов, n - общее количество испытаний. В нашем случае, n = 5 (общее количество выстрелов), k = 4 (количество попаданий), p = 0,75 (вероятность попадания). Теперь мы можем подставить значения в формулу: P(X=4) = C(5, 4) * 0,75^4 * (1-0,75)^(5-4). C(5, 4) = 5! / (4! * (5-4)!) = 5. Теперь подставим значения: P(X=4) = 5 * 0,75^4 * (1-0,75)^(5-4). P(X=4) = 5 * 0,3164 * 0,25. P(X=4) = 0,3955. Таким образом, вероятность ровно четырех попаданий составляет 0,3955 или около 39,55%.

Для проверки нулевой гипотезы о том, что вероятность выпадения "шестёрки" равна 1/6, можно использовать биномиальное распределение. Пусть X - количество выпадений "шестёрки" при 600 бросках. Тогда X имеет биномиальное распределение с параметрами n = 600 (количество испытаний) и p = 1/6 (вероятность успеха). Для вычисления P-значения, необходимо найти вероятность получить результат, который является или более экстремальным, чем наблюдаемый результат, при условии, что нулевая гипотеза верна. P-значение можно вычислить с помощью статистического программного обеспечения или таблицы биномиального распределения. Однако, для данного примера, мы можем использовать аппроксимацию нормальным распределением, так как n достаточно большое. Среднее значение биномиального распределения равно np = 600 * (1/6) = 100, а стандартное отклонение равно sqrt(np(1-p)) = sqrt(600 * (1/6) * (5/6)) ≈ 9.128. Затем мы можем стандартизировать наблюдаемое значение X, чтобы получить Z-статистику: Z = (X - np) / sqrt(np(1-p)). Для данного примера, Z = (200 - 100) / 9.128 ≈ 10.94. Теперь мы можем найти P-значение, используя таблицу нормального распределения или статистическое программное обеспечение. В данном случае, P-значение будет очень близким к нулю, что означает, что наблюдаемый результат является крайне экстремальным при условии, что нулевая гипотеза верна. Таким образом, на уровне значимости 5%, мы можем отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод о том, что вероятность выпадения "шестёрки" не равна 1/6.

Правильный ответ: a. число всевозможных доступных состояний всех входящих в нее частиц. Статистический вес макроскопической системы определяется как число всевозможных доступных состояний всех входящих в нее частиц. Это понятие используется в статистической физике для описания вероятностей различных макроскопических состояний системы. Чем больше доступных состояний, тем больше статистический вес системы.

Для решения этой задачи, нам необходимо знать вероятность выпадения решки при одном броске монеты. Предположим, что монета симметричная, то есть вероятность выпадения решки равна вероятности выпадения орла и составляет 0.5. Так как бросается две монеты, каждая из которых может выпасть решкой или орлом, всего возможно 4 исхода: решка-решка, решка-орел, орел-решка и орел-орел. Из этих 4 исходов, только один соответствует выпадению двух решек. Таким образом, вероятность выпадения двух решек равна 1/4 или 0.25. Таким образом, вероятность того, что выпадут две решки при двух бросках симметричной монеты, составляет 0.25 или 25%.