Величина коэффициента корреляции заключена в пределах
Вероятности состояний марковского случайного процесса - это
Вероятность появления успеха в каждом испытании равна 0,3. Тогда вероятность наступления 75 успехов при 200 испытаниях может быть определена с помощью
Вероятность того, что в столбике из 150 наугад отобранных монет число монет, расположенных "гербом" вверх, будет от 50 до 75, может быть определена с помощью теоремы
Всхожесть семян некоторого растения равна 0,8. Тогда вероятность того, что из 1000 посаженных семян число проросших будет заключено между 750 и 850, можно определить с помощью
Дискретный случайный вектор - это
Дисперсия суммы двух случайных величин равна
Для зависимых случайных величин соотношение при
Для однородного марковского процесса плотности вероятностей перехода
Для однородных цепей Маркова матрица переходов
Для плотности распределения непрерывной двумерной случайной величины справедлива нормировка : , равная
Если и независимые случайные величины, то характеристическая функция их суммы равна
Если две независимые случайные величины распределены по закону Пуассона с параметрами и , то их сумма имеет распределение
Если случайные величины и связаны линейной зависимостью (где , - любое), то коэффициент корреляции равен
Если случайные величины и связаны линейной зависимостью (где , - любое), то коэффициент корреляции равен
Если случайные величины и независимы, то дисперсия их суммы равна
Если случайные величины и независимы, то дисперсия их разности равна
Если случайные величины независимы, то ковариация равна
Закон распределения дискретного случайного вектора - это совокупность всех возможных значений данного вектора и вероятностей , равных
Значение функции распределения двумерной случайной величины при равенстве аргументов есть
Игральную кость бросают 100 раз. Чтобы найти границы, в которых будет заключено число выпадений тройки с вероятностью 0,95, можно воспользоваться
Ковариационная матрица случайного вектора - это матрица, состоящая из элементов , равных
Ковариация случайных величин и определяется как
Композиция (или свертка) плотностей распределения двух случайных величин и , имеющих плотности распределения соответственно и , - это выражение вида
Марковский процесс называется однородным, если
Математическое ожидание и дисперсия -распределения с n степенями свободы равны соответственно
Математическое ожидание суммы случайных величин равно
Независимые случайные величины и имеют соответственно характеристические функции и , тогда характеристическая функция их суммы равна
Независимые случайные величины имеют распределение Пуассона с параметрами и . Тогда сумма распределена по закону Пуассона с параметром , равным
Некоррелированность случайных величин из их независимости
Некоррелированные случайные величины быть зависимыми
Непрерывный случайный вектор - это
Неравенство Чебышева имеет вид
Переходные вероятности марковского процесса - это вероятности перехода процесса из одного состояния в любое другое так, что равна
Плотность вероятности перехода определяется для
Плотность распределения и функция распределения двумерной случайной величины связаны соотношением
По теореме Муавра-Лапласа вероятность неравенства при больших вычисляется следующим образом:
При больших соотношение
Производство дает 1,5% брака. Тогда вероятность того, что из взятых на исследование 1000 изделий выбраковано будет не больше 15, может быть определена с помощью теоремы
Пуассоновский процесс - это
Пусть и - случайные величины и ( число). Для их характеристических функций формула
Пусть и - случайные величины и (- число). Для их характеристических функций формула
Пусть - плотность вероятностей случайного вектора , и - плотности вероятностей координат этого вектора, причем , тогда случайные величины и
Пусть - плотность вероятности случайного вектора , и - плотности вероятностей координат этого вектора, причем , тогда случайные величины и
Пусть , где одинаково распределены и , . Утверждение
Пусть две независимые случайные величины и имеют дисперсии и , тогда равно
Пусть случайные величины и таковы, что , - характеристическая функция , тогда характеристическая функция равна
Пусть случайные величины и таковы, что , - характеристическая функция , тогда характеристическая функция равна
Пусть случайные величины и связаны зависимостью , тогда коэффициент корреляции равен
Пусть случайные величины и связаны зависимостью , тогда коэффициент корреляции равен
Свойство переходных матриц цепи Маркова -
Случайная величина имеет математическое ожидание и дисперсию . Тогда вероятность того, что величина отклонится от своего математического ожидания не менее чем на , имеет оценку сверху
Случайная величина имеет математическое ожидание, равное нулю, и дисперсию - 1, тогда вероятность того, что величина отклонится от нуля не меньше чем на 3, имеет оценку сверху
Случайная величина линейно зависит от случайной величины (), тогда коэффициент корреляции равен
Случайные величины и называют независимыми, если функция распределения вектора может быть представлена в виде
Случайный процесс - это
Случайный процесс с дискретным временем - это семейство случайных величин
Случайный процесс с непрерывным временем - это семейство случайных величин , где
Случайным вектором или n-мерной случайной величиной называют
Состояние системы (или состояние случайного процесса) - это
Среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины сходится по вероятности к ее математическому ожиданию (если последнее существует)
Среднее время возвращения в состояние в цепи Маркова равно
Среднее время пребывания в состоянии за время в цепи Маркова равно
Сумма вероятностей , составляющих закон распределения двумерного дискретного случайного вектора, равна
Термины "некоррелированные" и "независимые" случайные величины эквивалентны для случая
Уравнения Колмогорова позволяют найти
Условная функция распределения случайной величины при условии есть
Утверждение
Утверждение о том, что функция распределения однозначно определяется своей характеристической функцией
Формула
Формула
Формула
Формула
Формула для коэффициента корреляции имеет вид
Функцией распределения двумерной случайной величины называют функцию двух переменных , равную
Характеристическая функция случайной величины - это функция
Хи-квадрат распределение с n степенями свободы - это функция распределения случайной величины , где - независимые случайные величины, подчиненные одному и тому же закону
Цепь Маркова - марковский случайный процесс с
Частота события сходится по вероятности к его вероятности при увеличении числа опытов
Чтобы определить, сколько нужно произвести опытов с бросанием монеты, когда с вероятностью 0,9 ожидать отклонение частоты выпадения "герба" от 0,5 на абсолютную величину меньшую чем 0,02, следует воспользоваться
Электростанция обслуживает сеть, в которой 2000 ламп, вероятность включения каждой из них в зимний вечер равна 0,8. Вероятность того, что число одновременно включенных ламп будет более 1800, можно определить с помощью

Дисперсия суммы равна сумме дисперсий для произвольных случайных величин:
Из попарной независимости системы случайных величин следует независимость в совокупности этих величин:
Ковариация независимых случайных величин равна единице:
Компоненты случайного вектора будут независимы в общем случае, если коэффициент ковариации между ними равен 0:
Корреляция характеризует линейную зависимость между двумя случайными величинами:
Коэффициент ковариации может быть больше 1:
Коэффициент корреляции может быть равен 2:
Линейная функция от нормально распределённых случайных величин также является нормально распределённой случайной величиной:
Многомерный нормальный закон полностью определяется вектором, составленным из математических ожиданий компонент и вектором дисперсий:
По известной плотности распределения двумерной случайной величины можно найти плотности распределения компонент этой величины:
По известной плотности распределения компонента двумерной случайной величины можно найти совместную плотность распределения:
Случайная величина, имеющая хи-квадрат распределение, может принимать отрицательные значения:
Сумма всех вероятностей, входящих в ряд распределения, равна 1:
Термины "некоррелированность" и "независимость" являются эквивалентными для нормально распределённых случайных величин:
Функция распределения двумерной случайной величины может убывать по одному из аргументов:
Функция распределения двумерной случайной величины является неубывающей по каждому из своих аргументов:
Числовые характеристики распределения Стьюдента зависят от дисперсии суммируемых величин:

Вероятность события близка в определенном смысле к частоте его появления в серии независимых испытаний:
Две случайные величины с одной и той же функцией распределения могут иметь одну и ту же характеристическую функцию:
Для применения неравенства Чебышева требуется знание закона распределения случайной величины:
Можно найти вероятность уклонения частоты осуществления события А от вероятности этого события:
Неравенство Чебышева применимо только к случайным величинам, у которых существует дисперсия:
Нормальное распределение является предельным для биномиального:
Нормальный закон распределения является одним из предельных законов:
При доказательстве центральной предельной теоремы используются свойства характеристической функции:
При применении центральной предельной теоремы используется таблица функции Лапласа:
Приближенные формулы применяются при доказательстве центральной предельной теоремы:
Применение интегральной теоремы Муавра-Лапласа равномерно при небольшом числе испытаний:
Свойства числовых характеристик случайной величины используются при доказательстве интегральной теоремы Муавра-Лапласа:
Среднее арифметическое случайных величин стремится к их математическому ожиданию при увеличении количества суммируемых величин:
Функция распределения случайной величины определяется однозначно ее характеристической функцией:
Характеристическая функция случайной величины является случайной:
Центральная предельная теорема дает оценку уклонения закона распределения суммы случайных величин от нормального:
Частота события с ростом числа испытаний отдаляется от его вероятности согласно теореме Бернулли:

"Процесс гибели и размножения" является Марковским случайным процессом:
В общем случае из стационарности в широком смысле следует стационарность в узком смысле:
Для гауссовских процессов понятия стационарности в широком смысле и стационарности в узком смысле эквивалентны:
Ковариационную функцию случайного процесса используют для характеристики степени линейной зависимости между сечениями случайного процесса:
Марковский процесс является детерминированным:
Математическое ожидание, дисперсия и ковариационная функция являются характеристиками случайных процессов:
Переходная матрица является стохастической:
Плотность вероятности перехода является производной от вероятности перехода:
Предельные вероятности можно найти для любой цепи Маркова:
Пуассоновский процесс является стационарным:
Распределение вероятностей гауссовского случайного процесса полностью задается его математическим ожиданием и дисперсией:
Семейство реализаций является множеством случайных величин:
Случайные процессы можно классифицировать как непрерывные и дискретные по времени:
Случайный процесс и семейство реализаций - эквивалентные понятия:
Случайный процесс является функцией двух переменных:
Среднее значение пуассоновского процесса за единицу времени равно параметру процесса:
Цепи Маркова являются процессами без последействия:

(aij) - ковариационная матрица 3х3 случайного вектора (X1,X2,X3)
(aij) - ковариационная матрица 3х3 случайного вектора (X1,X2,X3)
(aij) - ковариационная матрица 3х3 случайного вектора (X1,X2,X3) X1,X2,X3 - независимы
(aij) – ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2, X3). X1,X2, X3 – независимы и имеют равные математические ожидания и дисперсии. MXi = 1, DXi = 2. а22 = ? Ответ дайте числом.
(aij) – ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2, X3). X1,X2, X3 – независимы и имеют равные математические ожидания и дисперсии. MXi = 1, DXi = 2. a12 = ? Ответ дайте числом.
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; X и Y независимы. Какие из утверждений верны?
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
Cлучайные величины X и Y независимы. Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы. Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы. Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы; Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы; Какие из утверждений всегда верны
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. равен ____ (ответ дайте числом)
F(X,Y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(+¥,+¥) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(-¥,5) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(-¥,5) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(5,-¥) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) f(x,y) - плотность распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) f(x,y) - плотность распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) f(x,y) - плотность распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) ≠ fX(x)× fY(y)
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора f(x,y) = fX(x) ? fY(y) Ответ дайте в виде x, +, – , :
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y); fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) = fX(x)× fY(y), тогда случайные величины X и Y;
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y); fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) ≠ fX(x)× fY(y), r(X,Y) = 0.Тогда случайные величины X и Y
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У зависимы Какие из утверждений верны?
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У зависимы Какие из утверждений верны?
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У независимы Какие из утверждений верны
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У независимы Какие из утверждений верны?
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У независимы Какие из утверждений верны?
pij - вероятности, определяющие закон распределения двумерной дискретной случайной величины равна ____ (ответ дайте числом)
Pij определяют закон распределения двумерной дискретной случайной величины. i = 1,2,…m; j = 1,2,…n; Какие из утверждений верны
r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений всегда верны
r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений всегда верны?
X - случайная величина, У = -7Х + 3 Чему равен коэффициент корреляции r(X,Y)? Ответ дайте числом.
X - случайная величина, У = 7Х + 3 Чему равен коэффициент корреляции r(X,Y)? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(2Х + 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(2Х - 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(Х + У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(Х - У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две нормально распределённые случайные величины. MX = 1, MY = 2. X и Y некоррелированы. P{X < 1; Y < 2} = ? Ответ дайте числом (десятичной дробью).
X и Y - две нормально распределённые случайные величины. X и Y некоррелированы. P{X < 1} = 0,3; P{Y < 2} = 0,4; P{X < 1; Y < 2} = ? Ответ дайте числом (десятичной дробью).
X и Y - две нормально распределённые случайные величины. X и Y некоррелированы. P{X < 1} = 0,5; P{Y < 2} = 0,4; P{X < 1; Y < 2} = ? Ответ дайте числом (десятичной дробью).
X и Y - две случайные величины , , , , D(Х + У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины , , ,, D(Х - У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины , , , , D(2Х + 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины , , ,, D(2Х - 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = - 5, МУ = -3. М(2Х - 5У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = -1, МУ = 2. М(2Х + У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = 2, МУ = -3. М(2Х - 5У) - ? Ответ дайте числом.
X и У независимые случайные величины. Чему равен коэффициент корреляции r(X,Y)? Ответ дайте числом.
X и У независимые случайные величины. Чему равна ковариация cov(X,Y)? Ответ дайте числом.
X – случайная величина, имеющая -распределения с 3 степенями свободы. DХ - ? Ответ дайте числом
X – случайная величина, имеющая -распределения с 3 степенями свободы. МХ - ? Ответ дайте числом
X – случайная величина, имеющая -распределения с 4 степенями свободы. DХ - ? Ответ дайте числом
X – случайная величина, имеющая -распределения с 4 степенями свободы. МХ - ? Ответ дайте числом
Z = X + Y Какие из утверждений всегда верны
Z = X - Y Какие из утверждений всегда верны
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,02. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,02. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,02. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,03. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,03. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,03. Х – число бракованных деталей.
Величина коэффициента корреляции r(X,Y) заключена в пределах Ответ дайте в виде [a;b]
Дискретные случайные величины X и Y независимы, F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) FX(x) – одномерная функция распределения случайной величины X FY(y) – одномерная функция распределения случайной величины У pij - вероятности, определяющие закон распределения двумерной дискретной случайной величины (Х,У).
Если случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b, (где , – любое), то коэффициент корреляции равен
Имеем испытания Бернулли с числом испытаний “n” и вероятностью успеха в одном опыте “p”. Sn – число успехов при “n” испытаниях. q = 1 – p; a = При больших “n” какие формулы верны?
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р1 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р2 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Какие из утверждений верны
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности Какие из утверждений верны
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р1 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р2 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности Какие из утверждений верны
Проводим 100 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S100 – число успехов. Ф(х) =
Проводим 100 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S100 – число успехов. Ф(х) =
Проводим 400 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S400 – число успехов. Ф(х) =
Проводим 400 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S400 – число успехов. Ф(х) =
Пусть f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) = fX(x)× fY(y), тогда случайные величины X и Y
Пусть f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) ≠ fX(x)× fY(y), тогда случайные величины X и Y
Пусть X1,X2,…,Xn одинаково распределены, МХk = m, DХk = s2, k = 1¸n Sn = X1 + X2 + ××× + Xn , Yn = , Утверждение P{a < Yn < b}
Пусть две независимые случайные величины X и Y имеют дисперсии DX = 2 и DY = 3, тогда D(X + Y) равна
Случайная величина Х имеет -распределения с “n” степенями свободы Какие из утверждений всегда верны
Случайные величины X и Y называют независимыми, если функция распределения F(x,y) вектора (X,Y) может быть представлена в виде F(x,y) = FX(x) ? FY(y) Ответ дайте в виде x, +, – , :
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью ; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью ; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью ; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью ; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью ; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью ; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и У независимы cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
Случайные величины X и У независимы cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
Случайные величины X и У независимы cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
Случайные величины X и У независимы f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора
Случайные величины X и У независимы f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора
Х - случайная величина, имеющая -распределение с 3 степенями свободы sХ – среднеквадратическое отклонение
Х - случайная величина, имеющая -распределение с 4 степенями свободы sХ – среднеквадратическое отклонение
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 2} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 3} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 4} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 2} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 3} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 4} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х и У две независимые случайные величины распределённые по закону Пуассона с параметрами 3 и 4, Z = X + Y A) Пуассона с параметром l1 + l2 B) Пуассона с параметром l1 × l2 C) экспоненциальное с параметром l1 + l2 D) экспоненциальное с параметром l1 × l2
Х и У некоррелированные нормально распределённые случайные величины. MX = 2, DX = 3;MY = 1, DY = 2
Х и У некоррелированные нормально распределённые случайные величины Какие из утверждений всегда верны
Х и У некоррелированные нормально распределённые случайные величины Какие из утверждений всегда верны
Х – случайная величина, МХ = 3, DX = 1, a = 3 Какие из неравенств верны
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. равен
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны?
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны?
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y)
f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y),
MX = 2, DX = 3; MY = 1, DY = 2; cov(X,Y) = 0
MX = 2, DX = 3; MY = 1, DY = 2; cov(X,Y) = 1
MX = 2, DX = 3; MY = 1, DY = 2; X и У независимы
X и Y - некоррелированные случайные величины. Тогда
Величина коэффициента корреляции r заключена в пределах
Вероятность появления успеха в каждом испытании равна 0,3. Тогда вероятность наступления 75 успехов при 200 испытаниях может быть определена при помощи
Вероятность того, что в столбике из 150 наугад отобранных монет число монет, расположенных "гербом" вверх, будет от 50 до 75, может быть определена при помощи теоремы
Всхожесть семян некоторого растения равна 0,8. Тогда вероятность того, что из 1000 посаженных семян число проросших будет заключено между 750 и 850, можно определить при помощи
Две независимые случайные величины Х и У распределены по закону Пуассона с параметрами l1 и l2, то их сумма Х + У имеет распределение
Дисперсия -распределения с n степенями равна
Дисперсия суммы двух случайных величин D(X + Y) равна
Для однородного марковского процесса плотности вероятностей перехода lij
Для однородных цепей Маркова матрица переходов
Если X1 и X2 независимые случайные величины, то характеристическая функция их суммы равна
Если две независимые случайные величины распределены по закону Пуассона с параметрами l1 и l2, то их сумма имеет распределение
Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их разности D(X - Y) равна
Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их суммы D(X + Y) равна
Если случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = -2X + 5, то коэффициент корреляции равен
Если случайные величины независимы, то ковариация равна
Значение функции распределения F(-¥, y) есть
Значение функции распределения F(x, - ¥) есть
Значение функции распределения двумерной случайной величины при равенстве аргументов F(+¥, +¥) есть
Из некоррелированности случайных величин Х и У
Какие из неравенств верны
Ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2,…,Xn) – это матрица n x n, состоящая из элементов aij, равных
Ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2,…,Xn) – это матрица n x n, состоящая из элементов aij, равных
Ковариация cov(X,Y) случайных величин X и Y определяется как
Математическое ожидание -распределения с n степенями свободы равно
Математическое ожидание суммы случайных величин равно ___ их математических ожиданий
Независимые случайные величины X и Y имеют соответственно арактеристические функции gX(t) и gY(t), тогда характеристическая функция их суммы gX+Y(t) равна
Независимые случайные величины имеют распределение Пуассона с параметрами l1 = 0,5 и l2 = 1,5. Тогда сумма X + Y распределена по закону Пуассона с параметром l, равным
Некоррелированность случайных величин из их независимости
Некоррелированные случайные величины
Неравенство Чебышева имеет вид
Плотность вероятности перехода lij = определяется для
Плотность распределения и функция распределения двумерной случайной величины связаны соотношением
По теореме Муавра-Лапласа вероятность неравенства P{a < < b} при больших вычисляется следующим образом
Производство дает 1,5% брака. Тогда вероятность того, что из взятых на исследование 1000 изделий выбраковано будет не больше 15, может быть определена при помощи теоремы
Пуассоновский процесс – это
Пусть случайные величины Y и X связаны зависимостью Y = -7X, тогда коэффициент корреляции r(X,Y) равен
Пусть случайные величины Y и X связаны зависимостью Y = 5X, тогда коэффициент корреляции r(X,Y) равен
Случайная величина X имеет математическое ожидание 0, дисперсию 1, тогда вероятность того, что величина X отклонится от нуля не меньше чем на 3, имеет оценку сверху
Случайная величина X имеет математическое ожидание mX и дисперсию . Тогда вероятность того, что величина X отклонится от своего математического ожидания не менее чем на 5sX, P{çX - mX ç ³ 5sX } имеет оценку сверху
Случайная величина Y линейно зависит от случайной величины X (Y = X + 2), тогда коэффициент корреляции r(X,Y) равен
Случайные величины X и Y называют независимыми, если функция распределения вектора (X,Y) F(x,y) может быть представлена в виде
Сумма вероятностей pij, определяющих закон распределения двумерной дискретной случайной величины, равна
Термины "некоррелированные" и "независимые" случайные величины эквивалентны для случая __ распределения
Утверждение о том, что функция распределения однозначно определяется своей характеристической функцией
Формула D(-X) = DX
Формула D(X + Y) = DX + DY
Формула M(CX) = CMX
Формула M(X + Y) = MX + MY
Формула для коэффициента корреляции r(X,Y) имеет вид
Функцией распределения двумерной случайной величины называют функцию двух переменных F(x,y), равную
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева
Характеристическая функция g(t) случайной величины X – это функция
Электростанция обслуживает сеть, в которой 2000 ламп, вероятность включения каждой из них в зимний вечер равна 0,8. Вероятность того, что число одновременно включенных ламп будет более 1800, можно определить при помощи

(aij) - ковариационная матрица 3х3 случайного вектора (X1,X2,X3)
(aij) - ковариационная матрица 3х3 случайного вектора (X1,X2,X3)
(aij) - ковариационная матрица 3х3 случайного вектора (X1,X2,X3) X1,X2,X3 - независимы
(aij) – ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2, X3). X1,X2, X3 – независимы и имеют равные математические ожидания и дисперсии. MXi = 1, DXi = 2. а22 = ? Ответ дайте числом.
(aij) – ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2, X3). X1,X2, X3 – независимы и имеют равные математические ожидания и дисперсии. MXi = 1, DXi = 2. a12 = ? Ответ дайте числом.
Cлучайные величины X и Y независимы. Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы. Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы. Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы; Какие из утверждений всегда верны
Cлучайные величины X и Y независимы; Какие из утверждений всегда верны
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; X и Y независимы. Какие из утверждений верны?
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. равен ____ (ответ дайте числом)
F(X,Y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(+¥,+¥) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(-¥,5) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(-¥,5) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функции распределения двумерной случайной величины (X,Y). F(5,-¥) - ? Ответ дайте числом.
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) f(x,y) - плотность распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) f(x,y) - плотность распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) f(x,y) - плотность распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора f(x,y) = fX(x) ? fY(y) Ответ дайте в виде x, +, – , :
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) ≠ fX(x)× fY(y)
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y); fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) ≠ fX(x)× fY(y), r(X,Y) = 0 Тогда случайные величины X и Y
f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y); fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) = fX(x)× fY(y), тогда случайные величины X и Y;
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У независимы Какие из утверждений верны
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У независимы Какие из утверждений верны?
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У независимы Какие из утверждений верны?
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У зависимы Какие из утверждений верны?
F(x,y) – функция распределения двумерной случайной величины (Х,У); FX(x) – функция распределения случайной величины Х; FУ(x) – функция распределения случайной величины У; Х и У зависимы Какие из утверждений верны?
pij - вероятности, определяющие закон распределения двумерной дискретной случайной величины равна ____ (ответ дайте числом)
Pij определяют закон распределения двумерной дискретной случайной величины. i = 1,2,…m; j = 1,2,…n; Какие из утверждений верны
r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений всегда верны
r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений всегда верны?
X - случайная величина, У = -7Х + 3 Чему равен коэффициент корреляции r(X,Y)? Ответ дайте числом.
X - случайная величина, У = 7Х + 3 Чему равен коэффициент корреляции r(X,Y)? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(2Х + 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(2Х - 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(Х + У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две независимые случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4 D(Х - У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две нормально распределённые случайные величины. MX = 1, MY = 2. X и Y некоррелированы. P{X < 1; Y < 2} = ? Ответ дайте числом (десятичной дробью).
X и Y - две нормально распределённые случайные величины. X и Y некоррелированы. P{X < 1} = 0,3; P{Y < 2} = 0,4; P{X < 1; Y < 2} = ? Ответ дайте числом (десятичной дробью).
X и Y - две нормально распределённые случайные величины. X и Y некоррелированы. P{X < 1} = 0,5; P{Y < 2} = 0,4; P{X < 1; Y < 2} = ? Ответ дайте числом (десятичной дробью).
X и Y - две случайные величины МХ = - 5, МУ = -3. М(2Х - 5У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = -1, МУ = 2. М(2Х + У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4, cov(X,Y) = -1 D(2Х + 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4, cov(X,Y) = -1 D(2Х - 3У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4, cov(X,Y) = -1 D(Х + У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = 1, DX = 3, МУ = 2, DY = 4, cov(X,Y) = -1 D(Х - У) - ? Ответ дайте числом.
X и Y - две случайные величины МХ = 2, МУ = -3. М(2Х - 5У) - ? Ответ дайте числом.
X и У независимые случайные величины. Чему равен коэффициент корреляции r(X,Y)? Ответ дайте числом.
X и У независимые случайные величины. Чему равна ковариация cov(X,Y)? Ответ дайте числом.
X – случайная величина, имеющая -распределения с 3 степенями свободы. DХ - ? Ответ дайте числом
X – случайная величина, имеющая -распределения с 3 степенями свободы. МХ - ? Ответ дайте числом
X – случайная величина, имеющая -распределения с 4 степенями свободы. DХ - ? Ответ дайте числом
X – случайная величина, имеющая -распределения с 4 степенями свободы. МХ - ? Ответ дайте числом
Z = X + Y Какие из утверждений всегда верны
Z = X - Y Какие из утверждений всегда верны
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,02. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,02. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,02. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,03. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,03. Х – число бракованных деталей.
Берём 100 деталий. Вероятность детали быть бракованной равна 0,03. Х – число бракованных деталей.
Дискретные случайные величины X и Y независимы, F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y) FX(x) – одномерная функция распределения случайной величины X FY(y) – одномерная функция распределения случайной величины У pij - вероятности, определяющие закон распределения двумерной дискретной случайной величины (Х,У). i = 1,2,…,m j = 1,2,…,n
Если случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b, (где , – любое), то коэффициент корреляции равен
Имеем испытания Бернулли с числом испытаний “n” и вероятностью успеха в одном опыте “p”. Sn – число успехов при “n” испытаниях. q = 1 – p; a = При больших “n” какие формулы верны?
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р1 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р2 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Какие из утверждений верны
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности Какие из утверждений верны
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р1 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности. Р2 - ? Ответ дайте в виде дроби a/b
Имеем однородную цепь Маркова с двумя состояниями H1 и Н2. Матрица переходных вероятностей (pij) = . Р1 и Р2 - стационарные вероятности Какие из утверждений верны
Проводим 100 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S100 – число успехов. Ф(х) =
Проводим 100 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S100 – число успехов. Ф(х) =
Проводим 400 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S400 – число успехов. Ф(х) =
Проводим 400 испытаний с вероятностью успеха в каждом испытании р = 0,5. S400 – число успехов. Ф(х) =
Пусть f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) ≠ fX(x)× fY(y), тогда случайные величины X и Y
Пусть f(x,y) – плотность вероятности случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора, причем f(x,y) = fX(x)× fY(y), тогда случайные величины X и Y
Пусть X1,X2,…,Xn одинаково распределены, МХk = m, DХk = s2, k = 1¸n Sn = X1 + X2 + ××× + Xn , Yn = , Утверждение P{a < Yn < b}
Пусть две независимые случайные величины X и Y имеют дисперсии DX = 2 и DY = 3, тогда D(X + Y) равна
Случайная величина Х имеет -распределения с “n” степенями свободы Какие из утверждений всегда верны
Случайные величины X и Y называют независимыми, если функция распределения F(x,y) вектора (X,Y) может быть представлена в виде F(x,y) = FX(x) ? FY(y) Ответ дайте в виде x, +, – , :
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = aX + b; r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y; Какие из утверждений верны?
Случайные величины X и У независимы cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
Случайные величины X и У независимы cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
Случайные величины X и У независимы cov(X,Y) - ковариация случайных величин X и Y r(X,Y) – коэффициент корреляции случайных величин X и Y
Случайные величины X и У независимы f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора
Случайные величины X и У независимы f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y), fX(x) и fY(y) – плотности вероятностей координат этого вектора
Состав исправных (состояние ) и требующих ремонта (состояние ) машин в автопарке в начале года определяется соотношением , а вероятности переходов между этими состояниями по истечении года характеризуются Матрицей . Тогда в конце года (или в начале следующего года) соотношение k будет равно …
Х - случайная величина, имеющая -распределение с 3 степенями свободы sХ – среднеквадратическое отклонение
Х - случайная величина, имеющая -распределение с 4 степенями свободы sХ – среднеквадратическое отклонение
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 2} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 3} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 4} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 2} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 3} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева P{çX – 2ú ³ 4} £ ? Ответ дайте дробью в виде a/b
Х и У две независимые случайные величины распределённые по закону Пуассона с параметрами 3 и 4, Z = X + Y A) Пуассона с параметром l1 + l2 B) Пуассона с параметром l1 × l2 C) экспоненциальное с параметром l1 + l2 D) экспоненциальное с параметром l1 × l2
Х и У некоррелированные нормально распределённые случайные величины Какие из утверждений всегда верны
Х и У некоррелированные нормально распределённые случайные величины Какие из утверждений всегда верны
Х и У некоррелированные нормально распределённые случайные величины. MX = 2, DX = 3; MY = 1, DY = 2;
Х – случайная величина, МХ = 3, DX = 1, a = 3 Какие из неравенств верны
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. равен
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны?
f(x,y) - плотность распределения непрерывной двумерной случайной величины. Какие из утверждений верны?
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y)
F(x,y) - функция распределения двумерной случайной величины (X,Y)
f(x,y) – плотность вероятности непрерывного случайного вектора (X,Y),
MX = 2, DX = 3; MY = 1, DY = 2; cov(X,Y) = 0;
MX = 2, DX = 3; MY = 1, DY = 2; cov(X,Y) = 1;
MX = 2, DX = 3; MY = 1, DY = 2; X и У независимы
X и Y - некоррелированные случайные величины. Тогда
Величина коэффициента корреляции r заключена в пределах
Вероятность появления успеха в каждом испытании равна 0,3. Тогда вероятность наступления 75 успехов при 200 испытаниях может быть определена при помощи
Вероятность того, что в столбике из 150 наугад отобранных монет число монет, расположенных "гербом" вверх, будет от 50 до 75, может быть определена при помощи теоремы
Всхожесть семян некоторого растения равна 0,8. Тогда вероятность того, что из 1000 посаженных семян число проросших будет заключено между 750 и 850, можно определить при помощи
Дана матрица переходных вероятностей Марковской системы Тогда граф состояний этой системы имеет вид …
Дана матрица переходных вероятностей Марковской системы Тогда граф состояний этой системы имеет вид …
Дана матрица переходных вероятностей Марковской системы Тогда граф состояний этой системы имеет вид …
Две независимые случайные величины Х и У распределены по закону Пуассона с параметрами l1 и l2, то их сумма Х + У имеет распределение
Дисперсия -распределения с n степенями равна
Дисперсия суммы двух случайных величин D(X + Y) равна
Для однородного марковского процесса плотности вероятностей перехода lij
Для однородных цепей Маркова матрица переходов
Если X1 и X2 независимые случайные величины, то характеристическая функция их суммы равна
Если две независимые случайные величины распределены по закону Пуассона с параметрами l1 и l2, то их сумма имеет распределение
Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их разности D(X - Y) равна
Если случайные величины X и Y независимы, то дисперсия их суммы D(X + Y) равна
Если случайные величины X и Y связаны линейной зависимостью Y = -2X + 5, то коэффициент корреляции равен
Если случайные величины независимы, то ковариация равна
Значение функции распределения F(-¥, y) есть
Значение функции распределения F(x, - ¥) есть
Значение функции распределения двумерной случайной величины при равенстве аргументов F(+¥, +¥) есть
Из некоррелированности случайных величин Х и У
Какие из неравенств верны
Ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2,…,Xn) – это матрица n x n, состоящая из элементов aij, равных
Ковариационная матрица случайного вектора (X1,X2,…,Xn) – это матрица n x n, состоящая из элементов aij, равных
Ковариация cov(X,Y) случайных величин X и Y определяется как
Математическое ожидание -распределения с n степенями свободы равно
Математическое ожидание суммы случайных величин равно ___ их математических ожиданий
Независимые случайные величины X и Y имеют соответственно арактеристические функции gX(t) и gY(t), тогда характеристическая функция их суммы gX+Y(t) равна
Независимые случайные величины имеют распределение Пуассона с параметрами l1 = 0,5 и l2 = 1,5. Тогда сумма X + Y распределена по закону Пуассона с параметром l, равным
Некоррелированность случайных величин из их независимости
Некоррелированные случайные величины
Неравенство Чебышева имеет вид
Плотность вероятности перехода lij = определяется для
Плотность распределения и функция распределения двумерной случайной величины связаны соотношением
По теореме Муавра-Лапласа вероятность неравенства P{a < < b} при больших вычисляется следующим образом
Производство дает 1,5% брака. Тогда вероятность того, что из взятых на исследование 1000 изделий выбраковано будет не больше 15, может быть определена при помощи теоремы
Пуассоновский процесс – это
Пусть случайные величины Y и X связаны зависимостью Y = -7X, тогда коэффициент корреляции r(X,Y) равен
Пусть случайные величины Y и X связаны зависимостью Y = 5X, тогда коэффициент корреляции r(X,Y) равен
Случайная величина X имеет математическое ожидание 0, дисперсию 1, тогда вероятность того, что величина X отклонится от нуля не меньше чем на 3, имеет оценку сверху
Случайная величина X имеет математическое ожидание mX и дисперсию . Тогда вероятность того, что величина X отклонится от своего математического ожидания не менее чем на 5sX, P{çX - mX ç ³ 5sX } имеет оценку сверху
Случайная величина Y линейно зависит от случайной величины X (Y = X + 2), тогда коэффициент корреляции r(X,Y) равен
Случайные величины X и Y называют независимыми, если функция распределения вектора (X,Y) F(x,y) может быть представлена в виде
Состав исправных (состояние ) и требующих ремонта (состояние ) машин в автопарке в начале года определяется соотношением , а вероятности переходов между этими состояниями по истечении года характеризуются матрицей . Тогда в конце года (или в начале следующего года) соотношение k будет равно …
Сумма вероятностей pij, определяющих закон распределения двумерной дискретной случайной величины, равна
Термины "некоррелированные" и "независимые" случайные величины эквивалентны для случая __ распределения
Утверждение о том, что функция распределения однозначно определяется своей
Формула D(-X) = DX
Формула D(X + Y) = DX + DY
Формула M(CX) = CMX
Формула M(X + Y) = MX + MY
Формула для коэффициента корреляции r(X,Y) имеет вид
Функцией распределения двумерной случайной величины называют функцию двух переменных F(x,y), равную
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 2. По неравенству Чебышева
Х - случайная величина, МХ = 2, DX = 3. По неравенству Чебышева
Характеристическая функция g(t) случайной величины X – это функция
Электростанция обслуживает сеть, в которой 2000 ламп, вероятность включения каждой из них в зимний вечер равна 0,8. Вероятность того, что число одновременно включенных ламп будет более 1800, можно определить при помощи

