Как решить: В среднем из 900 садовых насосов (см)?

Чтобы найти вероятность того, что один случайно выбранный садовый насос не подтекает, мы можем воспользоваться простыми арифметическими расчетами. Давайте разложим процесс решения на несколько шагов:

### Шаг 1: Определение общего количества насосов
В начале у нас есть общая информация о количестве насосов. Имеем 900 насосов.

### Шаг 2: Определение количества подтекающих насосов
В рамках всей имеющейся информации, мы знаем, что из 900 насосов, 27 подтекают. Это число нас интересует, поскольку мы будем использовать его для вычислений.

### Шаг 3: Вычисление количества неподтекающих насосов
Чтобы найти количество насосов, которые не подтекают, мы вычтем количество подтекающих насосов из общего количества насосов:

\
900 , (text{всего насосов}) - 27 , (text{подтекающих}) = 873 , (text{неподтекающих})
\

### Шаг 4: Определение вероятности
Вероятность того, что случайно выбранный насос не подтекает, можно выразить как отношение количества неподтекающих насосов к общему количеству насосов. Формула для вычисления вероятности:

\
P(text{не подтекает}) = frac{text{количество неподтекающих насосов}}{text{общее количество насосов}}
\

Подставим наши данные:

\
P(text{не подтекает}) = frac{873}{900}
\

### Шаг 5: Вычисление значения
Теперь просто произвём деление:

\
P(text{не подтекает}) approx 0.97
\

Это означает, что вероятность того, что один случайно выбранный насос не подтекает, составляет примерно 97%.

### Шаг 6: Интерпретация результата
Согласно полученному результату, если вы случайным образом выберете насос из данной поставки, существует высокая вероятность (97%), что этот насос будет рабочим и не подтекает. Этот высокий уровень надежности может говорить о качестве продукции и ее производственных стандартов.

### Дополнительные размышления
1. *Качество продукции*: Вероятность не подтекающего насоса может быть важным индикатором качества продукции. Высокий процент неполадок (в данном случае, 3%) может настораживать потенциальных покупателей.
   
2. *Тестирование*: Понимание вероятности поможет компании решить, сколько насосов следует протестировать перед продажей, чтобы обеспечить достаточное качество.

3. *Статистический анализ*: По мере накопления данных можно было бы построить более сложные модели анализа, которые учитывают влияние различных факторов на вероятность возникновения дефектов.

Таким образом, мы оценили не только простую вероятность, но и затронули аспекты качества, тестирования и статистического анализа, что придаёт контекст и значение нашим расчетам.