一个概率论问题,找到过程,解决一个概率论问题

发布于 教育 2024-08-20
11个回答
  1. 匿名用户2024-02-01

    在已知所取的两件中的一件不合格的情况下,另一件不符合项等同于两件不符合项,这被记录为事件 B。 其中一个刀路标记为 A。 那么概率是 p(b|a)=p(ab)/p(a)=p(b)/p(a)。

    那是 1 5。

    实际上,把 p(b|a) = p(ab) p(a) 其中 p(a) 是贝叶斯公式。

  2. 匿名用户2024-01-31

    拿出一个不合格,那么还剩下9个产品,3个不合格,所以另一个不合格的概率是3 9大致相等。

  3. 匿名用户2024-01-30

    A是一个事件:其中一个是不合格的。

    B 是一个事件:另一个项目不合格。

    则 p(a) = p(b) = c(4,1) c(10,1) = 2 5p(ab) = c(4,2) c(10,2) = 2 15p(b|)。a) = p(ab)/p(a) = 2/15÷2/5 = 1/3

    这与上面的一楼略有不同,因为可以考虑选择第一个产品p(a)。

  4. 匿名用户2024-01-29

    要知道,所拿的两件中,有一件是不合格的,那么一定是四件不合格产品中的一件,另一件也是不合格品,那么可能的情况只能从剩下的三件不合格产品中选出,即3种可能,一共9种选择。 所以答案是 3 9 = 1 3

  5. 匿名用户2024-01-28

    这个问题的意思相当于9个产品中有3个看到不合格产品,取其中1个,不合格的概率是多少? 所以是的。

  6. 匿名用户2024-01-27

    两人都拿了 2 个不合格。

    总共有 4 次失败。

    也就是说,4 个中间条带中的 2 个。

    订单不被考虑在内。

    因此 c42=6

  7. 匿名用户2024-01-26

    x'表示平均值。

    1,ex'= ex(样本均值的期望值等于总体的期望值,无需解释)。

    2、es = dx 样本的期望方差等于总体方差即dx,无需解释。 具体的证明过程通常可在教科书中找到。 之所以将 s 定义为形式 1 n-1,正是因为 s 可以直接用作总体方差。

    证明方法可参考教科书或以下证明。 想法是一样的。

    3,es*² =e [ 1/nσxi² -x'² ]

    1/neσxi² -ex‘²

    exi² -ex’²

    dxi+e(xi)² dx'- ex' 方差公式)。

    dx - dx' (到目前为止,是求总体方差和均值方差之间的差值)。

    dx - 1/ndx

    n-1)/n dx

    事实上:s 和 s* 的关系如下:

    n-1)s² = ns*²

    e(n-1)s² = ens*²

    n-1)es² = nes*² es² =dx)

    所以es* = (n-1) n es = (n-1) n dx 也可以计算出来。

  8. 匿名用户2024-01-25

    这需要找到两个方程来计算,答案是 a=15 和 b=-8

  9. 匿名用户2024-01-24

    RT的详细过程如下所示......最主要的是找到置信范围表达式,从而计算出......n 来希望该过程清晰并帮助您解决问题。

  10. 匿名用户2024-01-23

    取任意 4,则 x+y<=4

    因为 x<=<=2。

    所以(x,y)可以取如下:(0,2),(1,1),(1,2),(2,0),(2,1)(2,2)(3,0)(3,1)。

    例如,如何计算,让我们计算其余的。

    p(x=0,y=2)=1/(c 7,4).因为总数是 4 个中的 7 个,所以 x=time 表示 2 个红球和 2 个白球;

    p(x=1,y=1)=(c(3,1)*c(2,1)) c 7,4), x=1, y=1 表示取 1 个黑色、1 个红色和 2 个白色。

    其余的都是相似的。

  11. 匿名用户2024-01-22

    A在成都方向转售车票的概率密度为p(x)=exp(350-x),重庆方向的概率密度为p(x)=exp(290-x),B在成都方向转售慢车首张车票的概率密度为p(x)=exp(550-x), 重庆方向的概率密度为p(x)=exp(450-x),如果成都方向的票为**x1,重庆方向的票为x2,则联合密度为A:exp(640-x1-x2);B:exp(1000-x1-x2)。

    A的密度总是小于B的密度,所以只要x1>550,x2>450,去抓B,攻击芹菜霉的出错概率为exp(640-x1-x2) [exp(1000-x1-x2)+exp(640-x1-x2)]; 否则,如果你划伤了盔甲,你不会犯错。

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