Cмещенной точечной оценкой параметра является
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
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 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 таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. Это цифра:
Величина x имеет распределение N(a, s). Вероятность p{x < a - 2s} 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
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
Выборка задана таблицей. Медиана выборки равна
Выборочное распределение задано таблицей. Значение полигона в точке 1280 и мода, вычисленные по этой таблице, равны
Выборочное распределение задано таблицей. Значение кумуляты в точке 170 и медиана, вычисленные по этой таблице, равны
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 = 10. Статистическое распределение этой выборки имеет вид: Тогда выборочное среднее для этой выборки равно
Дана выборка объема n = 10: 0, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9. Выборочное среднее равно
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. 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 = 5: 2, 3, 5, 7, 8. 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, х3, …, хn. Ее выборочное среднее равно Выборочная дисперсия 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. Если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз, то выборочное среднее
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц, то
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Статистический (или эмпирический) начальный момент k-го порядка находится по следующей формуле:
Дана выборка: 0, 5, 2, 8, 2, 6, 1, 5. Вариационный ряд для этой выборки и его размах следующие:
Дана конкретная выборка объема n = 10: 2, 2, 5, 5, 4, 3, 4, 2, 2, 5. Статистическое распределение этой выборки имеет следующий вид
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m. Центральный момент k-ого порядка находится по формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: Выборочное среднее находится по следующей формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: Статистический (или эмпирический) начальный момент k-го порядка находится по следующей формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: Выборочная средняя равна . Тогда выборочная дисперсия S2 находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки: График кумуляты для этой выборки имеет вид:
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с такими характеристиками: . При уровне значимости a = 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx=my (конкурирующая гипотеза mx≠my). Область принятия гипотезы Н0, равна
Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с такими характеристиками: . При уровне значимости a=0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx=my (конкурирующая гипотеза mx≠my). Опытное значение статистики Т, применяемой для проверки гипотезы Н0, равно
Для вероятности р по выборке объема n с помощью величены и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Если увеличить объем выборки в 100 раз, длина доверительного интервала примерно
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 нахождения по плотности вероятности f(x) вероятности попаданий случайной величины x в интервал (а, b) формула имеет следующий вид:
Для построения доверительного интервала для оценки вероятности биномиального распределения по относительной частоте надо пользоваться таблицами
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 того, чтобы построить 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m случайной величины, распределенной нормально с известной дисперсией s2, по выборке объема n вычисляется и используется следующая формула:
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическая дисперсия при этом
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическое среднее при этом
Доверительный интервал для вероятности успеха в схеме Бернулли для выборки с возвратом считается по следующей формуле:
Доверительный интервал для среднего считается по следующей формуле:
Если вероятность р некоторого события неизвестна, а для оценки этой вероятности производится n испытаний, то 95%-й процентный доверительный интервал для величины р находится по формуле (во всех формулах принято обозначение: )
Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: Точечная оценка генеральной средней составит
Известно, что X ~ N(0,3), Y ~ N(0.5, 2), Х и Y независимы. Случайная величина S = X + 2Y имеет распределение
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, имеющей плотность распределения , равны
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], равны
Монету бросали 100 раз. 62 раза выпал орел; для проверки гипотезы о симметричности монеты строим 95%-ый доверительный интервал для р и проверяем, попали ли мы в него. Определите, по какой формуле строится доверительный интервал и что даст проверка в нашем конкретном случае
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 объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объем выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией строится доверительный интервал для математического ожидания. Объем выборки увеличиваем в 16 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала примерно
По выборке построен доверительный интервал для генерального среднего. Оказалась, что генеральное среднее по такому объему выборки определяется с точностью 0,2. Чтобы повысить точность вдвое, объем выборки надо
По выборке построена гистограмма Медиана равна
По выборке построена гистограмма. Медиана равна
По выборке построена гистограмма: Генеральная совокупность, из которой произведена выборка, имеет распределение
По выборке построена статистическая таблица распределения. Значение выборочной медианы
По выборке построена таблица статистического распределения выборки. Из приведенных таблиц возможна следующая:
По выборке построена таблица статистического распределения выборки. Определите, какая из таблиц возможна
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
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
Случайная величина X распределена «нормально с параметрами 0,1» - N[0,1]. Вероятность для нее попасть внутрь интервала [-3,3] равна
Случайная величина X распределена «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2]. Y=. Значения MY и DY, если исходить из свойств математического ожидания и дисперсии, равны
Случайная величина X распределена «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2]. Вероятность для нее попасть внутрь интервала [-1,7] равна
Случайная величина распределена «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2]. Ее математическое ожидание и дисперсия
Случайная величина распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Ее математическое ожидание и дисперсия равны
Случайные величины Х и Y независимы. Правильное соотношение следующее:
Случайные величины Х и Y независимы. Правильное соотношение следующее:
Формула D(-X) = D(X)
Формула M(X + Y) = M(X) + M(Y) верна

Варианта и её частота - элемент статистического ряда:
Выборочные мода, медиана и среднее значения всегда различны:
Генеральная совокупность и выборочное пространство являются синонимами:
Если все варианты умножить на одно и то же число С, то выборочная дисперсия умножится на С:
Максимальный член вариационного ряда является оценкой конца интервала равномерного распределения:
Общий признак является свойством статистической совокупности:
Оценки метода максимального правдоподобия всегда являются несмещенными:
Оценки метода моментов являются наилучшими по эффективности:
Оценки неизвестных параметров распределения находят по генеральной совокупности:
Подправленная выборочная дисперсия является несмещенной оценкой дисперсии:
Полигон и гистограмма служат для графического представления соответствующей таблицы частот:
Положительный коэффициент асимметрии говорит о правосторонней асимметрии распределения:
Элементы вариационного ряда упорядочены по возрастанию:
Эмпирическая функция распределения непрерывной случайно величины является непрерывной функцией:
Эмпирический эксцесс позволяет определить уклонение распределения от симметричного:
Эффективная оценка - состоятельная, несмещенная оценка:

Асимптотический доверительный интервал для неизвестной вероятности в биномиальном распределении симметричен относительно соответствующей точечной оценки:
В выражении для предельной оценки выборки доверительной оценки математического ожидания фигурирует квантиль уровня лямбда стандартно нормального закона:
Величина абсолютной погрешности оценивания равна длине доверительного интервала:
Доверительная вероятность - вероятность того, что интервальная оценка содержит оцениваемый параметр:
Доверительная оценка для неизвестной вероятности содержит квантиль нормального распределения:
Доверительная оценка неизвестной малой вероятности содержит квантиль распределения хи-квадрат:
Доверительные оценки параметра закона Пуассона, полученные методами асимптотического оценивания, можно применять для малой выборки:
Доверительный интервал - оценка неизвестного параметра вероятностного распределения:
Доверительный интервал для неизвестного математического ожидания нормального закона распределения является симметричным относительно точечной оценки:
Если математическое ожидание неизвестно, то в интервальной оценке дисперсии число степеней свободы у квантилей увеличивается:
Интервальная оценка неизвестной вероятности в биномиальном распределении является симметричной относительно точечной:
Интервальную оценку математического ожидания нормального закона для большой выборки можно использовать и для других законов распределения:
Предельная ошибка выборки равна наибольшему отклонению выборочного значения параметра от его истинного значения при любом способе построения интервала:
При построении доверительного интервала для неизвестного математического ожидания при неизвестной дисперсии применяют распределение Стьюдента:
Точный доверительный интервал для неизвестного параметра распределения Пуассона симметричен относительно соответствующей точечной оценки:

- эмпирическое среднее, S2 - эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия Какие из утверждений верны?
- эмпирическое среднее, S2 - эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия Какие из утверждений верны?
X распределена нормально N(0; 3) , Y распределена нормально N(0,5; 2), Случайные величины Х и Y независимы. , , ; Какие из утверждений верны?
X распределена нормально N(0; 3), МХ = 0, DX = 9 Y распределена нормально N(0,5; 2), МY = 0,5; DY = 4 Х и Y независимы. Случайная величина S = X + 2Y имеет распределение
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. – выборочная средняя, S2 – выборочная дисперсия, – исправленная выборочная дисперсия Какие из утверждений верны?
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. – выборочная средняя, S2 – выборочная дисперсия, – исправленная выборочная дисперсия Какие из утверждений верны?
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. – выборочная средняя, S2 – выборочная дисперсия, – исправленная выборочная дисперсия Какие из утверждений верны?
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная дисперсия результатов измерений равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная средняя результатов измерений равна Ответ дайте в виде числа
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, на одно число попала клякса. xi 10 20 30 40 pi 0,1 0,2 x 0,5 Это число:
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, на одно число попала клякса. xi 10 20 30 40 pi 0,1 0,2 x 0,5 x = ? Ответ дайте в виде десятичной дроби
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. xi 10 20 30 40 pi 0,13 0,27 0,2x 0,35 Это цифра:
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. xi 10 20 30 40 pi 0,13 0,27 0,x5 0,35 Это цифра:
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. xi 10 20 30 40 pi 0,13 0,27 0,2x 0,35 x = ? Ответ дайте в виде числа
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. xi 10 20 30 40 pi 0,13 0,27 0,x5 0,35 x = ? Ответ дайте в виде числа
Величина x имеет нормальное распределение N(a, s). , Вероятность p { |x – a| < 2s } равна
Величина x имеет нормальное распределение N(a, s). Вероятность p { x < a – 2s } равна
Величина x имеет нормальное распределение N(a, s). Вероятность p{ x < a – 1,65×s } равна
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2. Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2 Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2 Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2 Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2 Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2 Какие из утверждений верны?
Во сколько раз надо увеличить число наблюдений, чтобы в 10 раз сузить доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины? Ответ дайте в виде числа
Во сколько раз надо увеличить число наблюдений, чтобы вдвое сузить доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины? Ответ дайте в виде числа
Выборка задана таблицей. xi -1 – 0 0 – 1 1 – 2 2 – 3 ni 30 70 80 20 Медиана выборки равна
Дан вариационный ряд выборки объема n = 10: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12, 15. Выборочная медиана для этого ряда d равна Ответ дайте в виде числа или десятичной дроби
Дан вариационный ряд выборки объема n = 10: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12, 15. r – размах выборки, m – медиана выборки, - эмпирическое среднее
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. d - выборочная медиана
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. d – выборочная медиана, – выборочное среднее Какие из утверждений верны?
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. Выборочная медиана d для этого ряда равна Ответ дайте в виде числа
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. Выборочное среднее для этого ряда равно Ответ дайте в виде числа
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: –2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16. d – выборочная медиана, – выборочное среднее Какие из утверждений верны?
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: –2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16. Выборочная медиана d для этого ряда равна Ответ дайте в виде числа
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 = 8: –2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16. Выборочное среднее для этого ряда равно Ответ дайте в виде числа
Дан вариационный ряд выборки объема n = 9: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12. r – размах выборки, m – медиана выборки, - эмпирическое среднее
Дан вариационный ряд выборки объема n = 9: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12. Выборочная медиана для этого ряда d равна Ответ дайте в виде числа
Дан выборка объема n = 10: 11, 3, –2, 0, 3, 4, 5, 9, 12, 15. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки умножить на 5 (yi = 5xi), то выборочное среднее y̅ = x̅? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n = 10. Статистическое распределение выборки имеет вид: xi 2 3 4 5 pi 0,4 0,1 0,2 0,3 Тогда выборочное среднее для этой выборки равно
Дана выборка объема n = 10. Статистическое распределение выборки имеет вид: xi 2 3 4 5 pi 0,4 0,1 0,2 0,3 Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 10. Статистическое распределение выборки имеет вид: xi 2 3 4 5 pi 0,4 0,1 0,2 0,3 выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 10: 0, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9. Выборочное среднее равно
Дана выборка объема n = 10: 0, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9 Выборочное среднее равно Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 10: 2, 2, 5, 5, 4, 3, 4, 2, 2, 5 Оценка вероятности Р(Х = 4) равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 10: 8, 6, 5, 0, 2, 3, 5, 6, 7, 9 Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Выборочное среднее равно Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. Выборочное среднее равно Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n = 5: –4, –2, 2, 6, 8. - выборочное среднее, S2 - выборочная дисперсия, - исправленная выборочная дисперсия
Дана выборка объема n = 5: –4, –2, 2, 6, 8. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: –4, –2, 2, 6, 8. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 5: –6, –4, 0, 4, 6. - выборочное среднее, S2 - выборочная дисперсия, - исправленная выборочная дисперсия
Дана выборка объема n = 5: –6, –4, 0, 4, 6. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: –6, –4, 0, 4, 6. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. r – размах выборки, m – медиана выборки, - эмпирическое среднее
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 = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 9: 11, 3, –2, 0, 3, 4, 5, 9, 12. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn. Ее выборочное среднее равно Выборочная дисперсия находится по формуле
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее; - уточнённая эмпирическая дисперсия; Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее; - уточнённая эмпирическая дисперсия; Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее; - уточнённая эмпирическая дисперсия; Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn Выборочное среднее находится по следующей формуле.
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Выборочное среднее равно Тогда статистический центральный момент k-го порядка находится по формуле:
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз, то выборочное среднее
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц (yi = xi + 5) то выборочная дисперсия = + ? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц (yi = xi + 5) то выборочное среднее = + ? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц, то
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки умножить на 5 (yi = 5xi), то выборочная дисперсия Sy2 = Sx2× ? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Каждый элемент выборки умножен на -5 (минус 5) Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Каждый элемент выборки умножен на 5. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Эмпирический начальный момент k-го порядка находится по формуле
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn mk – эмпирический центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn mk – эмпирический центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn mk – эмпирический центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn ак - эмпирический начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn ак - эмпирический начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn ак – эмпирический начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Выборочное среднее равно . Выборочная дисперсия S2 находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm ак - начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm ак - начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm ак - начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm mк - центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm mк - центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm mк - центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: pi – относительные частоты xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Эмпирический начальный момент k-го порядка находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: pi – относительные частоты xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Центральный момент k-ого порядка находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m pi – относительные частоты. – выборочное среднее, S2 - выборочная дисперсия xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m pi – относительные частоты xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Выборочное среднее находится по формуле:
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi 0 2 3 7 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дано статистическое распределение выборки: xi 0 2 3 7 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi 0 2 3 7 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дисперсия случайной величины, имеющей плотность распределения , равна Ответ дайте в виде числа
Для вероятности р по выборке объема n с помощью величины “p” и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Объём выборки увеличен в 100 раз. Во сколько раз уменьшилась длина доверительного интервала? Ответ дайте в виде числа
Для выборки объема n = 9 сосчитали выборочную дисперсию S2 = 4,88. Чему равна исправленная дисперсия ? Ответ дайте в виде десятичной дроби
Для двух нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с характеристиками: x̅ = 64, Sx2 = 16, y̅ = 59, Sy2 = 25. При уровне значимости a = 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx = my Конкурирующая гипотеза mx ≠ my. Опытное значение статистики Т, применяемой для проверки гипотезы Н0, равно
Для того, чтобы построить 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m случайной величины, распределенной нормально с известной дисперсией s2, по выборке объема n вычисляется и используется следующая формула:
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Какие из утверждений верны?
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. На сколько дисперсия при этом изменится? Ответ дайте в виде числа
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическая дисперсия при этом
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическое среднее при этом
Доверительный интервал для среднего при известной дисперсии считается по следующей формуле:
Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: xi 1 3 6 26 ni 8 40 10 2 Точечная оценка генеральной средней составит
Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: xi 1 3 6 26 ni 8 40 10 2 Точечная оценка генеральной средней составит Ответ дайте в виде числа
Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность распределения , равна Ответ дайте в виде числа
Математическое ожидание случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], равно Ответ дайте в виде числа
По выборке объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала ___ раз
По выборке объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, определите во сколько раз уменьшится длина доверительного интервала Ответ дайте в виде числа
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 16 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала __ раз
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 16 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, определите во сколько раз уменьшится длина доверительного интервала Ответ дайте в виде числа
По выборке построена статистическая таблица распределения. xi 1 2 3 4 pi 0,2 0,3 0,4 0,1 Значение выборочной медианы
По выборке построена таблица статистического распределения. xi 1 2 3 4 Pi P1 P2 P3 P4 P1 + P2 + P3 + P4 = ? Ответ дайте в виде числа
Производится выборка объема 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4) со средним 20 и дисперсией 16. М равно Ответ дайте в виде числа
Производится выборка объема 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4) со средним 20 и дисперсией 16. D равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Производится выборка объема 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4) со средним 20 и дисперсией 16. Среднеквадратическое отклонение случайной величины равно Ответ дайте в виде десятичной дроби
Производится выборка объема n = 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение c МХ = 20, DX = 16, sX = 4 Y =
Производится выборка объема n = 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4). = Какие из утверждений верны?
Производится выборка объема n = 100: х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4), МХ = 20, DX = 16 Случайная величина имеет распределение
Распределение выборки рабочих по времени, затраченному на обработку одной детали, приведено в таблице: время обработки 2-4 4-6 6-8 8-10 10-12 число рабочих 42 73 154 205 26 Эмпирическое среднее времени, затрачиваемого на обработку одной детали, эмпирическая дисперсия и среднеквадратическое отклонение равны
Случайная величина X распределена «нормально» с , . ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина X распределена «нормально» с , . ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0;1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N[0,1]. MX = 0; DX = 1 Вероятность для неё попасть внутрь интервала [-3,3] равна
Случайная величина X распределена нормально N[3,2], MX = 3; DX = 4 Y = . Значения MY и DY, если исходить из свойств математического ожидания и дисперсии, равны
Случайная величина X распределена нормально N[3,2]. MX = 3; DX = 4 Вероятность для неё попасть внутрь интервала [-1,7] равна
Случайная величина имеет плотность распределения Какие из утверждений верны?
Случайная величина распределена «нормально с параметрами 3;2» – N[3;2]. Её математическое ожидание и дисперсия равны
Случайная величина распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Её математическое ожидание и дисперсия равны
Случайная величина распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Её математическое ожидание равно Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию 2. Случайная величина Y имеет дисперсию 3. Х и Y независимы. Чему равна дисперсия случайной величины Z = X – Y ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию 2. Случайная величина Y имеет дисперсию 3. Х и Y независимы. Чему равна дисперсия случайной величины Z = 3X – Y ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию, равную 2. Чему равна дисперсия случайной величины Y = -3Х – 4 Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию, равную 2. Чему равна дисперсия случайной величины Y = -Х Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию, равную 2. Чему равна дисперсия случайной величины Y = Х + 4 Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет математическое ожидание 2. Случайная величина Y имеет математическое ожидание 3. Чему равно математическое ожидание случайной величины Z = 4X – Y ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет математическое ожидание 2. Чему равно математическое ожидание случайной величины У = -3Х – 4? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Какие из утверждений верны?
Случайная величина Х, распределена равномерно на отрезке [1,7] Какие из утверждений верны?
Среднеквадратическое отклонение случайной величины, имеющей плотность распределения , равн0 Ответ дайте в виде числа
Х - случайная величина, MX = 3, DX = 4. Y = . Какие из утверждений верны?
Cмещённой точечной оценкой параметра является
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная средняя результатов измерений, выборочная и исправленная дисперсии равны
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 = 9: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12. Выборочная медиана для этого ряда d равна
Дана выборка: 0, 5, 2, 8, 2, 6, 1, 5. Вариационный ряд для этой выборки и его размах следующие:
Для вероятности р по выборке объема n с помощью величины “p” и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Если увеличить объем выборки в 100 раз, длина доверительного интервала __ раз
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 проверки гипотезы о равенстве двух генеральных средних надо пользоваться таблицами
Для того чтобы вдвое сузить доверительный интервал, построенный для математического ожидания, число наблюдений надо увеличить в ___ раз
Для того, чтобы по выборке объема n = 10 построить доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения, дисперсия которого неизвестна, нужны таблицы
Доверительный интервал для вероятности успеха в схеме Бернулли для выборки с возвратом считается по следующей формуле:
Какие из утверждений верны?
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, имеющей плотность распределения , равны
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], равны
По выборке объема n = 9 вычислили выборочное среднее 14,96 и исправленную несмещенную дисперсию 4,34. 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m (t 8; 0.95 = 2,31) имеет следующий вид
По выборке построен доверительный интервал для генерального среднего. Оказалась, что генеральное среднее по такому объему выборки определяется с точностью 0,2. Чтобы повысить точность вдвое, объем выборки надо __ раз(а)
Правильным является следующее соотношение
Правильным является следующее соотношение
Случайная величина X имеет нормальное распределение N(0,1)
Случайная величина X имеет нормальное распределение N(0,1)
Случайная величина X имеет нормальное распределение N(0,1)
Случайная величина X распределена нормально, MX = 3, DX = 4
Случайная величина X распределена нормально, MX = 3, DX = 4
Случайная величина X распределена нормально, MX = 3, DX = 4, Y =
Случайная величина X распределена равномерно на отрезке [0, 4].
Случайная величина Y имеет c2-распределение с 10-ю степенями свободы
Случайная величина Х имеет плотность распределения
Случайная величина Х, имеет плотность распределения
Случайные величины Х и Y независимы. Какие из утверждений верны?
Случайные величины Х и Y независимы. Какие из утверждений верны?
Случайные величины Х и Y независимы. Правильное соотношение следующее
Формула D(–X) = D(X)
Формула M(X + Y) = M(X) + M(Y) верна

