<span>6×(7×5)=(6*5)*7=30*7=210
(456+273)-173=456+(273-173)=456+100=556
528+(172+347)=(528+172)+347=700+347=1047
5×(400+27)=.5*400+5*20+5*7=2000+100+35=2135</span>
<span>(1 7/24+2 7/30)*30/47-5/8=1 5/8
1)1 7/24+ 2 7/30=1 35/120+2 28/120=3 63/120=3 21/40
2)3 21/40*30/47=141/40*30/47=9/4=2 1/4
3)2 1/4-5/8=1 10/8-5/8=1 5/8
</span>
Схема Бернулли.
Есть набор из n = 4 независимых случайных событий, происходящих с вероятностью p = 0.1 (и не происходящих с вероятностью q = 1 - p = 0.9).
Тогда вероятность, что событие произойдёт ровно k раз, равна
P(k) = C_n^k p^k q^(n - k), где C_n^k - биномиальный коэффициент из n по k.
P(0) = 1 * 1 * 0.9^4 = 0.6561
P(1) = 4 * 0.1 * 0.9^3 = 0.2916
P(2) = 6 * 0.1^2 * 0.9^2 = 0.0486
P(3) = 4 * 0.1^3 * 0.9 = 0.0036
P(4) = 1 * 0.1^4 * 1 = 0.0001
E[k] = 0 * P(0) + 1 * P(1) + 2 * P(2) + 3 * P(3) + 4 * P(4) = 0.4 (это совпадает с pn, как и должно быть)
E[k^2] = 0 * P(0) + 1 * P(1) + 4 * P(2) + 9 * P(3) + 16 * P(4) = 0.52
D[k] = E[k^2] - E[k]^2 = 0.52 - 0.4^2 = 0.36 (это совпадает с npq, как и должно быть)
(Интегральная) функция распределения F(x) равна вероятности, что k <= x
F(x) = 0 при x < 0
F(x) = 0.6561 при 0 <= x < 1
F(x) = 0.6561 + 0.2916 = 0.9477 при 1 <= x < 2
F(x) = 0.9477 + 0.0486 = 0.9963 при 2 <= x < 3
F(x) = 0.9963 + 0.0036 = 0.9999 при 3 <= x < 4
F(x) = 1 при x >= 4
250*2+130*3=1.890 250*2-120*3=1.140 1.890+1.140-120=2.910