Поскольку число испытаний велико, используем приближение нормальным распределением.
n = 300 (число испытаний)
p = 0.6 (вероятность успеха в каждом испытании)
k = 100 (число успехов)
Среднее: \(\mu = n*p = 300 * 0.6 = 180\)
Дисперсия: \(\sigma^2 = n*p*(1-p) = 300 * 0.6 * 0.4 = 72\)
Стандартное отклонение: \(\sigma = \sqrt{72} \approx 8.485\)
Используем нормальное приближение с поправкой на непрерывность:
\[P(X=100) \approx P(99.5 < X < 100.5)\]
\[Z_1 = \frac{99.5 - 180}{8.485} \approx -9.488\]
\[Z_2 = \frac{100.5 - 180}{8.485} \approx -9.379\]
Так как значения Z очень малы, вероятность будет близка к 0.
\(\Phi(-9.488) \approx 0\)
\(\Phi(-9.379) \approx 0\)
\[P(X=100) \approx 0\]
Ответ: ≈ 0