У человека наличие веснушек – доминантный аутосомный признак А, а курчавые волосы В доминируют над гладкими. Оба родителя курчавые с веснуш...

Для решения этой задачи, нам необходимо учесть вероятность каждого мошенника выбрать потенциального креста в качестве жертвы, а также вероятность выбора каждого клиента из списка. Пусть P(A) - вероятность того, что потенциальный крест станет жертвой мошенника. Тогда, по формуле полной вероятности: P(A) = P(A|Мошенник 1) * P(Мошенник 1) + P(A|Мошенник 2) * P(Мошенник 2) + P(A|Мошенник 3) * P(Мошенник 3), где P(A|Мошенник i) - вероятность того, что потенциальный крест станет жертвой мошенника i, а P(Мошенник i) - вероятность выбора мошенника i. Из условия задачи известно, что P(A|Мошенник 1) = 40%, P(A|Мошенник 2) = 10%, P(A|Мошенник 3) = 70%, P(Мошенник 1) = 1/3, P(Мошенник 2) = 1/3, P(Мошенник 3) = 1/3. Подставляя значения в формулу, получаем: P(A) = 0.4 * 1/3 + 0.1 * 1/3 + 0.7 * 1/3 = 0.4/3 + 0.1/3 + 0.7/3 = 0.2 + 0.0333 + 0.2333 = 0.4666 Таким образом, вероятность того, что потенциальный крест станет жертвой мошенника, составляет 0.4666 или около 46.66%.

Чтобы найти вероятность того, что три последние цифры случайно выбранного телефонного номера будут 5, 3 и 7 в произвольном порядке, нам нужно знать общее количество возможных комбинаций последних трех цифр и количество комбинаций, удовлетворяющих условию. Общее количество возможных комбинаций последних трех цифр равно 10 * 10 * 10 = 1000, так как каждая цифра может быть любой от 0 до 9. Теперь нам нужно определить количество комбинаций, в которых цифры 5, 3 и 7 встречаются в произвольном порядке. Есть 3! (3 факториал) = 3 * 2 * 1 = 6 возможных комбинаций этих цифр. Таким образом, вероятность того, что три последние цифры случайно выбранного телефонного номера будут 5, 3 и 7 в произвольном порядке, равна 6/1000 = 0.006 или 0.6%.

Для решения этой задачи мы можем использовать биномиальное распределение, так как каждый бросок является независимым событием и имеет два возможных исхода: попадание или промах. Закон распределения числа попаданий можно выразить с помощью формулы биномиального распределения: P(X=k) = C(n, k) * p^k * (1-p)^(n-k), где X - случайная величина, k - количество попаданий, n - общее количество бросков, p - вероятность попадания. В данном случае, n = 4 (количество бросков) и p = 0,7 (вероятность попадания). Теперь мы можем вычислить вероятности для каждого значения k (от 0 до 4) и построить график функции распределения. P(X=0) = C(4, 0) * 0,7^0 * (1-0,7)^(4-0) = 1 * 1 * 0,3^4 = 0,3^4 = 0,0081 P(X=1) = C(4, 1) * 0,7^1 * (1-0,7)^(4-1) = 4 * 0,7 * 0,3^3 = 0,2646 P(X=2) = C(4, 2) * 0,7^2 * (1-0,7)^(4-2) = 6 * 0,7^2 * 0,3^2 = 0,4116 P(X=3) = C(4, 3) * 0,7^3 * (1-0,7)^(4-3) = 4 * 0,7^3 * 0,3^1 = 0,3087 P(X=4) = C(4, 4) * 0,7^4 * (1-0,7)^(4-4) = 1 * 0,7^4 * 0,3^0 = 0,2401 Теперь построим график функции распределения: k | 0 | 1 | 2 | 3 | 4 ------------------------------------ P(X=k)| 0,0081 | 0,2727 | 0,6843 | 0,9930 | 1,0000 Для построения многоугольника распределения соединим точки на графике функции распределения линиями: 1.0 +--------------------------------------------------------+ | | | | 0.9 + | | | | | 0.8 + | | | | | 0.7 + | | | | | 0.6 + | | | | | 0.5 + | | | | | 0.4 + | | | | | 0.3 + | | | | | 0.2 + | | | | | 0.1 + | | | | | 0.0 +--------------------------------------------------------+ 0 1 2 3 4 5 6 Таким образом, мы составили закон распределения числа попаданий и построили график функции распределения и многоугольник распределения для данной случайной величины.

Произведением двух событий A и B называется событие, которое происходит тогда и только тогда, когда происходят оба события A и B. Обозначается произведение событий как A ∩ B или AB. Например, если событие A - "выпадение головы при подбрасывании монеты" и событие B - "выпадение орла при подбрасывании монеты", то произведение событий A и B будет означать "выпадение головы и орла при подбрасывании монеты". Вероятность произведения событий A и B вычисляется как произведение вероятностей событий A и B, если события A и B независимы. Если события зависимы, то вероятность произведения событий A и B может быть вычислена с использованием соответствующих условных вероятностей.