Answer:
mean = 1 power failure
variance = 1 (power failure)²
Step-by-step explanation:
Since the mean is computed as
mean = E(x) = ∑ x * p(x) for all x
then for the random variable x=power failures , we have
mean = ∑ x * p(x) = 0 * 0.4 + 1* 0.3 + 2*0.2 + 3* 0.1 = 1 power failure
since the variance can be calculated through
variance = ∑[x-E(x)]² * p(x) for all x
but easily in this way
variance = E(x²) - [E(x)]² , then
E(x²) = ∑ x² * p(x) = 0² * 0.4 + 1²* 0.3 + 2²*0.2 + 3²* 0.1 = 2 power failure²
then
variance = 2 power failure² - (1 power failure)² = 1 power failure²
therefore
mean = 1 power failure
variance = 1 power failure²
Answer:
Explanation:
Hola. Puesto que tu pregunta está en español, te responderé en el mismo lenguage.
Estas son las posibilidades dadas por la combinación moneda/dado
Número de combinaciones
Moneda: prenda
Cara: vestido 1 de 2: 1/2
Sello: falda 1 de 2: 1/2
Dado: color
Par: negro 3 de 6: 3/6
Impar: café 3 de 6: 3/6
En total son 2 × 6 resultados: 12 (incluye resultados repetidos, no son todos diferentes entre sí)
¿Cuántas combinaciones tienen vestido y color negro?
Es decir: moneda = cara y dado = par
Por tanto, la probabilidad de vestido negro es:
- 3 de 12 = 3/12 = 1/4 ← respuesta
Hay otras formas de resolverlo. Por ejemplo;
Como los resultados de lanzar la moneda y el dado son independientes:
- P(Vestido∩negro) = P(Vestido) × P(Negro)
- P(Vestido) = 1/2
- P(Negro) = 3/6 = 1/2
- P(Vestido) × P(Negro) = 1/2 × 1/2 = 1/4 ← mismo resultado
In both the sets, 3 and m as well as n can be found as common factors.
So,
3mn( m+4n)
Therefore the answer is 3mn (#3)
Answer:
Step-by-step explanation:
The largest factor that will divide evenly into both 32 and 48 is 16.
Thus, 32 - 48 = 16(2 - 3), or 16 (-1), or just -16.
Are you sure there wasn't more to this problem?
