Задание 6 - новичок в профильном ЕГЭ. В КИМ-2026 его не было: в 2027 году вариант вырос с 19 заданий до 20, а максимальный первичный балл - с 32 до 33. Задание 6 - одно из двух, добавленных в первую часть.
Оно закрывает вероятностный блок первой части. Задания 4 и 5 спрашивают «какова вероятность одного события», а задание 6 - уже про случайную величину целиком: чему она равна в среднем и насколько сильно разбросаны её значения.
Формат ответа: Целое число или конечная десятичная дробь.
Уровень сложности: Повышенный.
Максимальный балл: 1 первичный балл.
Ориентировочное время: 8 минут.
Какие темы встречаются
Требование спецификации распадается на шесть блоков; последний из них объединяет три непрерывных распределения.
Распределение случайной величины - таблица «значение / вероятность». Главная проверка: сумма вероятностей равна 1. Типичный вопрос - найти недостающую вероятность.
Математическое ожидание - средний результат в длинной серии: лотерея, страховка, игра с выигрышами.
Дисперсия и стандартное отклонение - мера разброса: какой из двух станков работает стабильнее.
Свойства ожидания и дисперсии - пересчёт при смене единиц или условий оплаты: рубли в копейки, оклад плюс сдельная надбавка.
Среднее число испытаний до успеха - «сколько бросков в среднем понадобится», «сколько раз придётся позвонить, пока не ответят». Спрашивают не вероятность, а число попыток; разобрано в конспекте «Среднее число испытаний до успеха».
Непрерывные распределения - равномерное (время ожидания автобуса), показательное (срок службы прибора) и нормальное (контроль качества, рост и масса).
Основные формулы
Три непрерывных распределения спецификация называет, но в первой части каждое даёт задачу в одно действие: узнать распределение по словам условия и подставить числа в готовую формулу. Держи их на уровне узнавания, а подробные разборы с рисунками лежат в конспектах «Равномерное распределение», «Показательное распределение» и «Нормальное распределение».
Общий алгоритм решения
Примеры решения
Разберём четыре сюжета: прототип из демоверсии, работу с таблицей, свойства и непрерывный случай.
Пример 1. Лотерея - прототип из демоверсии
Организаторы лотереи выпустили 10000 билетов. Выигрыши распределены следующим образом.
Выигрыш (в рублях)
100
1000
5000
10 000
50 000
Число выигрышных билетов
500
100
50
10
1
Найдите математическое ожидание величины «выигрыш на один билет». Ответ дайте в рублях.
Понимаем, что за величина
Случайная величина X - выигрыш на один наугад взятый билет. Её значения: 0, 100, 1000, 5000, 10000 и 50000 рублей. Ноль обязателен: большинство билетов не выигрывает ничего, но они тоже куплены и тоже входят в среднее.
Находим вероятности
Каждая вероятность - доля билетов данного вида от всех 10000:
Тот же ответ даёт короткий путь: весь призовой фонд 550000 рублей делим на 10000 билетов и снова получаем 55.
Ответ: 55
Пример 2. Таблица распределения: недостающая вероятность и разброс
Число заказов, которые курьер развозит за час, - случайная величина X со следующим распределением.
xi
1
2
3
4
pi
0,1
0,3
?
0,2
Найдите стандартное отклонение числа заказов.
Находим недостающую вероятность
Сумма всех вероятностей равна единице:
0,1+0,3+p+0,2=1⟹p=0,4
Считаем математическое ожидание
E(X)=1⋅0,1+2⋅0,3+3⋅0,4+4⋅0,2=0,1+0,6+1,2+0,8=2,7
Быстрая проверка: 2,7 лежит между 1 и 4 - всё в порядке.
Считаем дисперсию и извлекаем корень
Сначала среднее квадратов: подставляем квадраты значений, а вероятности берём прежние.
E(X2)=1⋅0,1+4⋅0,3+9⋅0,4+16⋅0,2=8,1
D(X)=E(X2)−(E(X))2=8,1−2,72=8,1−7,29=0,81
σ(X)=0,81=0,9
Ответ: 0,9
Пример 3. Свойства ожидания и дисперсии
Мастер получает за смену фиксированные 1000 рублей плюс 300 рублей за каждую собранную деталь. Число деталей за смену - случайная величина X, для которой E(X)=12, а стандартное отклонение равно 2. Найдите стандартное отклонение заработка мастера за смену.
Записываем заработок через число деталей
Заработок - это новая случайная величина, выраженная через старую: Y=300X+1000. Преобразование линейное, поэтому таблицу распределения пересчитывать не нужно, хватит готовых свойств. Попутно найдём среднее заработка:
E(Y)=300⋅E(X)+1000=300⋅12+1000=4600рублей
Находим разброс
Слагаемое 1000 сдвигает все возможные заработки на одну и ту же сумму - разброс от этого не меняется. А множитель 300 растягивает разброс ровно в 300 раз:
σ(Y)=∣300∣⋅σ(X)=300⋅2=600
Через дисперсию выходит то же самое (здесь важно не забыть, что D(X)=σ2=4, а не 2):
D(Y)=3002⋅D(X)=90000⋅4=360000,σ(Y)=360000=600
Ответ: 600
Пример 4. Нормальное распределение
Масса пакета сахара - нормально распределённая случайная величина со средним 1000 г и стандартным отклонением 5 г. Найдите вероятность того, что случайно выбранный пакет окажется тяжелее 1010 г.
Переводим границу в сигмы
Среднее a=1000, стандартное отклонение σ=5. Смотрим, насколько граница отстоит от среднего:
1010−1000=10=2σ
Значит, речь о «хвосте» за пределами двух сигм справа.
Применяем правило двух сигм
P(∣X−1000∣<10)=P(∣X−a∣<2σ)≈0,95
Вне промежутка от 990 до 1010 граммов остаётся 1−0,95=0,05.
Делим пополам по симметрии
Колокол нормального распределения симметричен относительно среднего, поэтому левый и правый хвосты одинаковы:
P(X>1010)=20,05=0,025
Ответ: 0,025
Частые ошибки
Приёмы быстрого счёта
Стратегия на экзамене
Проверь себя
Величина X принимает значения 0 и 10 с вероятностями 0,8 и 0,2. Чему равно E(X)?
Известно, что D(X)=0,36. Чему равно стандартное отклонение?
Величина принимает значения 1, 2 и 3 с вероятностями 0,5, p и 0,2. Чему равно p?
Как изменится дисперсия величины X, если ко всем её значениям прибавить 7?
Автобусы ходят строго каждые 10 минут, пассажир приходит в случайный момент. Какова вероятность прождать не более 2 минут?