- эмпирическое среднее, S2 - эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия Какие из утверждений верны?
- эмпирическое среднее, S2 - эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия Какие из утверждений верны?
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно
X распределена нормально N(0; 3) , Y распределена нормально N(0,5; 2), Случайные величины Х и Y независимы. MX = 0, DX = 9, MY = 0,5; DY = 4 Z = X + 2Y Какие из утверждений верны?
X распределена нормально N(0; 3), МХ = 0, DX = 9 Y распределена нормально N(0,5; 2), МY = 0,5; DY = 4 Х и Y независимы. Случайная величина S = X + 2Y имеет распределение
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. – выборочная средняя, S2 – выборочная дисперсия, – исправленная выборочная дисперсия Какие из утверждений верны?
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. – выборочная средняя, S2 – выборочная дисперсия, – исправленная выборочная дисперсия Какие из утверждений верны?
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. – выборочная средняя, S2 – выборочная дисперсия, – исправленная выборочная дисперсия Какие из утверждений верны?
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная дисперсия результатов измерений равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная средняя результатов измерений равна Ответ дайте в виде числа
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд Тогда значение относительной частоты при будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд Тогда значение относительной частоты при х=3 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд Тогда значение относительной частоты при х=10 будет равно
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, на одно число попала клякса. xi 10 20 30 40 pi 0,1 0,2 x 0,5 Это число:
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. xi 10 20 30 40 pi 0,13 0,27 0,2x 0,35 Это цифра:
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. xi 10 20 30 40 pi 0,13 0,27 0,x5 0,35 Это цифра:
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2. Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2. Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2. Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2. Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2. Какие из утверждений верны?
Величина Х имеет нормальное распределение N(a,s), MX = a, DX = s2. Какие из утверждений верны?
Величина x имеет нормальное распределение N(a, s). Вероятность p { x < a – 2s } равна
Величина x имеет нормальное распределение N(a, s). Вероятность p{ x < a – 1,65×s } равна
Величина x имеет нормальное распределение N(a, s). МХ = a, DX = s2 Вероятность p { |x – a| < 2s } равна
Во сколько раз надо увеличить число наблюдений, чтобы в 10 раз сузить доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины? Ответ дайте в виде числа
Во сколько раз надо увеличить число наблюдений, чтобы вдвое сузить доверительный интервал для математического ожидания нормально распределённой случайной величины? Ответ дайте в виде числа
Выборка задана таблицей. xi -1 – 0 0 – 1 1 – 2 2 – 3 ni 30 70 80 20 Медиана выборки равна
Дан вариационный ряд выборки объема n = 10: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12, 15. Выборочная медиана для этого ряда d равна Ответ дайте в виде числа или десятичной дроби
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. d - выборочная медиана
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. d – выборочная медиана, – выборочное среднее Какие из утверждений верны?
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. Выборочная медиана d для этого ряда равна Ответ дайте в виде числа
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. Выборочное среднее для этого ряда равно Ответ дайте в виде числа
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: –2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16. d – выборочная медиана, – выборочное среднее Какие из утверждений верны?
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: –2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16. Выборочная медиана d для этого ряда равна Ответ дайте в виде числа
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 = 8: –2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16. Выборочное среднее для этого ряда равно Ответ дайте в виде числа
Дан вариационный ряд выборки объема n = 9: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12. Выборочная медиана для этого ряда d равна Ответ дайте в виде числа
Дан вариационный ряд выборки объема n = 10: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12, 15. r – размах выборки, m – медиана выборки, - эмпирическое среднее
Дан вариационный ряд выборки объема n = 9: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12. r – размах выборки, m – медиана выборки, - эмпирическое среднее
Дан выборка объема n = 10: 11, 3, –2, 0, 3, 4, 5, 9, 12, 15. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 10. Статистическое распределение выборки имеет вид: xi 2 3 4 5 pi 0,4 0,1 0,2 0,3 Тогда выборочное среднее для этой выборки равно
Дана выборка объема n = 10. Статистическое распределение выборки имеет вид: xi 2 3 4 5 pi 0,4 0,1 0,2 0,3 Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 10. Статистическое распределение выборки имеет вид: xi 2 3 4 5 pi 0,4 0,1 0,2 0,3 выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 10: 0, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9. Выборочное среднее равно
Дана выборка объема n = 10: 0, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9 Выборочное среднее равно Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 10: 2, 2, 5, 5, 4, 3, 4, 2, 2, 5 Оценка вероятности Р(Х = 4) равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Выборочное среднее равно Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8. Выборочное среднее равно Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n = 5: –4, –2, 2, 6, 8. - выборочное среднее, S2 - выборочная дисперсия, - исправленная выборочная дисперсия
Дана выборка объема n = 5: –4, –2, 2, 6, 8. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: –4, –2, 2, 6, 8. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 5: –6, –4, 0, 4, 6. - выборочное среднее, S2 - выборочная дисперсия, - исправленная выборочная дисперсия
Дана выборка объема n = 5: –6, –4, 0, 4, 6. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: –6, –4, 0, 4, 6. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз, то выборочное среднее
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц (yi = xi + 5) то выборочная дисперсия = + ? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц (yi = xi + 5) то выборочное среднее = + ? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц, то
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки умножить на 5 (yi = 5xi), то выборочная дисперсия = × ? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки умножить на 5 (yi = 5xi), то выборочное среднее = × ? Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn. Ее выборочное среднее равно Выборочная дисперсия находится по формуле
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn Выборочное среднее находится по следующей формуле.
Дана выборка объема n = 10: 8, 6, 5, 0, 2, 3, 5, 6, 7, 9 Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. - эмпирическое среднее, S2 – эмпирическая дисперсия, - исправленная эмпирическая дисперсия
Дана выборка объема n = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. r – размах выборки, m – медиана выборки, - эмпирическое среднее
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 = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n = 9: 11, 3, –2, 0, 3, 4, 5, 9, 12. Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3. Ответ дайте в виде числа
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ak - эмпирический начальный момент k-го порядка mk - статистический центральный момент k-го порядка
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. mk – эмпирический центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. mk – эмпирический центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. mk – эмпирический центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ак - эмпирический начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ак - эмпирический начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. ак – эмпирический начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Эмпирический начальный момент k-го порядка находится по формуле
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Выборочное среднее равно Тогда статистический центральный момент k-го порядка находится по формуле:
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее; - уточнённая эмпирическая дисперсия; Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее; - уточнённая эмпирическая дисперсия; Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn - эмпирическое среднее; - уточнённая эмпирическая дисперсия; Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Каждый элемент выборки умножен на -5 (минус 5) Какие из утверждений верны?
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Каждый элемент выборки умножен на 5. Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Выборочное среднее равно . Выборочная дисперсия S2 находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m pi – относительные частоты. – выборочное среднее, S2 - выборочная дисперсия xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m pi – относительные частоты xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Выборочное среднее находится по формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: pi – относительные частоты xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Эмпирический начальный момент k-го порядка находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: pi – относительные частоты xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm Центральный момент k-ого порядка находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm ак - начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm ак - начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm ак - начальный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm mк - центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm mк - центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: xi x1 x2 … xm pi p1 p2 … pm mк - центральный момент k-го порядка Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi 0 2 3 7 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi 0 2 3 7 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Какие из утверждений верны?
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi -2 0 1 5 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi -1 1 2 6 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дано статистическое распределение выборки: xi 0 2 3 7 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочное среднее для этой выборки равно Ответ дайте в виде числа
Дано статистическое распределение выборки: xi -3 1 3 11 pi 0,4 0,2 0,3 0,1 Выборочная дисперсия S2 равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Дисперсия случайной величины, имеющей плотность распределения , равна Ответ дайте в виде числа
Для вероятности р по выборке объема n с помощью величины “p” и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Объём выборки увеличен в 100 раз. Во сколько раз уменьшилась длина доверительного интервала? Ответ дайте в виде числа
Для выборки объема n = 9 сосчитали выборочную дисперсию S2 = 4,88. Чему равна исправленная дисперсия ? Ответ дайте в виде десятичной дроби
Для двух нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с характеристиками: = 64, = 16, = 59, = 25. При уровне значимости a = 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx = my . Конкурирующая гипотеза mx ≠ my . Опытное значение статистики Т, применяемой для проверки гипотезы Н0, равно
Для того, чтобы построить 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m случайной величины, распределенной нормально с известной дисперсией s2, по выборке объема n вычисляется и используется следующая формула:
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Какие из утверждений верны?
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. На сколько дисперсия при этом изменится? Ответ дайте в виде числа
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическая дисперсия при этом
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическое среднее при этом
Доверительный интервал для среднего при известной дисперсии считается по следующей формуле:
Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: xi 1 3 6 26 ni 8 40 10 2 Точечная оценка генеральной средней составит
Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: xi 1 3 6 26 ni 8 40 10 2 Точечная оценка генеральной средней составит Ответ дайте в виде числа
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема , полигон частот которой имеет вид: Тогда число вариант в выборке равно…
Математическое ожидание случайной величины, имеющей плотность распределения , равна Ответ дайте в виде числа
Математическое ожидание случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], равно Ответ дайте в виде числа
По выборке объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, определите во сколько раз уменьшится длина доверительного интервала Ответ дайте в виде числа
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 16 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала __ раз
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 16 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, определите во сколько раз уменьшится длина доверительного интервала Ответ дайте в виде числа
По выборке объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объём выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала ___ раз
По выборке построена таблица статистического распределения. xi 1 2 3 4 Pi P1 P2 P3 P4 P1 + P2 + P3 + P4 = ? Ответ дайте в виде числа
Производится выборка объема 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4) со средним 20 и дисперсией 16. = М равно Ответ дайте в виде числа
Производится выборка объема 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4) со средним 20 и дисперсией 16. = D равна Ответ дайте в виде десятичной дроби
Производится выборка объема 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4) со средним 20 и дисперсией 16. = Среднеквадратическое отклонение случайной величины равно Ответ дайте в виде десятичной дроби
Производится выборка объема n = 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение c МХ = 20, DX = 16, sX = 4 Y =
Производится выборка объема n = 100 х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4). = Какие из утверждений верны?
Производится выборка объема n = 100: х1, х2, …, х100 из генеральной совокупности, имеющей нормальное распределение N(20;4), МХ = 20, DX = 16 = Случайная величина имеет распределение
Распределение выборки рабочих по времени, затраченному на обработку одной детали, приведено в таблице: время обработки 2-4 4-6 6-8 8-10 10-12 число рабочих 42 73 154 205 26 Эмпирическое среднее времени, затрачиваемого на обработку одной детали, эмпирическая дисперсия и среднеквадратическое отклонение равны
Случайная величина X распределена «нормально» с МХ = 3, DX = 4 Y = . DY = ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина X распределена «нормально» с МХ = 3, DX = 4 Y = . MY = ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина X распределена нормально N[0,1]. MX = 0; DX = 1 Вероятность для неё попасть внутрь интервала [-3,3] равна
Случайная величина X распределена нормально N[3,2], MX = 3; DX = 4 Y = . Значения MY и DY, если исходить из свойств математического ожидания и дисперсии, равны
Случайная величина X распределена нормально N[3,2]. MX = 3; DX = 4 Вероятность для неё попасть внутрь интервала [-1,7] равна
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0,1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина X распределена нормально N(0;1) MX = 0, DX = 1 Какие из утверждений верны?
Случайная величина имеет плотность распределения Какие из утверждений верны?
Случайная величина распределена «нормально с параметрами 3;2» – N[3;2]. Её математическое ожидание и дисперсия равны
Случайная величина распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Её математическое ожидание и дисперсия равны
Случайная величина распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Её математическое ожидание равно Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию 2. Случайная величина Y имеет дисперсию 3. Х и Y независимы. Чему равна дисперсия случайной величины Z = X – Y ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию 2. Случайная величина Y имеет дисперсию 3. Х и Y независимы. Чему равна дисперсия случайной величины Z = 3X – Y ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию, равную 2. Чему равна дисперсия случайной величины Y = -3Х – 4 Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию, равную 2. Чему равна дисперсия случайной величины Y = -Х Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет дисперсию, равную 2. Чему равна дисперсия случайной величины Y = Х + 4 Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет математическое ожидание 2. Случайная величина Y имеет математическое ожидание 3. Чему равно математическое ожидание случайной величины Z = 4X – Y ? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х имеет математическое ожидание 2. Чему равно математическое ожидание случайной величины У = -3Х – 4? Ответ дайте в виде числа
Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Какие из утверждений верны?
Случайная величина Х, распределена равномерно на отрезке [1,7] Какие из утверждений верны?
Среднеквадратическое отклонение случайной величины, имеющей плотность распределения , равн0 Ответ дайте в виде числа
Х - случайная величина, MX = 3, DX = 4. Y = . Какие из утверждений верны?
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 10, 13, 13. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 11, 14, 14. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 12, 14, 16. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 12, 15, 15. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 13, 15, 17. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 13, 16, 16. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 14, 16, 18. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 14, 17, 17. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 15, 17, 19. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть гипотеза
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 12. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 12. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 14. Тогда его интервальная оценка может иметь вид
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 14. Тогда его интервальная оценка может иметь вид
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 14. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 14. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 15. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 15. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Cмещённой точечной оценкой параметра является
В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная средняя результатов измерений, выборочная и исправленная дисперсии равны
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=5 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=35 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=7 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=10 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=4 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=6 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=7 будет равно
В результате некоторого эксперимента получен статистический ряд . Тогда значение относительной частоты при х=5 будет равно
В системе уравнений независимыми (свободными) переменными можно считать…
В системе уравнений базисными (несвободными) переменными можно считать…
В системе уравнений базисными (несвободными) переменными можно считать…
В системе уравнений базисными (несвободными) переменными можно считать…
Вычислите сумму элементов первого столбца матрицы , если ,
Вычислите сумму элементов первого столбца матрицы , если ,
Вычислите сумму элементов первого столбца матрицы , если ,
Вычислите сумму элементов первого столбца матрицы , если ,
Вычислите сумму элементов первого столбца матрицы , если ,
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 = 9: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12. Выборочная медиана для этого ряда d равна
Дана выборка объема n. Если каждый элемент выборки увеличить в 4 раза, то выборочное среднее …
Дана выборка объема n. Если каждый элемент выборки увеличить в 8 раз, то выборочная дисперсия …
Дана выборка объема n. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц, то выборочное среднее …
Дана выборка объема n. Если каждый элемент выборки уменьшить в 4 раза, то выборочное среднее …
Дана выборка: 0, 5, 2, 8, 2, 6, 1, 5. Вариационный ряд для этой выборки и его размах следующие:
Дана матрица . Тогда элемент второй строки первого столбца матрицы равен…
Дана матрица . Тогда алгебраическим дополнением элемента является …
Дана матрица , тогда сумма равна …
Дана матрица . Тогда элемент матрицы равен …
Дана матрица . Тогда алгебраическое дополнение элемента равно …
Дана матрица . Тогда алгебраическое дополнение элемента равно …
Дана матрица . Тогда алгебраическое дополнение элемента равно …
Дана матрица . Тогда алгебраическое дополнение элемента равно …
Дана матрица . Тогда алгебраическое дополнение элемента равно …
Дана система уравнений . Для того, чтобы найти значение переменной при решении этой системы по формулам Крамера, достаточно вычислить только определители…
Даны матрицы и . Тогда определитель произведения матриц , где -транспонированная матрица, равен…
Даны матрицы и . Тогда определитель произведения матриц , где -транспонированная матрица, равен…
Даны матрицы размерности и размерности . Произведение существует и имеет размерность…
Даны матрицы размерности и размерности . Произведение существует и имеет размерность…
Даны матрицы и . Тогда матрица имеет размерность …
Даны матрицы и . Тогда решением матричного уравнения является матрица …
Даны матрицы и . Тогда матрица , являющаяся решением уравнения , равна …
Даны матрицы и . Тогда матрица , являющаяся решением уравнения , равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы равна …
Даны матрицы и . Сумма элементов матрицы , расположенных на ее главной диагонали, равна …
Для вероятности р по выборке объема n с помощью величины “p” и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Если увеличить объем выборки в 100 раз, длина доверительного интервала __ раз
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 матриц А и В найдено произведение , причем . Тогда матрица В должна иметь …
Для матриц А и В найдено произведение , причем . Тогда матрица А должна иметь …
Для матриц А и В найдено произведение , причем . Тогда матрица А должна иметь …
Для матриц А и В найдено произведение , причем . Тогда матрица А должна иметь …
Для нахождения по плотности вероятности f(x) вероятности P{a < x < b} попадания случайной величины x в интервал (а, 2. формула имеет вид
Для проверки гипотезы о равенстве двух генеральных средних надо пользоваться таблицами
Для того чтобы вдвое сузить доверительный интервал, построенный для математического ожидания, число наблюдений надо увеличить в ___ раз
Для того, чтобы по выборке объема n = 10 построить доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения, дисперсия которого неизвестна, нужны таблицы
Доверительный интервал для вероятности успеха в схеме Бернулли для выборки с возвратом считается по следующей формуле:
Если , то значение определителя матрицы равно …
Если , то значение определителя матрицы равно …
Если определитель квадратной матрицы третьего порядка равен , то определитель обратной матрицы равен…
Если определитель квадратной матрицы третьего порядка равен , то определитель матрицы равен…
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей гипотезой может являться…
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей гипотезой может являться…
Значение определителя равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема n=40, полигон частот которой имеет вид Тогда число вариант xi=4 в выборке равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема n=70, полигон частот которой имеет вид Тогда число вариант xi=1 в выборке равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема n=80, полигон частот которой имеет вид Тогда число вариант xi=3 в выборке равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема , полигон частот которой имеет вид: Тогда число вариант в выборке равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема , полигон частот которой имеет вид: Тогда число вариант в выборке равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема , полигон частот которой имеет вид: Тогда число вариант в выборке равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема , полигон частот которой имеет вид: Тогда число вариант в выборке равно…
Из генеральной совокупности извлечена выборка объема , полигон частот которой имеет вид: Тогда число вариант в выборке равно…
Какие из утверждений верны?
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, имеющей плотность распределения , равны
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], равны
Матрица не имеет обратной при k, равном …
Матрица не имеет обратной при k, равном …
Матрица не имеет обратной при k, равном …
Матрица не имеет обратной при k, равном …
Матрица не имеет обратной при k, равном …
Матрица вырождена при , равном…
Матрица не имеет обратной при k, равном …
Матрица не имеет обратной при k, равном …
Матрица, обратная данной матрице , имеет вид …
Матрица, обратная данной матрице , имеет вид …
Матрица, обратная данной матрице , имеет вид …
Мода вариационного ряда 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 5 , 7 равна …
Мода вариационного ряда 1 , 2 , 5 , 6 , 7 , 7 , 10 равна …
Мода вариационного ряда 1; 2; 5; 6; 7; 7; 10 равна …
Мода вариационного ряда 2 , 3 , 4 , 8 , 9 , 9 , 10 равна …
Мода вариационного ряда 2 , 3 , 4 , 8 , 9 , 9 , 10 равна …
Мода вариационного ряда 2 , 5 , 5 , 6 , 7 , 9 , 10 равна …
Мода вариационного ряда 2; 3; 4; 8; 9; 9; 10 равна …
Мода вариационного ряда 3 , 4 , 5 , 6 , 10 , 10 , 12 равна …
Мода вариационного ряда 3 , 6 , 6 , 7 , 8 , 10 , 11 равна …
Мода вариационного ряда 3; 4; 5; 6; 10; 10; 12 равна …
Мода вариационного ряда 3; 6; 6; 7; 8; 10; 11 равна …
Мода вариационного ряда 4 , 7 , 7 , 8 , 9 , 11 , 12 равна …
Мода вариационного ряда 4; 7; 7; 8; 9; 11; 12 равна …
Мода вариационного ряда равна…
Мода вариационного ряда равна…
Мода вариационного ряда равна…
Мода вариационного ряда равна…
Мода вариационного ряда равна…
Мода вариационного ряда равна…
Мода вариационного ряда равна…
Неоклассическая мультипликативная производственная функция переменных K и L может иметь вид …
Неоклассическая мультипликативная производственная функция переменных K и L может иметь вид …
Определитель равен 0, если равно …
Определитель равен…
Определитель равен 0 при =…
Определитель равен ...
Определитель равен 0 при =…
Определитель матрицы равен …
Определитель матрицы 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 (t 8; 0.95 = 2,31) имеет следующий вид
По выборке построен доверительный интервал для генерального среднего. Оказалась, что генеральное среднее по такому объему выборки определяется с точностью 0,2. Чтобы повысить точность вдвое, объем выборки надо __ раз(а)
Правильным является следующее соотношение
Правильным является следующее соотношение
При умножении матрицы размерности на матрицу , получилась матрица размерности . Тогда матрица имеет размерность …
При умножении матрицы размерности на матрицу , получилась матрица размерности . Тогда матрица имеет размерность …
Проведено 5 измерений (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 9, 10, 13, 14, 15. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 6, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 6, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 7, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 7, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 5, 6, 10. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 5, 8, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 5, 8, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 8, 9, 16. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 5, 6, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 5, 6, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 7, 8, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 8, 9, 10, 13. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 8, 9, 10, 13. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна…
Разложение определителя по элементам первой строки имеет вид…
Разложение определителя по элементам третьего столбца имеет вид …
Ранг квадратной матрицы четвертого порядка равен . Тогда определитель этой матрицы равен…
Ранг матрицы равен 2. Тогда ранг матрицы равен …
Ранг матрицы равен 2. Тогда ранг матрицы равен …
Ранг матрицы равен 2. Тогда ранг матрицы равен …
Ранг матрицы равен 2. Тогда ранг матрицы равен …
Ранг матрицы равен 2. Тогда ранг матрицы равен …
Случайная величина X распределена нормально, MX = 3, DX = 4
Случайная величина X распределена нормально, MX = 3, DX = 4
Случайная величина X распределена нормально, MX = 3, DX = 4, Y = .
Случайная величина X распределена равномерно на отрезке [0, 4].
Случайная величина X имеет нормальное распределение N(0,1)
Случайная величина X имеет нормальное распределение N(0,1)
Случайная величина X имеет нормальное распределение N(0,1)
Случайная величина Y имеет c2-распределение с 10-ю степенями свободы
Случайная величина Х имеет плотность распределения
Случайная величина Х, имеет плотность распределения
Случайные величины Х и Y независимы. Правильное соотношение следующее
Случайные величины Х и Y независимы. Какие из утверждений верны?
Случайные величины Х и Y независимы. Какие из утверждений верны?
Среди определителей , , , отличным от остальных является …
Среди определителей , , , отличным от остальных является …
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
Укажите систему линейных уравнений, подготовленную для обратного хода метода Гаусса.
Укажите систему линейных уравнений, подготовленную для обратного хода метода Гаусса.
Укажите систему линейных уравнений, подготовленную для обратного хода метода Гаусса.
Формула D(–X) = D(X)
Формула M(X + Y) = M(X) + M(Y) верна

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 составляют соответственно
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
Гипотезы об однородности выборок - это гипотезы о том, что рассматриваемые выборки извлечены из
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn. Ее выборочное среднее равно . Выборочная дисперсия находится по формуле
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз, то выборочное среднее
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц, то
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)
Для выборки объема n=9 сосчитали выборочную дисперсию S2=3,86. Исправленная дисперсия составляет
Для обработки наблюдений методом наименьших квадратов построена прямая. Какой из графиков верный?
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 эмпирических прямых регрессии применяют метод
Для проверки гипотезы Н0 , состоящей в том, что s21=s22, на уровне значимости a используется статистика F,
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 0,1. Чему равно значение статистики Колмогорова? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 проходит гипотеза о виде распределения?
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 виде распределения применяется статистика , имеющая распределение χ2 , число степеней которого равно
Для проверки гипотезы о независимости признаков А и В произведена выборка и значения признака А сгруппированы в r интервалов, а признака В - в s интервалов. Проверка гипотезы производится с помощью статистики имеющей распределение χ2, число степеней свободы которого равно
Для проверки гипотезы о типе распределения вычислили эмпирическую функцию распределения - накопленные относительные частоты. Они оказались следующими
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 выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2 и если в какие-то интервалы группировки попало слишком мало наблюдений, необходимо
Если выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2, на интервалы группировки накладывается строгое ограничение: необходимо, чтобы
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
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:
Методом дисперсионного анализа можно проверить гипотезу о
Наблюдения проводились над системой (х, у) двух величин. Результаты наблюдения записаны в таблицу Коэффициент корреляции равен
Наблюдения проводились над системой (х, у) двух величин. Результаты наблюдения записаны в таблицу Коэффициент корреляции равен
Наблюдения проводятся над системой (X : Y) двух случайных величин. Выборка состоит из пар чисел: (х1: y1), (х2: y2), …, (хn : yn). Найдены , S для хi и , S для yi (). Тогда выборочный коэффициент корреляции rxy находится по формуле
Найти эмпирический коэффициент корреляции между весом и ростом для выборки:
Накопленная частота и относительная накопленная частота, построенные по таблице в точке 170 имеют соответственно значения
Несмещенная оценка для дисперсии вычисляется по эмпирической дисперсии S2 по формуле
По выборке объема n=51 вычислен эмпирический коэффициент корреляции r=0,1. Чему равно значение статистики, с помощью которой проверяется гипотеза о равенстве нулю генерального коэффициента корреляции? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 верна гипотеза о том, что генеральный коэффициент корреляции равен нулю?
По выборке построены прямые регрессии: y=4x+4 и x=0,04y+2. Коэффициент корреляции равен
По корреляционной таблице распределения выборочные условные средние вычисляются по формулам
При исследовании корреляционной зависимости по данным 100 предприятий между капиталовложениями Х(млн. руб.) и выпуском продукции Y(млн. руб.) получены следующие уравнения регрессии: y=1,2x+2 и x=0,6y+2. Для аналогичных предприятий среднее значение для необходимого капиталовложения, чтобы получить выпуск продукции в 1млн. руб., составляет
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 Колмогорова проходит на уровне значимости 0,05? Чему равно значение статистики, по которой оценивается мера расхождения?
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 гипотезы об однородности двух выборок по критерию Колмогорова-Смирнова максимальная разница между эмпирическими распределениями оказалась равной 0,1. Число испытаний равно для обеих совокупностей n. Укажите значения n и вывод на уровне 0,05 о правильности гипотезы, не противоречащие друг другу:
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
Прямые эмпирической регрессии параллельны, если
Пусть имеются две независимые выборки, произведенные из генеральных совокупностей с неизвестными теоретическими функциями распределения F1(x) и F2(x). Проверяемая нулевая гипотеза имеет вид Н0: F1(x)=F2(x) против конкурирующей Н1: F1(x)≠F2(x). Будем предполагать, что функции F1(x) и F2(x) непрерывны. Для проверки нулевой гипотезы по критерию Колмогорова-Смирнова используется статистика
Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина , где и - независимые случайные величины, распределенные по с n1 и n2 степенями свободы, называется
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 составляют соответственно
Результат пяти измерений равен 1, результат трех измерений равен 2 и результат одного измерения равен 3. Выборочное среднее и выборочная дисперсия составляют соответственно
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 (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 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
Статистика , использующаяся в процедуре проверки гипотезы о виде распределения, имеет распределение
Статистика , по значению которой производится проверка нулевой гипотезы Н0 о том, что исследуемая случайная величина имеет определенный закон распределения, имеет χ2 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, вычисляется по формуле
Статистика, с помощью которой по эмпирическому значению коэффициента корреляции r и числу испытаний n проверяется значимость коэффициента корреляции, имеет распределение
Сумма квадратов отклонений S от точек (1,1), (1,3) (3,2), (3,4) до прямой y=x/2+1,5 равна
Тангенс угла между линиями регрессии через их коэффициенты регрессии ayx и axy вычисляется по формуле
Уравнение регрессии Y на Х, выраженное через коэффициент корреляции r, имеет вид
Уравнение регрессии Y на Х, выраженное через коэффициент регрессии axy, имеет вид
Формула D(-X)=D(X)
xi - независимые, нормально распределённые, стандартные N(0,1) случайные величины. Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина, называется
- стандартная нормальная случайная величина. Случайная величина x2 имеет распределение

В критерии Колмогорова параметры закона распределения считаются известными заранее:
Гипотеза однородности - гипотеза о том, что различные выборки извлечены из одной и той же генеральной совокупности:
Гипотеза однородности - гипотеза о том, что различные выборки извлечены из разных генеральных совокупностей:
Для определения того, одинакова ли квалификация лаборантов, проверяется гипотеза о том, что данные однородны при принятии уровня значимости равным 0,01:
Если значение статистики больше критического, то гипотеза о нормальном распределении принимается:
Интервалы разбиения могут иметь различные длины:
Критерии согласия - критерии, которые позволяют выяснить, согласуются ли данные с основной гипотезой или противоречат ей:
Критерий Колмогорова применим для проверки гипотезы о том, что генеральная случайная величина имеет показательное распределение:
Критерий Колмогорова применяют только в том случае, если функция распределения непрерывна:
Критерий Пирсона применим для проверки гипотезы о виде распределения, если объём выборки равен 30:
Метод моментов и метод максимального правдоподобия дают одинаковые оценки параметров равномерного распределения:
При выполнении основной гипотезы число степеней свободы равно числу интервалов группировки:
При применении критерия согласия обязательно формулировать альтернативную гипотезу:
При проверке гипотезы о том, что распределение генеральной случайной величины является нормальным, нужно оценить два неизвестных параметра:
Распределение Пуассона - дискретное двухпараметрическое распределение:

В моделях дисперсионного анализа рассматривают только влияние случайных факторов на результативный признак:
Внутригрупповую дисперсию можно найти как разность общей дисперсии и межгрупповой:
Выборочный коэффициент детерминации показывает, какую долю выборочной дисперсии составляет дисперсия групповых средних:
Дисперсионное отношение представляет собой отношение внутригрупповой дисперсии к межгрупповой:
Корреляционный анализ - статистический метод, предназначенный для выявления влияния отдельных факторов на результат эксперимента:
Коэффициент детерминации вычисляется только при отклонении гипотезы о равенстве средних:
Коэффициент детерминации показывает, какая доля общей дисперсии объясняется зависимостью результативного признака от фактора:
Критерий Бартлетта позволяет проверить гипотезу о равенстве дисперсий трех случайных величин:
Методы двухфакторного дисперсионного анализа позволяют установить влияние взаимодействия факторов на результативный признак:
Одним из основных предположений дисперсионного анализа является взаимная независимость остатков:
Основная идея дисперсионного анализа основана на разложении суммы квадратов отклонений выборочных значений от среднего по всем группам:
Основной этап дисперсионного анализа - проверка гипотезы о равенстве групповых средних:
При отклонении гипотезы о равенстве средних считают, что уровни фактора не влияют на результативный признак:
Число уровней каждого фактора в дисперсионном анализе должно быть больше, чем число факторов:

В случае линейной зависимости между случайными величинами коэффициент корреляции равен корреляционному отношению:
В случае, когда изучаются не количественные признаки, а качественные, используют ранговый коэффициент корреляции:
Выборочный множественный коэффициент детерминации показывает, какой вклад в дисперсию одной случайной величины вносят остальные величины:
Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют метод множественной регрессии:
Для оценки параметров уравнения множественной регрессии применяют метод наименьших квадратов:
Корреляционное отношение используют для проверки существования нелинейной зависимости между случайными величинами:
Коэффициент корреляции может принимать значения только из промежутка от 0 до 1:
Коэффициент корреляции полностью определяет степень концентрации распределения вблизи линии регрессии:
Методы корреляционного анализа дают хорошие результаты в том случае, когда данные представляют собой выборку из многомерного нормального закона:
Найти уравнение регрессии - значит по эмпирическим данным математически описать изменения зависимых случайных величин:
Основная задача корреляционного анализа - выявление статистической зависимости между случайными переменными путём оценок различных коэффициентов корреляции:
По виду корреляционного поля можно сделать предварительные выводы о связи между случайными переменными X и Y:
Регрессия случайной величины Y по Х - условное математическое ожидание Y, вычисленное при условии, что случайная величина Х приняла значение, равное y:
Уравнение регрессии должно определить, каким будет среднее значение y(x) результативного признака Y при том или ином значении факторного признака Х:
Частный коэффициент корреляции по своим свойствам отличается от парного:

