Вопрос задан 21.06.2023 в 15:10. Предмет Математика. Спрашивает Носочев Сергей.

Средняя скорость ветра = 16км/ч. Оцените с помощью неравенства Чебышёва вероятность скорости ветра

выше 80км/ч.​
0 0
Перейти к ответам

Ответы на вопрос

Внимание! Ответы на вопросы дают живые люди. Они могут содержать ошибочную информацию, заблуждения, а также ответы могут быть сгенерированы нейросетями. Будьте внимательны. Если вы уверены, что ответ неверный, нажмите кнопку "Пожаловаться" под ответом.
Отвечает Рахматуллина Алсина.

Ответ: P≤0,2.

Пошаговое объяснение:

Согласно неравенству Чебышева, вероятность P того, что случайная величина X примет значение x≥ε, удовлетворяет неравенству: P{X≥ε}≤M[X]/ε. В нашем случае ε=80, M[X]=16, откуда P≤16/80=0,2.

0 0
Отвечает нейросеть ChatGpt. Будьте внимательны, ответы нейросети могут содержать ошибочные или выдуманные данные.

Неравенство Чебышёва формулируется следующим образом:

P(Xμkσ)1k2P(|X - \mu| \geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}

где:

  • XX - случайная величина,
  • μ\mu - математическое ожидание,
  • σ\sigma - стандартное отклонение,
  • kk - положительное число, выражающее, насколько далеко мы уходим от среднего значения.

В данном случае можно рассмотреть случайную величину XX как скорость ветра. Дано, что средняя скорость ветра μ=16км/ч\mu = 16 \, \text{км/ч}, а стандартное отклонение σ\sigma неизвестно. Однако, мы можем оценить вероятность того, что скорость ветра превысит 80 , \text{км/ч}, используя неравенство Чебышёва.

Пусть kk будет некоторым положительным числом. Мы хотим оценить вероятность того, что скорость ветра превысит 80 , \text{км/ч}, то есть P(X>80)P(X > 80). Это можно представить как:

P(X16>8016)P(X - 16 > 80 - 16)

Заметим, что X16X - 16 представляет собой отклонение от среднего значения. Поэтому мы можем применить неравенство Чебышёва:

P(X16kσ)1k2P(|X - 16| \geq k\sigma) \leq \frac{1}{k^2}

Теперь, мы хотим, чтобы это было меньше или равно 1k2\frac{1}{k^2}. Учитывая, что X16>8016|X - 16| > 80 - 16, мы можем записать:

P(X>80)1k2P(X > 80) \leq \frac{1}{k^2}

Таким образом, если мы выберем kk так, чтобы 1k2\frac{1}{k^2} было маленьким, то мы получим нижнюю границу для вероятности. Однако, чтобы точно оценить вероятность, нужно было бы знать стандартное отклонение σ\sigma, которое в данном случае неизвестно. Если у вас есть информация о стандартном отклонении, можно было бы провести более точные расчеты.

0 0

Похожие вопросы

Топ вопросов за вчера в категории Математика

Последние заданные вопросы в категории Математика

Задать вопрос