Загрузка страницы

Вариант 7 Задание 4 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ

Ковбой Джон попадает в муху на стене с вероятностью 0,8, если стреляет из пристрелянного револьвера. Если Джон стреляет из непристрелянного револьвера, то он попа¬дает в муху с вероятностью 0,3. На столе лежат 10 револьверов, из них только 3 пристрелянные. Ковбой Джон видит на стене муху, наудачу хватает первый попавшийся револьвер и стреляет в муху. Найдите вероятность того, что Джон промахнётся.

Видео Вариант 7 Задание 4 ЕГЭ 2016 Математика, И В Ященко 36 вариантов Решение Ответ канала selfedu
Показать
Комментарии отсутствуют
Введите заголовок:

Введите адрес ссылки:

Введите адрес видео с YouTube:

Зарегистрируйтесь или войдите с
Информация о видео
17 марта 2016 г. 15:16:07
00:02:18
Другие видео канала
#8. Как решать задачи по теории вероятностей? 3 способа!#8. Как решать задачи по теории вероятностей? 3 способа!Теория Вероятностей ЕГЭ 2018. САМЫЙ ПОДРОБНЫЙ РАЗБОРТеория Вероятностей ЕГЭ 2018. САМЫЙ ПОДРОБНЫЙ РАЗБОРСложная задача из ЕГЭ 2019  ( Теория вероятностей #11)Сложная задача из ЕГЭ 2019 ( Теория вероятностей #11)#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки#4. Свойства и представления массивов, создание их копий | NumPy уроки#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов  | NumPy уроки#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy урокиКак решать текстовые задачи 2-й части? Задание №22 | Математика ОГЭ | Pi-FiКак решать текстовые задачи 2-й части? Задание №22 | Математика ОГЭ | Pi-Fi#6. Объединение и разделение массивов | NumPy уроки#6. Объединение и разделение массивов | NumPy урокиРешаем вариант Статграда ЕГЭ2021 по математике. Интересный №13Решаем вариант Статграда ЕГЭ2021 по математике. Интересный №13#25 Перечисления (enum) | Java для начинающих#25 Перечисления (enum) | Java для начинающих#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки#2. Основные типы данных. Создание массивов функцией array() | NumPy уроки#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy уроки#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy уроки#1. Пакет numpy - установка и первое знакомство | NumPy уроки#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy уроки#8. Базовые математические операции над массивами | NumPy урокиДвунаправленные (bidirectional) рекуррентные нейронные сети | #26 нейросети на PythonДвунаправленные (bidirectional) рекуррентные нейронные сети | #26 нейросети на Python#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки#7. Индексация, срезы, итерирование массивов | NumPy уроки#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки#9. Булевы операции и функции, значения inf и nan | NumPy уроки#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy уроки#10. Базовые математические функции | NumPy уроки#10. Базовые математические функции | NumPy уроки#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки#12. Множества (unique) и операции над ними | NumPy уроки
Яндекс.Метрика