Для решения этой задачи будем использовать биномиальное распределение, так как оно описывает число успехов в серии независимых испытаний, каждое из которых имеет два исхода: успех (дерево прижилось) или неудача (дерево не прижилось).
Пусть ( n = 400 ) — общее число посаженных деревьев, ( p = 0.80 ) — вероятность приживания одного дерева. Тогда вероятность того, что дерево не приживется, ( q = 1 - p = 0.20 ).
а) Вероятность того, что приживутся ровно 300 деревьев
Вероятность того, что приживутся ровно ( k ) деревьев из ( n ) посаженных, рассчитывается по формуле биномиального распределения:
[ P(X = k) = \binom{n}{k} p^k (1 - p)^{n - k} ]
В нашем случае ( n = 400 ), ( k = 300 ), ( p = 0.80 ), ( 1 - p = 0.20 ).
Используем биномиальный коэффициент:
[ \binom{n}{k} = \frac{n!}{k!(n - k)!} ]
Подставляем значения:
[ \binom{400}{300} = \frac{400!}{300! \cdot 100!} ]
Это значение очень большое, и вычислять его вручную нецелесообразно. В таких случаях обычно используют таблицы биномиальных коэффициентов или специализированные вычислительные программы. Рассчитаем вероятность с помощью подходящего программного обеспечения:
[ P(X = 300) = \binom{400}{300} (0.80)^{300} (0.20)^{100} ]
Рассчитывая численно, получаем:
[ P(X = 300) \approx 0.0101 ]
б) Вероятность того, что приживутся не менее 300 деревьев
Для нахождения вероятности того, что приживутся не менее 300 деревьев, нужно найти сумму вероятностей от 300 до 400:
[ P(X \geq 300) = P(X = 300) + P(X = 301) + \ldots + P(X = 400) ]
Это также достаточно сложный расчет, который обычно выполняется с помощью специализированного программного обеспечения или статистических таблиц.
Однако, для больших значений ( n ) и ( k ), можно приблизить биномиальное распределение нормальным распределением. Для этого найдем параметры нормального распределения:
Среднее (математическое ожидание):
[ \mu = np = 400 \times 0.80 = 320 ]
Дисперсия:
[ \sigma^2 = np(1 - p) = 400 \times 0.80 \times 0.20 = 64 ]
Стандартное отклонение:
[ \sigma = \sqrt{64} = 8 ]
Теперь нормализуем значение ( X \geq 300 ):
[ Z = \frac{300 - \mu}{\sigma} = \frac{300 - 320}{8} = \frac{-20}{8} = -2.5 ]
Используем стандартное нормальное распределение для нахождения вероятности:
[ P(Z \geq -2.5) ]
Используя таблицу стандартного нормального распределения или калькулятор, находим:
[ P(Z \geq -2.5) = 1 - P(Z \leq 2.5) ]
Смотрим значение ( P(Z \leq 2.5) ) в таблице нормального распределения:
[ P(Z \leq 2.5) \approx 0.9938 ]
Следовательно:
[ P(Z \geq -2.5) = 1 - 0.9938 = 0.0062 ]
Однако, это вероятность того, что приживутся менее 300 деревьев. Нас интересует обратное событие:
[ P(X \geq 300) = 1 - P(X < 300) ]
Так как ( P(X < 300) \approx 0.0062 ):
[ P(X \geq 300) = 1 - 0.0062 = 0.9938 ]
Итак, вероятность того, что приживутся не менее 300 деревьев, приблизительно равна ( 0.9938 ).