Cмещенной точечной оценкой параметра является
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
Баскетболист попадает в корзину мячом с вероятностью 0,7. Вероятность попасть мячом в корзину из пяти бросков три раза равна
В аквариуме плавают рыбки: 10 меченосцев и 6 вуалехвостов. Наугад ловится одна рыбка. Вероятность того, что это будет меченосец, равна
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 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 составляют соответственно
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 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
В урне находятся 4 белых и 8 красных шаров. Наугад извлекается один шар. Вероятность того, что он красного цвета, равна
В урне находятся 5 белых, 4 зеленых и 3 красных шара. Наугад извлекается один шар. Вероятность того, что он будет цветным, равна
В физкультурной группе 11 спортсменов и среди них 6 перворазрядников. Вероятность того, что среди 2 случайно выбранных спортсменов окажется два перворазрядника, 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 - 1,65s} равна
Величина x имеет распределение N(a, s). Вероятность p{|x - a| < 2s} равна
Величина коэффициента корреляции заключена в пределах
Вероятности состояний марковского случайного процесса - это
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 достоверного события равна
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 попадания в десятку для некоторого стрелка равна 0,7. Стрелок стреляет дважды по мишени. Вероятность того, что стрелок попадает дважды, равна
Вероятность попадания непрерывной случайной величины в интервал (a, b), выражается через функцию распределения следующей формулой
Вероятность попадания случайной величины в интервал (a, b) выражена через плотность распределения следующей формулой
Вероятность появления успеха в каждом испытании равна 0,3. Тогда вероятность наступления 75 успехов при 200 испытаниях может быть определена с помощью
Вероятность события А равна Р(А) = 0,3; вероятность В равна Р(В) =0,2. Известно, что события А и В независимы. Тогда вероятность произведения равна
Вероятность события может быть равна
Вероятность суммы двух случайных событий вычисляется по формуле
Вероятность того, что в столбике из 150 наугад отобранных монет число монет, расположенных "гербом" вверх, будет от 50 до 75, может быть определена с помощью теоремы
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
Возводятся два жилых дома. Вероятность сдачи в срок одного из них 0,8, а другого - 0,9. Тогда вероятность сдачи в срок хотя бы одного дома равна
Всхожесть семян некоторого растения равна 0,8. Тогда вероятность того, что из 1000 посаженных семян число проросших будет заключено между 750 и 850, можно определить с помощью
Выборка задана таблицей. Медиана выборки равна
Выборочное распределение задано таблицей. Значение полигона в точке 1280 и мода, вычисленные по этой таблице, равны
Выборочное распределение задано таблицей. Значение кумуляты в точке 170 и медиана, 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 = 10. Статистическое распределение этой выборки имеет вид: Тогда выборочное среднее для этой выборки равно
Дана выборка объема n = 10: 0, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9. Выборочное среднее равно
Дана выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3. 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 = 5: 2, 3, 5, 7, 8. 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, х3, …, хn. Ее выборочное среднее равно Выборочная дисперсия 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. Если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз, то выборочное среднее
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц, то
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Статистический (или эмпирический) начальный момент k-го порядка находится по следующей формуле:
Дана выборка объема n: х1, х2, х3, …, хn. Ее выборочное среднее равно . Выборочная дисперсия находится по формуле
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз, то выборочное среднее
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить на 5 единиц, то
Дана выборка: 0, 5, 2, 8, 2, 6, 1, 5. Вариационный ряд для этой выборки и его размах следующие:
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 с числом вариантов m: Выборочное среднее находится по следующей формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: Статистический (или эмпирический) начальный момент k-го порядка находится по следующей формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: Выборочная средняя равна . Тогда выборочная дисперсия S2 находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки: График кумуляты для этой выборки имеет вид:
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Два охотника одновременно стреляют в лису. Каждый охотник попадает в нее с вероятностью . Вероятность того, что лиса будет подстрелена, равна
Два события А и В называются независимыми, если
Два события будут несовместными, если
Дискретная случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами , тогда ее мода и математическое ожидание равны соответственно
Дискретный случайный вектор - это
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
Дисперсия суммы двух случайных величин равна
Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с такими характеристиками: . При уровне значимости a = 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx=my (конкурирующая гипотеза mx≠my). Область принятия гипотезы Н0, равна
Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с такими характеристиками: . При уровне значимости a=0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx=my (конкурирующая гипотеза mx≠my). Опытное значение статистики Т, применяемой для проверки гипотезы Н0, равно
Для вероятности р по выборке объема n с помощью величены и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Если увеличить объем выборки в 100 раз, длина доверительного интервала примерно
Для выборки объема n = 9 сосчитали выборочную дисперсию S2 = 3.86. Исправленная дисперсия равна
Для выборки объема n=9 сосчитали выборочную дисперсию S2=3,86. Исправленная дисперсия составляет
Для выборки: -7, 2, 4, 0, 3, 2, 1, -5 вариационный ряд следующий:
Для зависимых случайных величин соотношение при
Для математического ожидания произведения случайной величины Х и постоянной С справедливо свойство:
Для математического ожидания суммы случайной величины Х и постоянной С имеет место
Для нахождения по плотности вероятности f(x) вероятности попаданий случайной величины x в интервал (а, b) формула имеет следующий вид:
Для обработки наблюдений методом наименьших квадратов построена прямая. Какой из графиков верный?
Для однородного марковского процесса плотности вероятностей перехода
Для однородных цепей Маркова матрица переходов
Для оценки тесноты связи между признаками (Х,Y) в числовой форме вычисляют безразмерную характеристику, выражающую тесноту связи между признаками в числовой форме. Это
Для плотности распределения непрерывной двумерной случайной величины справедлива нормировка : , равная
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 Н0 , состоящей в том, что s21=s22, на уровне значимости a используется статистика F,
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 0,1. Чему равно значение статистики Колмогорова? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 проходит гипотеза о виде распределения?
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 виде распределения применяется статистика , имеющая распределение χ2 , число степеней которого равно
Для проверки гипотезы о независимости признаков А и В произведена выборка и значения признака А сгруппированы в r интервалов, а признака В - в s интервалов. Проверка гипотезы производится с помощью статистики имеющей распределение χ2, число степеней свободы которого равно
Для проверки гипотезы о равенстве 2-х генеральных средних надо пользоваться таблицами
Для проверки гипотезы о типе распределения вычислили эмпирическую функцию распределения - накопленные относительные частоты. Они оказались следующими
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 того, чтобы построить 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m случайной величины, распределенной нормально с известной дисперсией s2, по выборке объема n вычисляется и используется следующая формула:
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическая дисперсия при этом
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическая дисперсия при этом
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 1280. Эмпирическое среднее при этом
Для уровня значимости a=0,05 критическое значение распределения Колмогорова равно
Доверительный интервал для вероятности успеха в схеме Бернулли для выборки с возвратом считается по следующей формуле:
Доверительный интервал для среднего считается по следующей формуле:
Если и независимые случайные величины, то характеристическая функция их суммы равна
Если вероятность р некоторого события неизвестна, а для оценки этой вероятности производится n испытаний, то 95%-й процентный доверительный интервал для величины р находится по формуле (во всех формулах принято обозначение: )
Если выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2 и если в какие-то интервалы группировки попало слишком мало наблюдений, необходимо
Если выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2, на интервалы группировки накладывается строгое ограничение: необходимо, чтобы
Если две независимые случайные величины распределены по закону Пуассона с параметрами и , то их сумма имеет распределение
Если известна вероятность события А, равная Р(А), то вероятность противоположного события Р() определяется как
Если случайные величины и связаны линейной зависимостью (где , - любое), то коэффициент корреляции равен
Если случайные величины и связаны линейной зависимостью (где , - любое), то коэффициент корреляции равен
Если случайные величины и независимы, то дисперсия их суммы равна
Если случайные величины и независимы, то дисперсия их разности равна
Если случайные величины независимы, то ковариация равна
Если события А и В несовместны, то для них справедливо равенство
Если события А, В, С независимы, то
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
Закон распределения дискретного случайного вектора - это совокупность всех возможных значений данного вектора и вероятностей , равных
Значение функции распределения двумерной случайной величины при равенстве аргументов есть
Игральная кость бросается один раз. Тогда вероятность того, что выпадает четное число очков, равна
Игральная кость бросается один раз. Тогда вероятность того, что выпадает число очков, равное 3, равна
Игральную кость бросают 100 раз. Чтобы найти границы, в которых будет заключено число выпадений тройки с вероятностью 0,95, можно воспользоваться
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 десяти лотерейных билетов наугад вынимаются два билета. Тогда вероятность того, что оба окажутся выигрышными, равна
Из каждых десяти билетов выигрышными являются два. Вероятность того, что среди пяти купленных наудачу билетов окажется два выигрышных, равна
Из колоды в 32 карты извлекают одну карту. Вероятность того, что извлеченная карта - туз, равна
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:
Квантиль распределения Кр уровня Р непрерывной случайной величины с функцией распределения F(x) определяется как решение уравнения
Ковариационная матрица случайного вектора - это матрица, состоящая из элементов , равных
Ковариация случайных величин и определяется как
Композиция (или свертка) плотностей распределения двух случайных величин и , имеющих плотности распределения соответственно и , - это выражение вида
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
Марковский процесс называется однородным, если
Математическое ожидание дискретной случайной величины - это
Математическое ожидание и дисперсия -распределения с n степенями свободы равны соответственно
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
Математическое ожидание суммы случайных величин равно
Математическое ожидание функции Y = g(X) от непрерывной случайной величины Х вычисляется по формуле
Медиана случайной величины, распределенной нормально, равна 2,5, а ее среднеквадратическое отклонение равно 3. Тогда плотность распределения этой величины имеет вид
Методом дисперсионного анализа можно проверить гипотезу о
Монету бросали 100 раз. 62 раза выпал орел; для проверки гипотезы о симметричности монеты строим 95%-ый доверительный интервал для р и проверяем, попали ли мы в него. Определите, по какой формуле строится доверительный интервал и что даст проверка в нашем конкретном случае
На каждой из 4 карточек написаны по одной различные буквы: Б, Е, Н, О. Из этих букв ребенок, не умеющий читать, складывает четырехзначные буквосочетания. Вероятность, того, что у него получится слово «небо», равна
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
Наблюдения проводились над системой (х, у) двух величин. Результаты наблюдения записаны в таблицу Коэффициент корреляции равен
Наблюдения проводятся над системой (X : Y) двух случайных величин. Выборка состоит из пар чисел: (х1: y1), (х2: y2), …, (хn : yn). Найдены , S для хi и , S для yi (). Тогда выборочный коэффициент корреляции rxy находится по формуле
Найти эмпирический коэффициент корреляции между весом и ростом для выборки:
Накопленная частота и относительная накопленная частота, построенные по таблице в точке 170 имеют соответственно значения
Независимые случайные величины и имеют соответственно характеристические функции и , тогда характеристическая функция их суммы равна
Независимые случайные величины имеют распределение Пуассона с параметрами и . Тогда сумма распределена по закону Пуассона с параметром , равным
Некоррелированность случайных величин из их независимости
Некоррелированные случайные величины быть зависимыми
Непрерывный случайный вектор - это
Неравенство Чебышева имеет вид
Несмещенная оценка для дисперсии вычисляется по эмпирической дисперсии S2 по формуле
Переходные вероятности марковского процесса - это вероятности перехода процесса из одного состояния в любое другое так, что равна
Плотность вероятности перехода определяется для
Плотность распределения и функция распределения двумерной случайной величины связаны соотношением
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 объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объем выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией строится доверительный интервал для математического ожидания. Объем выборки увеличиваем в 16 раз. В предположении, что величины и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала примерно
По выборке объема n=51 вычислен эмпирический коэффициент корреляции r=0,1. Чему равно значение статистики, с помощью которой проверяется гипотеза о равенстве нулю генерального коэффициента корреляции? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 верна гипотеза о том, что генеральный коэффициент корреляции равен нулю?
По выборке построен доверительный интервал для генерального среднего. Оказалась, что генеральное среднее по такому объему выборки определяется с точностью 0,2. Чтобы повысить точность вдвое, объем выборки надо
По выборке построена гистограмма Медиана равна
По выборке построена гистограмма. Медиана равна
По выборке построена гистограмма: Генеральная совокупность, из которой произведена выборка, имеет распределение
По выборке построена статистическая таблица распределения. Значение выборочной медианы
По выборке построена таблица статистического распределения выборки. Из приведенных таблиц возможна следующая:
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
По корреляционной таблице распределения выборочные условные средние вычисляются по формулам
По теореме Муавра-Лапласа вероятность неравенства при больших вычисляется следующим образом:
Послано 6 радиосигналов. Вероятность приема каждого из них равна 0,9. Вероятность того, что будет принято 5 сигналов, равна
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
Пределы функции распределения F(x) на плюс и минус бесконечности равны соответственно
При больших соотношение
При исследовании корреляционной зависимости по данным 100 предприятий между капиталовложениями Х(млн. руб.) и выпуском продукции Y(млн. руб.) получены следующие уравнения регрессии: y=1,2x+2 и x=0,6y+2. Для аналогичных предприятий среднее значение для необходимого капиталовложения, чтобы получить выпуск продукции в 1млн. руб., составляет
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 Колмогорова проходит на уровне значимости 0,05? Чему равно значение статистики, по которой оценивается мера расхождения?
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 гипотезы об однородности двух выборок по критерию Колмогорова-Смирнова максимальная разница между эмпирическими распределениями оказалась равной 0,1. Число испытаний равно для обеих совокупностей n. Укажите значения n и вывод на уровне 0,05 о правильности гипотезы, не противоречащие друг другу:
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
Производство дает 1,5% брака. Тогда вероятность того, что из взятых на исследование 1000 изделий выбраковано будет не больше 15, может быть определена с помощью теоремы
Прямые эмпирической регрессии параллельны, если
Пуассоновский процесс - это
Пусть и - случайные величины и ( число). Для их характеристических функций формула
Пусть и - случайные величины и (- число). Для их характеристических функций формула
Пусть - плотность вероятностей случайного вектора , и - плотности вероятностей координат этого вектора, причем , тогда случайные величины и
Пусть - плотность вероятности случайного вектора , и - плотности вероятностей координат этого вектора, причем , тогда случайные величины и
Пусть , где одинаково распределены и , . Утверждение
Пусть две независимые случайные величины и имеют дисперсии и , тогда равно
Пусть имеются две независимые выборки, произведенные из генеральных совокупностей с неизвестными теоретическими функциями распределения F1(x) и F2(x). Проверяемая нулевая гипотеза имеет вид Н0: F1(x)=F2(x) против конкурирующей Н1: F1(x)≠F2(x). Будем предполагать, что функции F1(x) и F2(x) непрерывны. Для проверки нулевой гипотезы по критерию Колмогорова-Смирнова используется статистика
Пусть случайные величины и таковы, что , - характеристическая функция , тогда характеристическая функция равна
Пусть случайные величины и таковы, что , - характеристическая функция , тогда характеристическая функция равна
Пусть случайные величины и связаны зависимостью , тогда коэффициент корреляции равен
Пусть случайные величины и связаны зависимостью , тогда коэффициент корреляции равен
Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина , где и - независимые случайные величины, распределенные по с n1 и n2 степенями свободы, называется
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
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 составляют соответственно
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
Свойство переходных матриц цепи Маркова -
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 (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 имеет математическое ожидание и дисперсию . Тогда вероятность того, что величина отклонится от своего математического ожидания не менее чем на , имеет оценку сверху
Случайная величина имеет математическое ожидание, равное нулю, и дисперсию - 1, тогда вероятность того, что величина отклонится от нуля не меньше чем на 3, имеет оценку сверху
Случайная величина линейно зависит от случайной величины (), тогда коэффициент корреляции равен
Случайная величина X распределена «нормально с параметрами 0,1» - N[0,1]. Вероятность для нее попасть внутрь интервала [-3,3] равна
Случайная величина X распределена «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2]. Y=. Значения MY и DY, если исходить из свойств математического ожидания и дисперсии, равны
Случайная величина X распределена «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2]. Вероятность для нее попасть внутрь интервала [-1,7] равна
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 имеет плотность распределения Тогда параметр равен
Случайная величина имеет показательное распределение с математическим ожиданием, равным 7. Плотность вероятности такой величины равна
Случайная величина имеет показательное распределение с параметром 2. Тогда ее плотность распределения
Случайная величина имеет показательное распределение с плотностью Тогда функция распределения равна
Случайная величина распределена «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2]. Ее математическое ожидание и дисперсия
Случайная величина распределена по нормальному закону, ее математическое ожидание равно 1, а дисперсия - 25. Тогда ее функция распределения имеет вид
Случайная величина распределена по нормальному закону, ее математическое ожидание равно 2, а дисперсия - 16. Тогда ее плотность распределения имеет вид
Случайная величина распределена показательно с параметром , тогда равна
Случайная величина распределена равномерно на отрезке [0, 2]. Ее математическое ожидание и дисперсия равны
Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами тогда ее числовые характеристики таковы:
Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами тогда ее числовые характеристики таковы:
Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами Ее числовые характеристики таковы:
Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами Тогда ее числовые характеристики равны
Случайная величина Х имеет нормальное распределение с плотностью . Ее мода и медиана равны соответственно
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 Коши с плотностью тогда ее мода и медиана равны соответственно
Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром . Ее числовые характеристики равны
Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром . Ее числовые характеристики равны
Случайная величина Х называется нормированной, если
Случайная величина Х называется центрированной, если
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 нормально с плотностью ее мода и медиана равны соответственно
Случайная величина Х распределена по биномиальному закону с параметрами Ее числовые характеристики равны
Случайная величина Х распределена по нормальному закону, ее математическое ожидание равно нулю, а среднеквадратическое отклонение равно 20. Плотность распределения Х имеет вид
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 Х распределена по нормальному закону. Известно, что математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение этой случайной величины соответственно равны 30 и 10. Плотность распределения Х имеет вид
Случайная величина Х распределена показательно с параметром , тогда равна
Случайная величина Х распределена равномерно на , тогда вероятность попасть в интервал равна
Случайная величина Х распределена равномерно, ее плотность равна Тогда параметр равен
Случайная величина, распределенная по нормальному закону, имеет математическое ожидание, равное 5, и среднеквадратическое отклонение, равное 15. Тогда ее функция распределения имеет вид
Случайной величиной называется переменная величина,
Случайные величины и называют независимыми, если функция распределения вектора может быть представлена в виде
Случайные величины Х и Y независимы. Правильное соотношение следующее:
Случайные величины Х и Y независимы. Правильное соотношение следующее:
Случайный процесс - это
Случайный процесс с дискретным временем - это семейство случайных величин
Случайный процесс с непрерывным временем - это семейство случайных величин , где
Случайным вектором или n-мерной случайной величиной называют
Состояние системы (или состояние случайного процесса) - это
Среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины сходится по вероятности к ее математическому ожиданию (если последнее существует)
Среднее время возвращения в состояние в цепи Маркова равно
Среднее время пребывания в состоянии за время в цепи Маркова равно
Среднеквадратическое отклонение дискретной случайной величины вычисляется по формуле
Среднеквадратическое отклонение непрерывной случайной величины вычисляется по формуле
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 , по значению которой производится проверка нулевой гипотезы Н0 о том, что исследуемая случайная величина имеет определенный закон распределения, имеет χ2 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, вычисляется по формуле
Статистика, с помощью которой по эмпирическому значению коэффициента корреляции r и числу испытаний n проверяется значимость коэффициента корреляции, имеет распределение
Сумма вероятностей , составляющих закон распределения двумерного дискретного случайного вектора, равна
Сумма квадратов отклонений S от точек (1,1), (1,3) (3,2), (3,4) до прямой y=x/2+1,5 равна
Тангенс угла между линиями регрессии через их коэффициенты регрессии ayx и axy вычисляется по формуле
Термины "некоррелированные" и "независимые" случайные величины эквивалентны для случая
Три шарика случайным образом помещают в трех ящиках. Вероятность того, что в каждом ящике окажется по одному шарику, равна
Уравнение регрессии Y на Х, выраженное через коэффициент корреляции r, имеет вид
Уравнение регрессии Y на Х, выраженное через коэффициент регрессии axy, имеет вид
Уравнения Колмогорова позволяют найти
Условная функция распределения случайной величины при условии есть
Условную вероятность события А при условии, что произошло событие В можно вычислить по формуле: Р(А)=
Утверждение
Утверждение о том, что функция распределения однозначно определяется своей характеристической функцией
Формула
Формула
Формула
Формула
Формула D(-X) = D(X)
Формула M(X + Y) = M(X) + M(Y) верна
Формула D(-X)=D(X)
Формула Бейеса имеет вид
Формула для коэффициента корреляции имеет вид
Формула полной вероятности имеет вид
Функцией распределения двумерной случайной величины называют функцию двух переменных , равную
Функция распределения дискретной случайной величины
Функция распределения непрерывной случайной величины
Функция распределения случайной величины
Функция распределения случайной величины F(x) выражается через ее плотность распределения f(x) следующим образом
Характеристическая функция случайной величины - это функция
Хи-квадрат распределение с n степенями свободы - это функция распределения случайной величины , где - независимые случайные величины, подчиненные одному и тому же закону
Центральный момент случайной величины Х порядка n определяется выражением
Цепь Маркова - марковский случайный процесс с
Частота события сходится по вероятности к его вероятности при увеличении числа опытов
Чтобы определить, сколько нужно произвести опытов с бросанием монеты, когда с вероятностью 0,9 ожидать отклонение частоты выпадения "герба" от 0,5 на абсолютную величину меньшую чем 0,02, следует воспользоваться
Электростанция обслуживает сеть, в которой 2000 ламп, вероятность включения каждой из них в зимний вечер равна 0,8. Вероятность того, что число одновременно включенных ламп будет более 1800, можно определить с помощью
xi - независимые, нормально распределённые, стандартные N(0,1) случайные величины. Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина, называется
- стандартная нормальная случайная величина. Случайная величина x2 имеет распределение

