Какова вероятность выигрыша случайного игрока в первом этапе, но проигрыша во втором этапе?
Skvoz_Volny
Чтобы определить вероятность выигрыша случайного игрока в первом этапе, но проигрыша во втором этапе, нам необходимо знать вероятности каждого этапа и комбинировать их результаты.
Предположим, что вероятность выигрыша в первом этапе равна \( P_1 \), а вероятность проигрыша во втором этапе равна \( P_2 \). Вероятность выигрыша случайного игрока в первом этапе и проигрыша во втором этапе будет равна произведению этих вероятностей:
\[ P = P_1 \times P_2 \]
Представим, что \( P_1 = 0.6 \), то есть вероятность выигрыша в первом этапе равна 0.6 или 60%. И допустим, что \( P_2 = 0.4 \), то есть вероятность проигрыша во втором этапе равна 0.4 или 40%.
Теперь мы можем вычислить вероятность выигрыша в первом этапе, но проигрыша во втором:
\[ P = 0.6 \times 0.4 = 0.24 \]
Таким образом, вероятность выигрыша случайного игрока в первом этапе, но проигрыша во втором этапе, составляет 0.24 или 24%.
Обоснование: Мы использовали базовое правило перемножения вероятностей для независимых событий. Первый этап и второй этап являются независимыми событиями, поэтому мы можем перемножить вероятности каждого этапа, чтобы получить вероятность искомого исхода.
Предположим, что вероятность выигрыша в первом этапе равна \( P_1 \), а вероятность проигрыша во втором этапе равна \( P_2 \). Вероятность выигрыша случайного игрока в первом этапе и проигрыша во втором этапе будет равна произведению этих вероятностей:
\[ P = P_1 \times P_2 \]
Представим, что \( P_1 = 0.6 \), то есть вероятность выигрыша в первом этапе равна 0.6 или 60%. И допустим, что \( P_2 = 0.4 \), то есть вероятность проигрыша во втором этапе равна 0.4 или 40%.
Теперь мы можем вычислить вероятность выигрыша в первом этапе, но проигрыша во втором:
\[ P = 0.6 \times 0.4 = 0.24 \]
Таким образом, вероятность выигрыша случайного игрока в первом этапе, но проигрыша во втором этапе, составляет 0.24 или 24%.
Обоснование: Мы использовали базовое правило перемножения вероятностей для независимых событий. Первый этап и второй этап являются независимыми событиями, поэтому мы можем перемножить вероятности каждого этапа, чтобы получить вероятность искомого исхода.
Знаешь ответ?