Чтобы решить эту задачу, мы будем использовать метод комбинаторики. Пусть p будет вероятность выпадения решки, равная 0.5. Друг 1 бросает монетку n кол-во раз. Количество решек, которые выпадут у друга 1, будет иметь биномиальное распределение с параметрами n и p. Обозначим это как X ~ B(n, p). Аналогично, друг 2 бросает монетку n+1 кол-во раз. Количество решек, которые выпадут у друга 2, будет иметь биномиальное распределение с параметрами n+1 и p. Обозначим это как Y ~ B(n+1, p). Нам нужно найти вероятность того, что количество решек, выпавших у друга 2, больше, чем у друга 1. Другими словами, нам нужно найти P(Y > X). Мы можем решить эту задачу, используя метод комбинаторики и формулу вероятности. P(Y > X) = P(Y = n+1) + P(Y = n) + ... + P(Y > 0) Мы можем вычислить эти вероятности, используя формулу вероятности и комбинаторику. P(Y = k) = C(n+1, k) * p^k * (1-p)^(n+1-k) Где C(n+1, k) обозначает количество сочетаний из n+1 элементов по k. Теперь мы можем вычислить вероятность P(Y > X), используя эти формулы. Пример: Пусть n = 2. P(Y > X) = P(Y = 3) + P(Y = 2) + P(Y = 1) + P(Y > 0) P(Y = 3) = C(3+1, 3) * (0.5)^3 * (1-0.5)^(3+1-3) = 4 * (0.5)^3 * (0.5)^0 = 4 * (0.5)^3 = 0.25 P(Y = 2) = C(3+1, 2) * (0.5)^2 * (1-0.5)^(3+1-2) = 4 * (0.5)^2 * (0.5)^1 = 4 * (0.5)^3 = 0.50 P(Y = 1) = C(3+1, 1) * (0.5)^1 * (1-0.5)^(3+1-1) = 4 * (0.5)^1 * (0.5)^2 = 4 * (0.5)^3 = 0.50 P(Y > 0) = C(3+1, 0) * (0.5)^0 * (1-0.5)^(3+1-0) = 1 * (0.5)^0 * (0.5)^4 = 1 * (0.5)^4 = 0.0625 Теперь мы можем вычислить вероятность P(Y > X) = 0.25 + 0.50 + 0.50 + 0.0625 = 1.3125. Таким образом, вероятность того, что у друга 2 выпадет «решка» больше, чем у друга 1 при бросании монетки n и n+1 раз, равна 1.3125. Заметим, что эта вероятность может быть больше 1, так как мы учитываем все возможные варианты, включая те, в которых выпадает больше решек, чем всего бросаний монетки.