- стандартная нормальная случайная величина. Случайная величина x2 имеет распределение 
xi -  независимые, нормально распределённые, стандартные N(0,1) случайные величины. Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина, называется
Cмещенной точечной оценкой параметра является
N-мерной случайной величиной или случайным вектором называют
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
Безразмерная характеристика, выражающая тесноту связи между признаками (Х,Y) в числовой форме, - это
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 качестве теоретических частот при проверке гипотезы об однородности m выборок при m>2 используются
В сети, которую обслуживает электростанция, 2000 ламп, вероятность включения каждой из них в зимний вечер равна 0,8. Вероятность того, что число одновременно включенных ламп будет более 1800, можно определить с помощью
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. Это цифра:
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво. Это цифра:
В цепи Маркова среднее время возвращения в состояние   равно
В цепи Маркова среднее время пребывания в состоянии  за время  равно
Вариационный ряд для выборки объема n = 7: 3, 5, -2, 1, 0, 4, 3 ________________и размах вариационного ряда:
Вариационный ряд для выборки: -7, 2, 4, 0, 3, 2, 1, -5 имеет вид:
Вариационный ряд и его размах для выборки: 0, 5, 2, 8, 2, 6, 1, 5, следующие:
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
Величина коэффициента корреляции  заключена в пределах
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 для случайной величины X, распределенной «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2], попасть внутрь интервала [-1,7] равна
Вероятность для случайной величины X , распределенной «нормально с параметрами 0,1» - N[0,1], попасть внутрь интервала [-3,3] равна
Вероятность достоверного события равна
Вероятность невозможного события равна
Вероятность неравенства  при больших  вычисляется по теореме Муавра-Лапласа следующим образом:
Вероятность перегорания лампы в течение некоторого времени рана 0,02. Вероятность того, что за это время перегорит только одна из восьми ламп, равна
Вероятность попадания непрерывной случайной величины в интервал (a, b), выражается через функцию распределения следующей формулой
Вероятность попадания охотника в лису равна . При одновременной стрельбе в нее двух охотников вероятность того, что лиса будет подстрелена, равна
Вероятность попадания случайной величины в интервал (a, b) выражена  через плотность распределения следующей формулой
Вероятность приема каждого из 6 посланных радиосигналов равна 0,9. Вероятность того, что будет принято 5 сигналов, равна
Вероятность события А равна Р(А), при этом вероятность противоположного события Р() определяется как
Вероятность события может быть равна
Вероятность того, что в столбике из 150 наугад отобранных монет число монет, расположенных "гербом" вверх, будет от 50 до 75, может быть определена с помощью теоремы
Вероятность того, что два лотерейных билета, вынутых наугад из 10 окажутся выигрышными, равна
Вероятность того, что извлеченная из колоды в 32 карты наугад одна карта окажется тузом, равна
Вероятность того, что извлеченная из колоды в 32 карты одна карта будет красной масти, равна
Вероятность того, что при бросании игральной кости один раз выпадает четное число очков, равна
Вероятность того, что при бросании игральной кости один раз выпадает число очков, равное 3, равна
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
Выборочная дисперсия для выборки объема n: х1, х2, х3, …, хn при выборочном среднем, равным , находится по следующей формуле:
Выборочная дисперсия для выборки объема n=9 равна S2=3,86. Исправленная дисперсия составляет
Выборочная медиана -d для вариационного ряда выборки объема n = 9: -2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12 равна
Выборочная медиана d и выборочное среднее  для вариационного ряд выборки объема n = 8: -2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16 равны
Выборочная медиана d и выборочное среднее  для вариационного ряда выборки объема n = 7: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16 равны
Выборочная медиана для вариационного ряда выборки объема n = 10: -2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12, 15 равна 
Выборочное распределение задано таблицей.  Значение полигона в точке 1280 и мода, вычисленные по этой таблице, равны
Выборочное распределение задано таблицей.  Значение кумуляты в точке 170 и медиана, вычисленные по этой таблице, равны
Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 для выборка объема n = 5: -2, -1, 1, 3, 4 равны
Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 для выборки объема n = 5: -3, -2, 0, 2, 3 равны
Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 для выборки объема n = 5: -4, -2, 2, 6, 8 равны
Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 для выборки объема n = 5: -6, -4, 0, 4, 6 равны
Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 для выборки объема n = 5: 2, 3, 5, 7, 8 равны
Выборочное среднее для выборки объема n = 10: 0, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 7, 8, 9 равно
Выборочное среднее для выборки объема n: х1, х2, х3, …, хn находится по следующей формуле:
Выборочное среднее для выборки объема n: х1, х2, х3, …, хn равно . Ее выборочная дисперсия находится по формуле
Выраженное через коэффициент корреляции r уравнение регрессии Y на Х имеет вид
Выраженное через коэффициент регрессии axy уравнение регрессии Y на Х имеет вид
Гипотезу о равенстве 2-х генеральных средних можно проверить, используя таблицы
График прямой для обработки наблюдений методом наименьших квадратов имеет вид
Дана выборка объема n = 10. Статистическое распределение этой выборки имеет вид: Тогда выборочное среднее  для этой выборки равно
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Выборочная средняя равна . Тогда статистический центральный 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:  Выборочная средняя равна . Тогда выборочная дисперсия S2 находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: Выборочное среднее находится по следующей формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариантов m: Статистический (или эмпирический) начальный момент k-го порядка находится по следующей формуле:
Дано статистическое распределение выборки: График кумуляты для этой выборки имеет вид:
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки:  Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 равны
Два события будут несовместными, если
Дисперсия постоянной величины C равна
Дисперсия произведения случайной величины Х и постоянной С равна
Дисперсия разности независимых случайных величин  и   равна
Дисперсия суммы двух случайных величин  равна
Дисперсия суммы независимых случайных величин  и   равна
Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с такими характеристиками: . При уровне значимости a = 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx=my (конкурирующая гипотеза mx≠my). Область принятия гипотезы Н0, равна
Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема nх = 42 и ny = 20 с такими характеристиками: . При уровне значимости a=0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних mx=my (конкурирующая гипотеза mx≠my). Опытное значение статистики Т, применяемой для проверки гипотезы Н0, равно
Для вероятности р по выборке объема n с помощью величины  и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Если увеличить объем выборки в 100 раз, длина доверительного интервала примерно 
Для выборки объема n = 9 сосчитали выборочную дисперсию S2 = 3.86. Исправленная дисперсия равна
Для двух выборок при проведении расчетов получили два коэффициента корреляции. Ошибки допущено не было. Значения r1 и r2 составили
Для двух независимых случайных величин  и , имеющих дисперсии  и ,  равно
Для каждой из 5 однотипных машин вероятность безотказной работы в течение заданного времени равна 0,8. Вероятность того, что по истечении заданного времени безотказно проработают две машины, а откажут три, равна
Для марковского случайного процесса вероятности  состояний - это
Для нахождения по плотности вероятности f(x) вероятности попаданий случайной величины x в интервал (а, b) формула имеет следующий вид:
Для независимых событий А и В вероятность события А равна Р(А) = 0,3; вероятность В равна Р(В) =0,2. Тогда вероятность произведения равна
Для независимых событий А, В, С
Для непрерывной случайной величины плотность распределения является
Для несовместных событий А и В справедливо равенство
Для определения абсолютного момента случайной величины Х порядка n существует выражение:
Для определения центрального момента случайной величины Х порядка n существует выражение:
Для плотности распределения непрерывной двумерной случайной величины справедлива нормировка : , равная
Для проверки гипотезы Н0 , состоящей в том, что s21=s22, на уровне значимости a используется статистика F,
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 0,1. Чему равно значение статистики Колмогорова? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 проходит гипотеза о виде распределения?
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 виде распределения применяется статистика , имеющая распределение χ2 , число степеней которого равно
Для проверки гипотезы о независимости признаков А и В произведена выборка и значения признака А сгруппированы в r интервалов, а признака В - в s интервалов. Проверка гипотезы производится с помощью статистики имеющей распределение χ2, число степеней свободы которого равно
Для проверки гипотезы о типе распределения вычислили эмпирическую функцию распределения - накопленные относительные частоты. Они оказались следующими
Для проверки гипотезы о том, что генеральное распределение - равномерное на отрезке [0,1], по выборке объема 100 построили такую таблицу частот: При этом, гипотеза о виде распределения по критерию Колмогорова _______________ на уровне значимости 0,05; значение статистики, по которой оценивается мера расхождения, равно __________
Для проверки гипотезы о том, что генеральное распределение - равномерное на отрезке [0,1], по выборке объема 100 построили такую таблицу частот: Гипотеза о виде распределения по критерию χ2 _____________, при этом значение статистики, по которой оценивается мера расхождения, равно ___________
Для проверки 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
Для равномерно распределенной на  случайной величины Х математическое ожидание и дисперсия равны соответственно
Для равномерно распределенной на  случайной величины Х вероятность попасть в интервал  будет равна
Для равномерно распределенной на  случайной величины Х вероятность попасть в интервал равна
Для распределенной по нормальному закону случайной величины Х математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение соответственно равны 30 и 10. Плотность распределения Х имеет вид
Для распределенной по нормальному закону случайной величины Х математическое ожидание равно 1, а дисперсия - 25. Тогда ее функция распределения имеет вид
Для распределенной по нормальному закону случайной величины Х математическое ожидание равно 2, а дисперсия - 16. Тогда ее плотность распределения имеет вид
Для распределенной по нормальному закону случайной величины Х математическое ожидание равно 5, среднеквадратическое отклонение равно 15. Тогда ее функция распределения имеет вид
Для распределенной по нормальному закону случайной величины Х математическое ожидание равно нулю, а среднеквадратическое отклонение равно 20. Плотность распределения Х имеет вид
Для случайной величины (X,Y) выберите верное утверждение:
Для случайной величины , линейно зависящей от случайной величины  (),коэффициент корреляции  равен
Для случайной величины Х с показательным распределением с параметром  функция распределения равна
Для случайной величины, имеющей плотность распределения , математическое ожидание и дисперсия равны
Для случайной величины, имеющей плотность распределения  параметр  равен
Для случайной величины, имеющей показательное распределение с параметром 2, плотность распределения
Для случайной величины, распределенной показательно с параметром , равна
Для случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], математическое ожидание и дисперсия, равны
Для случайных величин  и , связанных зависимостью , коэффициент корреляции  равен
Для случайных величин  и , связанных зависимостью , коэффициент корреляции  равен
Для случайных величин некоррелированность ____________из их независимости
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 того, чтобы построить 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m случайной величины, распределенной нормально с известной дисперсией s2, по выборке объема n вычисляется и используется следующая формула:
Если в среднем автоматическая телефонная станция получает 3 вызова в минуту, то вероятность того, что станция получит 6 вызовов за данную минуту, равна
Если в среднем нить на ткацком станке обрывается 0,3 раза в течение часа работы станка, тогда вероятность того, что нить оборвется трижды за час, равна
Если вероятность р некоторого события неизвестна, а для оценки этой вероятности производится n испытаний, то 95%-й процентный доверительный интервал для величины р находится по формуле (во всех формулах принято обозначение: )
Если вероятность попадания баскетболиста в корзину мячом равна 0,7, тогда вероятность попасть мячом в корзину из пяти бросков три раза равна
Если вероятность появления успеха в каждом испытании равна 0,3, тогда вероятность наступления 75 успехов при 200 испытаниях можно определить с помощью
Если выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2  и если в какие-то интервалы группировки попало слишком мало наблюдений, необходимо
Если выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2, на интервалы группировки накладывается строгое ограничение: необходимо, чтобы
Если для упрощения счета из всех значений выборки вычесть 1280, то эмпирическая дисперсия при этом
Если игральную кость бросают 100 раз, то для поиска границ, в которых будет заключено число выпадений тройки с вероятностью 0,95, можно воспользоваться
Если из всех значений выборки для упрощения счета вычесть 1280, то эмпирическая дисперсия при этом
Если из всех значений выборки для упрощения счета вычесть 1280, то эмпирическое среднее при этом
Если каждый элемент выборки объема n: х1, х2, …, хn увеличить в 5 раз, то выборочное среднее   
Если каждый элемент выборки объема n: х1, х2, …, хn увеличить на 5 единиц, то 
Если каждый элемент выборки объема n: х1, х2, …, хn увеличить в 5 раз, то выборочное среднее  
Если каждый элемент выборки объема n: х1, х2, …, хn увеличить на 5 единиц, то 
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
Если функция распределения вектора   может быть представлена в виде __________, то случайные величины  и  называют независимыми
Закон распределения дискретного случайного вектора  - это совокупность всех возможных значений данного вектора и вероятностей , равных
Значение выборочной медианы для статистической таблицы распределения, построенной по выборке, равно  
Из 10 деталей партии 8 - стандартных. Наугад выбирается две детали. Вероятность того, что они будут стандартными, равна
Из 30 экзаменационных билетов студент хорошо выучил 8 «счастливых» билетов. Он вытаскивает один билет, тогда вероятность того, что билет будет счастливым, равна
Из аквариума, в котором плавают 10 меченосцев и 6 вуалехвостов, наугад ловится одна рыбка. Вероятность того, что это будет меченосец, равна
Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: Точечная оценка генеральной средней составит
Из каждых десяти билетов выигрышными являются два. Вероятность того, что среди пяти купленных наудачу билетов окажется два выигрышных, равна
Из урны, в которой находятся 4 белых и 8 красных шаров, наугад извлекается один шар. Вероятность того, что он красного цвета, равна
Из урны, в которой находятся 5 белых, 4 зеленых и 3 красных шара, наугад извлекается один шар. Вероятность того, что он будет цветным, 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
Использующаяся в процедуре проверки гипотезы о виде распределения статистика  имеет распределение
Использующаяся в процедуре проверки равенства дисперсий двух генеральных совокупностей статистика F имеет распределение
Квантиль распределения Кр уровня Р непрерывной случайной величины с функцией распределения F(x) определяется как решение уравнения
Ковариационная матрица случайного вектора  - это матрица, состоящая из элементов , равных
Ковариация для случайных величин  и  определяется как
Ковариация независимых случайных величин равна
Когда две независимые случайные величины распределены по закону Пуассона с параметрами  и , тогда их сумма имеет распределение
Когда параметры распределения неизвестны , тогда при проверке гипотезы о его виде применяется
Коммутатор получает в среднем 30 вызовов в течение часа. Вероятность того, что на коммутатор не поступит ни одного вызова в течение часа, равна
Композиция (или свертка) плотностей распределения двух случайных величин  и , имеющих плотности распределения соответственно  и , - это выражение вида
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
Коэффициент детерминации для дисперсионной модели, полученный при проведении расчетов, равен
Коэффициент корреляции рассчитывается по формуле
Коэффициент корреляции для прямых регрессии: y=4x+4 и x=0,04y+2, равен
Коэффициент корреляции для случайных величин  и , связанных линейной зависимостью  (где ,  - любое), равен
Коэффициент корреляции для случайных величин  и , связанных (где ,  - любое), равен
Коэффициент корреляции, полученный при проведении расчетов, равен
Критическое значение распределения Колмогорова для уровня значимости a=0,05 равно
Максимальная разница между эмпирическими распределениями при проверке гипотезы об однородности двух выборок по критерию Колмогорова-Смирнова оказалась равной 0,1. Число испытаний равно для обеих совокупностей n. Укажите значения n и вывод на уровне 0,05 о правильности гипотезы, не противоречащие друг другу:
Математическое ожидание дискретной случайной величины - это 
Математическое ожидание и дисперсия -распределения с n степенями свободы равны соответственно
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2], равны
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [0, 2], равны
Математическое ожидание непрерывной случайной величины - это 
Математическое ожидание произведения случайной величины Х и постоянной С характеризуется:
Математическое ожидание суммы случайной величины Х и постоянной С характеризуется
Математическое ожидание суммы случайных величин равно
Математическое ожидание функции Y = g(X) от непрерывной случайной величины Х вычисляется по формуле
Матрица переходов для однородных цепей Маркова
Медиана выборки, заданной таблицей,  равна
Медиана для выборки, по которой построена гистограмма, равна  
Медиана случайной величины, распределенной нормально, равна 2,5, а ее среднеквадратическое отклонение равно 3. Тогда плотность распределения этой величины имеет вид
Методом дисперсионного анализа можно проверить гипотезу о 
Мода и математическое ожидание дискретной случайной величины Х, имеющей биномиальное распределение с параметрами , равны соответственно
Мода и медиана случайной величины Х, имеющей нормальное распределение с плотностью , равны соответственно
Мода и медиана случайной величины Х, распределенной нормально с плотностью  равны соответственно
Монету бросали 100 раз. 62 раза выпал орел; для проверки гипотезы о симметричности монеты строим 95%-ый доверительный интервал для р и проверяем, попали ли мы в него. Определите, по какой формуле строится доверительный интервал и что даст проверка в нашем конкретном случае
На каждой из 4 карточек написаны по одной различные буквы: Б, Е, Н, О. Из этих букв ребенок, не умеющий читать, складывает четырехзначные буквосочетания. Вероятность, того, что у него получится слово «небо», равна
На первой полке 12 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
Наблюдения проводятся над системой (X : Y) двух случайных величин. Выборка состоит из пар чисел: (х1: y1), (х2: y2), …, (хn : yn). Найдены , S для хi и , S для yi (). Тогда выборочный коэффициент корреляции rxy находится по формуле
Накопленная частота и относительная накопленная частота, построенные по таблице  в точке 170 имеют соответственно значения
Независимые случайные величины  и  имеют соответственно характеристические функции  и , тогда характеристическая функция их суммы  равна
Независимые случайные величины имеют распределение Пуассона с параметрами  и . Тогда сумма  распределена по закону Пуассона с параметром , равным
Некоррелированные случайные величины быть зависимыми
Неравенство Чебышева имеет вид
Несмещенная оценка для дисперсии вычисляется по эмпирической дисперсии S2 по формуле
Однородным марковский процесс называется в случае, если
Переходные вероятности марковского процесса  - это вероятности перехода процесса из одного состояния в любое другое так, что  равна
Переходные матрицы цепи Маркова обладают следующим свойством:
Плотности вероятностей перехода для однородного марковского процесса
Плотность вероятности перехода  определяется для
Плотность вероятности случайной величины, имеющей показательное распределение с математическим ожиданием, равным 7, равна
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 объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объем выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины  и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией строится доверительный интервал для математического ожидания. Объем выборки увеличиваем в 16 раз. В предположении, что величины  и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала примерно
По выборке объема n=51 вычислен эмпирический коэффициент корреляции r=0,1. Чему равно значение статистики, с помощью которой проверяется гипотеза о равенстве нулю генерального коэффициента корреляции? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 верна гипотеза о том, что генеральный коэффициент корреляции равен нулю?
По выборке построен доверительный интервал для генерального среднего. Оказалась, что генеральное среднее по такому объему выборки определяется с точностью 0,2. Чтобы повысить точность вдвое, объем выборки надо
По выборке построена гистограмма:Генеральная совокупность, из которой произведена выборка, имеет распределение
По выборке построена гистограммаМедиана равна
Под гипотезами об однородности выборок понимают гипотезы о том, что рассматриваемые выборки извлечены из
Под дискретным случайным вектором понимают
Под непрерывным случайным вектором понимают
Под случайной величиной понимают переменную величину,
Под случайным процессом понимают
Под состоянием системы (или состоянием случайного процесса)  понимают
Под цепью Маркова понимают марковский случайный процесс с
Понятия "некоррелированные" и "независимые" случайные величины эквивалентны для случая
Правильное соотношение для независимых случайных величин Х и Y следующее:
Правильное соотношение для независимых случайных величин Х и Y следующее:
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
Пределы функции распределения F(x) на плюс и минус бесконечности равны соответственно
При возведении двух жилых домов вероятность сдачи в срок одного из них 0,8, а другого - 0,9. Тогда вероятность сдачи в срок хотя бы одного дома равна 
При измерении некоторой физической величины одним прибором получены следующие результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочная средняя результатов измерений, выборочная и исправленная дисперсии ошибок прибора составляют соответственно
При исследовании корреляционной зависимости по данным 100 предприятий между капиталовложениями Х(млн. руб.) и выпуском продукции Y(млн. руб.) получены следующие уравнения регрессии: y=1,2x+2 и x=0,6y+2. Для аналогичных предприятий среднее значение для необходимого капиталовложения, чтобы получить выпуск продукции в 1млн. руб., составляет 
При построении эмпирических прямых регрессии применяют метод
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 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 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 распределении случайной величины (Х,Y) 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
При увеличении числа опытов частота события сходится по вероятности к его вероятности 
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
Производство дает 1,5% брака. Тогда вероятность того, что из взятых на исследование 1000 изделий выбраковано будет не больше 15, может быть определена с помощью теоремы
Прямые эмпирической регрессии параллельны, если
Пуассоновский процесс - это
Пусть  - плотность вероятностей случайного вектора ,  и  - плотности вероятностей координат этого вектора, причем , тогда случайные величины  и  
Пусть  - плотность вероятности случайного вектора ,  и  - плотности вероятностей координат этого вектора, причем , тогда случайные величины  и  
Пусть , где  одинаково распределены и , . Утверждение  
Пусть имеются две независимые выборки, произведенные из генеральных совокупностей с неизвестными теоретическими функциями распределения F1(x) и F2(x). Проверяемая нулевая гипотеза имеет вид Н0: F1(x)=F2(x) против конкурирующей Н1: F1(x)≠F2(x). Будем предполагать, что функции F1(x) и F2(x) непрерывны. Для проверки нулевой гипотезы по критерию Колмогорова-Смирнова используется статистика
Пусть случайные величины  и  таковы, что , - характеристическая функция , тогда характеристическая функция  равна 
Пусть случайные величины  и  таковы, что ,  - характеристическая функция , тогда характеристическая функция  равна 
Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина , где  и  - независимые случайные величины, распределенные по с n1 и n2 степенями свободы, называется
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 составляют соответственно
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
Распределение выборочного среднего , построенного по выборке объема n = 100 из генеральной совокупности, имеющей распределение N(20,4), равно
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 
Результаты наблюдения в моменты времени t1, t2, t3 и т.д. записываются в таблицуДля того чтобы выразить аналитически тенденцию изменения наблюдаемой величины во времени, следует
Результаты наблюдения над системой (х, у) двух величин записаны в таблицуКоэффициент корреляции равен
Результаты наблюдения над системой (х, у) двух величин записаны в таблицуКоэффициент корреляции равен
Ряд распределения дискретной случайной величины Х - это
С помощью уравнений Колмогорова можно найти
С целью проверки гипотез о численном значении дисперсии (s=s0) при неизвестном среднем а используется статистика , имеющая распределение
Свойство дисперсия случайной величины-
Семена некоторого растения имеют всхожесть, равную 0,8. Тогда вероятность того, что из 1000 посаженных семян число проросших будет заключено между 750 и 850, можно определить с помощью
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 X распределена «нормально с параметрами 3,2» - N[3,2]. Y=. Значения MY и DY, если исходить из свойств математического ожидания и дисперсии, равны
Случайная величина  имеет математическое ожидание  и дисперсию . Тогда вероятность того, что величина  отклонится от своего математического ожидания не менее чем на ,  имеет оценку сверху
Случайная величина  имеет математическое ожидание, равное нулю, и дисперсию - 1, тогда вероятность того, что величина  отклонится от нуля не меньше чем на 3, имеет оценку сверху
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 имеет показательное распределение с плотностью Тогда функция распределения равна
Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами Ее числовые характеристики таковы:
Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами  Тогда ее числовые характеристики равны
Случайная величина Х имеет нормальное распределение с плотностью распределения  . Тогда ее числовые характеристики МХ, DX и  равны соответственно
Случайная величина Х имеет распределение Коши с плотностью тогда ее мода и медиана равны соответственно
Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром . Ее числовые характеристики равны
Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром . Ее числовые характеристики равны
Случайная величина Х называется нормированной, если
Случайная величина Х называется центрированной, если
Случайная величина Х подчинена закону Пуассона с параметром соответственно , тогда ее математическое ожидание равно
Случайная величина Х распределена по биномиальному закону с параметрами  Ее числовые характеристики равны
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 Х распределена показательно с параметром , тогда равна
Случайная величина Х распределена равномерно, ее плотность равна  Тогда параметр  равен
Случайный процесс с дискретным временем - это семейство случайных величин  
Случайный процесс с непрерывным временем - это семейство случайных величин , где
События А и В называются независимыми, если
Соотношение  при больших  
Соотношение  при  для зависимых случайных величин   
Среди группы в 11 спортсменов 6 -перворазрядники. Вероятность того, что среди 2 случайно выбранных спортсменов окажется два перворазрядника, равна
Среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины сходится по вероятности к ее математическому ожиданию (если последнее существует)
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 , по значению которой производится проверка нулевой гипотезы Н0 о том, что исследуемая случайная величина имеет определенный закон распределения, имеет χ2 распределение
Статистика, с помощью которой по эмпирическому значению коэффициента корреляции r и числу испытаний n проверяется значимость коэффициента корреляции, имеет распределение
Статистический (или эмпирический) начальный момент k-го порядка для выборки объема n: х1, х2, …, хn находится по следующей формуле:
Стрелок, для которого вероятность попадания в десятку равна 0,7, стреляет дважды по мишени. Вероятность того, что стрелок попадает дважды, равна
Студент выбирает на тестировании 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
Сумма вероятностей , составляющих закон распределения двумерного дискретного случайного вектора, равна
Сумма квадратов отклонений S от точек (1,1), (1,3) (3,2), (3,4) до прямой y=x/2+1,5 равна
Таблица статистического распределения выборки имеет вид:
Таблица статистического распределения, построенная по выборке, имеет вид
Таблицы для построения доверительного интервала для дисперсии называются таблицами 
Три шарика случайным образом помещают в трех ящиках. Вероятность того, что в каждом ящике окажется по одному шарику, равна 
Условная функция распределения случайной величины  при условии    есть
Условную вероятность события А при условии, что произошло событие В можно вычислить по формуле: Р(А)=
Утверждение  
Утверждение о том, что функция распределения однозначно определяется своей характеристической функцией
Формула D(-X) = D(X)
Формула M(X + Y) = M(X) + M(Y) верна
Формула  для характеристических функций случайных величин  и  , причем  ( число),
Формула для характеристических функций случайных величин и  ,где  (- число),
Формула  
Формула  
Формула  
Формула  
Формула D(-X)=D(X)
Формула Бейеса имеет вид
Формула для вычисления вероятности суммы двух случайных событий имеет вид
Формула для вычисления дисперсии случайной величины Y = a X + b, которая является линейной функцией от случайной величины Х, имеет вид
Формула для вычисления среднеквадратического отклонения дискретной случайной величины имеет вид:
Формула для вычисления среднеквадратического отклонения непрерывной случайной величины имеет вид:
Формула для вычисления статистики, с помощью которой по эмпирическому значению коэффициента корреляции r и числу испытаний n проверяется значимость коэффициента корреляции, имеет вид
Формула для вычисления тангенса угла между линиями регрессии через их коэффициенты регрессии ayx  и axy имеет вид
Формула для определения дисперсии случайной величины имеет вид:
Формула для расчета доверительного интервала для вероятности успеха в схеме Бернулли для выборки с возвратом имеет вид:
Формула для расчета доверительного интервала для среднего имеет вид:
Формула полной вероятности имеет вид
Формулы для вычисления выборочных условных средних по корреляционной таблице распределения имеют вид:
Функцией распределения двумерной случайной величины  называют функцию двух переменных , равную
Функция распределения двумерной случайной величины при равенстве аргументов  равна
Функция распределения дискретной случайной величины
Функция распределения и плотность распределения и двумерной случайной величины связаны соотношением
Функция распределения непрерывной случайной величины
Функция распределения случайной величины
Функция распределения случайной величины F(x) выражается через ее плотность распределения f(x) следующим образом
Характеристическая функция  случайной величины  - это функция
Характеристическая функция суммы независимых случайных величин  и  равна
Хи-квадрат распределение с n степенями свободы - это функция распределения случайной величины , где  - независимые случайные величины, подчиненные одному и тому же закону
Центральный момент k-ого порядка для статистического распределения выборки с числом вариантов m находится по формуле:
Число х в таблице статистического распределения, построенного по выборке, равно:
Числовые характеристики случайной величина Х , имеющей биномиальное распределение с параметрами  равны
Числовые характеристики случайной величины Х, имеющей биномиальное распределение с параметрами  таковы:
Чтобы определить, сколько нужно произвести опытов с бросанием монеты, когда с вероятностью 0,9 ожидать отклонение частоты выпадения "герба" от 0,5 на абсолютную величину меньшую чем 0,02, следует воспользоваться
Чтобы оценить вероятность биномиального распределения по относительной частоте для построения доверительного интервала надо пользоваться таблицами
Эмпирическая дисперсия , вычисленная для 10 измерений, равна S2=4,5. Несмещенная оценка для генеральной дисперсии равна
Эмпирический коэффициент корреляции между весом и ростом для выборки: равен

Cлучайная величина Х задана рядом распределения: Математическое ожидание и дисперсия равны
Cлучайная величина Х задана рядом распределения: Математическое ожидание и дисперсия равны
В лифт семиэтажного дома на первом этаже вошли три человек. Каждый из них с одинаковой вероятностью выходит на любом из этажей, начиная со второго Укажите соответствие между событием и значением его вероятности:
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: Выборочное среднее находится по следующей формуле:
Дано статистическое распределение выборки: Выборочное среднее  и выборочная дисперсия S2 равны
Из генеральной совокупности извлечена выборка и составлена таблица эмпирического распределения: Точечная оценка генеральной средней составит________(укажите число)
Медиана выборки, заданной таблицей, равна________________________(укажите число)
Может ли сумма двух событий совпадать с их произведением? (Ответ дайте в форме да или нет)
Накопленная частота и относительная накопленная частота, построенные по таблице в точке 170 имеют соответственно значения
По выборке построена гистограмма. Медиана равна ___________(укажите число)
По выборке построена статистическая таблица распределения. Значение выборочной медианы
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?
Результаты наблюдений в моменты времени t1, t2, t3 и т.д. записываются в таблицу Чтобы выразить аналитически тенденцию изменения наблюдаемой величины во времени, следует
Случайная величина  нормально распределена с параметрами (0,1). Положим Случайная величина  имеет ______________ распределение (укажите слово)
Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами, указанными в левом столбце таблицы. Укажите соответствующие ей числовые характеристики из правого столбца:
Случайная величина Х имеет нормальное распределение N(2, 2). Укажите соответствия
Случайная величина Х имеет нормальное распределение N(3, 3). Укажите (с точностью до 0,0001) соответствия
Случайная величина Х имеет нормальное распределение N(3, 3). Укажите (с точностью до 0,0001) соответствия
Случайную величину X умножили на a. Укажите соответствия между указанными характеристиками и их изменениями:
Сумма квадратов отклонений S от точек (1,1), (1,3) (3,2), (3,4) до прямой y=x/2+1,5 равна _________ (укажите число)
Укажите число, на которое попала клякса в таблице статистического распределения, построенного по выборке___________(укажите число с точностью до 0,1)
Эмпирический коэффициент корреляции между весом и ростом для выборки: равен
Cмещенной точечной оценкой параметра является
«Функция распределения однозначно определяется своей характеристической функцией»- данное утверждение
Брошено 10 игральных костей. Предполагается, что все комбинации выпавших очков равновероятны. Укажите соответствие между событием и значением его вероятности:
В качестве теоретических частот при проверке гипотезы об однородности m выборок при m>2 используются
В теоремах ___________ нашел отражение закон больших чисел
Вариационный ряд и размах вариационного ряда для выборки объема n = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3 равны
Вариационный ряд и размах вариационного ряда для выборки объема n = 7: 3, 5, –2, 1, 0, 4, 3 равны
Величина x имеет распределение N(a, s). Вероятность p{x < a – 1,65s} равна ___________(с точностью до 0,01)
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 выпадения герба при бросании монеты 400 раз равна 0,5. Укажите (с точностью до 0,0001) соответствия вероятностей событий
Все случайные процессы в зависимости от характера изменения аргумента (дискретное или непрерывное время), а также строения фазового пространства (пространства состояний), которое может быть дискретным или непрерывным, можно разделить на _______________ класса. (Укажите число)
Выборочная медиана d для вариационного ряда выборки объема n = 9: –2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12 равна _____________ (укажите число с точностью до целых)
Выборочная медиана d и выборочное среднее  для вариационного ряда выборки объема n = 8: –2, 0, 3, 4, 6, 9, 12, 16 равны
Выборочное среднее для выборки объема n: х1, х2, х3, …, хn. находится по следующей формуле:
Гипотезы об однородности выборок – это гипотезы о том, что рассматриваемые выборки извлечены из
График прямой, построенный для обработки наблюдений методом наименьших квадратов, имеет вид
Дальтониками являются 15% всех мужчин и 5% всех женщин. Вероятность того, что выбранный наугад дальтоник- мужчина, равна (число мужчин и женщин считается одинаковым)
Дальтониками являются 20% всех мужчин и 5% всех женщин. Наугад выбранное лицо оказалось дальтоником. Вероятность того, что выбранный наугад дальтоник- мужчина, равна (число мужчин и женщин считается одинаковым)
Дисперсия случайного процесса с дискретным временем X(t) есть неотрицательная
Дисперсия случайного процесса с непрерывным временем X(t) есть
Дисперсия суммы двух случайных величин  равна
Дисперсия числа событий простейшего потока с параметром λ, наступивших за единицу времени, равна
Для _________________ случайных величин математическое ожидание равно нулю.
Для вероятности р по выборке объема n при помощи величены  и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Если увеличить объем выборки в 100 раз, длина доверительного интервала примерно уменьшится в _________ раз ( укажите во сколько раз)
Для дискретной случайной величины верно
Для математического ожидания произведения случайной величины Х и постоянной С справедливо свойство:
Для математического ожидания произведения случайной величины Х и постоянной С справедливо свойство:
Для математического ожидания суммы случайной величины Х и постоянной С имеет место
Для независимых случайных величин  и
Для независимых случайных величин  и  характеристическая функция их суммы равна
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 оценки вероятности биномиального распределения по относительной частоте надо пользоваться таблицами _______ распределения
Для проверки гипотезы о _____________ можно воспользоваться методом дисперсионного анализа
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 случайного процесса с дискретным временем X(t) его математическое ожидание есть
Для случайной величины (X,Y) верно утверждение:
Для случайной величины , имеющей математическое ожидание, равное нулю, и дисперсию – 1, вероятность того что она отклонится от нуля не меньше чем на 3, имеет оценку сверху
Для случайный процесс с непрерывным временем X(t) его математическое ожидание есть
Для того, чтобы вдвое сузить доверительный интервал, построенный для математического ожидания, число наблюдений надо увеличить в ___ раз(а) (укажите число целых)
Для того, чтобы построить 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m случайной величины, распределенной нормально с известной дисперсией s2, по выборке объема n вычисляется и используется следующая формула:
Если X ~ N(0,3), Y ~ N(0.5, 2), Х и Y независимы,то случайная величина S = X + 2Y имеет распределение
Если выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2 и если в какие-то интервалы группировки попало слишком мало наблюдений, необходимо
Если выборка группируется для проверки гипотезы о виде распределения по критерию χ2, на интервалы группировки накладывается строгое ограничение: необходимо, чтобы
Если из всех значений выборки для упрощения счета вычесть 1280, эмпирическая дисперсия при этом
Если из всех значений выборки для упрощения счета вычесть 1280, эмпирическое среднее при этом
Если каждый элемент выборки выборка объема n: х1, х2, …, хn. увеличить в 5 раз, то выборочное среднее  возрастет в
Если каждый элемент выборки объема n: х1, х2, …, хn увеличить в 5 раз, то выборочное среднее
Если каждый элемент выборки объема n: х1, х2, …, хn увеличить на 5 единиц, то
Если каждый элемент выборки объема n: х1, х2, …, хn. увеличить на 5 единиц, то выборочное среднее
Если независимые случайные величины  и  имеют дисперсии  и , то  равно
Если независимые случайные величины имеют распределение Пуассона с параметрами  и , то сумма  распределена по закону Пуассона с параметром , равным
Если случайная величина  линейно зависит от случайной величины  (), тогда коэффициент корреляции  равен
Если случайные величины  и  независимы и их характеристические функции  и , тогда характеристическая функция их суммы  равна
Если среднее количество телефонных вызовов в час – 3, то вероятность получения не более двух вызовов определяется выражением
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
Зададим время ожидания автобуса случайной величиной Х , которая имеет равномерное распределение на отрезке [0, 20]. Математическое ожидание, дисперсия и вероятность Р(3 < X < 5) равны
Идёт охота на волка. Вероятность выхода волка на 1-го охотника – 0,7; вероятность выхода волка на 2-го охотника – 0,3. Вероятность убийства волка 1-ым охотником, если волк вышел на него, – 0,8; вероятность убийства волка 2-ым охотником, если волк вышел на него, – 0,5. Вероятность убийства волка равна
Идёт охота на волка. Вероятность выхода волка на 1-го охотника – 0,8; вероятность выхода волка на 2-го охотника – 0,2. Вероятность убийства волка 1-ым охотником, если волк вышел на него, – 0,8; вероятность убийства волка 2-ым охотником, если волк вышел на него, – 0,5. Вероятность убийства волка равна
Из 2000 семян , посеянных для проверки на всхожесть, проросло 1700. Из каждой тысячи посеянных в среднем взойдет _________ семян (укажите число )
Из генеральной совокупности, имеющей распределение N(20,4), производится выборка объема n = 100. По выборке строится выборочное среднее . Эта случайная величина имеет распределение
Из колоды в 36 карт игроку сдаются 2 карты. Вероятность того, что игроку достанутся две черви, равна
Из колоды в 36 карт игроку сдаются 2 карты. Вероятность того, что игроку достанутся одна пика, одна бубна, равна
Из Минска в Могилев со скоростью 40 км/ч пришла автомашина и сразу же повернула обратно. Скорость ее на обратном пути была на 20 км/ч больше. Средняя скорость составила ___ км/ч (укажите число)
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
К критериям согласия эмпирических наблюдений выдвинутой гипотезе относятся:
К числовым характеристикам дискретной случайной величины относятся:
К числовым характеристикам непрерывной случайной величины относятся:
Ковариация независимых случайных величин равна
Коэффициент корреляции  для случайных величин  и , связанных зависимостью , равен
Коэффициент корреляции  рассчитывается по формуле
Коэффициент корреляции для случайных величин  и , связанных зависимостью , равен
Коэффициент корреляции  лежит в пределах
Критическое значение распределения Колмогорова для уровня значимости a=0,05 равно
Математическое ожидание и дисперсия -распределения с n степенями свободы равны соответственно
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной «нормально с параметрами 3,2» – N[3,2], равны
Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [1,3], равны
Математическое ожидание суммы случайных величин равно _______ их математических ожиданий
Метод, применяемый для построения эмпирических прямых регрессии, называется
Множество возможных значений случайного процесса называется
Монету бросали 100 раз. 62 раза выпал орел; для проверки гипотезы о симметричности монеты строим 95%-ый доверительный интервал для р и проверяем, попали ли мы в него. Определите, по какой формуле строится доверительный интервал и что даст проверка в нашем конкретном случае
На 100 выпущенных лотерейных билетов установлены следующие призы: восемь выигрышей по 1 руб, два-по 5 руб., один – 10 руб. Укажите ( с точностью до 0,01) соответствия вероятностей событий
Некоррелированные случайные величины быть зависимыми
Некоррелированные случайные величины быть зависимыми
Неопределяемыми понятиями в системе аксиом Колмогорова А.Н. являются
Неравенство Чебышева имеет вид
Несмещенная оценка для дисперсии вычисляется по эмпирической дисперсии S2 по формуле
Однородным называется марковский процесс в случае, если
Плотности вероятностей перехода для однородного марковского процесса
Плотность вероятности перехода  определяется для
По выборке объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Объем выборки увеличиваем в 25 раз. В предположении, что величины  и S2 при этом изменятся мало, длина доверительного интервала ____________ раз(а)
По выборке объема n=51 вычислен эмпирический коэффициент корреляции r=0,1. Чему равно значение статистики, с помощью которой проверяется гипотеза о равенстве нулю генерального коэффициента корреляции? Можно ли утверждать, что на уровне значимости 0,05 верна гипотеза о том, что генеральный коэффициент корреляции равен нулю
По выборке построен доверительный интервал для генерального среднего. Оказалась, что генеральное среднее по такому объему выборки определяется с точностью 0,2. Чтобы повысить точность вдвое, объем выборки надо _____________ раз(а)
Под дискретным случайным вектором понимают
Под непрерывным случайным вектором понимают
Под случайным вектором или n-мерной случайной величиной понимают
Под случайным процессом понимают
Под случайным процессом с дискретным временем понимается семейство случайных величин ,
Под случайным процессом с непрерывным временем понимается семейство случайных величин , где
Под цепью Маркова понимают марковский случайный процесс с
Понятия "некоррелированные" и "независимые" случайные величины являются эквивалентными для случая
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
Правильным является следующее соотношение:
При n испытаниях появление некоторого события имеет вероятность p; обозначим q=1-p.Укажите соответствие между условиями задачи и методом ее решения
При n испытаниях появление некоторого события не менее раз и не более  раз имеет вероятность p. Она вычисляется по формуле _____________ (укажите фамилию)
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 ___ (ответ дать цифрой)
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 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 об однородности двух выборок по критерию Колмогорова-Смирнова максимальная разница между эмпирическими распределениями оказалась равной 0,1. Число испытаний равно для обеих совокупностей n. Укажите значения n и вывод на уровне 0,05 о правильности гипотезы, не противоречащие друг другу:
При проверке при помощи 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 m-___ (укажите целое число)
При проверке при помощи 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 m-___ (укажите целое число)
Проведено 10 измерений и по ним вычислена эмпирическая дисперсия S2=4,5. Несмещенная оценка для генеральной дисперсии равна__________(укажите число)
Промежуток времени T между соседними событиями простейшего потока имеет функцию распределения
Пуассоновский процесс – это
Распределение _____________ имеет статистика, при помощи которой по эмпирическому значению коэффициента корреляции r и числу испытаний n проверяется значимость коэффициента корреляции
Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина , где  и  - независимые случайные величины, распределенные по с n1 и n2 степенями свободы, называется
Реализация случайного процесса – это
С помощью уравнения Колмогорова можно найти
Самая элементарная классификация случайных процессов – по
Семейство реализаций случайного процесса может быть получено в результате
Сечение случайного процесса X(t) = φ(t, ω) получается при
Симметричную монету бросают 2 раза. Если выпадает 0 гербов, то игрок платит 10 рублей. Если выпадает 1 герб, 1 решётка, то игрок получает 1 рубль. Если выпадает 2 герба, то игрок получает 5 рублей. Математическое ожидание выигрыша равно
Симметричную монету бросают 2 раза. Если выпадает 0 гербов, то игрок платит 20 рублей. Если выпадает 1 герб, 1 решётка, то игрок получает 5 рублей. Если выпадает 2 герба, то игрок получает 10 рублей. Математическое ожидание выигрыша равно
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 последовательность – это случайный процесс
Случайные величины  и  называют независимыми, если функция распределения вектора   может быть представлена в виде
Случайный процесс называется гауссовским, если все его конечномерные распределения являются
Собрание из 4 томов расставлено на книжной полке случайным образом. Вероятность того, что тома расположатся в порядке 1, 2, 3, 4 или 4, 3, 2, 1, равна
Собрание из 5 томов расставлено на книжной полке случайным образом. Вероятность того, что тома расположатся в порядке 1, 2, 3, 4, 5 или 5, 4, 3, 2, 1, равна
События будут всегда зависимы, если они
Соотнесите вероятность описываемого события и его значение:
Соотнесите формулу комбинаторики с типом задачи, для решении которой она используется:
Соотношение  при для зависимых случайных величин  
Состояние системы (или состояние случайного процесса)  – это
Состояние системы (или состояние случайного процесса)  – это
Среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины сходится по вероятности к ее математическому ожиданию (если последнее существует)
Статистическое распределение выборки с числом вариантов m удовлетворяет следующим формулам:
Сумма вероятностей , составляющих закон распределения двумерного дискретного случайного вектора, равна
Сумма двух независимых случайных величин, распределенных по закону Пуассона с параметрами λ1 и λ2, имеет распределение
Таблицы __________ необходимы для того, чтобы по выборке объема n = 10 построить доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения, дисперсия которого неизвестна
Таблицы для построения доверительного интервала для дисперсии носят название- таблицы
Укажите функции распределения какой случайной величины соответствуют данные свойства
Условная функция распределения случайной величины  при условии   есть
Фактическая таблица статистического распределения выборки, построенная по выборке, следующая :
Формула
Формула
Формула
Формула для определения ковариационной функции случайного процесса X(t) имеет вид
Формула для расчета выборочной дисперсии для выборки объема n: х1, х2, х3, …, хn при выборочном среднем, равным , имеет вид:
Функция распределения двумерной случайной величины при равенстве аргументов +∞ равна
Функция распределения и плотность распределения двумерной случайной величины связаны соотношением
Характеристическая функция  случайной величины  – это функция
Хи-квадрат распределение с n степенями свободы – это функция распределения случайной величины , где  – независимые случайные величины, подчиненные одному и тому же закону
Частота события сходится по вероятности к его вероятности при увеличении числа опытов
xi - независимые, нормально распределённые, стандартные N(0,1) случайные величины. Распределение вероятностей, которое имеет случайная величина, называется

