Ответ:
Принципы вероятности имеют много применений. Они используются в генетике, в статистике, в химии и во многих других местах.
Объяснение:
В классической генетике вероятность используется для расчета шансов получения данного результата генетического скрещивания.
Исторически гипотеза классической генетики основывалась на вероятностных предсказаниях. Потому что исходы крестов совпали с предсказаниями теории.
Например, если у вас есть два гидрида голубые глаза и карие глаза.
У обоих родителей будут карие глаза. Крест детей предсказывает, что у 1/4 потомства будут голубые глаза, а у 3/4 - карие. В небольшой популяции результат может не соответствовать прогнозам. Чем больше население, тем ближе будет результат к прогнозам, основанным на вероятности.
Используя +, -,:, * (вы должны использовать все знаки, и вам разрешено использовать один из них дважды; вам также не разрешено использовать скобки), сделайте следующее предложение верным: 9 2 11 13 6 3 = 45?
9-2 * 11 + 13: 6 * 3 = 45 9-2 * 11 + 13: 6 * 3 = 45 Это отвечает вызову?
Какой инструмент астроном использует для определения спектра звезды? Почему использовать этот инструмент лучше, чем использовать только телескоп для просмотра спектра?
Телескоп и спектроскоп имеют разные функции. Чтобы собрать больше света от слабых звезд, нам нужен телескоп с большой апертурой. Затем спектроскоп разбивает свет на разные спектральные линии. На рисунке показан комбинированный телескоп и спектроскоп, используемые в датчике JPL dwan. фото JPL НАСА /
Почему мы должны использовать «комбинации из n вещей, взятых по x за раз», когда мы вычисляем биномиальные вероятности?
Смотрите мои мысли ниже: Общая форма биномиальной вероятности: sum_ (k = 0) ^ (n) C_ (n, k) (p) ^ k ((~ p) ^ (nk)). Вопрос в том, почему нужен ли нам этот первый термин, комбинированный термин? Давайте рассмотрим пример, и тогда все станет ясно. Давайте посмотрим на биномиальную вероятность подбрасывания монеты 3 раза. Давайте установим получение голов равным p, а не получение голов ~ p (оба = 1/2). Когда мы пройдем процесс суммирования, 4 условия суммирования будут равны 1 (по сути, мы находим все возможные результаты, поэтому вероятность суммирования всех результатов равна 1): sum_ (k = 0) ^ ( 3) = цвет (красный) (C_ (3,