1. Какое количество монет находится в кармане? 2. Что изменится, если вытаскивать 3 монеты вместо 2? 3. Какие значения

1. Какое количество монет находится в кармане?

2. Что изменится, если вытаскивать 3 монеты вместо 2?

3. Какие значения может принимать случайная величина?

4. Как связаны рубли с вытаскиваемыми монетами?

5. Как зависит функция распределения вероятностей от количества вытаскиваемых монет?

6. От чего зависит математическое ожидание и дисперсия случайной величины?

7. Как построить ряд распределения для данной случайной величины?
Дракон

Дракон

1. Для ответа на этот вопрос необходимо знать, сколько монет было изначально в кармане и какие операции были выполнены с монетами после этого. Если изначально в кармане было N монет, и не было выполнено никаких операций (добавления или удаления монет), то количество монет в кармане все еще будет равно N.

2. Если вытаскивать 3 монеты вместо 2, то количество монет в кармане будет уменьшаться быстрее. Если изначально в кармане было N монет, то после вытаскивания 3 монет количество монет станет равным N - 3.

3. Случайная величина в данной задаче представляет собой количество вытащенных монет. Она может принимать значения от 0 до N, где N - изначальное количество монет в кармане.

4. Рубли не имеют непосредственной связи с количеством вытаскиваемых монет. Однако, если у каждой монеты имеется определенная стоимость в рублях (например, 1 рубль за каждую монету), то можно сказать, что сумма денег, соответствующая вытаскиваемым монетам, будет равна количеству вытаскиваемых монет.

5. Функция распределения вероятностей зависит от количества вытаскиваемых монет и представляет собой вероятность того, что случайная величина примет определенное значение. Чем больше количество вытаскиваемых монет, тем меньше вероятность вытянуть 0 монет и тем больше вероятность вытянуть большее количество монет.

6. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины зависят от вероятностей различных значений, которые случайная величина может принимать, и их величины. Чем больше вероятность того, что случайная величина примет определенное значение, и чем больше это значение, тем больше будет математическое ожидание. Дисперсия, в свою очередь, характеризует разброс значений случайной величины вокруг ее математического ожидания.

7. Ряд распределения для данной случайной величины можно построить, отображая значения случайной величины по оси X и соответствующие им вероятности на оси Y. Такой ряд распределения позволяет наглядно представить вероятности разных значений и их относительные величины.
Знаешь ответ?
Задать вопрос
Привет!
hello