Адаптивная маршрутизация
Амплитудно-частотная характеристика
Виды обеспечения КС
Импульсно-кодовая модуляция
Каналы связи
Классификация методов доступа
Коммутация в сетях связи
КС и ТКС: основные сведения
Линии связи
Маршрутизация в сетях
Маршрутизация и коммутация в сетях
Методы аналоговой модуляции
Методы доступа к передающей среде
Наиболее распространенные сети и технологии связи
Общая характеристика модели OSI
Особенности сетей FR
Особенности сетей ISDN
Простая маршрутизация пакетов
Сети FR
Сети ISDN
Сети X.25
Сети АТМ
Сети, линии и каналы связи в ТКС
Синхронизация сигналов
Способы цифрового кодирования
Типы КС
Типы сетей связи
Функции канального уровня
Функции уровней модели OSI
Функции физического и канального уровней
Функции физического уровня
Характеристики линий связи

Адресация в сети Internet
Архитектура клиент-сервер
Архитектура ЛКС
ГКС с коммутацией пакетов
КИП в ККС
Классификация ЛКС
Коммуникационное оборудование ЛКС
Основные параметры и характеристики
Оценка ЛКС с одной и несколькими разделяемыми средами
Принципы построения ГКС
Программное обеспечение и коммуникационное оборудование ЛКС
Программное обеспечение ЛКС
Протокол TCP/IP
Протоколы ЛКС
Сетевое оборудование ККС
Система автоматизированного поиска информации
СОС локальных сетей
Структура и функции ПО ККС
Структура ККС
Структура протоколов стека TCP/IP
Типы ГКС
Типы технологии в ЛКС
Услуги, предоставляемые ГКС
Характеристика ГКС
Характеристика ККС
Характеристика ЛКС
Характеристика сетевых адаптеров
Характеристика сети Internet
Характеристика СОС в ЛКС с централизованным управлением
Характеристика типовой структуры

Задачи и средства администрирования КС
Информационные услуги КС
Методология оценки эффективности КС
Мультимедиа
Обеспечение отказоустойчивости и устранение неполадок в сетях
Операционная система NetWare
Операционная система UNIX
Операционная система Windows 2000
Операционная система Windows NET
Операционная система Windows NT
Организация обслуживания очередей запросов пользователей
Основные направления совершенствования и развития КС
Особенности построения системы Windows NT
Передача аудиосигналов
Перспективы развития телекоммуникаций в России
Перспективы совершенствования и развития КС
Показатели экономической эффективности КС
Показатели эффективности КС
Проблемы, возникающие при использовании старых протоколов в гигабитных сетях
Программы управления сетями
Производительность и эффективность КС
Производительность КС
Протоколы электронной почты
Пути повышения эффективности использования КС
Семейство Windows
Совершенствование организационных форм технического обслуживания СВТИ сетей
Средства управления ЛКС
Удаленный доступ
Устранение неполадок в сетях
Функции мониторинга, управления и обеспечения отказоустойчивости КС
Функции управления локальными сетями
Характеристика СОС
Электронная почта
Эффективность функционирования КС

NT Server работает в системах клиент-сервер как высокопроизводительный компьютер, выполняющий запросы клиентских станций, в качестве сервера
Windows 2000 может работать либо в ________________ режиме, либо в режиме ядра
Windows NT Server _______________ обеспечивает большую масштабируемость и более широкие возможности управления по сравнению с Windows NT Server
Windows NT Server может выступать как сервер
Windows NT Server обеспечивает возможность организации выполнения запросов пользователей сети на печатные работы, предоставляя в совместное пользование неограниченное число принтеров, в качестве сервера
Windows NT Server обеспечивает резервное копирование файлов на магнитную ленту в качестве сервера
Windows NT Server обеспечивает соединение между собой различных сегментов сети, в том числе сопряжение разнородных сетей в качестве сервера
Windows NT Server обеспечивает создание централизованного хранилища большого количества файлов в качестве
Windows NT Server обеспечивает централизованное управление и информационную безопасность в сетях с несколькими серверами в качестве сервера
Windows NT Server осуществляет защиту информации от несанкционированного доступа и контроль за доступом в качестве сервера
Windows NT Server состоит из серверной части, которая устанавливается на компьютере с NT Server, и клиентской, устанавливаемой на рабочей станции, в качестве сервера
Windows NT Workstation может подключаться к любой другой операционной системе, совместимой с сетями
Windows 2000 ___________ представляет собой сетевой сервер среднего уровня, ориентированный на рынок достаточно крупных корпоративных сетей
Windows 2000 __________________ - серверная многофункциональная операционная система, рассчитанная на рынок небольших сетей
Windows 2000 __________________ - эквивалент NT Workstation, представляет собой клиентскую ОС, позволяющую сформировать сеть, которая объединяет настольные системы без посредничества сервера
Windows 2000 __________________ - это наиболее мощная и функционально полная серверная ОС из всех когда-либо предлагавшихся компанией Microsoft
Windows NT ________ - это ОС для отдельной рабочей станции или как равноправный сервер для небольшой рабочей группы
Windows ___ Server разрабатывалась как центральный сервер с широкими возможностями: доступ к файлам, принтерам, приложениям Internet, лицензирование и настройка производительности, аутентификация и др.
_____ - это правила, согласно которым запросы выбираются из очереди для обслуживания
______ операционная система - это система программных средств, управляющих процессами коммуникации между разными устройствами сети и совместным использованием (разделением) сетевых ресурсов
_______ - распределенная информационная система Internet
________ - глобальная система гипертекстовых документов, связанных друг с другом по сети Internet
_________ - основной стандарт в службе электронной почты
_________ - сетевая операционная система Internet с широким набором предоставляемых услуг и полной интеграцией с сетевой средой
_________ - это основной формат электронного письма в стандарте RFC.822
_________ почта (e-mail) - наиболее популярная информационная служба Internet, ежегодно обслуживающая миллиарды электронных сообщений
_________ экономический эффект КЦО можно определять отдельно для сервисных предприятий и для предприятий, пользующихся услугами сервисных предприятий
__________ эффективности - это количественно оцениваемая характеристика эффективности функционирования системы
____________ - его характеристика, определяющая место запроса в очереди на обслуживание
____________ - почтовый протокол, версии 3
____________ - распределенная информационно-поисковая система Internet
____________ удаленного доступа - это компьютер удаленного пользователя с программным обеспечением, поддерживающим коммутируемое соединение
_____________ - протокол интерактивного доступа к электронной почте
_____________ ЭВМ (сетей ЭВМ) - это совокупность эргономических свойств машины
______________ - это протокол реализации дистанционного управления, используемый для подключения удаленного пользователя к серверу
________________ - это серверная ОС
__________________ - технология ретрансляции кадров
__________________ Windows 2000 - это совокупность многоцелевых ОС со встроенной поддержкой одноранговых и клиент-серверных сетей
___________________ - набор сетевых инструментов, обладающих богатыми возможностями по администрированию сети
___________________ - протокол общего управления информацией предназначен для решения коммуникационных проблем в сетях модели ISO и является частью этой стандартной модели
___________________ - совокупность ее свойств, обусловливающих пригодность системы удовлетворять определенные потребности в соответствии с ее назначением
___________________ - это простой протокол для управления вычислительной сетью предназначен для решения коммуникационных проблем в сетях TCP/IP
___________________ функционирования системы - это способность системы достигать поставленную цель в заданных условиях применения и с определенным качеством
______________________ локальной компьютерной сетью предназначены для реализации функций в рамках пяти категорий управления, определенных международной организацией по стандартизации
_______________________ свойства ЭВМ - это свойства, которые проявляются в системе «человек - машина» для удовлетворения эргономических требований
________________________ компьютерной сети - это ее свойство, определяющее время на передачу и обработку информации в сети
Буквально термин «____________» означает использование двух или более средств аудиовизуальной информации
В 1969 г. разработана система
В Windows NT Workstation и в Windows NT Server имеется базовый набор средств системного
В любой дисциплине обслуживания с учетом приоритетов должны быть заложены правила, согласно которым принимаются следующие решения
В обслуживании _______________ приложений не рекомендуется использовать NetWare
В отличие от кругового циклического обслуживания при обслуживании в инверсном порядке учитывается _______________ заявки
В пользовательском режиме приложения не имеют прямого доступа к
В распространенной дисциплине первой группы - круговое циклическое обслуживание - очередь формируется в
В режиме ____________ обеспечивается прямой доступ ко всем аппаратным ресурсам и всей памяти, включая адресные пространства всех процессов режима пользователя
В режиме ядра реализуется доступ к
В современных сетевых операционных системах (СОС) основной объем вычислительных работ производится преимущественно на
В состав NetWare 5.х входит графическая консоль ConcoleOne, администрированная на основе языка
В состав СОС входят программы, обеспечивающие ________ копирование на магнитную ленту
Все внесистемные приоритетные дисциплины обслуживания разделяются на следующие группы
Все дисциплины обслуживания запросов можно разбить на следующие группы: дисциплины обслуживания: __________________ приоритетов
Выделите следующие направления и пути совершенствования и развития КС
Глобальная _________ сеть (ГИС)- глобальная сеть, объединяющая сети всех государств и предлагающая услуги высокого интеллектуального уровня
Дисциплина обслуживания с абсолютным приоритетом имеет следующие модификации: абсолютный приоритет с
Для семейства Windows 2000 имеется большой набор серверных
Домены представляют собой специальную группу ________, запускаемых в фоновом режиме
Драйверы дифференциированы по
Из программ-анализаторов следует отметить анализатор ___________________, который со временем превратился в сложный набор сетевых инструментов, обладающих богатыми возможностями по администрированию сети
Ключевыми вопросами производительности сети являются
Лидирует в области файловых систем ОС
Назовите основную цель деятельности службы технической поддержки сети
Наиболее характерными причинами снижения производительности сети являются
Обслуживание в инверсном порядке происходит по принципу
Объект состоит из
Одним из основных возможностей и усовершенствований, внесенных в систему Windows NET Server является
Одним из основных назначений набора серверных приложений семейства Windows 2000 является
Одним из основных нововведений в системе Windows 2000 является
Одним из преимуществ электронной почты является
Одной из новых функций службы каталогов Active Directory является
Одной из основных услуг, предоставляемую компьютерными сетями является
Операционная система Windows NT Workstation в сущности является усеченным вариантом
Операционная система ____________, разработанная в начале 1990-х годов, создавалась на основе UNIX для компьютеров с процессорами Intel, но может работать и на компьютерах RISC (ее иногда называют «облегченный UNIX»).
Основные направления развития технологии передачи данных на базе протоколов TCP/IP заключаются в следующем
Основные продукты серии NT - это
Перечислите задачи, решающиеся при управлении сетью
Перечислите основные ежедневные задачи администрирования локальной сети
Перечислите основные еженедельные задачи администрирования локальной сети
Перечислите основные задачи, которые решаются АО «РЕЛКОМ»
Перечислите основные функции комплексного централизованного обслуживания (КЦО)
Перечислите основные этапы создания и развития глобальной интеллектуальной сети (ГИС)
Перечислите типы модемов
Под __________ централизованным обслуживанием понимается выполнение комплекса работ, связанных с обеспечением эксплуатации аппаратных, программных и информационных средств КС
Под ___________________ понимается совокупность взаимосвязанных эргатических и неэргатических элементов (аппаратных, программных, информационных средств, обслуживающего персонала, пользователей), непосредственно участвующих в процессе выполнения операции.
Получившая в общероссийских широкомасштабных сетях передачи общего пользования технология коммутации пакетов __________ имеет существенные ограничения по скорости передачи и по видам передаваемой информации
При выборе дисциплины обслуживания запросов необходимо удовлетворять следующие требования
При использовании дисциплины обслуживания с ___________________ выбор очередной заявки на обслуживание начинается с просмотра всех заявок в очереди и выявления заявки с наименьшим приоритетным индексом
При эксплуатации таких сложных человеко-машинных систем, как компьютерные сети, для обнаружения и устранения потенциальных проблем необходимо регулярно выполнять _____________ сети
Программы мониторинга, встроенные в современные СОС, проще и обладают __________________ функциональными возможностями, чем программы мониторинга независимых поставщиков
Протокол ___________ содержит гораздо более надежный набор средств сетевого управления
Протокол ____________ - простой протокол электронной почты
Протокол ____________ - это протокол запуска соединения, оговаривает способ установки телефонных соединений через Internet
Протокол ___________________ ориентирован на связь без соединения с целью сокращения накладных расходов и обеспечения управления на пользовательском уровне
Процесс Windows NT создается при запуске приложения и реализуется в виде
Режим пользователя не имеет прямого доступа к
Самой крупной и распространенной IP-сетью в России является коммерческая компьютерная сеть ___________________, обслуживающая сотни тысяч пользователей
Свойства ЭВМ, которые проявляются в системе «человек - машина» для удовлетворения эргономических требований, называются _______________ свойствами ЭВМ
Семейство _______________ включает четыре продукта: 1) Windows 2000 Professional; 2) Windows 2000 Server; 3) Windows 2000 Advanced Server; 4) Windows Datacenter Server
Семейство продуктов _______ создано на основе операционной системы Windows 2000 с добавлением ряда усовершенствований и функций
Сервер _______ - сервер, принимающий и обслуживающий запросы удаленных клиентов
Сетевая операционная система (СОС) обеспечивает пользователям стандартный и удобный доступ к разнообразным сетевым ресурсам и обладает высоким уровнем
Сетевая операционная система (СОС) объединена
Система UNIX предлагает некоторые множество служб, из которых наиболее распространенными являются службы
Служба ___________ - распределенная база данных, обеспечивающая пользователя с одной учетной записью регистрации на любом сервере и получение доступа ко всем сетевым ресурсам.
Служба ___________________ поддержки сети - это служба, предназначенная для обеспечения постоянной и полной работоспособности сети
Совокупность эргономических свойств машины называется _______________ ЭВМ
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Соотнесите понятия и определения:
Средства администрирования сети должны удовлетворять требованиям
Стандарт ______________ описывает основные алгоритмы, используемые для сжатия видеофильмов
Стандарт _______________ применяется для сжатия неподвижных изображений с непрерывно меняющимся цветом
Стандарт ________________ - основа для построения первых глобальных систем Интернет-телефонии
Термин «сетевая операционная система» означает операционную систему, специально созданную для
Технология коммутации пакетов Х.25 имеет существенные ограничения по
Укажите организационные формы технического обслуживания средств вычислительной техники и информатики (СВТИ)
Укажите основные аспекты реализации удаленного доступа
Укажите преимущества консоли Microsoft Management Console как средства администрирования
Укажите устройства диагностирования и устранения неполадок
Управление локальной компьютерной сетью должно включать функции
Успешная реализация цели технологии создания цифровых сетей с интеграцией обслуживания (ISDN) позволила широко использовать технологию ISDN в таких областях, как
Факторы, определяющие эффективность функционирования сети, можно разбить на такие группы, как свойства
Функционирование режима ядра реализуется исполняющей системой
Через протокол PPP и SLIP одновременно поддерживается до _______ сессий удаленного доступа (ответ дайте цифрой)

CASE-технология поддерживает подходы:
«Рабочий проект» формируется на этапе:
«Технический проект» формируется на этапе:
«Техническое задание» формируется на этапе
«Эскизный проект» формируется на этапе:
Абстракция через параметризацию заключается в том, что
Абстракция через спецификацию заключается в том, что
Автоматизация проектирования алгоритмов и программ может охватывать:
Анализ алгоритма необходим для оценки
Безопасность и стабильную работу распределённых процессов при больших объёмах передаваемых данных обеспечивает технология :
В диаграммах вариантов использования типы связей «использование» и «расширение» применяются для обозначения связи между:
В диаграмме потоков данных укажите 3разновидности потоков, среди которых различают потоки, которые могут:
В объектно-ориентированном подходе операции, определяющие поведение объекта, называют:
В отличие от обычных объектов, объекты - компоненты можно:
В распределённой системе с архитектурой CORBA могут взаимодействовать объекты, реализованные при помощи:
В состав диаграмм потоков данных включают 3 из перечисленных компонентов:
В состав диаграммы деятельностей входят элементы:
Выберите 2 направления использования граничных классов – сущностей:
Выберите 2 направления использования классов–сущностей:
Выберите два вида абстракций, используемых при декомпозиции задачи
Выберите набор технологических инструкций, включающихся в любую технологию:
Выделение существенных аспектов системы и отвлечение от несущественных определяет принцип:
Вызов конструктора объектов в языке Object Pascal осуществляется:
Граф является структурой данных:
Декларативный подход целесообразно использовать для:
Диаграмма компонентов показывает:
Диаграмма потоков данных представляет собой:
Диаграмма размещения отражает:
Диаграмма состояний отражает:
Диаграммы UML можно построить при помощи 2 перечисленных средств:
Диаграммы вариантов использования предназначены для:
Диаграммы потоков данных используются при подходе:
Диаграммы потоков данных позволяют специфицировать:
Для взаимодействия объектов в распределённой системе CORBA используется модель:
Для графического представления сетевой модели используются 2 нотации из перечисленных:
Для моделирования статической структуры используют диаграммы
Для моделирования требований к системе в языке UML используют диаграммы
Для моделирования физической архитектуры системы служит диаграмма
Для описания взаимодействующих групп объектов в моделях UML используют диаграммы
Для описания вложенных структур данных целесообразно использовать:
Для описания поведения системы, включающего большое количество параллельных процессов, используют диаграммы
Доступ к данным разных компьютеров с учётом балансировки нагрузки сети обеспечивает технология:
Жизненным циклом программного обеспечения называют период от
Из перечисленного выберите 2 варианта. В диаграмме вариантов использования, в зависимости от выполнения процедуры, различают варианты использования:
Из перечисленного выделите диаграммы UML, которые определяют физический уровень программного обеспечения:
Из перечисленного укажите 2 элемента диаграмм размещения:
Из перечисленных элементов к функциональным точкам относятся:
Интегрированная структура данных предметной области отражается в наибольшей степени в диаграммах:
К базовым типам относятся 2 из перечисленных:
К диаграммам взаимодействия относятся 2 из перечисленных:
К иерархическим моделям относятся 2 из перечисленных:
К иерархическим моделям элементов данных относят 2 из перечисленных:
К моделям жизненного цикла программных средств относятся:
К моделям этапа анализа, не зависящим от подхода к разработке, относятся 2 из перечисленных:
К моделям этапа анализа, ориентированным только на объектный подход, относятся 2 из перечисленных:
К моделям этапа анализа, ориентированным только на структурный подход, относятся 2 из перечисленных:
К объектно – ориентированным языкам программирования относятся:
К продуктам, представляющим результаты анализа в системах проектирования, можно отнести:
К стереотипам классов относят:
Классы, для которых не существует экземпляров, называются:
Компонентами диаграмм потоков данных являются:
Компонентный подход лежит в основе технологий:
Критерием тестирования может служить
Логическая модель описывает:
Локальная оптимизация в блочно-иерархическом подходе предполагает оптимизацию в пределах:
Массив является структурой данных:
Метод функционального моделирования SADT разработан:
Минимальное время получения работоспособной системы является основной целью использования технологии :
Множество объектов, связанных общностью структуры и поведения, называется:
Модели этапа анализа и определения спецификаций могут применяться в 2 из перечисленных вариантов:
Модель использования при объектном подходе служит для описания:
Модель процессов отображает
Модель развёртывания показывает:
Модель реализации определяет:
На диаграммах классов концептуального уровня отображаются:
На диаграммах классов уровня реализации отображаются:
На диаграммах классов уровня спецификации отображаются:
Назовите 2 механизма, которые обеспечивают многократное использование имеющихся классов:
Назовите авторов нотаций, которые используются для моделирования данных в диаграммах ERD:
Назовите авторов нотаций, которые используются для моделирования потоков данных в DFD - диаграммах:
Назовите возможности, обеспечиваемые применением CASE - средств:
Назовите из перечисленного 2 действия, которые осуществляются на стадии реализации алгоритма
Назовите модели, не зависящие от физического уровня представления данных:
Назовите средства, обеспечивающие отражения идей объектной модели в реляционных базах данных:
Назовите требования, обязательные при подходе RAD:
Назовите элементы, которые могут служить компонентами диаграммы компонентов UML:
Наиболее общий вид системы при структурном подходе представляет диаграмма
Одинаковой характеристикой объектов одного класса является:
Операциональный подход ориентирован на:
Определение структуры программной системы осуществляется на стадии
Основной задачей логического проектирования при объектном подходе является:
Основным средством моделирования функциональных требований к системе являются:
Основными задачами физического проектирования являются 2 из перечисленных:
Перечислите возможности, которые обеспечивает механизм наследования при построении новых классов:
По стандарту ISO/IEC 12207:1995 к стадиям разработки программных средств относятся:
По стандарту ГОСТ 19.102-77, к стадиям разработки программных средств относятся:
Под компонентами в диаграммах компонентов UML понимают:
Под состоянием объекта понимают 3 из перечисленных ситуаций, во время которых объект:
Под функциональной точкой в технологии RAD понимают 2 из следующих элементов:
Поддержка принципов структурного программирования была заложена в основу языков программирования:
Помимо диаграммы последовательностей, взаимодействие объектов в процессе реализации сценария можно отобразить на диаграмме:
Построение диаграммы классов можно рассматривать в 2 аспектах (из перечисленного):
При декларативном подходе используют варианты программирования:
При декларативном подходе используют языки программирования:
При декларативном подходе программист описывает:
При компонентном подходе объекты - компоненты взаимодействуют через:
При объектно - ориентированной технологии разработки программ:
При объектном подходе на этапе анализа ставятся 2 задачи из перечисленных:
При создании программ после постановки задачи следует перейти к этапу
Программное обеспечение отличается от программного комплекса:
Проектирование по образцам способствует в первую очередь 2 целям из перечисленных:
Процесс отделения друг от друга отдельных элементов объекта, определяющих его устройство и поведение, называется:
Процессы жизненного цикла можно разделить на:
Результатом этапа жизненного цикла ПС «Составление технического задания» является:
Самый сложный и трудоёмкий процесс при создании программ – это обычно
Связи между экземплярами классов в диаграммах классов отображаются при помощи:
Связь в диаграммах, “сущность – связь” может быть:
Связь между функциями, обеспечивающая группировку функций, использующих общие входные данные, называется:
Связь между функциями, при которой выходные данные одной функции служат входными данными другой, называется:
Создание объекта в языке Object Pascal осуществляется путём:
Состояние объекта характеризуется:
Способность класса иметь несколько методов с одним именем называется:
Способность класса принадлежать более чем одному типу называется:
Среда выполнения, которая реализует спецификацию CORBA, называется:
Среди диаграмм, входящих в модели UML, для описания особенностей поведения системы целесообразно использовать диаграммы:
Среди моделей структурного подхода для описания базы данных разрабатываемой системы используют диаграммы
Среди моделей структурного подхода для описания источников и потребителей информации через реализуемые системой процессы служат диаграммы
Среди моделей структурного подхода для описания поведения системы во времени используют диаграммы
Среди моделей структурного подхода для отображения взаимосвязи процессов, протекающих в системе, служат диаграммы
Средством описания поведения системы при различных состояниях является диаграмма
Средством построения иерархии компонентов системы на физическом уровне является диаграмма
Среды, поддерживающие визуальное программирование, были впервые созданы в рамках технологий основанных на подходе:
Структура объектов является характеристикой системы:
Тест считается удачным, если он:
Технологию RAD целесообразно применять для построения:
Тип сервера, который реализуется динамическими библиотеками, - это сервер
Тип сервера, который создаётся процессом, работающем на одном компьютере с клиентом, - это сервер
Узким местом модульного программирования является:
Унифицированный язык моделирования служит для
Функциональные спецификации служат для описания:
Характеристика, предназначенная для идентификации, выражения состояния или количественного представления сущности в диаграммах ERD, называется:
Характеристиками объекта являются:
Характерной особенностью множественного наследования является наличие:
Целями сопровождения программного изделия являются:
Эксплуатационные спецификации определяют требования к:
Элементами диаграммы деятельностей являются:
Элементами диаграммы последовательности являются :
Этап жизненного цикла «Реализация» включает:
Язык IDL является:

