Дана функция распределения вероятностей непрерывной случайной величины X: F( x )={ 0, если x≤0, x 2 a , если 0<x ≤4, 1, если x>4 ,

Для определения плана продажи обуви на второй квартал, учитывая указанные факторы, мы можем использовать следующий подход: 1. Рассчитаем ожидаемый рост товарооборота на второй квартал. Исходя из предоставленной информации, товарооборот в первом квартале составил 962 тыс. рублей. Учитывая планируемый рост на 8%, мы можем умножить эту сумму на 1.08, чтобы получить ожидаемый товарооборот на второй квартал. Ожидаемый товарооборот на второй квартал = 962 тыс. руб * 1.08 = 1,039.36 тыс. руб 2. Учтем влияние заселения нового жилого дома на продажи обуви. Указано, что в новом доме будет заселено 120 квартир, и среднее число проживающих составляет 4 человека. Таким образом, общее число потенциальных покупателей, связанных с этим новым домом, составляет 120 * 4 = 480 человек. 3. Оценим вероятность того, что эти потенциальные покупатели будут приобретать обувь. Для этого можно провести исследование или использовать данные о средней частоте покупок обуви в данной географической области. Предположим, что 30% из 480 потенциальных покупателей будут приобретать обувь. Количество потенциальных покупателей обуви из нового дома = 480 * 0.3 = 144 человека 4. Оценим средний чек покупателей обуви. Для этого можно использовать средний чек продаж обуви в предыдущие периоды или провести исследование. Предположим, что средний чек покупателей обуви составляет 1000 рублей. 5. Рассчитаем ожидаемую выручку от продажи обуви из нового дома, умножив количество потенциальных покупателей на средний чек. Ожидаемая выручка от продажи обуви из нового дома = 144 * 1000 = 144,000 рублей 6. Суммируем ожидаемый товарооборот на второй квартал и ожидаемую выручку от продажи обуви из нового дома, чтобы получить общий план продажи обуви на второй квартал. План продажи обуви на второй квартал = 1,039.36 тыс. руб + 144,000 руб = 1,183.36 тыс. руб Таким образом, план продажи обуви на второй квартал составляет 1,183.36 тыс. руб.

Принятие решений в неопределенной ситуации может быть сложным, но существуют некоторые стратегии, которые могут помочь. Вот несколько рекомендаций: 1. Соберите информацию: Попытайтесь собрать как можно больше информации о ситуации. Исследуйте факты, данные и мнения различных сторон. Это поможет вам получить более полное представление о ситуации и принять более обоснованное решение. 2. Оцените риски и возможности: Проанализируйте потенциальные риски и возможности, связанные с каждым вариантом решения. Рассмотрите вероятность и воздействие каждого риска или возможности на вашу ситуацию. Это поможет вам выбрать наиболее подходящий вариант. 3. Разработайте план действий: Определите конкретные шаги, которые нужно предпринять для реализации выбранного решения. Разделите план на более мелкие задачи, чтобы сделать процесс более управляемым и достижимым. 4. Будьте гибкими: Помните, что неопределенные ситуации могут меняться, поэтому будьте готовы адаптироваться и изменять свои решения при необходимости. Будьте гибкими и открытыми для новой информации или изменения обстоятельств. 5. Постоянно оценивайте результаты: После принятия решения, следите за его результатами и оценивайте их эффективность. Если необходимо, внесите корректировки в свой план действий. Важно помнить, что принятие решений в неопределенной ситуации может быть сложным и требует некоторой степени риска. Однако, с помощью систематического подхода и анализа, вы можете повысить вероятность принятия правильного решения.

Давайте воспользуемся формулой условной вероятности для решения этой задачи. Пусть A - событие "весь класс сдаст экзамен по математике", B - событие "весь класс сдаст экзамен по хинди". Мы знаем, что P(A) = 0,8, P(B) = 0,7 и P(A∪B) = 0,95. Используя формулу условной вероятности, мы можем записать: P(A∪B) = P(A) + P(B) - P(A∩B) где P(A∩B) - вероятность того, что весь класс сдаст оба экзамена. Мы хотим найти вероятность того, что весь класс не получит никаких неудач, то есть не сдаст ни один из экзаменов. Это означает, что ни одно из событий A и B не произойдет. Таким образом, мы ищем вероятность события A'∩B', где A' - событие "весь класс не сдаст экзамен по математике", B' - событие "весь класс не сдаст экзамен по хинди". P(A'∩B') = 1 - P(A∪B) Теперь мы можем решить задачу: P(A'∩B') = 1 - P(A∪B) = 1 - (P(A) + P(B) - P(A∩B)) = 1 - (0,8 + 0,7 - P(A∩B)) = 1 - 1,5 + P(A∩B) = P(A∩B) - 0,5 Мы не знаем значение P(A∩B), поэтому не можем точно определить вероятность того, что весь класс не получит никаких неудач. Для решения этой задачи нам нужно знать вероятность сдачи обоих экзаменов одновременно.

Для нахождения неизвестного элемента p матрицы A, мы можем использовать свойство суммы вероятностей, которое гласит, что сумма всех элементов матрицы совместных вероятностей должна быть равна 1. Таким образом, мы можем записать уравнение: 0.07 + 0.1 + 0.11 + 0.09 + 0.11 + 0.08 + 0.02 + 0.06 + p + 0.13 + 0.04 + 0.11 = 1 Суммируя все элементы матрицы A и вычитая 1, мы получаем: 0.92 + p = 1 Отсюда можно выразить неизвестный элемент p: p = 1 - 0.92 = 0.08 Теперь, когда мы знаем все элементы матрицы A, мы можем перейти к построению законов распределения случайных величин X и Y. Для этого мы можем использовать значения математического ожидания и множества значений каждой случайной величины. Для случайной величины X, множество значений Е(X) = {-1, 0, 2}, а для случайной величины Y, множество значений Е(Y) = {-1, 0, 2, 4}. Теперь мы можем построить законы распределения для каждой случайной величины. Для случайной величины X, закон распределения будет следующим: P(X = -1) = 0.07 P(X = 0) = 0.1 + 0.11 + 0.09 = 0.3 P(X = 2) = 0.11 + 0.08 + 0.02 + 0.06 + 0.08 = 0.35 Аналогично, для случайной величины Y, закон распределения будет следующим: P(Y = -1) = 0.13 P(Y = 0) = 0.04 + 0.11 = 0.15 P(Y = 2) = 0.09 + 0.11 + 0.08 = 0.28 P(Y = 4) = 0.02 + 0.06 + 0.08 = 0.16 Таким образом, мы нашли неизвестный элемент p матрицы A и построили законы распределения для случайных величин X и Y.