a) Напишите закон распределения вероятности случайной величины X. b) Из 360 наблюдений исследуйте, в скольких случаях

a) Закон распределения вероятности случайной величины X определяется с помощью анализа значений, которые может принимать случайная величина X, и вероятностей этих значений. Закон распределения вероятности может быть задан в виде таблицы, графика или формулы.

Для данной задачи нам неизвестен конкретный закон распределения вероятности случайной величины X. Если у вас есть дополнительные данные или контекст, позволяющие определить закон распределения, пожалуйста, предоставьте их, чтобы я мог точнее ответить на ваш вопрос.

b) Чтобы определить в скольких случаях можно ожидать результат в 1 вольт из 360 наблюдений, необходимо знать распределение значений случайной величины X. Если предположить, что результат каждого наблюдения независим и одинаково распределен, то можно использовать биномиальное распределение.

Биномиальное распределение подходит для моделирования ситуаций, в которых есть два возможных исхода (например, успех или неудача) и вероятность одного из этих исходов постоянна для каждого наблюдения.

Для данной задачи, предположим, что вероятность получить результат в 1 вольт равна p. Тогда вероятность получить результат не равный 1 вольт будет равна (1-p).

Используя биномиальное распределение, мы можем найти вероятность, что из 360 наблюдений количество результатов в 1 вольт будет равно k, где k - любое число от 0 до 360.

Формула для вычисления вероятности в биномиальном распределении имеет вид:

\[P(X = k) = \binom{n}{k} \cdot p^k \cdot (1-p)^{n-k}\]

где n - общее количество наблюдений (в нашем случае 360), k - количество наблюдений с результатом в 1 вольт и p - вероятность получить результат в 1 вольт.

Учитывая, что в каждом наблюдении у нас всего два возможных исхода (результат в 1 вольт или нет), применимость биномиального распределения для данной задачи предполагает, что вероятность получить результат в 1 вольт одинакова для каждого наблюдения.

Пожалуйста, предоставьте дополнительную информацию о вероятности p, чтобы я мог рассчитать конкретные значения вероятности для каждого значения k.