Microsoft Visual Basic использует динамически подключаемую библиотеку:
Абстракция через спецификацию заключается в том, что
Аттестационным испытаниям подвергают программные средства:
Базовые документы, входящие в эксплуатационную документацию, служат для:
Библиотека классов MFC используется в системах программирования:
Библиотека классов VCL используется в системах программирования:
В модели внутренних и внешних характеристик качества ПС в соответствии со стандартом ISO 9126:1991 определены группы базовых показателей качества в количестве:
В наиболее развитых системах программирования лексический анализ текста программы производится при:
В пояснительной записке обычно описывают:
В современных системах программирования преобразование относительных адресов в абсолютные выполняется:
В стандарте ISO 9126 для характеристик качества определены модели:
В стандарте ISO 9129:1991 при отборе минимума показателей качества выдвигались такие принципы, как
Вероятность иметь восстанавливаемую систему в работоспособном состоянии в произвольный момент времени характеризует:
Виды тестирования, входящие в оценочное тестирование, - это
Возможность взаимодействия с серверами БД типа Microsoft SQL Server, InterBase, Oracle обеспечивает средство :
Входящее в состав Borland Delphi средство BDE обеспечивает возможность:
Выделяют две принципиально различающихся группы характеристик качества:
Главной целью применения систем программирования в большинстве случаев является
Граничные значения при функциональном тестировании – это значения:
Динамические библиотеки подключаются к программе в процессе
Для идентификации запускающих дискет применяются методы:
Для передачи данных по телекоммуникационной сети применяют:
Для построения тестов, проверяющих сочетания данных при функциональном тестировании, применяют метод:
Для просмотра данных типа запись при отладке используют:
Документ «Описание применения», согласно ГОСТ 19.101-77, должен содержать сведения:
Документ «Описание программы», согласно ГОСТ 19.101-77, должен содержать сведения о (об):
Документ «Пояснительная записка» должен содержать информацию, необходимую для:
Документ «Пояснительная записка» составляется на стадиях :
Документ «Пояснительная записка» составляется:
Документ «Пояснительная записка», согласно ГОСТ 19.101-77, должен содержать :
Документация администратора в информационном аспекте содержит описание:
Документирование прикладных программных средств и процессов их жизненного цикла служит:
Допускается объединять отдельные виды эксплуатационных документов кроме
Единообразие является свойством:
Загрузчик служит для:
Идеи интегрированной среды программирования впервые были реализованы компанией:
Из предлагаемого выберите верные предложения:
Из предлагаемых вариантов выберите 2. Оценивание защищённости осуществляется путём анализа:
Информация, необходимая для установки программного обеспечения, его настройки и проверки работоспособности, входит в руководство
Исходный текст программы на бумажном носителе входит в документ:
К возможностям, обеспечиваемым средствами отладки современных сред программирования, относятся:
К компонентам современной системы программирования относятся
К конструктивным характеристикам качества относят
К крупным этапам тестирования относятся:
К методам ручного контроля относятся
К методам ручного контроля относятся:
К методам ручного контроля, при которых группа специалистов просматривает текст программы в целях обнаружения ошибок, относятся:
К особенностям комплексного тестирования можно отнести то, что:
К особенностям тестирования сложных программ относятся:
К особенностям функциональных характеристик качества относят две из перечисленных
К ошибкам выполнения всегда относятся:
К причинам, по которым в стандартах не раскрываются методы и средства реализации документирования, можно отнести:
К программным относят документы, содержащие сведения, необходимые для:
К типу документации, имеющей оригинальный состав и нестандартизованной, относится:
Каждый документ должен иметь:
Каждый компонент в языке Object Pascal обладает набором:
Категорийные показатели качества оцениваются:
Качественные характеристики показателей качества оцениваются:
Качество программ оценивается:
Качество программного изделия предполагает решение задач:
Качество проекта программного продукта, от которого зависят трудовые и материальные затраты на его реализацию и последующие модификации, называют:
Количество уровней критичности, выделение которых вошло в практику, равно:
Компиляторы в системе программирования служат для
Компоновщик является
Лицензия на одну копию программного продукта называется:
Лицензия, при которой право использования программы, предоставляемое лицензиату, не исключает предоставление аналогичного права неограниченному числу лиц, называется:
Лицо, передающее другому лицу права на использование имени, продукции, технологии или услуги, называется:
Метод «стеклянного ящика используется при подходе к формированию тестовых наборов данных:
Метод «чёрного ящика используется при подходе к формированию тестовых наборов данных:
Метод ручного тестирования, при котором группа специалистов анонимно рассматривает сходные программы, называется:
Метод ручного тестирования, при котором один человек проверяет текст программы на тестовых данных, называется:
Метод формирования тестовых наборов, при котором в наборы включают один правильный класс и все возможные неправильные, – это:
Мобильность является характеристикой:
Модель Quality Function Deployment (QFD) отражает:
Модель Quality Function Deployment (QFD) была предложена в :
Модули динамически подключаемых библиотек создаются:
Надёжность характеризуется:
Надёжность является характеристикой:
Назовите 2 типа документации, на основе которых формируется эксплуатационная документация:
Назовите возможные подходы к формированию тестовых наборов:
Наличие плана обеспечения качества программных средств
Недостатком системы программирования Borland Delphi является нестандартный формат :
Недостаток, заключающийся в том, что серьёзные ошибки могут быть обнаружены только на завершающей стадии проектирования, присущ подходу к тестированию:
Необходимое тестирование проводится в объёмах:
Необходимыми условиями надёжности являются:
Обобщение характеристик и восстановлений выражается в критерии качества:
Общие правила систем защиты информации разработаны:
Объём информации не изменяется при:
Ожидаемые технико – экономические показатели содержатся в документе:
Описание алгоритмов с обоснованием принятых решений содержится в документе:
Описание входной и выходной информации, включающее идентификаторы, формы представления данных, периодичность ввода/вывода содержатся в документе:
Определение структуры программной системы осуществляется на стадии
Определение структуры программной системы осуществляется на стадии
Основные конструктивные элементы, подлежащие тестированию, - это:
Основным методом отладки, измерения качества и определения характеристик программы является:
Отладчик служит для:
Отсутствие избыточности означает, что:
Ошибки выполнения обнаруживаются:
Ошибки компоновки обнаруживаются:
Ошибки компоновки связаны с:
Ошибки межмодульного интерфейса относятся к ошибкам
Ошибки, обнаруженные операционной системой или пользователем при работе программы, являются ошибками:
Подбор тестов, при котором каждый оператор выполняется хотя бы один раз, соответствует критерию покрытия
Полностью автономное тестирование обеспечивает подход:
После исправления ошибки тестирование:
Практические оценки полноты тестирования программ осуществляются по:
При анализе граничных значений дискретного ряда входных данных следует построить тесты для:
При использовании отладчика можно остановить выполнение программы :
При кодировании объём информации:
При комбинированном подходе к тестированию:
При комплексном тестировании :
При отладке вызовы функций и процедур, выполненные до определённого момента, можно посмотреть с помощью:
При трансляции описания программы, построенной с помощью 4GL, создаются
При функциональном тестировании различают такой метод формирования тестовых наборов, как
Приоритет в разработке и использовании нового подхода или метода устанавливает:
Программные способы шифрования применяются в основном для защиты информации:
Простота в использовании и изучаемость являются субхарактеристиками:
Простота установки и адаптируемость являются субхарактеристиками:
Профилем называют:
Руководство пользователя объединяет документы:
Руководство пользователя рассчитано на:
Ручной контроль программ обычно используют на
С позиции возможности и точности измерения, характеристики качества можно разделить на группы в количестве:
Сведения о конфигурации технических средств должны содержаться в документах:
Сведения о логической структуре и функционировании программы содержатся в документе
Свойство полноты означает, что:
Свойство согласованности означает, что
Сертификационным испытаниям подвергают программные средства:
Синтаксические ошибки обнаруживаются:
Система программирования Microsoft Visual Basic ориентирована на :
Сложность оценки качества программ определяется тем, что показатели качества:
Служба нормоконтроля несёт ответственность за:
Состав и содержание документов на прикладные программные средства:
Состав тестов, при котором результат проверки каждого условия принимает значения «истина» или «ложь» хотя бы один раз, соответствует критерию покрытия
Состояние, удовлетворяющее требованиям непротиворечивости и целостности, характеризует:
Спецификации на все виды интерфейсов отражаются в:
Среднее время между появлением угроз, нарушающих безопасность, называется:
Стандарт IEEE 1063-1987 «Пользовательская документация на программное обеспечение» определяет :
Статические библиотеки подключаются к программе в ходе:
Тестирование на всех возможных наборах данных применяют при тестировании :
Тестирование по маршрутам, предусмотренным алгоритмом, применяют при тестировании:
Тестирование после исправления ошибок называется:
Тестирование программ и информации баз данных может проводиться на
Тестирование системы в целом является синонимом тестирования:
Тестирование, целью которого является проверка на соответствие основным требованиям, называется:
Технологическая документация предназначена для:
Формирование тестовых наборов при тестировании маршрутов может осуществляться по таким критериям, как покрытие
Функциональность является характеристикой:
Цели тестирования - это:
Эксплуатационная документация предназначена для:

Автоматическое закрытие окна сообщения может использоваться для сообщений
Быстрый доступ к часто выполняемым операциям обеспечивают клавиши
В качестве основной формы отображения данных при графическом пользовательском интерфейсе используются
В настоящее время диалог типа «вопрос - ответ» используется преимущественно
В объектно – ориентированных пользовательских интерфейсах акцент делается на
В пакет Microsoft Visual Studio входят
В проект единой среды разработки приложения SAA входили соглашения по
В процедурно – ориентированных пользовательских интерфейсах акцент делается на
В различных операционных системах, поддерживающих графический пользовательский интерфейс
Взаимодействие пользователя с компьютером обеспечивают средства
Вкладка «Найти» обеспечивает поиск указанного пользователем слова
Возможна реализация средств обучения пользователя в виде
Возможность выбора единственного варианта из множества взаимоисключающих альтернатив позволяют сделать
Возможность инициировать выполнение операций, в процессе которых взаимодействуют несколько объектов, обеспечивает интерфейс
Возможность пользователя использовать привычные способы решения задачи обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Возможность пользователя переносить имеющиеся знания на новые задания обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Возможность пользователя получать подтверждение восприятия его действий обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Возможность учитывать уровень подготовки и производительность труда пользователя обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Возможными видами адаптации диалога приложения к уровню пользователя являются
Время отклика системы должно
Время хранения краткосрочной информации в памяти не – более
Всплывающая подсказка является способом использования
Вторичные окна могут быть
Выбор операций в меню GUI осуществляется при помощи
Выбор ответа из предложенных программой осуществляется при форме диалога
Гибкость диалога без учета поведения пользователя и без выбора им конкретного стиля диалога обеспечивается при адаптации
Графические пользовательские интерфейсы поддерживаются операционными системами
Диалог на основе командного языка применяется
Диалог, управляемый пользователем, предусматривает
Диалог, управляемый программой, предусматривает
Диалоги, управляемые пользователем, осуществляются на основе
Диалоговое меню, включающее все необходимые компоненты, называют
Диапазон и тип вводных данных при диалоге типа “вопрос – ответ”
Директивная форма диалога предполагает
Для взаимодействия пользователя с окном сообщения использует
Для возможности выбора независимых вариантов используются
Для выбора объектов или свойств в приложении можно использовать элементы интерфейса
Для вывода на экран панели «Найденные разделы», содержащей список связанных тем, используется кнопка
Для доступа к объектам пользователь может использовать
Для доступа к операциям клавиша доступа используется совместно с клавишей
Для запуска команды или операции служит кнопка
Для кнопок, связанных с командами, которые требуют ввода дополнительной информации, в качестве визуального признака используется
Для перехода на корневой раздел справочника используется кнопка
Для пользователей – непрофессионалов наилучшими характеристиками обладают интерфейсы
Для пользователей – профессионалов наилучшими характеристиками обладают интерфейсы
Для разработки пользовательского интерфейса
Для установки и изменения величин, имеющих непрерывный набор значений, используется
Доступ к окнам разделов задания обеспечивается через
Доступ к функциям через меню дублируют пиктограммы
Ёмкость краткосрочной памяти допускает число несвязанных объектов:
Если при поиске по ключевому слову имеется несколько разделов с данным словом, то
Если сообщение не требует ввода никакой информации, оно содержит кнопки
Если число операций в меню более 10, то целесообразно использовать
Если число операций в меню не более 10, то целесообразно использовать
Если число операций в меню не более 5, то целесообразно использовать
Если число операций в меню превышает 70 - 80, то целесообразно использовать
Интенсивное использование ресурсов компьютера, связанное с необходимостью постоянного обновления информации на экране, присуще форме диалога
Интерфейсы прямого манипулирования на внешнем уровне используют форму диалога
Интерфейсы – меню применяют в разработках, выполненных по технологии
Использование команд специально разработанного языка осущестляется при форме диалога
Исследованием и практической реализацией графических интерфейсов занимались фирмы
К динамическим визуальным сигналам можно отнести
К инструментам визуального программирования относятся
К информационным окнам относятся окна
К клавишам режима относят
К количественным характеристикам, позволяющим оценить качество интерфейса, относятся
К наиболее распространённым встроенным средствам обучения пользователя относятся
К объектам - контейнерам в интерфейсах прямого манипулирования можно отнести
К объектам - устройствам в интерфейсах прямого манипулирования можно отнести
К объектам – данным в интерфейсах прямого манипулирования можно отнести
К объектно – ориентированному относится интерфейс
К признакам Интернет – ориентированности справочника относятся:
К процедурно – ориентированным относят интерфейсы
К сообщениям, генерируемым пользователем, можно отнести
К средствам оказания пользователю оперативной помощи относятся
Кнопка входа на панели задач появляется при сворачивании окна
Кнопка или интерактивная область, щелчок на которой активизирует событие, является
Кнопка “история справочника” отражает
Контекстная помощь вызывается при нажатии клавиши
Контекстная помощь осуществляется с использованием команды
Косметическая адаптация достигается за счёт использования
Лёгкость в изучении и доступ ко всем функциональным возможностям – это
Мастера целесообразно использовать при ведении диалога при
Меню можно применять для ввода
Меню, появляющееся после некоторой задержки при выборе родительского пункта меню с указанным, называется
Меню, содержащее команды, сгруппированные по выполняемым функциям и отображаемые одновременно с выбранным пунктом главного меню, называется
Меню, содержащее только команды, относящиеся к выбранному объекту и текущей ситуации, называется
Метка кнопки, используемой для расширения вторичного окна, содержит визуальный признак
Модальным может быть окно
Модели пользовательского интерфейса
На вкладке «Содержание» справочника список тем упорядочен по
На вкладке “Указатель справочника” список тем упорядочен по
Наибольшей детерминированностью обладает диалог
Наименьшей детерминированностью обладает диалог
Независимое вторичное окно
Обмен информацией между человеком и компьютером осуществляется путём передачи
Обработку на одном шаге диалога нескольких ответов допускает диалог на основе:
Общение с пользователем на естественном языке или его подмножестве осуществляется при форме диалога
Объекты для решения задачи на рабочем столе могут быть представлены в виде
Окно сообщения может отражать сообщения типов
Окно сообщения является
Окно, в котором в данный момент времени пользователь выполняет некоторые действия, называется
Описание всех возможных состояний диалога и путей перехода из одного состояния в другое представляют
Описание последовательности шагов для выполнения задания пользователя обеспечивает
Определение сценариев использования и пользовательской модели интерфейса производится на этапе:
Определение типа интерфейса и общих требований к нему производится на этапе
Основное отличие полной адаптации от косметической и фиксированной заключается в том, что она:
Основное отличие электронного учебника от демонстрационных примеров – это
Основные принципы прямого манипулирования определяет технология
Основными объектами интерфейсов прямого манипулирования являются
Отсутствие гарантии однозначной интерпретации формулировок возможно при форме диалога
Первичное окно используют для
Пиктограмма виде книги на вкладке «Содержание» справочника указывает на
Поддержка диалога пользователя, изменяющаяся по мере приобретения им навыков, обеспечивается при адаптации
Пользователь явно выбирает уровень поддержки диалога приложения при адаптации
Пользовательские интерфейсы большинства современных программ строятся по технологии
При построении графических пользовательских интерфейсов используется ____________ подход к описанию заданий пользователей
При построении графического пользовательского интерфейса единая рабочая среда пользователя реализована в виде
При проектировании абстрактных диалогов разрабатывают
При проектировании конкретных диалогов разрабатывают
При проектировании технических диалогов определяют
При разработке пользовательского интерфейса следует
При сворачивании первичного окна
Проблемно – ориентированная помощь организована в виде
Программирование и тестирование интерфейсных процессов производится на этапе
Программная модель пользовательского интерфейса является
Проектирование диалогов и их реализация в виде процессов ввода – вывода осуществляется на этапе
Проекты по стандартизации пользовательских интерфейсов появились в
Просмотр другого документа при однодокументном интерфейсе
Процесс проектирования и реализации диалогов можно реализовать на стадии проектирования диалогов
Синонимами графического пользовательского интерфейса являются интерфейсы
Система считается не интерактивной, если время отклика больше
Способность разрешать только допустимый набор действий и предупреждать ошибочные ситуации обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Справочник обеспечивает предоставление пользователю информации в форме
Среди моделей пользовательского интерфейса выделяют модель:
Средства обучения пользователя применяются для
Ссылка может использоваться для
Сущность умолчания при диалоге состоит в том, что
Табличная форма диалога предполагает
Тип сообщения «информация» в окне сообщения содержит сведения о
Тип сообщения «критическая ситуация» в окне сообщения содержит сведения о
Тип сообщения «предупреждение» в окне сообщения содержит сведения о
Файлы, содержащие примеры, следует располагать в папке с названием
Форму помощи пользователю, позволяющую автоматизировать выполнение задания посредством ведения диалога? обеспечивает
Фразовая форма диалога предполагает
Экранные формы можно использовать для
Элементами интерфейса, которые служат для инициирования действий или изменения свойств объектов, являются
Элементом, который применяется для визуального объединения нескольких элементов интерфейса, является
Этап анализа требований и определения спецификаций при разработке интерфейса включает
Этап постановки задачи при разработке интерфейса включает

