Конечная математика Примеры

xP(x)10.440.260.4
Этап 1
Докажем, что данная таблица удовлетворяет двум свойствам, необходимым для распределения вероятностей.
Нажмите для увеличения количества этапов...
Этап 1.1
Дискретная случайная переменная x принимает множество отдельных значений (таких как 0, 1, 2...). Ее распределение вероятности присваивает вероятность P(x) каждому возможному значению x. Для каждого x вероятность P(x) находится между 0 и 1 включительно, а сумма вероятностей для всех возможных значений x равна 1.
1. Для каждого x, 0P(x)1.
2. P(x0)+P(x1)+P(x2)++P(xn)=1.
Этап 1.2
0.4 принимает значение между 0 и 1 включительно, что удовлетворяет первому свойству распределения вероятностей.
0.4 принимает значения между 0 и 1 включительно.
Этап 1.3
0.2 принимает значение между 0 и 1 включительно, что удовлетворяет первому свойству распределения вероятностей.
0.2 принимает значения между 0 и 1 включительно.
Этап 1.4
0.4 принимает значение между 0 и 1 включительно, что удовлетворяет первому свойству распределения вероятностей.
0.4 принимает значения между 0 и 1 включительно.
Этап 1.5
Для каждого x вероятность P(x) находится между 0 и 1 включительно, что удовлетворяет первому свойству распределения вероятностей.
0P(x)1 для всех значений x
Этап 1.6
Найдем сумму вероятностей для всех возможных значений x.
0.4+0.2+0.4
Этап 1.7
Сумма вероятностей для всех возможных значений x равна 0.4+0.2+0.4=1.
Нажмите для увеличения количества этапов...
Этап 1.7.1
Добавим 0.4 и 0.2.
0.6+0.4
Этап 1.7.2
Добавим 0.6 и 0.4.
1
1
Этап 1.8
Для каждого x вероятность P(x) находится между 0 и 1 включительно. Кроме того, сумма вероятностей для всех возможных значений x равна 1. Это означает, что данная таблица удовлетворяет двум свойствам распределения вероятностей.
Таблица удовлетворяет двум свойствам распределения вероятностей:
Свойство 1: 0P(x)1 для всех значений x
Свойство 2: 0.4+0.2+0.4=1
Таблица удовлетворяет двум свойствам распределения вероятностей:
Свойство 1: 0P(x)1 для всех значений x
Свойство 2: 0.4+0.2+0.4=1
Этап 2
Математическое ожидание распределения ― это ожидаемое значение при стремлении числа испытаний к бесконечности. Оно равно каждому значению, умноженному на его дискретную вероятность.
10.4+40.2+60.4
Этап 3
Упростим каждый член.
Нажмите для увеличения количества этапов...
Этап 3.1
Умножим 0.4 на 1.
0.4+40.2+60.4
Этап 3.2
Умножим 4 на 0.2.
0.4+0.8+60.4
Этап 3.3
Умножим 6 на 0.4.
0.4+0.8+2.4
0.4+0.8+2.4
Этап 4
Упростим путем добавления чисел.
Нажмите для увеличения количества этапов...
Этап 4.1
Добавим 0.4 и 0.8.
1.2+2.4
Этап 4.2
Добавим 1.2 и 2.4.
3.6
3.6
Этап 5
Стандартное отклонение распределения ― это мера разброса. Оно равно квадратному корню из дисперсии.
s=(x-u)2(P(x))
Этап 6
Подставим известные значения.
(1-(3.6))20.4+(4-(3.6))20.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7
Упростим выражение.
Нажмите для увеличения количества этапов...
Этап 7.1
Умножим -1 на 3.6.
(1-3.6)20.4+(4-(3.6))20.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7.2
Вычтем 3.6 из 1.
(-2.6)20.4+(4-(3.6))20.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7.3
Возведем -2.6 в степень 2.
6.760.4+(4-(3.6))20.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7.4
Умножим 6.76 на 0.4.
2.704+(4-(3.6))20.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7.5
Умножим -1 на 3.6.
2.704+(4-3.6)20.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7.6
Вычтем 3.6 из 4.
2.704+0.420.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7.7
Возведем 0.4 в степень 2.
2.704+0.160.2+(6-(3.6))20.4
Этап 7.8
Умножим 0.16 на 0.2.
2.704+0.032+(6-(3.6))20.4
Этап 7.9
Умножим -1 на 3.6.
2.704+0.032+(6-3.6)20.4
Этап 7.10
Вычтем 3.6 из 6.
2.704+0.032+2.420.4
Этап 7.11
Возведем 2.4 в степень 2.
2.704+0.032+5.760.4
Этап 7.12
Умножим 5.76 на 0.4.
2.704+0.032+2.304
Этап 7.13
Добавим 2.704 и 0.032.
2.736+2.304
Этап 7.14
Добавим 2.736 и 2.304.
5.04
5.04
Этап 8
Результат можно представить в различном виде.
Точная форма:
5.04
Десятичная форма:
2.24499443
Введите СВОЮ задачу
using Amazon.Auth.AccessControlPolicy;
Для Mathway требуются JavaScript и современный браузер.
 [x2  12  π  xdx ] 
AmazonPay