Пусть \( N \) — общее количество объектов в исходном датасете \( X \), а \( k \) — количество «похожих» объектов. В данном случае \( k = 5 \).
Вероятность выбрать «похожий» объект при одном извлечении равна \( P(\text{похожий}) = \frac{k}{N} \).
Вероятность выбрать «непохожий» объект равна \( P(\text{непохожий}) = \frac{N-k}{N} = 1 - \frac{k}{N} \).
Датасет \( X_{\text{boot}} \) формируется путем сэмплирования \( n \) объектов с возвращением. Нам нужно найти вероятность того, что в \( X_{\text{boot}} \) будет хотя бы один «похожий» объект.
Проще найти вероятность противоположного события: что в \( X_{\text{boot}} \) НЕ будет ни одного «похожего» объекта (то есть все \( n \) объектов будут «непохожими»).
Вероятность того, что все \( n \) выбранных объектов будут «непохожими», равна:
\( P(\text{все непохожие}) = \left( \frac{N-k}{N} \right)^n = \left( 1 - \frac{k}{N} \right)^n \).
Вероятность того, что будет хотя бы один «похожий» объект, равна 1 минус вероятность того, что все объекты «непохожие»:
\( P(\text{хотя бы один похожий}) = 1 - P(\text{все непохожие}) = 1 - \left( 1 - \frac{k}{N} \right)^n \).
Нас просят найти предел этой вероятности при \( n \to +\infty \).
Рассмотрим предел выражения \( \left( 1 - \frac{k}{N} \right)^n \) при \( n \to +\infty \).
Поскольку \( 0 < \frac{k}{N} < 1 \) (так как \( k < N \) и \( k > 0 \)), то \( 0 < 1 - \frac{k}{N} < 1 \).
Когда основание степени (меньше 1) возводится в степень, стремящуюся к бесконечности, результат стремится к 0.
\( \lim_{n \to \infty} \left( 1 - \frac{k}{N} \right)^n = 0 \).
Следовательно, предел вероятности того, что будет хотя бы один «похожий» объект:
\( \lim_{n \to \infty} \left( 1 - \left( 1 - \frac{k}{N} \right)^n \right) = 1 - 0 = 1 \).
Ответ: 1.