В случайном опте есть события А и В. Найдите вероятность пересечения события А∩В (A пересекает B), если известно, Что: a) P(B) = 0,3 и P(A|B...

Трибуту попасть в каждую из мишеней можно оценить, используя вероятность попадания в цель при одном выстреле. Допустим, что вероятность попадания в красную мишень равна p1, в синюю мишень - p2, а в зеленую мишень - p3. Так как трибут должен выбить 4 попадания в красную мишень, 2 попадания в синюю и 2 попадания в зеленую, мы можем использовать биномиальное распределение для определения вероятности достижения этой цели. Вероятность выбить k попаданий в n выстрелах при вероятности попадания p можно вычислить с помощью формулы: P(X = k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k), где C(n, k) - число сочетаний из n по k (т.е. количество способов выбрать k попаданий из n выстрелов). Таким образом, вероятность выбить 4 попадания в красную мишень из 7 выстрелов будет: P(X = 4) = C(7, 4) * p1^4 * (1-p1)^(7-4). Аналогично, вероятность выбить 2 попадания в синюю мишень из 7 выстрелов будет: P(X = 2) = C(7, 2) * p2^2 * (1-p2)^(7-2). И вероятность выбить 2 попадания в зеленую мишень из 7 выстрелов будет: P(X = 2) = C(7, 2) * p3^2 * (1-p3)^(7-2). Трибуту нужно выбить все эти попадания одновременно, поэтому мы можем перемножить эти вероятности: P(total) = P(X = 4) * P(X = 2) * P(X = 2). Теперь, чтобы определить вероятность, требуется знать значения p1, p2 и p3. Эти значения могут быть определены экспериментально или на основе предыдущих данных.

Для решения этой задачи, нам необходимо построить распределение случайной величины, математическое ожидание, дисперсию и стандартное отклонение для двух величин: количество забитых шаров и количество промахов по шару. 1) Количество забитых шаров: Для каждого игрока, вероятность забить шар составляет 0,15. Так как каждый игрок делает 2 хода, вероятность забить шар в одном ходе равна 0,15 * 2 = 0,3. Таким образом, количество забитых шаров будет иметь биномиальное распределение с параметрами n = 2 (количество ходов) и p = 0,3 (вероятность забить шар в одном ходе). Математическое ожидание для биномиального распределения вычисляется по формуле E(X) = n * p, где X - случайная величина. В данном случае, E(X) = 2 * 0,3 = 0,6. Дисперсия для биномиального распределения вычисляется по формуле Var(X) = n * p * (1 - p). В данном случае, Var(X) = 2 * 0,3 * (1 - 0,3) = 0,42. Стандартное отклонение (СКО) для биномиального распределения вычисляется как квадратный корень из дисперсии. В данном случае, СКО(X) = sqrt(0,42) ≈ 0,648. 2) Количество промахов по шару: Вероятность промаха по шару составляет 0,05. Так как каждый игрок делает 2 хода, вероятность промаха по шару в одном ходе равна 0,05 * 2 = 0,1. Таким образом, количество промахов по шару будет иметь биномиальное распределение с параметрами n = 2 (количество ходов) и p = 0,1 (вероятность промаха по шару в одном ходе). Математическое ожидание для биномиального распределения вычисляется по формуле E(X) = n * p, где X - случайная величина. В данном случае, E(X) = 2 * 0,1 = 0,2. Дисперсия для биномиального распределения вычисляется по формуле Var(X) = n * p * (1 - p). В данном случае, Var(X) = 2 * 0,1 * (1 - 0,1) = 0,18. Стандартное отклонение (СКО) для биномиального распределения вычисляется как квадратный корень из дисперсии. В данном случае, СКО(X) = sqrt(0,18) ≈ 0,424. Таким образом, мы построили распределение случайной величины, вычислили математическое ожидание, дисперсию и стандартное отклонение для двух величин: количество забитых шаров и количество промахов по шару.

Процент вероятности в двух выборках разных по численности не обязательно будет совпадать. Вероятность события зависит от отношения числа благоприятных исходов к общему числу возможных исходов. Если две выборки имеют разную численность, то их вероятности могут отличаться. Например, предположим, что у нас есть две выборки: одна из 100 человек, а другая из 1000 человек. Если в первой выборке 20 человек имеют определенное свойство, то процент вероятности этого свойства в первой выборке составит 20%. Во второй выборке, если 200 человек имеют это свойство, то процент вероятности будет составлять 20%. Таким образом, процент вероятности может совпадать, но это не всегда так. Однако, чтобы точно ответить на ваш вопрос, нужно знать больше деталей о выборках и о том, какие именно вероятности вы сравниваете.

Для определения вероятности безотказной работы объекта за промежуток времени [150,350], необходимо знать функцию интенсивности отказов объекта в течение этого временного интервала. Предположим, что интенсивность отказов объекта является постоянной величиной и обозначим ее как λ. Тогда вероятность безотказной работы объекта за промежуток времени [150,350] может быть вычислена с использованием экспоненциального распределения. Вероятность безотказной работы объекта за промежуток времени [150,350] можно выразить следующим образом: P(безотказная работа) = exp(-λ * (350 - 150)) где exp(x) - экспоненциальная функция с основанием e, λ - интенсивность отказов объекта. Однако, для более точного определения вероятности безотказной работы объекта, необходимо знать конкретные значения интенсивности отказов объекта в течение данного временного интервала. Если у вас есть график интенсивности отказов объекта, то можно использовать его для определения значений интенсивности в нужные моменты времени и затем вычислить вероятность безотказной работы. Если у вас есть дополнительные данные или график, пожалуйста, предоставьте их, чтобы я мог помочь вам более точно определить вероятность безотказной работы объекта за промежуток времени [150,350].