Все вопросы к тесту (html) Вероятность и статистика

Cмещенной точечной оценкой параметра является

xi - независимые, нормально распределённые, стандартные N(0,1) случайные величины. Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина, называется

Абсолютный момент случайной величины Х порядка n определяется выражением

Автоматическая телефонная станция получает в среднем 3 вызова в минуту. Вероятность того, что станция получит 6 вызовов за данную минуту, равна

Автомашина пришла из Минска в Могилев со скоростью 40 км/ч и сразу же повернула обратно. Скорость ее на обратном пути была на 20 км/ч больше. Средняя скорость составила ___ км/ч

Апостериорные вероятности Р(Нi) - это вероятности

В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены следующие результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная средняя результатов измерений, выборочная и исправленная дисперсии ошибок прибора равны

В камере Вильсона фиксируется 60 столкновений частиц в час. Вероятность того, что в течение одной минуты не произойдет ни одного столкновения, равна

В моменты времени t1, t2, t3 и т.д. проводятся наблюдения, их результаты записываются в таблицу Для того чтобы выразить аналитически тенденцию изменения наблюдаемой величины во времени, следует

В партии из 10 деталей 8 стандартных. Наугад выбирается две детали. Вероятность того, что они будут стандартными, равна

В таблице статистического распределения, построенного по выборке, на одно число попала клякса. Это число:

В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. Это цифра:

В течение часа коммутатор получает в среднем 30 вызовов. Вероятность того, что на коммутатор не поступит ни одного вызова в течение часа, равна

Величина x имеет распределение N(a, s). Вероятность p{x < a - 1,65s} равна

Величина x имеет распределение N(a, s). Вероятность p{x < a - 2s} равна

Величина x имеет распределение N(a, s). Вероятность p{|x - a| < 2s} равна

Вероятность безотказной работы каждой из 5 однотипных машин в течение заданного времени равна 0,8. Вероятность того, что по истечении заданного времени безотказно проработают две машины, а откажут три, равна

Вероятность выиграть, играя в рулетку, 1/37. Сделав ставку 100 раз, мы ни разу не выиграли. Заподозрив, что игра ведется нечестно, мы решили проверить свою гипотезу, построив 95%-ый доверительный интервал. Определите, по какой формуле строится интервал и что дала проверка в нашем случае

Вероятность невозможного события равна

Вероятность перегорания лампы в течение некоторого времени рана 0,02. Вероятность того, что за это время перегорит только одна из восьми ламп, равна

Вероятность суммы двух случайных событий вычисляется по формуле

Вероятность того, что студент сдаст экзамен по математике, равна 0,5, а экзамен по иностранному языку - 0,6. Вероятность того, что он сдаст хотя бы один экзамен, равна

Выборочное распределение задано таблицей. Значение полигона в точке 1280 и мода, вычисленные по этой таблице, равны

Гипотезы об однородности выборок - это гипотезы о том, что рассматриваемые выборки извлечены из

Дан вариационный ряд выборки объема n = 10: -2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12, 15. Выборочная медиана для этого ряда -d равна

Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. Выборочная медиана d и выборочное среднее для этого ряда равны

Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: -2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16. Выборочная медиана d и выборочное среднее для этого ряда равны

Дан вариационный ряд выборки объема n = 9: -2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12. Выборочная медиана для этого ряда -d равна

Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны

Дана выборка объема n = 5: -4, -2, 2, 6, 8. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны

Дана выборка объема n = 5: -6, -4, 0, 4, 6. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны

Дана выборка объема n = 7: 3, 5, -2, 1, 0, 4, 3. Вариационный ряд для этой выборки и размах вариационного ряда:

Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn. Выборочное среднее находится по следующей формуле:

Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Выборочная средняя равна . Тогда статистический центральный момент k-го порядка находится по следующей формуле:

Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Статистический (или эмпирический) начальный момент k-го порядка находится по следующей формуле:

