电子垃圾回收网站-假设2的手机芯片有缺陷我们从每天生产的50000个手机芯片中随机选择100个发现有缺陷的芯片的可能性有多大

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你必须工作假设所有芯片的2%缺陷是创建以来的计算,而不是个人。

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一个盒子里有10件物品,其中3件是次品。如果4是随机选择的,没有更换,概率至少有2是有缺陷是?
quad p = cfrac { binom {3}{电子垃圾回收网站 到底利润怎么样? 2} binom {7} + binom {3}{3} binom {7}{1}{1}{4} = cfrac {3 cdot21 + 1 cdot7}{210} = cfrac {70}{210} = cfrac {1}{3} = 33.要符合问题的标准,必须有两个或三个选定的项目有缺陷。他们必须从3个有缺陷的项目中选择,好的项目必须从7个好的项目中电子垃圾回收网站高价回收。选择。
$python
> > > > > from itertools import combinations as combs
> > c = list (combs (range (- 1,-4,-1) + range (1,8) ,4))
> > n = len ([ c for c in c if 1 < sum (map (a < 0,br) ,c)] > > > print’{}/{} = {}%’。格式(n,len (c) ,100.0 * n/len (c))
70/210 = 33.%

0.896 这是一个二项随机变量。

6)设随机抽样,从含有12件商品的批次中抽取2件,其中4件有缺陷。(i)所选择的产品均没有问题,(ii)至少有一个产品有问题的概率是多少?如果12件商品中有4件是有缺陷的,那么其中8件电子垃圾回收网站本地回收的公司。就是无缺陷的。所以你选择的第一个物品是

次品的概率是
frac {8}{12}
=
frac {2}{3}
。剩下的11件商品中有7件是没有缺陷的,所以你选择其中一件的概率是。 你首先选择一个没有缺陷的物品,然后选择
另一个
没有缺陷的物品的概率是
> frac {2}{3} × frac {7}{11}
=
frac {14}{33}
>电子垃圾回收网站 首要推荐渠道。 ≈42%
。在剩下的58% 的时间里,你至少会选择一件有缺陷的物品。

选择概率,任何计算机芯片故障= P (F) = (13/100) = 0.13
,选择概率,任何计算机芯片不是错误= P (F \’) = {1 – P (F)} = (1 – 0.13) = 0.87。

如果100个失败,20个失败,5个失败,只有1个失败,这很容易。最后一个问题是1。现在的概率比\”两个以上都有缺陷\”要容易得多,反过来问它就像\”两个以下都有缺陷\”。
无瑕疵 = 0.95 ^ 30
1瑕疵(只有一个) = 0.95 ^ 29 * 0.05 ^ 1 * 30(因为其中任何一个都可能是有瑕疵的)。没有放置 * 30,我们只是咀嚼,我们的第一个测试是有缺陷的唯一。(30 i1取自30)
2亏损 = 0.95 ^ 28 * 0.05 ^ 2 * (15 * 29)(15 * 29)是2取自30的任意顺序)
所以第一个的答案是1-(无亏损 + 1亏损 + 2亏损)
= 1 -(0. + 0. + 0.25…)1-0.81 = 0.1878大于2的概率非常低。尽管如此,似乎最有可能是2是有缺陷的。

20%的批处理有缺陷的批20所以4有缺陷和16不存在电子垃圾回收网站我们以多种不同形式和数量购买和回收。有关这种独特电子垃圾回收网站的回收价格或更多信息,请立即致电给我们,我们将竭诚为您服务。缺陷。

这是概率的分布情况。0.95 ^ 8
1 invalid: c (8,1) * 0.05 * 0.95 ^ 7
2 invalid: c (8,2) * 0.02 ^ 2 * 0.95 ^ 6
3 invalid: c (8,3) * 0.02 ^ 3 * 0.95 ^ 5
4 invalid: c (8,4) * 0.02 ^ 4 * 0.95 ^ 4
5 invalent: c (8,5) * 0.02 电子垃圾回收网站 回收报价。^ 5 * 0.95 ^ 3
6 invalent: c (8,2) * 0.02 ^ 6 * 0.95 ^ 2
7 invalent: c (8,7) * 0.02 ^ 7 * 0.95
8 invalent: 0.02 ^ 8
电子垃圾回收网站长期合作工厂。 加起来的结果在粗体字或,更好的是,得到与
1-0.95 ^ 8-c (8,1) * 0.05 * 0.95 ^ 7相同的结果

回答到目前为止近似。

假设工厂生产的芯片有5% 有缺陷。他/她应该购买多少才有超过99% 的机会拥有最多一个有缺陷的晶片?由于问题不完整,可能有几个答案。如上所述,最简单的答案是0。这将给出100% 的机会(超过99%) ,编号有缺陷的警察是0(小于1)。另一个可能的答案是1,因为有缺陷的芯片数目最多为1,也是有效的,因为有两个有缺陷的芯片的可能性为0,0025,小于1% 。如你所见,n 个芯片只要0,05 * n < 0,01就可以了,这意味着最多4个芯片。

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