1.Указать верное определение.Суммой двух событий называется:
а ) Новое событие, состоящее в том, что происходят оба события одновменно;
б ) Новое событие, состоящее в том, что происходит или первое, или второе, или оба вместе;+
в ) Новое событие, состоящее в том, что происходит одно но не происходит другое.
а ) Новое событие, состоящее в том, что происходят оба события одновременно;+
б ) Новое событие, состоящее в том, что происходит или первое, или второе, или оба вместе;
в ) Новое событие, состоящее в том, что происходит одно но не происходит другое.
а ) Произведение числа исходов, благоприятствующих появлению события на общее число исходов;
б ) Сумма числа исходов, благоприятствующих появлению события и общего числа исходов;
в ) Отношение числа исходов, благоприятствующих появлению события к общему числу исходов;+
а ) больше нуля и меньше единицы;
б ) равна нулю;+
в ) равна единице;
а ) больше нуля и меньше единицы;
б ) равна нулю;
в ) равна единице;+
а ) больше нуля и меньше единицы;+
б ) равна нулю;
в ) равна единице;
а ) Вероятность суммы событий равна сумме вероятностей этих событий;
б ) Вероятность суммы независимых событий равна сумме вероятностей этих событий;
в ) Вероятность суммы несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий;+
а ) Вероятность произведения событий равна произведению вероятностей этих событий;
б ) Вероятность произведения независимых событий равна произведению вероятностей этих событий;+
в ) Вероятность произведения несовместных событий равна произведению вероятностей этих событий;
а ) Элементарный исход;
б ) Пространство элементарных исходов;
в ) Подмножество множества элементарных исходов.+
а ) любые попарно несовместные события;
б ) попарно несовместные события, объединение которых образует достоверное событие;+
в ) пространство элементарных событий.
а ) априорную вероятность гипотезы,
б ) апостериорную вероятность гипотезы,
в ) вероятность гипотезы.+
а) невозрастающей; б) неубывающей; +в) произвольного вида.
а) независимых+; б) зависимых; в) всех.
а) независимых;+ б) зависимых; в) всех.
а) отсутствует функциональная зависимость между Х и Y;
б) величины Х и Y независимы;+
в) отсутствует линейная корреляция между Х и Y;
а) указывая её вероятности;
б) указывая её закон распределения;+
в) поставив каждому элементарному исходу в соответствие
действительное число.
а) начальный момент первого порядка;+
б) центральный момент первого порядка;
в) произвольный момент первого порядка.
а) начальный момент второго порядка;
б) центральный момент второго порядка;+
в) произвольный момент второго порядка.
а) +; б) ; в) .
а) значение случайной величины при котором вероятность равняется 0,5;
б) значение случайной величины при котором либо вероятность, либо функция плотности достигают максимального значения ;+
в) значение случайной величины при котором вероятность равняется 0.
а) б) + в)
а) б) + в)
а) б) + в)
а) б) + в)
а) б) в) +
а) + б) в)
а) б) + в)
а) если все варианты увеличить в одно и тоже число раз, то и дисперсия увеличится в такое же число раз.
б) дисперсия постоянной равняется нулю.
в) если все варианты увеличить на одно и тоже число, то выборочная дисперсия не изменится.+
а) Представление наблюдений в качестве независимых случайных величин имеющих один и тот же закон распределения.
б) совокупность результатов наблюдений;
в) всякую функцию результатов наблюдения.+
а) несмещенности;+
б) значимости;
в) важности.
а) Метод максимального правдоподобия используется для получения оценок;
б) Выборочная дисперсия является смещенной оценкой для дисперсии;
в) В качестве статистических оценок параметров используются несмещённые, несостоятельные, эффективные оценки.+
а) ; б) ; в) +.
а) По многомерной функции распределения всегда можно найти одномерные (маргинальные) распределения отдельных компонент.
б) По одномерным (маргинальным) распределениям отдельных компонент всегда можно найти многомерную функцию распределения.
в) По многомерной функции плотности всегда можно найти одномерные (маргинальные) плотности распределения отдельных компонент.
а); б)+; в) .
а)+; б)
в) .
а) Закон распределения случайной величины X не зависит от того, какое значение приняла случайная величина Y.
б) ,
в) коэффициент корреляции между случайными величинами X и Y равен нулю.
а) аналогом формулы Байеса для непрерывных случайных величин;
б) аналогом формулы полной вероятности для непрерывных случайных величин;+
в) аналогом формулы произведения вероятностей независимых событий для непрерывных случайных величин.
а) Начальным моментом порядка двумерной случайной величины (X,Y) называется математическое ожидание произведения на , т.е.
б) Центральным моментом порядка двумерной случайной величины (X,Y) называется математическое ожидание произведения центрированных на , т.е.)
в) Корреляционным моментом двумерной случайной величины (X,Y) называется математическое ожидание произведения на , т.е. +
а) б) в) +
а) выборка и группировка статистических данных, полученных в результате эксперимента;
б) определение параметров распределения, вид которого заранее известен;+
в) получение оценки вероятности изучаемого события.
1.Кто первый сформулировал клеточную теорию строения живых организмов: а) Г.И. Мендель б) Ч.Р. Дарвин в)…
ВВЕДЕНИЕ Банк - финансовое предприятие, которое сосредотачивает временно свободные денежные средства (вклады), предоставляет их во…
Тесты по первому уроку геометрии. 1. Геометрия – это наука, изучающая… А) числа и их…
Любому человеку трудно признаться в том, что он не прав. Поэтому люди предпочитают молчать и…
В копилку учителя математики, тесты по теме: «Уравнения». 2 варианта по 10 вопросов в каждом,…
Двадцать первый век – век новых технологий. Общество шагает вперед в плане цивилизации. Появляются новые…