Ivanpomogite228
05.03.2023 15:17

3) Парабола получена их графика функции у = 2,5х2 с двух параллельных переносов: сдвига на 3 единицы влево вдоль оси х и сдвига на 6 единиц вверх вдоль оси у. Графиком какой функции является парабола?

Нажмите на рекламу ниже и сразу увидите ответ
Популярные вопросы:
Ответ:
Olechka77
14.01.2021 04:22
Поскольку в задаче не указано, через какие стороны параллелепипеда проходит диагональное сечение - через длину или ширину, найдём две площади двух сечений, одно из которых проходит через ширину -S1, а второе через длину - S2/
Если две противоположные стороны сечения совпадают с шириной 6, то найдём длину других двух сторон, лежащих на плоскости граней, стороны которых равны 8. 
Искомая сторона сечения (назовём её Х) образует вместе с длиной 8 и высотой 10 прямоугольный треугольник, где искомая сторона является гипотенузой. Применим теорему Пифагора.
Х²=8²+10² = 164
Х= √164= 12,806248474865≈12,8
Имея длины двух сторон сечения, а именно ширину 6 и длину стороны сечения 12,8, мы можем найти площадь сечения.
S1=12,8×6= 76,8
Если две противоположные стороны сечения совпадают с длиной 8, то найдём длину других двух сторон, лежащих на плоскости граней, стороны которых равны 6. 
Искомая сторона сечения (назовём её Y) образует вместе с шириной 6 и высотой 10 прямоугольный треугольник, где искомая сторона является гипотенузой. Применим теорему Пифагора.
Y²=6²+10²=136
Y=11,661903789690600≈11,66
Имея длины двух сторон сечения, а именно длину 8 и длину стороны сечения 11,66, мы можем найти площадь сечения.
S2=11,66×8=93,28
0,0(0 оценок)
Ответ:
krasorka
25.03.2022 10:04

Биномиальным называют распределение количества «успехов» в последовательности из n независимых случайных экспериментов, таких, что вероятность «успеха» в каждом из них постоянна и равна p.

Иначе говоря, пусть происходит n независимых испытаний, в каждом из которых событие может появится с одной и той же вероятностью p. Тогда случайная величина X - количество испытаний, в которых появилось событие, имеет биномиальное распределение вероятностей.

Она может принимать целые значения от 0 (событие не произошло ни разу) до n (событие произошло во всех испытаниях). Формула для вычисления соответствующих вероятностей - уже известная нам формула Бернулли для схемы повторных независимых испытаний:

P(X=k)=Ckn⋅pk⋅(1−p)n−k,k=0,1,2,...,n.

Для биномиального распределения известны готовые формулы для математического ожидания и дисперсии:

M(X)=np,D(X)=npq,σ(X)=npq−−−√.

Пошаговое объяснение:

0,0(0 оценок)
Полный доступ
Позволит учиться лучше и быстрее. Неограниченный доступ к базе и ответам от экспертов и ai-bota Оформи подписку
logo
Начни делиться знаниями
Вход Регистрация
Что ты хочешь узнать?
Спроси ai-бота