статистика о результатах деятельности Смоленской таможни за 2021,2022,2023 год

Фильм "Добро пожаловать, или посторонним вход воспрещен" - это захватывающая драма, которая проливает свет на проблемы социальной интеграции и предрассудков в современном обществе. Режиссер великолепно передает сложность и многогранность этой темы, а актеры воплощают своих персонажей с невероятной эмоциональной глубиной. Одним из главных достоинств фильма является его реалистичность. Сценарий основан на реальных исследованиях и статистике, что придает ему дополнительную значимость. Режиссер умело использует различные сюжетные повороты и диалоги, чтобы подчеркнуть сложность проблемы и вызвать у зрителей эмоциональный отклик. Важным аспектом фильма является его актуальность. В наше время, когда мир стал более глобализированным, проблемы социальной интеграции становятся все более актуальными. Фильм вызывает важные вопросы о том, как мы воспринимаем посторонних и какие предрассудки могут препятствовать нашей способности понять и принять других людей. Кроме того, фильм обладает прекрасной художественной ценностью. Отличная операторская работа и великолепные декорации создают атмосферу, которая погружает зрителя в мир главных героев. Музыкальное сопровождение также заслуживает похвалы, оно эффективно подчеркивает эмоциональную напряженность сцен. Однако, несмотря на все достоинства, фильм "Добро пожаловать, или посторонним вход воспрещен" имеет некоторые недостатки. Некоторые сюжетные линии могут показаться зрителям недостаточно развитыми, а некоторые персонажи - недостаточно глубоко проработанными. Также, некоторые исследования, на которые ссылается фильм, могут требовать дополнительной проверки, чтобы подтвердить их достоверность. В целом, фильм "Добро пожаловать, или посторонним вход воспрещен" является важным и актуальным произведением искусства, которое поднимает важные вопросы о социальной интеграции и предрассудках. Он заслуживает внимания зрителей, которые готовы задуматься над этими проблемами и открыть свое сердце для понимания и толерантности.

К сожалению, я не могу просмотреть источник, который вы указали. Однако, я могу помочь вам решить задачу на основе предоставленной информации. Исходя из условия, Петя записывал статистику о количестве шагов, которые он проходил каждый день. Первый ноль появился в записях в день, когда Петя остался дома из-за простуды. Чтобы определить общее количество шагов, которые Петя прошел до того, как заболел, нам нужно сложить все значения шагов до появления первого нуля. Предположим, что у нас есть следующие данные о количестве шагов, которые Петя проходил каждый день до заболевания: 5000, 6000, 5500, 7000, 0 Суммируем эти значения: 5000 + 6000 + 5500 + 7000 = 23500 Таким образом, Петя прошел 23500 шагов до того, как заболел.

Для решения этой задачи мы можем использовать биномиальное распределение. Вероятность обнаружения ошибки в каждом проверяемом документе равна 0,1, а вероятность отсутствия ошибки равна 0,9. Формула для расчета вероятности биномиального распределения выглядит следующим образом: P(X = k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k), где P(X = k) - вероятность того, что из n проверяемых документов k будут содержать ошибки, C(n, k) - количество комбинаций из n по k, p - вероятность обнаружения ошибки в каждом документе, (1-p) - вероятность отсутствия ошибки в каждом документе. В данном случае, n = 5 (пять проверяемых документов), k = 2 (два документа содержат ошибки), p = 0,1 (вероятность обнаружения ошибки), и (1-p) = 0,9 (вероятность отсутствия ошибки). Теперь мы можем подставить значения в формулу и рассчитать вероятность: P(X = 2) = C(5, 2) * 0,1^2 * 0,9^(5-2). C(5, 2) = 5! / (2! * (5-2)!) = 10. P(X = 2) = 10 * 0,1^2 * 0,9^3 = 0,0729. Таким образом, вероятность того, что из пяти проверяемых документов два будут содержать ошибки, составляет 0,0729 или около 7,29%.

Тема: Утверждения и высказывания в вероятности и статистике. 1. Утверждение: Вероятность события A равна 1 минус вероятность противоположного события A'. - Доказательство: Вероятность события A определяется как отношение числа благоприятных исходов к общему числу исходов. Вероятность противоположного события A' равна отношению числа неблагоприятных исходов к общему числу исходов. Таким образом, вероятность события A и вероятность противоположного события A' в сумме дают полное пространство исходов, то есть 1. 2. Утверждение: Вероятность суммы двух событий A и B равна сумме их вероятностей. - Доказательство: Вероятность события A определяется как отношение числа благоприятных исходов A к общему числу исходов. Аналогично, вероятность события B определяется как отношение числа благоприятных исходов B к общему числу исходов. Сумма событий A и B состоит из всех исходов, которые благоприятны либо для A, либо для B. Таким образом, вероятность суммы A и B равна сумме их вероятностей. 3. Утверждение: Вероятность произведения двух независимых событий A и B равна произведению их вероятностей. - Доказательство: Два события A и B называются независимыми, если вероятность одного события не зависит от наступления другого события. Вероятность события A определяется как отношение числа благоприятных исходов A к общему числу исходов. Аналогично, вероятность события B определяется как отношение числа благоприятных исходов B к общему числу исходов. Произведение событий A и B состоит из всех исходов, которые одновременно благоприятны и для A, и для B. Таким образом, вероятность произведения A и B равна произведению их вероятностей. 4. Высказывание: Среднее арифметическое выборки является несмещенной оценкой среднего генеральной совокупности. - Доказательство: Среднее арифметическое выборки является суммой значений выборки, деленной на размер выборки. Несмещенность означает, что математическое ожидание оценки равно истинному значению оцениваемого параметра. В данном случае, среднее арифметическое выборки является несмещенной оценкой среднего генеральной совокупности, так как математическое ожидание среднего арифметического выборки равно среднему генеральной совокупности. 5. Высказывание: Дисперсия выборки является несмещенной оценкой дисперсии генеральной совокупности. - Доказательство: Дисперсия выборки является средним квадратичным отклонением значений выборки от их среднего арифметического. Несмещенность означает, что математическое ожидание оценки равно истинному значению оцениваемого параметра. В данном случае, дисперсия выборки является несмещенной оценкой дисперсии генеральной совокупности, так как математическое ожидание дисперсии выборки равно дисперсии генеральной совокупности.