Farmaseuttinen yritys väittää, että uusi lääke on onnistunut lievittämään niveltulehdusta 70 prosentilla potilaista. Oletetaan, että vaatimus on oikea. Lääkettä annetaan 10 potilaalle. Mikä on todennäköisyys, että kahdeksalla tai useammalla potilaalla on kivunlievitystä?

Farmaseuttinen yritys väittää, että uusi lääke on onnistunut lievittämään niveltulehdusta 70 prosentilla potilaista. Oletetaan, että vaatimus on oikea. Lääkettä annetaan 10 potilaalle. Mikä on todennäköisyys, että kahdeksalla tai useammalla potilaalla on kivunlievitystä?
Anonim

Vastaus:

#0.3828~~38.3%#

Selitys:

#P "k 10 potilaalla vapautuu" = C (10, k) (7/10) ^ k (3/10) ^ (10-k) #

# ", jossa" C (n, k) = (n!) / (k! (n-k)!) "(yhdistelmät)" #

# "(binomijakauma)" #

# "Joten k = 8, 9 tai 10, meillä on:" #

#P "vähintään 8 potilaalla 10: stä vapautuu" = #

# (7/10) ^ 10 (C (10,10) + C (10,9) (3/7) + C (10,8) (3/7) ^ 2) #

#= (7/10)^10 (1 + 30/7 + 405/49)#

#= (7/10)^10 (49 + 210 + 405)/49#

#= (7/10)^10 (664)/49#

#= 0.3828#

#~~38.3%#

Sateen todennäköisyys huomenna on 0,7. Sateen todennäköisyys seuraavana päivänä on 0,55 ja sateen todennäköisyys seuraavana päivänä on 0,4. Miten määrität P: n ("se sataa kaksi tai useampia päiviä kolmen päivän aikana")?

Sateen todennäköisyys huomenna on 0,7. Sateen todennäköisyys seuraavana päivänä on 0,55 ja sateen todennäköisyys seuraavana päivänä on 0,4. Miten määrität P: n ("se sataa kaksi tai useampia päiviä kolmen päivän aikana")?

577/1000 tai 0,577 Koska todennäköisyydet lisäävät enintään 1: Ensimmäisen päivän todennäköisyys sataa = 1-0.7 = 0.3 Toisen päivän todennäköisyys sataa = 1-0,55 = 0,45 Kolmannen päivän todennäköisyys sataa = 1-0.4 = 0.6 Nämä ovat eri sateen mahdollisuudet 2 päivää: R tarkoittaa sadetta, NR ei sadetta. väri (sininen) (P (R, R, NR)) + väri (punainen) (P (R, NR, R)) + väri (vihreä) (P (NR, R, R)) Tämän tekeminen: väri (sininen ) (P (R, R, NR) = 0.7xx0.55xx0.6 = 231/100

Sosiologit sanovat, että 95% naimisissa olevista naisista väittää, että heidän aviomiehensä äiti on heidän naimisissaan suurin kiistely. Oletetaan, että kuusi naimisissa olevaa naista saavat kahvia yhdessä. Mikä on todennäköisyys, että kukaan heistä ei pidä heidän äitiään?

Sosiologit sanovat, että 95% naimisissa olevista naisista väittää, että heidän aviomiehensä äiti on heidän naimisissaan suurin kiistely. Oletetaan, että kuusi naimisissa olevaa naista saavat kahvia yhdessä. Mikä on todennäköisyys, että kukaan heistä ei pidä heidän äitiään?

0,000000015625 P (ei miellyttävä äiti) = 0,95 P (ei miellyttänyt äitiä) = 1-0,95 = 0,05 P (kaikki 6 eivät pidä äitinsä mielellään) = P (ensimmäinen ei pidä äiti) * P (toinen) * ... * P (6. ei pidä äitinsä mielellään) = 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 * 0,05 = 0,05 ^ 6 = 0,000000015625

Olet tutkinut, kuinka monta ihmistä odottaa rivillä pankkisi perjantaina iltapäivällä klo 15.00, ja olet luonut todennäköisyysjakauman 0, 1, 2, 3 tai 4 henkilölle linjassa. Todennäköisyydet ovat 0,1, 0,3, 0,4, 0,1 ja 0,1. Mikä on todennäköisyys, että vähintään 3 henkilöä on linjassa perjantaina iltapäivällä klo 15.00?

Olet tutkinut, kuinka monta ihmistä odottaa rivillä pankkisi perjantaina iltapäivällä klo 15.00, ja olet luonut todennäköisyysjakauman 0, 1, 2, 3 tai 4 henkilölle linjassa. Todennäköisyydet ovat 0,1, 0,3, 0,4, 0,1 ja 0,1. Mikä on todennäköisyys, että vähintään 3 henkilöä on linjassa perjantaina iltapäivällä klo 15.00?

Tämä on JOKA ... TAI tilanne. Voit lisätä todennäköisyyksiä. Edellytykset ovat yksinomaan: et voi olla 3–4 henkilöä rivillä. On 3 henkilöä tai 4 henkilöä linjassa. Lisää näin: P (3 tai 4) = P (3) + P (4) = 0,1 + 0,1 = 0,2 Tarkista vastaus (jos sinulla on jäljellä aikaa testin aikana) laskemalla vastakkainen todennäköisyys: P (<3) = P (0) + P (1) + P (2) = 0,1 + 0,3 + 0,4 = 0,8 Ja tämä ja vastaus lisää jopa 1,0, kuten pitäisi.

Tilasto
Toimittajan valinta