Функциональный анализ 4 курс Показать, что оператор А ограничен в пространстве x и найти его норму x=c [0,1] , (Af)(S)= integral ot 0 do 1 (s^2t^2)f(t)dt
Биномиальным называют распределение количества «успехов» в последовательности из n независимых случайных экспериментов, таких, что вероятность «успеха» в каждом из них постоянна и равна p.
Иначе говоря, пусть происходит n независимых испытаний, в каждом из которых событие может появится с одной и той же вероятностью p. Тогда случайная величина X - количество испытаний, в которых появилось событие, имеет биномиальное распределение вероятностей.
Она может принимать целые значения от 0 (событие не произошло ни разу) до n (событие произошло во всех испытаниях). Формула для вычисления соответствующих вероятностей - уже известная нам формула Бернулли для схемы повторных независимых испытаний:
P(X=k)=Ckn⋅pk⋅(1−p)n−k,k=0,1,2,...,n.
Для биномиального распределения известны готовые формулы для математического ожидания и дисперсии:
Площадь квадрата:
S₁ = a² (м²)
Площадь двух кругов:
S₂ = 2πa²/4 = πa²/2 (м²)
Тогда:
S = S₁+S₂ = a² + πa²/2
1000 = a² + 1,5a²
2,5a² = 1000
a² = 400
a = 20 (м) - длина стороны квадрата
R = a/2 = 20:2 = 10 (м) - радиус кругов
Длина забора: L = 2*2πR = 4*3*10 = 120 (м)
Пошаговое объяснение ПОСТАВЬ ЛАЙК
Биномиальным называют распределение количества «успехов» в последовательности из n независимых случайных экспериментов, таких, что вероятность «успеха» в каждом из них постоянна и равна p.
Иначе говоря, пусть происходит n независимых испытаний, в каждом из которых событие может появится с одной и той же вероятностью p. Тогда случайная величина X - количество испытаний, в которых появилось событие, имеет биномиальное распределение вероятностей.
Она может принимать целые значения от 0 (событие не произошло ни разу) до n (событие произошло во всех испытаниях). Формула для вычисления соответствующих вероятностей - уже известная нам формула Бернулли для схемы повторных независимых испытаний:
P(X=k)=Ckn⋅pk⋅(1−p)n−k,k=0,1,2,...,n.
Для биномиального распределения известны готовые формулы для математического ожидания и дисперсии:
M(X)=np,D(X)=npq,σ(X)=npq−−−√.
Пошаговое объяснение: