Три стрелка стреляют по мишени, вероятность попадания в мишень при одном выстреле для первого и второго стрелка равна 0,7, а для третьего - ...

Для нахождения плотности распределения f(x) по функции распределения F(x), мы можем использовать производную от F(x). Формально, плотность распределения определяется как f(x) = dF(x)/dx. Среднее значение случайной величины можно найти, используя формулу E(X) = ∫x*f(x)dx, где интеграл берется по всем возможным значениям X. Вероятность того, что случайная величина принимает значения меньше 1, можно найти, используя функцию распределения F(x). Вероятность P(X < 1) равна F(1). Однако, для того чтобы решить эту задачу, нам нужна конкретная функция распределения Х. Можете ли вы предоставить дополнительную информацию о функции распределения Х? Например, можете ли вы указать, что Х имеет нормальное, равномерное или экспоненциальное распределение?

На основании предоставленных данных, вероятность того, что автомобиль не заведется из-за того, что в баке закончилось топливо, равна 0,01. Это означает, что в 1% случаев причиной незаводящегося автомобиля является отсутствие топлива в баке. Однако, чтобы убедиться в этом, необходимо провести дополнительные проверки. Например, можно проверить уровень топлива в баке, чтобы убедиться, что он действительно ниже необходимого для работы двигателя. Также стоит учесть другие возможные причины, такие как проблемы с аккумулятором, зажиганием, системой впрыска топлива и т.д. В любом случае, рекомендуется обратиться к специалистам, таким как автомеханик или автосервис, чтобы провести диагностику и определить точную причину незаводящегося автомобиля.

Для решения данной задачи, мы можем использовать стандартное нормальное распределение, так как у нас есть математическое ожидание и среднее квадратическое отклонение. Первым шагом нам необходимо стандартизировать интервал (6;8) с помощью формулы стандартизации Z = (X - μ) / σ, где X - случайная величина, μ - математическое ожидание, σ - среднее квадратическое отклонение. Для интервала (6;8) получим: Z1 = (6 - 7) / 2 = -0.5 Z2 = (8 - 7) / 2 = 0.5 Затем мы можем использовать таблицу стандартного нормального распределения или калькулятор для определения вероятности попадания случайной величины в интервал (-0.5;0.5). Из таблицы стандартного нормального распределения, вероятность попадания в интервал (-0.5;0.5) составляет примерно 0.382. Таким образом, вероятность попадания случайной величины Х в интервал (6;8) равна 0.382 (округлено до тысячных).

Чтобы найти вероятность того, что случайно выбранное трехзначное число делится на 34, нам нужно определить количество трехзначных чисел, которые делятся на 34, и разделить его на общее количество трехзначных чисел. Для того чтобы число было делится на 34, оно должно быть как минимум больше или равно 100 и меньше или равно 999. Также оно должно быть кратным 34. Сначала найдем количество трехзначных чисел, которые делятся на 34. Максимальное трехзначное число, которое делится на 34, это 986 (34 * 29). Минимальное трехзначное число, которое делится на 34, это 102 (34 * 3). Таким образом, у нас есть 29 - 3 + 1 = 27 трехзначных чисел, которые делятся на 34. Общее количество трехзначных чисел равно 999 - 100 + 1 = 900. Теперь мы можем найти вероятность, разделив количество трехзначных чисел, которые делятся на 34, на общее количество трехзначных чисел: Вероятность = (количество чисел, делящихся на 34) / (общее количество трехзначных чисел) Вероятность = 27 / 900 Вероятность ≈ 0,03 (или около 3%) Таким образом, вероятность того, что случайно выбранное трехзначное число делится на 34, составляет около 3%.