Сформулируйте ключевую идею и бизнес-модель предпринимательского проекта , интернет магазина. Если идей и бизнес-моделей несколько, отразите...

Для решения этой задачи мы можем использовать нормальное распределение. Среднее значение веса равно 3000 кг, а среднее квадратическое отклонение равно 1 кг. Мы хотим найти вероятность того, что вес единицы груза выйдет за пределы 300+3 кг. Для этого нам нужно найти вероятность того, что вес будет больше 300+3 кг или меньше 300-3 кг. Для начала, найдем стандартное отклонение, используя среднее квадратическое отклонение: Стандартное отклонение = среднее квадратическое отклонение = 1 кг. Затем, найдем z-оценку для верхнего предела: z = (300+3 - 3000) / 1 = -2700 / 1 = -2700. Теперь, найдем вероятность того, что вес будет больше 300+3 кг: P(X > 300+3) = P(Z > -2700) = 1 - P(Z < -2700). Используя таблицу стандартного нормального распределения или калькулятор, мы можем найти, что P(Z < -2700) очень близка к 0. Таким образом, вероятность того, что вес единицы груза выйдет за пределы 300+3 кг, очень мала или практически равна нулю.

Для того чтобы понять, почему произошло расщепление в первом поколении, нам необходимо рассмотреть генотипы родителей и крольчат. По условию задачи, от скрещивания белого кролика (генотип bb) с черной крольчихой (генотип BB) получено 5 черных (генотип BB) и 3 белых (генотип bb) крольчат. Теперь мы можем сделать следующие выводы: 1. Родители имеют генотипы bb и BB. Это означает, что они являются гетерозиготными по гену окраски шерсти. 2. Крольчата имеют генотипы BB и bb. Это означает, что они являются гомозиготными по гену окраски шерсти. Таким образом, расщепление произошло из-за того, что родители были гетерозиготными по гену окраски шерсти. При скрещивании таких родителей, вероятность получения крольчат с разными генотипами увеличивается. Надеюсь, это помогло вам понять, почему произошло расщепление в первом поколении. Если у вас есть еще вопросы, не стесняйтесь задавать!

Для нахождения вероятности события, которому благоприятствует элементарное событие v, нам необходимо знать вероятность самого элементарного события v. Однако, в данной задаче вероятность элементарного события v не указана. Поэтому мы не можем точно определить вероятность события, которому благоприятствует элементарное событие v. Чтобы найти вероятность события, которому благоприятствуют элементарные события c и k, мы можем использовать формулу сложения вероятностей. В данном случае, событие, которому благоприятствуют элементарные события c и k, является объединением этих двух событий. P(c или k) = P(c) + P(k) Исходя из условия, вероятность элементарного события c равна 0,1, а вероятность элементарного события k равна 0,6. Подставляя эти значения в формулу, получаем: P(c или k) = 0,1 + 0,6 = 0,7 Таким образом, вероятность события, которому благоприятствуют элементарные события c и k, равна 0,7.

Для решения этой задачи мы можем использовать биномиальное распределение, так как у нас есть серия независимых опытов с фиксированной вероятностью успеха. Вероятность получения удачного результата в одном опыте равна 0,75. Тогда вероятность неудачи в одном опыте будет равна 1 - 0,75 = 0,25. Наивероятнейшее число удачных опытов в серии из 10 опытов можно найти с помощью формулы биномиального распределения: P(X = k) = C(n, k) * p^k * (1 - p)^(n - k), где P(X = k) - вероятность получения k удачных опытов в серии из n опытов, C(n, k) - число сочетаний из n по k, p - вероятность успеха в одном опыте, (1 - p) - вероятность неудачи в одном опыте, n - общее число опытов. Для нашей задачи, n = 10 (общее число опытов), p = 0,75 (вероятность успеха в одном опыте). Теперь мы можем вычислить вероятность получения каждого возможного числа удачных опытов от 0 до 10 и найти наивероятнейшее число удачных опытов. P(X = 0) = C(10, 0) * 0,75^0 * 0,25^10 = 0,0563 P(X = 1) = C(10, 1) * 0,75^1 * 0,25^9 = 0,1877 P(X = 2) = C(10, 2) * 0,75^2 * 0,25^8 = 0,2815 P(X = 3) = C(10, 3) * 0,75^3 * 0,25^7 = 0,2503 P(X = 4) = C(10, 4) * 0,75^4 * 0,25^6 = 0,1451 P(X = 5) = C(10, 5) * 0,75^5 * 0,25^5 = 0,0580 P(X = 6) = C(10, 6) * 0,75^6 * 0,25^4 = 0,0162 P(X = 7) = C(10, 7) * 0,75^7 * 0,25^3 = 0,0031 P(X = 8) = C(10, 8) * 0,75^8 * 0,25^2 = 0,0004 P(X = 9) = C(10, 9) * 0,75^9 * 0,25^1 = 0,0000 P(X = 10) = C(10, 10) * 0,75^10 * 0,25^0 = 0,0000 Таким образом, наивероятнейшее число удачных опытов в серии из 10 опытов равно 2.