Step-by-step explanation:
For no 1
<em>2</em><em>5</em><em> </em><em>-</em><em> </em><em>3x </em><em>=</em><em> </em><em>4</em><em>0</em><em> </em>
<em>-</em><em> </em><em>3x </em><em>=</em><em> </em><em>4</em><em>0</em><em> </em><em>-</em><em> </em><em>2</em><em>5</em><em> </em>
<em>-</em><em> </em><em>3x </em><em>=</em><em> </em><em>1</em><em>5</em><em> </em>
<em> </em><em>-</em><em> </em><em>x </em><em>=</em><em> </em><em>1</em><em>5</em><em> </em><em>/</em><em> </em><em>3</em>
<em>Therefore </em><em> </em><em>x </em><em>=</em><em> </em><em>-</em><em> </em><em>5</em><em> </em>
<em>Now </em><em>for </em><em>no. </em><em> </em><em>2</em>
<em>1</em><em>/</em><em>3</em><em> </em><em>(</em><em> </em><em>x </em><em>-</em><em> </em><em>1</em><em>0</em><em>)</em><em> </em><em>=</em><em> </em><em>-</em><em> </em><em>4</em><em> </em>
<em>(</em><em> </em><em>x </em><em>-</em><em> </em><em>1</em><em>0</em><em> </em><em>)</em><em> </em><em>=</em><em> </em><em>-</em><em> </em><em>1</em><em>2</em><em> </em>
<em>x </em><em>=</em><em> </em><em>-</em><em> </em><em>1</em><em>2</em><em> </em><em>+</em><em> </em><em>1</em><em>0</em>
<em>Therefore </em><em> </em><em>x </em><em>=</em><em> </em><em>-</em><em> </em><em>2</em><em> </em>
<em>Hope </em><em>it </em><em>will </em><em>help </em><em>:</em><em>)</em>
Answer:
About 7.2 OR (7.211102551)
Step-by-step explanation:
Answer:
addition
Step-by-step explanation:
idkthis sounds dumb
Answer:
![E(X)= n \int_{0}^1 x^n dx = n [\frac{1}{n+1}- \frac{0}{n+1}]=\frac{n}{n+1}](https://tex.z-dn.net/?f=E%28X%29%3D%20n%20%5Cint_%7B0%7D%5E1%20x%5En%20dx%20%3D%20n%20%5B%5Cfrac%7B1%7D%7Bn%2B1%7D-%20%5Cfrac%7B0%7D%7Bn%2B1%7D%5D%3D%5Cfrac%7Bn%7D%7Bn%2B1%7D)
Step-by-step explanation:
A uniform distribution, "sometimes also known as a rectangular distribution, is a distribution that has constant probability".
We need to take in count that our random variable just take values between 0 and 1 since is uniform distribution (0,1). The maximum of the finite set of elements in (0,1) needs to be present in (0,1).
If we select a value
we want this:

And we can express this like that:
for each possible i
We assume that the random variable
are independent and
from the definition of an uniform random variable between 0 and 1. So we can find the cumulative distribution like this:

And then cumulative distribution would be expressed like this:



For each value
we can find the dendity function like this:

So then we have the pdf defined, and given by:
and 0 for other case
And now we can find the expected value for the random variable X like this:

![E(X)= n \int_{0}^1 x^n dx = n [\frac{1}{n+1}- \frac{0}{n+1}]=\frac{n}{n+1}](https://tex.z-dn.net/?f=E%28X%29%3D%20n%20%5Cint_%7B0%7D%5E1%20x%5En%20dx%20%3D%20n%20%5B%5Cfrac%7B1%7D%7Bn%2B1%7D-%20%5Cfrac%7B0%7D%7Bn%2B1%7D%5D%3D%5Cfrac%7Bn%7D%7Bn%2B1%7D)
Answer:
Step-by-step explanation:
3n+2)! / (3n-3)! = (3n+2)*(3n+1)*(3n)*(3n-1)*(3n-2)*(3n-3)! divided by (3n-3)! which becomes:
23! / 18! = (23 * 22 * 21 * 20 * 19 * 18! divided by 18! which becomes:
(23 * 22 * 21 * 20 * 19)
the result is 4037880
i used my ti-84 to take 23! and divide it by 18! and i got 4037880.
this confirms the solution is correct.