Дана конкретная выборка объема n = 10: 2, 2, 5, 5, 4, 3, 4, 2, 2, 5. Статистическое распределение этой выборки имеет следующий вид

Данные о прибыли, полученной в течение месяца, за последние 5 месяцев оказались следующими: С помощью метода наименьших квадратов по этим точкам строится прямая. Эта прямая для прибыли в мае даст значение (для получения этого значения строить прямую не надо)

Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m. Центральный момент k-ого порядка находится по формуле:

Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны

Два события будут несовместными, если

Дисперсию случайной величины Y = a X + b, которая является линейной функцией от случайной величины Х, вычисляют как

Дисперсия постоянной величины C равна

Дисперсия произведения случайной величины Х и постоянной С равна

Дисперсия случайной величины обладает свойствами

Дисперсия случайной величины определяется по формуле

Для выборки объема n = 9 сосчитали выборочную дисперсию S2 = 3.86. Исправленная дисперсия равна

Для выборки: -7, 2, 4, 0, 3, 2, 1, -5 вариационный ряд следующий:

Для математического ожидания произведения случайной величины Х и постоянной С справедливо свойство:

Для нахождения по плотности вероятности f(x) вероятности попаданий случайной величины x в интервал (а, b) формула имеет следующий вид:

Для оценки тесноты связи между признаками (Х,Y) в числовой форме вычисляют безразмерную характеристику, выражающую тесноту связи между признаками в числовой форме. Это

Для построения доверительного интервала для дисперсии надо пользоваться таблицами

Для построения доверительного интервала для оценки вероятности биномиального распределения по относительной частоте надо пользоваться таблицами

Для построения эмпирических прямых регрессии применяют метод

Для проверки гипотезы о виде распределения вероятностей по критерию Колмогорова в качестве меры расхождения между теоретическим и эмпирическим распределениями используется статистика l, имеющая распределение Колмогорова. Она вычисляется по формуле

Для проверки гипотезы о виде распределения вероятностей провели 100 опытов, построили эмпирическую функцию распределения и нашли, что максимальная разница между значением эмпирической функции распределения и теоретической оказалась равной 0,2. Чему равно значение статистики Колмогорова? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 проходит гипотеза о виде распределения?

Для проверки гипотезы о равенстве 2-х генеральных средних надо пользоваться таблицами

Для того, чтобы вдвое сузить доверительный интервал, построенный для математического ожидания, число наблюдений надо увеличить в ___ раз(а)

Для того, чтобы по выборке объема n = 10 построить доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения, дисперсия которого неизвестна, нужны таблицы

Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическая дисперсия при этом

Для уровня значимости a=0,05 критическое значение распределения Колмогорова равно

Если известна вероятность события А, равная Р(А), то вероятность противоположного события Р() определяется как

Если средствами дисперсионного анализа показано, что гипотеза о совпадении средних при разных уровнях фактора не противоречит данным опыта, в качестве оценки общего среднего можно взять

Из 30 экзаменационных билетов студент хорошо выучил 8 «счастливых» билетов. Он вытаскивает один билет, тогда вероятность того, что билет будет счастливым, равна

Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: Точечная оценка генеральной средней составит

Из колоды в 32 карты извлекают одну карту. Вероятность того, что она будет красной масти, равна

Известно, что X ~ N(0,3), Y ~ N(0.5, 2), Х и Y независимы. Случайная величина S = X + 2Y имеет распределение

Имеется m выборок объема n из m нормальных законов с одинаковыми дисперсиями s2 и математическими ожиданиями а1,а2,…,аm. Задача проверки нулевой гипотезы Н0 о совпадении m математических ожиданий - Н0: а1=а2=…аm решается методами

Имеется случайная величина (X,Y). Выберите верное утверждение:

Корректура книги объемом в 500 страниц имеет 500 ошибок. Число опечаток на одной странице - случайная величина, распределенная по закону Пуассона. Вероятность того, что на случайно выбранной странице окажется 2 опечатки, равна

Математическое ожидание дискретной случайной величины - это

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, имеющей плотность распределения , равны

