Краткое пояснение: Используем формулу Бернулли и локальную теорему Лапласа для приближенного вычисления вероятности.
Формула Бернулли:
\[P_n(k) = C_n^k p^k (1 - p)^{n - k}\]
В нашем случае:
- n = 400 (количество испытаний)
- k = 104 (количество наступлений события)
- p = 0.2 (вероятность наступления события в одном испытании)
Параметры для теоремы Лапласа:
- \(np = 400 \cdot 0.2 = 80\)
- \(\sqrt{np(1-p)} = \sqrt{400 \cdot 0.2 \cdot 0.8} = \sqrt{64} = 8\)
Вычисляем значение x:
\[x = \frac{k - np}{\sqrt{np(1-p)}} = \frac{104 - 80}{8} = \frac{24}{8} = 3\]
Используем функцию Гаусса:
\[\varphi(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{x^2}{2}}\]
- \(\varphi(3) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{3^2}{2}} \approx 0.004432\) (значение функции Гаусса для x = 3)
Применяем локальную теорему Лапласа:
\[P_n(k) \approx \frac{1}{\sqrt{np(1-p)}} \varphi(x)\]
\[P_{400}(104) \approx \frac{1}{8} \cdot 0.004432 \approx 0.000554\]
Ответ: 0.0006