В ящике вперемешку лежат разноцветные шарики, Коля не плядя вынимает один шарик. Рассчитай вероятности вытащить шарик того или иного цвета, ...

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.