Для решения данной задачи нам понадобится информация о распределении количества пассажиров в вагоне метро в понедельник в час пик. Предположим, что количество пассажиров в вагоне можно представить в виде дискретной случайной величины, где каждое значение соответствует количеству пассажиров.
Обычно в понедельник в час пик в вагоне метро может быть разное количество пассажиров. Пусть событие A обозначает то, что количество пассажиров в вагоне метро в понедельник в час пик будет от 39, а событие B - то, что количество пассажиров будет любым.
Тогда вероятность события A можно вычислить, разделив количество случаев, когда количество пассажиров от 39 и больше, на общее количество возможных случаев:
\[P(A) = \frac{{N(A)}}{{N(B)}}\]
Для вычисления количества случаев, когда количество пассажиров от 39 и больше, мы можем использовать статистические данные или предположить, что количество пассажиров в вагоне метро может быть представлено нормальным распределением.
Нормальное распределение является одним из самых распространенных распределений, которые используются для моделирования случайных величин. Оно характеризуется средним значением \(\mu\) и стандартным отклонением \(\sigma\). Мы можем использовать эти параметры для моделирования количества пассажиров.
Допустим, что среднее количество пассажиров в вагоне метро в понедельник в час пик равно 45, а стандартное отклонение составляет 5. Тогда мы можем построить нормальное распределение с этими параметрами и вычислить вероятность события A.
Барсик_6211 54
Для решения данной задачи нам понадобится информация о распределении количества пассажиров в вагоне метро в понедельник в час пик. Предположим, что количество пассажиров в вагоне можно представить в виде дискретной случайной величины, где каждое значение соответствует количеству пассажиров.Обычно в понедельник в час пик в вагоне метро может быть разное количество пассажиров. Пусть событие A обозначает то, что количество пассажиров в вагоне метро в понедельник в час пик будет от 39, а событие B - то, что количество пассажиров будет любым.
Тогда вероятность события A можно вычислить, разделив количество случаев, когда количество пассажиров от 39 и больше, на общее количество возможных случаев:
\[P(A) = \frac{{N(A)}}{{N(B)}}\]
Для вычисления количества случаев, когда количество пассажиров от 39 и больше, мы можем использовать статистические данные или предположить, что количество пассажиров в вагоне метро может быть представлено нормальным распределением.
Нормальное распределение является одним из самых распространенных распределений, которые используются для моделирования случайных величин. Оно характеризуется средним значением \(\mu\) и стандартным отклонением \(\sigma\). Мы можем использовать эти параметры для моделирования количества пассажиров.
Допустим, что среднее количество пассажиров в вагоне метро в понедельник в час пик равно 45, а стандартное отклонение составляет 5. Тогда мы можем построить нормальное распределение с этими параметрами и вычислить вероятность события A.
Теперь позвольте мне посчитать это.