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], равны

Математическое ожидание непрерывной случайной величины - это

Методом дисперсионного анализа можно проверить гипотезу о

На первой полке12 книг, из которых 4 на русском языке, на второй полке 10 книг, из которых 5 на русском языке. С каждой полки выбирается по одной книге. Вероятность того, что хотя бы одна из книг будет на русском языке, равна

На тестировании студент выбирает наугад один ответ из 4 возможных, среди которых один ответ верный. Вероятность того, что он правильно ответит хотя бы на один вопрос из двух предложенных тестов, равна

На ткацком станке нить обрывается в среднем 0,3 раза в течение часа работы станка. Вероятность того, что нить оборвется трижды за час, равна

Наблюдения проводились над системой (х, у) двух величин. Результаты наблюдения записаны в таблицу Коэффициент корреляции равен

Плотность распределения непрерывной случайной величины является

По выборке объема n = 100 сосчитано выборочное среднее - 54 и выборочная дисперсия - 16. 95%-ый доверительный интервал для генерального среднего равен

По выборке объема n = 9 вычислили выборочное среднее 14.96 и исправленную несмещенную дисперсию 4.34. 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m(t8,0.95 = 2.31) имеет следующий вид:

По выборке построена статистическая таблица распределения. Значение выборочной медианы

По выборке построена таблица статистического распределения выборки. Определите, какая из таблиц возможна

По выборке построены прямые регрессии: y=4x+4 и x=0,04y+2. Коэффициент корреляции равен

Послано 6 радиосигналов. Вероятность приема каждого из них равна 0,9. Вероятность того, что будет принято 5 сигналов, равна

Правильным является следующее соотношение:

При проведении расчетов для двух выборок получили два коэффициента корреляции. Ошибки допущено не было. Значения r1 и r2 составили

При проведении расчетов для дисперсионной модели от выборочных значений xij перешли к более удобным для расчета значениям yij=100xij - 30. Расчеты дали эмпирическое среднее по всем данным =3. Гипотеза о влиянии фактора на среднее значение не подтвердилась. В качестве оценки для генерального среднего можно взять значение

При проведении расчетов для дисперсионной модели от выборочных значений xij перешли к более удобным для расчета значениям yij=xij - 20. Расчеты дали эмпирическое среднее по всем данным =4. Гипотеза о влиянии фактора на среднее значение не подтвердилась. В качестве оценки для генерального среднего можно взять значение

При проведении расчетов для дисперсионной модели получили коэффициент детерминации, равный

При проведении расчетов получили коэффициент корреляции, равный

При проверке гипотез о численном значении дисперсии (s=s0) при неизвестном среднем а используется статистика , имеющая распределение

При проверке гипотезы о виде распределения по критерию Колмогорова максимальная разница между теоретическим распределением и эмпирическим оказалась равной 0,1. Число испытаний равно n. Укажите значения n и вывод на уровне 0,05 о правильности гипотезы, не противоречащие друг другу:

При проверке гипотезы о виде распределения, когда параметры его неизвестны, применяется

При проверке гипотезы о том, что генеральное распределение - равномерное на отрезке [0,1], по выборке объема 100 построили такую таблицу частот: Можно ли утверждать, что гипотеза о виде распределения по критерию χ2 проходит? Чему равно значение статистики, по которой оценивается мера расхождения?

При проверке гипотезы об однородности m выборок при m>2 в качестве теоретических частот используются

При проверке с помощью критерия χ2 гипотезы о равномерном распределении R(a,b), когда концы интервала a и b известны, а число интервалов группировки равно m, статистика χ2 имеет распределение χ2 с числом степеней свободы

При проверке с помощью критерия χ2 гипотезы о равномерном распределении R(a,b), когда концы интервала a и b неизвестны, а число интервалов группировки равно m, статистика χ2 имеет распределение χ2 с числом степеней свободы

Проведено 10 измерений и по ним вычислена эмпирическая дисперсия S2=4,5. Несмещенная оценка для генеральной дисперсии равна

Проверяется гипотеза о том, что вероятность выиграть в рулетку 1/37. Доверительный интервал с уровнем доверия 95% строится по формуле , где , n - число испытаний, m - количество выигрышей. Чтобы отношение числа выигрышей m к числу n отличалось от 1/37 не более чем на 0,01, надо сделать ставок не меньше, чем

Производится выборка объема n = 100 из генеральной совокупности, имеющей распределение N(20,4). По выборке строится выборочное среднее . Эта случайная величина имеет распределение

Распределение выборки рабочих по времени, затраченному на обработку одной детали, приведено в таблице: Эмпирическое среднее времени, затрачиваемого на обработку одной детали, эмпирическая дисперсия и среднеквадратическое отклонение равны

Результат пяти измерений равен 1, результат трех измерений равен 2 и результат одного измерения равен 3. Выборочное среднее и выборочная дисперсия соответственно равны

Результат пяти измерений равен 1, результат трех измерений равен 2 и результат одного измерения равен 3. Выборочное среднее и выборочная дисперсия составляют соответственно

Ряд распределения дискретной случайной величины Х - это

Случайная величина (Х,Y) распределена по двумерному нормальному закону, параметры которого равны: ax=1; ay=2; r=0,5; sx=1; sy=2. Уравнение регрессии X на Y имеет вид

Случайная величина (Х,Y) распределена по двумерному нормальному закону, параметры которого равны: ax=1; ay=2; r=0,5; sx=1; sy=2. Уравнение регрессии Y на Х имеет вид

Случайная величина U, характеризующая степень расхождения теоретического и эмпирического закона распределения при проверке с помощью критерия χ2 нулевой гипотезы Н0 о том, что исследуемая случайная величина имеет определенный закон распределения, вычисляется по формуле

Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами Ее числовые характеристики таковы:

Случайная величина Х имеет нормальное распределение с плотностью распределения . Тогда ее числовые характеристики МХ, DX и равны соответственно

Случайная величина Х имеет показательное распределение с параметром . Тогда ее функция распределения равна

Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром . Ее числовые характеристики равны

Случайная величина Х подчинена закону Пуассона с параметром соответственно , тогда ее математическое ожидание равно

Случайная величина Х равномерно распределена на , тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны соответственно

Случайная величина Х равномерно распределена на . Тогда вероятность попасть в интервал будет равна

Случайная величина Х распределена по нормальному закону, ее плотность вероятности . Тогда ее МХ, DX и таковы:

Случайная величина Х распределена по нормальному закону, ее плотность вероятности . Тогда ее числовые характеристики таковы:

Случайная величина имеет плотность распределения Тогда параметр равен

Случайная величина распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Ее математическое ожидание и дисперсия равны

Случайные величины Х и Y независимы. Правильное соотношение следующее:

Среднеквадратическое отклонение определяется как

Среднеквадратическое отклонение произведения случайной величины Х на постоянную С равно

Среднеквадратическое отклонение суммы случайной величины Х и постоянной С равно:

Статистика , использующаяся в процедуре проверки гипотезы о виде распределения, имеет распределение

Статистика F, использующаяся в процедуре проверки равенства дисперсий двух генеральных совокупностей, имеет распределение

Статистика, с помощью которой по эмпирическому значению коэффициента корреляции r и числу испытаний n проверяется значимость коэффициента корреляции, имеет распределение

Уравнение регрессии Y на Х, выраженное через коэффициент корреляции r, имеет вид

Уравнение регрессии Y на Х, выраженное через коэффициент регрессии axy, имеет вид

Условную вероятность события А при условии, что произошло событие В можно вычислить по формуле: Р(А)=

Формула D(-X) = D(X)

Формула D(-X)=D(X)

Формула M(X + Y) = M(X) + M(Y) верна

Функция распределения дискретной случайной величины

Функция распределения непрерывной случайной величины

Функция распределения случайной величины

Центральный момент случайной величины Х порядка n определяется выражением