4GL oзначает
Alt является клавишей
CapsLock является клавишей
Ctrl является клавишей
Ctrl+символ рекомендуется использовать для клавиш
IDL - это язык
Shift является клавишей
«Общее описание ПО информационной системы» должно содержать: 1) исходные данные; 2) характеристику функциональной структуры; 3) основные сведения о всех видах обеспечения; 4) структуру ПО; 5) функции частей ПО% 6) описание операционной системы - из перечисленного
«Описание функционирования ПС» в техническом проекте должно содержать разделы: 1) исходные данные; 2) характеристика функциональной; 3) структуры; 4) структура ПС; 5) функции частей ПС; 6) типовые решения - из перечисленного
Аббревиатура CCS означает соглашение по
Аббревиатура CPI означает соглашение по
Аббревиатура CUA означает соглашение по
Аббревиатура UCD означает
Аббревиатура СА означает соглашение по
Абстрактное устройство для хранения информации на диаграмме потоков данных представляется в виде
Авторское право на программный продукт действует в течение
Авторское право на программный продукт действует с момента
Активное окно визуально отличается
Базовым для интерфейсов, описывающих имена типов, в объектно-ориентированных СУБД является интерфейс
Базовым для интерфейсов, описывающих константы, в объектно-ориентированных СУБД является интерфейс
Базовым для интерфейсов, описывающих типы, атрибуты и операции, в объектно-ориентированных СУБД является интерфейс
В CORBA значение идентификатора - это
В CORBA клиент, получив ссылку, может ее использовать
В CORBA метаданные представлены в виде
В CORBA можно уничтожать явно объекты
В CORBA получение ссылки означает
В CORBA при перемещении объекта с одного компьютера на другой ссылка
В CORBA хранилище интерфейсов представляет собой
В ODMG набор пар элементов двух типов называется
В ODMG набор с определенными позициями называется
В ODMG неупорядоченный набор без повторений называется
В ODMG неупорядоченный набор с возможными повторениями называется
В ODMG упорядоченный набор с возможными повторениями называется
В диаграмме состояний могут длиться достаточно долго и быть прерваны
В диаграмме состояний рассматриваются как мгновенные и непрерываемые процессы
В диаграмме состояний термин «действие» используется для
В диаграмме состояний термин «деятельность» используется для
В заголовке окна сообщения нельзя использовать слово
В конец данных или файла происходит перемещение курсора при нажатии
В модели ODMG временные объекты базы данных хранятся
В модели ODMG все объекты неявно наследуют интерфейс
В модели ODMG постоянные объекты базы данных хранятся
В начало данных или файла происходит перемещение курсора при нажатии
В объектно-ориентированных базах данных просмотр объектов может осуществляться с помощью языка запросов
В объектно-ориентированных языках операции над объектом называются
В объектно-ориентированных языках операции над объектом являются составной частью
В окно списка всегда необходимо включать
В основу разработки графического пользовательского интерфейса GUI положены метафоры: 1) «рабочий стол»; 2) «набор окон»; 3) «работаешь с тем, что видишь»; 4) «работаешь с графикой»; 5) «видишь, что получил»; 6) «видишь, что делаешь» - из перечисленного
В открытом состоянии окно выпадающего списка должно показывать пунктов
В ситуациях, где пользователю может потребоваться повторить действия, связанные с данным окном, используется вторичное окно
В случае отсутствия исходного кода для соответствующего модуля используется точка останова
В среде CORBA обращение к операциям со стороны клиентов происходит с помощью
В среде программирования Delphi используется язык
В стандарте UML для избежания повторов в нескольких вариантах следует применять связь
В стандарте UML при описании изменений в нормальном поведении системы следует применять связь
В управлении логикой программы заключается стратегия тестирования ПО
В условиях развития программных средств СУБД появился подход проектирования алгоритмов
В языке Лисп используется подход к программированию
В языке Лисп программа и обрабатываемые ею данные представляются в форме
Важные категории ПС, чьи ошибки могут нанести большой ущерб, подвергаются испытаниям
Вероятность наличия необнаруженных ошибок в определенной части программы
Вертикальная пунктирная линия на диаграмме последовательности называется
Взаимозависимые пункты меню аналогичны
Визуально выбор кнопки переключателя обозначается появлением
Визуально на наличие каскадного меню указывает
Внешний интерфейс типа объектно-ориентированной базы данных - это
Внешняя часть класса называется
Во всплывающем меню во вторую группу должны быть включены команды
Во всплывающем меню первыми должны располагаться команды
Во вторичном окне фокус ввода перемещается на предшествующий элемент интерфейса при нажатии клавиши
Во вторичном окне фокус ввода перемещается на следующий элемент интерфейса при нажатии клавиши
Возможность изменения структуры диалога предполагает такое свойство интерфейса, как
Возможность навигации между кнопками с помощью клавиатуры обеспечивается с использованием клавиши
Возможны приемы работы с мышью: 1) аккорд; 2) попеременное нажатие клавиш; 3) мультищелчок; 4) мультиаккорд - из перечисленного
Время ответа интерактивной системы более 10 с допустимо
Все клавиши клавиатуры можно разделить на следующие функциональные группы: 1) текстовые; 2) доступа; 3) навигации; 4) модификаторы; 5) акселераторы - из перечисленного
Все экземпляры классов Object Pascal представляют собой
Вторичное окно может быть модальным по отношению к: 1) своему первичному окну; 2) любому первичному окну; 3) любому вторичному окну; 4) системе - из перечисленного
Вторичное окно может быть: 1) независимым; 2) модальным; 3) всплывающим; 4) выпадающим - из перечисленного
Вторичное окно не имеет кнопок: 1) Закрыть; 2) Развернуть; 3) Свернуть; 4) Отменить - из перечисленного
Входная информация при методе SADT входит в блок диаграммы
Выбор единственного варианта из предлагаемого множества взаимоисключающих альтернатив предоставляют
Выделение существенных характеристик некоторого объекта называется
Выделяются тестируемые потоки: 1) сообщений; 2) управления; 3) данных; 4) запросов - из перечисленного
Вызывающий операцию клиент не дожидается завершения операции при операции CORBA
Выпадающий список предусматривает возможность выбора
Выполнение предопределенной операции для данного объекта обычно обеспечивает действие мыши
Выражения, имеющие одно и то же значение, непосредственно перед выполнением операции, при контракте клиента с сервером называются
Высокую надежность функционирования ПС при относительно невысокой их корректности можно достичь за счет
Горячими клавишами называются клавиши
Группе переключателей аналогичен
Двухстороннюю связь между объектами разных классов устанавливают отношения
Диалоговая система стремится построить модель пользователя, которая по мере обучения последнего определяет стиль диалога при адаптации
Диалоговые панели обычно содержат кнопки: 1) Ok; 2) Отменить; 3) Помощь; 4) Ввод - из перечисленного
Дилер приобретает лицензию на программный продукт
Динамические библиотеки подключаются к программе
Для активизации кнопки при установке на нее фокуса ввода по умолчанию используется клавиша
Для активизации окна с помощью мыши пользователю нужно нажать
Для визуального отображения взаимозависимых пунктов меню рекомендуется использовать
Для визуального отображения независимых пунктов меню рекомендуется использовать
Для выполнения команды Копировать в ОС MS Windows используется комбинация
Для выполнения команды Отменить в качестве клавиши акселератора целесообразно использовать
Для выполнения нажатия кнопка мыши должна удерживаться в нажатом состоянии
Для выполнения операции выбора и прямого манипулирования используется действие мыши
Для доступа к кнопке Ok по умолчанию используется клавиша
Для доступа к кнопке Отменить по умолчанию используется клавиша
Для изоляции интерфейса объекта, отражающего его внешнее поведение, от внутренней реализации объекта используется
Для кнопок управления горячая зона
Для контроля значений переменных по ходу выполнения программы целесообразно использовать
Для моделирования бизнес-процессов организации стандарт UML предлагает диаграмму
Для низкоуровневой отладки, когда отслеживаются ошибки присвоения значений переменным, применяется точка останова
Для описания в меню клавиш акселераторов целесообразно использовать обозначения
Для отображения независимых вариантов выбора используются
Для отображения хода выполнения длительной операции используется
Для оценки ресурсов компьютера и времени обработки конкретных данных необходим этап
Для переключения между первичными окнами используется комбинация клавиш: 1) Alt+Tab; 2) Alt+F6; 3) Shift+Alt+Tab; 4) Alt+Esc; 5) Shift+Tab - из перечисленного
Для пропуска многократно повторяющегося цикла при пошаговом выполнении программы удобно использовать команду
Для работы с выпадающим меню используется клавиша
Для расширения или дополнения действия, выполняемого с помощью данной клавиши, рекомендуется использовать
Для расширения области выбора целесообразно использовать клавишу
Для реализации свойства согласованности в создаваемом программном средстве необходимо учитывать его аспекты в: 1) пределах продукта; 2) пределах рабочей среды; 3) пределах сети; 4) использовании метафор; 5) использовании навигации - из перечисленного
Для розничной продажи программного продукта используется лицензия
Для управления флажками целесообразно использовать клавишу
Для усиления эффекта действия, выполняемого с помощью клавиши, рекомендуется использовать
Для установки или изменения величин, имеющих непрерывный диапазон значений, используется
Для флажков и переключателей горячая зона включает
Для шифрования с помощью ключевых слов применяется операция
Документ, в соответствии с которым заказчик будет оценивать готовую систему, называется
Документация ПС по своему назначению разделяется на: 1) технологическую; 2) пользовательскую; 3) эксплуатационную; 4) проектирования - из перечисленного
Допускает обработку на одном шаге диалога нескольких ответов диалог
Допустимое время ответа интерактивной системы для ответа на простые команды составляет
Допустимое время ответа интерактивной системы для подтверждения физических действий составляет
Допустимое время ответа интерактивной системы при ведении связного диалога составляет
Достаточный объем тестирования
Если пользователь нажимает кнопку мыши, когда указатель мыши находится на кнопке управления, то
Если пользователь отпускает кнопку мыши, когда указатель находится за пределами кнопки управления, то
Если пользователь отпускает кнопку мыши, когда указатель находится над кнопкой, то
Если предопределенная кнопка отсутствует, то клавиша Enter используется
Если при выполнении действий один класс опирается на свойства объектов другого класса, то он его
За право пользования программным продуктом единовременно выплачивается
За создание экземпляра объекта в Object Pascal отвечает
Завершить ввод данных в пределах данного окна и закрыть его требует вторичное окно
Идентификация среды компьютера обеспечивается за счет: 1) закрепления местоположения программ на жестком магнитном диске; 2) привязки к номеру BIOS; 3) проверки структуры каталогов на жестком диске; 4) привязки к аппаратному ключу; 5) определения объема жесткого диска - из перечисленного
Идентифицирует объект действие мыши
Из дискриминатора и нескольких значений разных типов состоят производные типы CORBA
Из набора операций состоят производные типы CORBA
Из наборов элементов одного и того же типа переменного размера состоят производные типы CORBA
Из наборов элементов одного и того же типа фиксированного размера состоят производные типы CORBA
Из перечисленного CORBA имеет способы определения интерфейса объекта: 1) виртуальный; 2) декларативный; 3) статический; 4) динамический
Из перечисленного ODMG поддерживает наборы значений: 1) куча; 2) список; 3) запись; 4) массив; 5) объединение
Из перечисленного базовыми типами CORBA являются: 1) записи; 2) объединения; 3) вещественные числа в стандарте IEEE; 4) знаки, определенные в стандарте ISO latin-1; 5) логический тип
Из перечисленного в зависимости от объекта структурирования различают методы структурного проектирования программ: 1) функционально-ориентированные; 2) объектно-ориентированные; 3) структурирования данных; 4) абстракции данных
Из перечисленного в модели ODMG объекты любого типа могут быть: 1) временными; 2) постоянными; 3) виртуальными; 4) динамическими
Из перечисленного важнейшими признаками классификации методов проектирования алгоритмов и программ являются: 1) степень автоматизации проектных работ; 2) язык программирования; 3) область применения ПО; 4) принятая методология процесса разработки
Из перечисленного видами диаграмм взаимодействия в стандарте UML являются: 1) диаграмма последовательности компонентов; 2) диаграмма последовательности размещения; 3) диаграмма последовательности; 4) кооперативные диаграммы
Из перечисленного видами диаграмм реализации в стандарте UML являются: 1) компонентов; 2) размещения; 3) последовательности; 4) кооперативные
Из перечисленного видами статических связей в диаграммах классов являются: 1) ассоциации; 2) наследование; 3) подтипы; 4) расширения
Из перечисленного видами тестирования являются тестирование: 1) компонентов; 2) циклов; 3) в целом; 4) линейных участков
Из перечисленного все типы CORBA делятся на: 1) базовые; 2) простые; 3) производные; 4) составные
Из перечисленного даталогические модели имеют уровни представления: 1) логический; 2) физический; 3) информационный; 4) информационно-логический
Из перечисленного для целей исчерпывающего тестирования предусматривают классы входных параметров: 1) правильные; 2) ошибочные; 3) нулевые; 4) ненулевые
Из перечисленного дополнительными необязательными элементами объектной модели являются: 1) абстрагирование; 2) типизация; 3) инкапсуляция; 4) модульность; 5) параллелизм; 6) иерархия
Из перечисленного жизненный цикл ПО в соответствии с подходом RAD включает стадии: 1) анализ и планирование требований; 2) внедрение; 3) тестирование; 4) проектирование; 5) реализация; 6) анализ алгоритма
Из перечисленного к простым типам объектно-ориентированной базы данных относятся: 1) список; 2) вещественные числа; 3) символы; 4) массив; 5) логический тип
Из перечисленного каждый параметр операции CORBA может быть: 1) локальным; 2) глобальным; 3) входным; 4) выходным; 5) входным и выходным
Из перечисленного контракт клиента с сервером обуславливает: 1) время выполнения операций; 2) формат сообщений; 3) набор операций; 4) качество операций
Из перечисленного литералы объектно-ориентированной базы данных могут быть следующего вида: 1) простые; 2) наборы; 3) структуры; 4) специальная величина null; 5) массивы; 6) специальная величина nil
Из перечисленного логический уровень данных применительно к СУБД реализован в виде моделей: 1) концептуальной; 2) физической; 3) информационной; 4) внешних
Из перечисленного метод проектирования ПО определяется как совокупность составляющих: 1) концепций; 2) нотаций; 3) абстракций; 4) классов
Из перечисленного методы объекта могут быть описаны как: 1) статические; 2) абстрактные; 3) процедурные; 4) виртуальные; 5) динамические; 6) методы-сообщения
Из перечисленного на стадии анализа и планирования требований при подходе RAD пользователи осуществляют действия: 1) определяют функции системы; 2) выделяют наиболее приоритетные функции; 3) описывают информационные потребности; 4) определяют состав необходимой документации; 5) устанавливают требования разграничения доступа к данным
Из перечисленного на стадии проектирования при подходе RAD выполняются действия: 1) выделяются наиболее приоритетные функции; 2) описываются информационные потребности; 3) более детально рассматриваются процессы системы; 4) устанавливаются требования разграничения доступа к данным; 5) определяется состав необходимой документации
Из перечисленного на этапе проектирования программы по каждому модулю разрабатываются спецификации: 1) граничные условия; 2) имя/цель; 3) обзор действий; 4) тип и количество документов; 5) ссылки между модулями; 6) вход/выход
Из перечисленного на этапе реализации алгоритма происходит: 1) кодирование; 2) интеграция; 3) построение модели; 4) тестирование; 5) анализ алгоритма
Из перечисленного наиболее часто используются в CASE-средствах диаграммы: 1) потоков данных; 2) сущность-связь; 3) классов; 4) состояний
Из перечисленного неприсоединенные дуги на диаграммах при методе SADT соответствуют: 1) входам; 2) управлениям; 3) интерфейсам; 4) функциям; 5) выходам родительского блока
Из перечисленного объект обладает: 1) связями; 2) ссылками; 3) состоянием; 4) поведением; 5) индивидуальностью
Из перечисленного объектно-ориентированная база данных хранит величины в виде: 1) свойств; 2) объектов; 3) литералов; 4) чисел
Из перечисленного объектно-ориентированный подход к проектированию программных продуктов основан на: 1) выделении классов объектов; 2) информационном анализе бизнес-областей; 3) установлении характерных свойств объектов и методов их обработки; 4) создании иерархии классов; 5) системном проектировании функций обработки данных
Из перечисленного операции CORBA могут быть: 1) статическими; 2) асинхронными; 3) синхронными; 4) динамическими
Из перечисленного определение типа в объектно-ориентированной базе данных состоит из: 1) спецификации; 2) начального значения; 3) реализации; 4) диапазона допустимых значений
Из перечисленного основные элементы метода SADT основываются на концепциях: 1) абстрагирования; 2) инкапсуляции; 3) графического представления блочного моделирования; 4) строгости и точности
Из перечисленного основными видами иерархических структур при объектно-ориентированном подходе являются структуры: 1) методов; 2) свойств; 3) классов; 4) объектов
Из перечисленного основными компонентами диаграмм потоков данных являются: 1) внешние сущности; 2) механизмы; 3) процессы; 4) накопители данных; 5) функции
Из перечисленного основными методами программирования на языке Лисп являются: 1) композиция; 2) инкапсуляция; 3) наследование; 4) рекурсия
Из перечисленного основными недостатками операционального подхода являются: 1) запутанная структура программы; 2) ненадежность программ; 3) невозможность организации циклов; 4) отсутствие подпрограмм
Из перечисленного основными понятиями объектно-ориентированного подхода являются: 1) объект; 2) сущность; 3) класс; 4) связь
Из перечисленного основными принципами подхода RAD являются: 1) разработка приложений итерациями; 2) обязательность этапа тестирования; 3) обязательность полного завершения работ на каждой стадии разработки ПО; 4) обязательность вовлечения пользователей в процесс разработки ПО
Из перечисленного основными элементами объектной модели являются: 1) абстрагирование; 2) типизация; 3) инкапсуляция; 4) модульность; 5) параллелизм; 6) иерархия
Из перечисленного отличительными особенностями объектно-ориентированных сред являются: 1) возможность создания новых классов; 2) возможность использования указателей; 3) наличие механизма наследования; 4) наличие полиморфизма; 5) наличие многомерных массивов
Из перечисленного переопределение метода возможно в случае его первоначального объявления как: 1) статического; 2) метода-сообщения; 3) виртуального; 4) динамического
Из перечисленного по степени автоматизации проектирования алгоритмов и программ можно выделить методы проектирования: 1) традиционного; 2) автоматического; 3) автоматизированного; 4) объектно-ориентированного
Из перечисленного под основными требованиями к эффективности алгоритма при операциональном подходе понимается: 1) минимальные требования к оперативной памяти; 2) развитый интерфейс пользователя; 3) минимальное время исполнения; 4) функциональные возможности
Из перечисленного под функциональной точкой понимаются элементы: 1) входной документ; 2) экранная форма; 3) процедура или функция; 4) модуль; 5) логический файл
Из перечисленного постановка задачи технологического процесса проектирования программы содержит: 1) сроки выполнения работ; 2) описание алгоритма; 3) формулировку цели решения; 4) определение взаимосвязи с другими задачами
Из перечисленного построение диаграмм классов можно рассматривать в аспектах: 1) концептуальный; 2) абстрактный; 3) спецификации; 4) связи; 5) реализации
Из перечисленного правила SADT включают: 1) связность диаграмм; 2) объектная декомпозиция; 3) уникальность меток; 4) инкапсуляцию; 5) разделение входов и управлений
Из перечисленного при постановке задачи необходимо провести работы: 1) разработать структуру программы; 2) выработать требования; 3) разработать спецификации; 4) разработать алгоритм
Из перечисленного при построении модели используют принципы: 1) дедуктивный; 2) абстракции; 3) индуктивный; 4) декомпозиции
Из перечисленного при построении объекта используются типы абстракций: 1) понятия; 2) действия; 3) значения; 4) связи; 5) виртуальной машины
Из перечисленного проектирование и разработку программ целесообразно разбить на ряд этапов: 1) постановка задачи; 2) настройка на конкретную среду; 3) исправление ошибок; 4) построение модели; 5) разработка алгоритма
Из перечисленного производными типами CORBA являются: 1) записи; 2) объединения; 3) вещественные числа в стандарте IEEE; 4) знаки, определенные в стандарте ISO latin-1; 5) логический тип
Из перечисленного различают абстракцию через: 1) данные; 2) объекты; 3) параметризацию; 4) спецификацию
Из перечисленного разрабатываемые при постановке задачи спецификации включают: 1) цель программы; 2) граничные условия; 3) описание функций системы; 4) описание алгоритма; 5) описание языка программирования
Из перечисленного реализация типа объектно-ориентированной базы данных состоит из: 1) набора свойств; 2) ссылки; 3) представления; 4) набора методов
Из перечисленного составляющими информационного моделирования предметной области являются: 1) диаграммы потоков данных; 2) информационный анализ бизнес-областей; 3) системное проектирование функций обработки данных; 4) диаграммы декомпозиции; 5) детальное конструирование; 6) процедура обработки данных
Из перечисленного спецификация в объектно-ориентированной базе данных определяет: 1) классы; 2) операции; 3) методы; 4) состояния данного типа; 5) исключительные ситуации
Из перечисленного способами создания объектов в CORBA являются: 1) порождение другими объектами; 2) создание вне среды CORBA; 3) с помощью фабрик объектов; 4) с помощью генератора
Из перечисленного способами уничтожения объектов являются: 1) с помощью специальных вызовов; 2) по достижимости; 3) другими объектами; 4) в результате ошибок
Из перечисленного стандарт UML версии 1.1 предлагает диаграммы для моделирования: 1) вариантов использования; 2) классов; 3) объектов; 4) поведения системы; 5) состояний; 6) событий
Из перечисленного структурный подход проектирования ПО использует: 1) информационный анализ бизнес-областей; 2) системное проектирование функций обработки данных; 3) диаграммы потоков данных; 4) диаграммы декомпозиции; 5) структурные схемы
Из перечисленного технология построения модели при индуктивном способе на эмпирическом этапе включает: 1) умозаключение; 2) интуицию; 3) предположение; 4) доказательство правильности; 5) тестирование; 6) гипотезу
Из перечисленного технология построения модели при индуктивном способе содержит: 1) эмпирический этап; 2) декомпозицию; 3) постановку задачи для моделирования; 4) оценки; 5) интеграцию
Из перечисленного типами связей в стандарте UML являются: 1) использование; 2) расширение; 3) случайная; 4) процедурная
Из перечисленного типами связей между функциями при методе SADT являются: 1) случайная; 2) логическая; 3) объектная; 4) временная; 5) процедурная; 6) внешняя
Из перечисленного типичными методами структурного проектирования являются: 1) нисходящее проектирование; 2) модульное программирование; 3) восходящее проектирование; 4) функциональное программирование
Из перечисленного у интерфейса в CORBA имеются операции с атрибутами: 1) установить значение; 2) очистить; 3) сообщить текущее значение; 4) размножить
Из перечисленного цели оценивания и обеспечения корректности ПС достигаются посредством: 1) просмотров; 2) анализов; 3) разработки тестовых процедур; 4) выполнения тестовых процедур; 5) измерения использования ресурсов ЭВМ; 6) определения атрибутов удобства
Из перечисленного целями разработки языка UML являются: 1) разработка депозитария; 2) обеспечение независимости от конкретных языков программирования; 3) обеспечение независимости от операционной системы; 4) интегрирование лучшего практического опыта
Из перечисленного шагами создания метода являются: 1) описание метода в объявлении типа; 2) создание текста реализации; 3) объявление метода в депозитарии; 4) создание списка разрешенных вызовов
Из перечисленного экземпляр атрибута определяется: 1) типом характеристики; 2) сущностью; 3) значением атрибута; 4) связью
Из перечисленного этапами программирования на Прологе являются: 1) объявление фактов об объектах и отношениях между ними; 2) объявление методов доступа к объектам; 3) определение правил взаимосвязи объектов и отношений между ними; 4) интегрирование отношений между объектами
Из перечисленного: 1) Home; 2) Alt; 3) Ctrl; 4) PageUp; 5) Tab - клавишами навигации являются
Из перечисленного: 1) Object Pascal; 2) наличие встроенного отладчика; 3) RAD; 4) новые способы адресации - основными принципиальными изменениями в Delphi относительно Turbo- Pascal являются
Из перечисленного: 1) OS/2; 2) Unix; 3) Windows 95/98; 4) QNX - система программирования Delphi предназначена для создания приложений для ОС
Из перечисленного: 1) Step Over, 2) Memory Dump, 3) Trace Into, 4)Watch - пошаговое выполнение программы возможно с помощью команд
Из перечисленного: 1) Watch; 2) Memory Dump; 3) Flags; 4) Stack; 5) Trace Into; 6) Register - окно CPU содержит
Из перечисленного: 1) адаптируемостью; 2) временной эффективностью; 3) используемостью ресурсов; 4) способностью к взаимодействию - эффективность ПС рекомендуется отражать
Из перечисленного: 1) администраторы; 2) операторы; 3) электроники; 4) инженеры - пользователи ПС делятся на классы
Из перечисленного: 1) аппаратные; 2) лингвистические; 3) программные; 4) организационные - по способу реализации криптографические методы делятся на
Из перечисленного: 1) время обучения; 2) стоимость; 3) сохранение полученных рабочих навыков; 4) скорость решения задачи; 5) субъективная удовлетворенность; 6) объем информации - частными показателями качества интерфейса являются
Из перечисленного: 1) закон о производственных секретах; 2 международные стандарты на разработку ПО; 3) лицензионные соглашения; 4) патентную защиту; 5) систему договоров на разработку ПО; 6) закон об авторском праве - правовые методы защиты включают
Из перечисленного: 1) знак авторского права; 2) знак патентной защиты; 3) акцизная марка; 4) торговая марка; 5) номер лицензии - на каждой копии программы должны быть отметки
Из перечисленного: 1) информация; 2) предупреждение; 3) запрос; 4) критическая ситуация; 5) ошибка - типами сообщений являются
Из перечисленного: 1) клавши доступа; 2) клавиши навигации; 3) переключатели; 4) модификаторы - типами клавиш режима являются
Из перечисленного: 1) математическая модель; 2) диагностические сообщения при работе с программой; 3) организация сбора и передачи информации; 4) система классификации и кодирования информации; 5) организация баз данных - «Описание информационного обеспечения ПС» должно содержать
Из перечисленного: 1) модель качества; 2) внешние метрики качества; 3) методы измерения качества; 4) эталоны качества; 5) внутренние метрики качества; 6) метрики качества в использовании - частями проекта нового стандарта ISO 9126 являются
Из перечисленного: 1) модуляция; 2) архивация; 3) шифрование; 4) кодирование -криптографическими методами защиты информации являются
Из перечисленного: 1) назначение и характеристики алгоритма; 2) система классификации и кодирования информации; 3) используемая информация и ее характеристики; 4) организация информационных баз данных; 5) результаты решения, полученные в результате реализации алгоритма; 6) математическое описание алгоритма - документ «Описание алгоритма» должен содержать
Из перечисленного: 1) наличие паролей; 2) простота механизма защиты; 3) преобладание разрешений над запретами; 4) регистрация проникновений в систему; 5) шифрование информации -общими правилами разработки систем защиты информации являются
Из перечисленного: 1) нанесение повреждений на поверхность дискеты; 2) нестандартное форматирование; 3) идентификация метки носителя; 4) запрос пароля - для идентификации запускающих дискет применяются следующие методы
Из перечисленного: 1) направление; 2) указание; 3) щелчок; 4) двойной щелчок; 5) тройной щелчок; 6) нажатие - основными действиями, выполняемыми с помощью мыши, являются
Из перечисленного: 1) обычное; 2) лицензионное; 3) аттестационное; 4) приемочное; 5) сертификационное - статусами испытаний ПС являются
Из перечисленного: 1) ограничение несанкционированного доступа; 2) повышение надежности; 3) повышение отказоустойчивости; 4) исключение несанкционированного копирования - защита программного обеспечения преследует цели
Из перечисленного: 1) ординарный; 2) важный; 3) критический; 4) стрессовый; 5) некритический - на практике выделяют уровней критичности ПС
Из перечисленного: 1) по возникновению ошибки; 2) условная; 3) по обращению к данным; 4) по завершению выполнения; 5) по адресу; 6) по загрузке модуля - видами точек останова являются
Из перечисленного: 1) понятностью; 2) адаптируемостью; 3) корректностью; 4) способностью к взаимодействию; 5) защищенностью - в стандарте ISO 9126 функциональная пригодность ПС детализируется
Из перечисленного: 1) программная; 2) аппаратная; 3) ручная; 4) модемная - для защиты текстовой информации при передачах на удаленные станции сети используется реализация криптографического метода
Из перечисленного: 1) программные; 2) аппаратные; 3) программно-аппаратные; 4) электронные - для хранения информации на магнитных носителях используются реализации криптографического метода
Из перечисленного: 1) проектирование; 2) ошибки персонала; 3) алгоритмизация; 4) искажения в каналах; 5) программирование; 6) отказ аппаратуры - характеристики качества ПС ухудшаются за счет внешних воздействий
Из перечисленного: 1) проектирования; 2) ошибок персонала; 3) алгоритмизации; 4) отказов аппаратуры; 5) программирования; 6) защиты - характеристики качества ПС ухудшаются за счет внутренних дефектов
Из перечисленного: 1) системная эффективность; 2) привлекательность; 3) продуктивность; 4) сопровождаемость; 5) удовлетворенность требований; 6) защищенность - основными характеристиками качества ПС в использовании являются
Из перечисленного: 1) содержание; 2) указатель; 3) печать; 4) поиск; 5) назад - вкладками справочника являются
Из перечисленного: 1) список данных; 2) список объектов; 3) в виде блока данных; 4) в виде столбца данных; 5) в виде строки данных; 6) в виде пиктограмм - основными форматами представления меню на экране являются
Из перечисленного: 1) субъективные; 2) категорийные; 3) количественные; 4) интегральные; 5) качественные - группами показателей качества ПС являются
Из перечисленного: 1) тиражирования; 2) адаптирования; 3) исправления; 4) переноса; 5) тестирования; 6) распространения - с фиксированием документов в базе данных журнала пользовательских версий ведется учет
Из перечисленного: 1) титульный лист; 2) сформулированное назначение; 3) лицензионное соглашение; 4) область его действия; 5) текст программного кода - каждый документ на ПС должен иметь
Из перечисленного: 1) уровнем завершенности; 2) устойчивостью к дефектам; 3) корректностью; 4) способностью к взаимодействию; 5) восстанавливаемостью; 6) защищенностью - в стандарте ISO 9126 надежность ПС детализируется
Из перечисленного: 1) фиксированная; 2) формальная; 3) полная; 4) косметическая; 5) неформальная - видами адаптации являются
Из перечисленного: 1) функциональная пригодность; 2) корректность; 3) защищенность; 4) надежность; 5) практичность; 6) универсальность - конструктивными характеристиками качества ПС являются
Из перечисленного: 1) функциональность; 2) надежность; 3) защищенность; 4) эффективность - при оценивании корректности ПС анализ должен исследовать
Из перечисленного: 1) функциональные; 2) конструктивные; 3) пользовательские; 4) системные -группами характеристик качества ПС являются
Из перечисленного: 1) характеристики комплекса задач; 2) входная информация; 3) требования, гарантирующие качество ПС; 4) выходная информация; 5) условия испытаний и приемки системы -«Описание постановки комплекса задач для проектирования ПС» должно содержать разделы
Из перечисленного: 1) экономические; 2) временные; 3) информационные; 4) математические; 5) вычислительные - ресурсами, ограничивающими характеристики качества ПС, являются
Из перечисленного: 1) эффективность; 2) понятность; 3) корректность; 4) привлекательность; 5) надежность - субъективному восприятию оценщиков-испытателей близки
Из перечисленных технологий для разработки программ для архитектуры «клиент-сервер» Delphi поддерживает: 1) ADO; 2) BDE; 3) CORBA; 4) COM/DCOM; 5) MFC; 6) Data Environment Designer
Из упорядоченного набора пар, имя, значения состоят производные типы CORBA
Изменяет способ действия других клавиш клавиша
Изучать особенности работы по документации, а не на практике, необходимо перед использованием системы
Инвариант, вычисляемый сразу после выполнения операции, при контракте клиента с сервером называется
Инспекция и сквозной просмотр - это набор процедур и приемов обнаружения ошибок
Интерфейс должен позволять предотвращать ситуации, ведущие к ошибками за счет такого свойства, как
Информация, передаваемая через некоторое соединение от источника к приемнику, на диаграмме потоков данных представляется в виде
Информирует пользователя о серьезной проблеме, которая требует его вмешательства, тип сообщения
Использование кодов Хаффмана позволяет достичь сокращение исходного текста на
К выбору предопределенной кнопки и выполнению связанного с ней действия приводит нажатие клавиши
К основным операциям с окном относятся: 1) копирование; 2) печать содержимого; 3) изменение состояния; 4) открытие и закрытие; 5) перемещение; 6) изменение размера - из перечисленного
Каждая сущность в диаграмме ERD должна обладать
Каждый компонент программы в Delphi обладает: 1) связями; 2) свойствами; 3) методами; 4) событиями; 5) регистрами - из перечисленного
Каждый переключатель снабжается
Как переключатель режима при корректировке выбора при совместном использовании мыши и клавиатуры целесообразно использовать клавишу
Как переменные в объектно-ориентированной базе данных рассматриваются
Какие характеристики определяют назначение, свойства и задачи ПС
Качество операций при контракте клиента с сервером оценивается в терминах:
Качество ПС внешне измеряется
Качество ПС внутренне измеряется
Квадрат Виженера состоит из
Клавиши, которые обеспечивают быстрый доступ к часто выполняемым операциям, называются
Класс может включать в себя другой класс, если он
Классы, для которых могут существовать экземпляры, называются
Классы, для которых не существует экземпляров, называются
Классы, из которых выводятся другие классы, называются
Клиент не продолжает выполнение своих действий до получения результата запроса при операции CORBA
Кнопки развертывания визуально обозначаются
Кнопку Развернуть после выполнения соответствующей команды должна заменять кнопка
Когда предстоящая операция является потенциально опасной, используется тип сообщения
Коды Хаффмана используют
Количество и типы параметров операции CORBA определяет
Косметическая адаптация может быть достигнута за счет применения следующих методов: 1) многоязычность; 2) многоуровневая помощь; 3) опережающий ввод ответов; 4) использование сокращений; 5) использование пиктограмм; 6) многозадачность - из перечисленного
Криптографический метод, при котором объем данных не меняется, называется
Криптографический метод, при котором происходит сжатие информации, называется
Критические ПС, эксплуатация которых недопустима без высоких гарантий качества, проходят испытания
Легкость в изучении и в использовании ПС обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Лицо, передающее другому лицу право на использование программной продукции, называется
Лицо, получающее от другого лица право на использование программной продукции, называется
Лицо, правомерно владеющее экземпляром программы, вправе: 1) исправлять явные ошибки; 2) адаптировать программный продукт; 3) распространять; 4) воспроизводить в любой форме; 5) изготавливать страховые копии - из перечисленного
Логические значения при контракте клиента с сервером, всегда сохраняющие свое значение, называются
Любая значимая характеристика сущности в диаграмме ERD называется
Материальные объекты или физическое лицо, представляющие собой источник информации, на диаграмме потоков данных представляются в виде
Механизм при методе SADT представляется дугой, входящей в блок диаграммы
Множество объектов, связанных общностью структуры и поведения, называется
Модель системы на физическом уровне в стандарте UML отображают диаграммы
Моделями, описывающими поведение взаимодействующих групп объектов, являются диаграммы
На аналогии с обычным интервью основана структура диалога
На внешних особенностях объекта фокусирует внимание
На диаграмме последовательности объект изображается в виде
На диаграмме последовательности сообщение представляется в виде
На объект-атрибут в текущий момент времени может ссылаться
На один экран влево (или на предшествующий экран) происходит перемещение курсора при нажатии
На операцию технологического процесса обработки данных разрабатывается
На стадии компиляции известен адрес метода
Набор постоянных объектов предопределенных классов объектно-ориентированной СУБД называется
Набор стандартов “архитектуры управления объектами” обозначается
Надежность относится к показателям качества ПС
Нажатие кнопки мыши идентифицирует
Наиболее распространенная процедура доказательства правильности алгоритма - это
Наибольшей детерминированностью обладает диалог
Наименьшей детерминированностью обладает диалог
Наследование методов и атрибутов одного базового класса называется
Наследование состояния в модели ODMG выражается с помощью
Начальной фазой операции выбора обычно является действие мыши
Начинает с тестирования отдельных модулей стратегия тестирования
Начиная с головного модуля с последовательным подключением других модулей проводится стратегия тестирования
Не зависит от средств программной реализации модель базы данных
Невыполнение постусловия означает, что контракт клиента с сервером
Недостатками фиксированной адаптации являются: 1) сложность реализации; 2) не учитывается постепенность накопления навыков; 3) неопределенность сценария; 4) не учитывается разница знаний пользователем различных частей системы; 5) субъективность оценки пользователем своей подготовленности - из перечисленного
Недоступные в данной ситуации пункты меню
Независимые пункты меню эквивалентны
Некоторое значение величины помещается в ячейку памяти компьютера при операции
Непосредственно определяет основное назначение ПС для пользователей
Непрофессиональный пользователь должен освоить команды работы с файлами не более чем за
Область определения некой величины называется
Объединяет данные и процессы в логические сущности технология разработки ПО
Объект объединяет набор операций для выполнения какой-либо функции при абстракции
Объект объединяет не связанные между собой операции при абстракции
Объект объединяет операции, используемые более высокими уровнями абстракции, при абстракции
Объект является моделью элемента предметной области при абстракции
Объект, который запрашивает какие-либо действия, выполняемые другим объектом, называется
Объект, который обеспечивает своими ресурсами выполнение запросов клиентов, называется
Объект, обладающий всеми признаками идентификации, и с независимым временем жизни считается
Объект-атрибут может быть включен в текущий момент времени в
Объектный код статической библиотеки подключается компоновщиком к результирующей программе
Объекты уничтожаются тогда, когда они больше никому не нужны, при способе уничтожения
Объекты уничтожаются явно при способе уничтожения
Обычно человек может одновременно запомнить сведения о предметах в количестве
Ограничение количества команд при диалоге на основе командного языка проводится для того, чтобы не
Ограничение, налагаемое на класс объектов при объектно-ориентированном подходе, называется
Одинаковым интерфейсом и реализацией его одним и тем же способом обладают
Одним алгоритмом можно решать задачи, отличающиеся различными исходными данными, при абстракции через
Операции, изменяющие наблюдаемое состояние объекта, называются
Операция не должна выполняться при контракте клиента с сервером, если
Описание взаимодействия объекта с окружающим миром называется
Описание последовательности шагов, необходимых для выполнения некоторого задания пользователя, представляет собой
Описание управляемых объектов и используемых ресурсов содержится в документации направления деятельности администратора
Определенная характеристика отдельного элемента множества в диаграмме ERD называется
Определенное воздействие одного объекта на другой с целью вызвать соответствующую реакцию называется
Основные особенности современного интерфейса пользователя состоят в следующем: 1) наличие механизмов управления окнами; 2) развитая система команд; 3) выдача диагностических сообщений; 4) непосредственное манипулирование графическими объектами - из перечисленного
Основным результатом деятельности OMG является набор стандартов
Основой формального регламентирования показателей качества ПС является международный стандарт
Основу системы визуального программирования Delphi составляет библиотека
Особое внимание необходимо уделять тестам на условиях
Останов происходит в момент, когда строка с точкой останова
Отображается на экране только по требованию пользователя список
Охватывают весь спектр классов, назначений и функций современных ПС показатели качества
Ошибки отражаются только на качестве выходных результатов без значительного ущерба для ___________ уровня критичности ПС
Перевод проекта в форму программы для конкретного компьютера осуществляется на этапе
Переключатели изображаются в виде
Переключатели целесообразно использовать для количества вариантов
Переносимость (мобильность) ПС рекомендуется описывать: 1) замещаемостью; 2) удобством для анализа; 3) изменяемостью; 4) адаптируемостью - из перечисленного
Периодические отчисления лицензиару за право пользования программным продуктом производятся в виде
По функциональному назначению технологическую документацию ПС целесообразно разделить на следующие группы исходных документов: 1) базовые; 2) технические; 3) программные; 4) ссылочные; 5) стандарты - из перечисленного
Поддержку первичной инсталляции, функционирование и восстановление программ после сбоев должна обеспечивать документация
Подобно обычной подпрограмме работает метод
Позволяет пользователю взаимодействовать с другими окнами вторичное окно
Позволяют автоматизировать как проектирование диалога, так и его модификацию в соответствии с характеристиками пользователя методы
Показатели качества ПС, которые можно объективно измерять и представлять множеством упорядоченных числовых точек, являются
Показатели качества ПС, которые оцениваются в значительной степени субъективно и содержат несколько упорядоченных или отдельных свойств, являются
Показатели качества ПС, отражающие набор свойств и общие характеристики объекта, являются
Ползунковый регулятор состоит из: 1) шкалы; 2) полосы прокрутки; 3) переключателя; 4) индикатора - из перечисленного
Пользователь может выбрать требуемый пункт в списке единичного выбора с помощью мыши
Пользователь явно выбирает уровень диалоговой поддержки при адаптации
Пользователю не предлагается возможность выбора при типе сообщения
Построение новых классов на основе существующих называется
Посылка запросов от клиента к серверу осуществляется с помощью
Правила SADT ограничивают количество блоков на каждом уровне декомпозиции в количестве
Предварительное прогнозирование технико-экономических показателей проекта ПС и выбор технологического процесса и комплекса средств автоматизации для создания программ проводится на этапе жизненного цикла ПС
Предмет или явление, имеющие четко определяемое поведение, называются
Предопределенная кнопка отличается от других командных кнопок
Предоставление пользователю справочной информации в форме интерактивной документации обеспечивает
Преемственность полученных ранее знаний и навыков обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Преобразование входных потоков данных в выходные на диаграмме потоков данных представляется в виде
Преобразование относительных адресов в реальные в момент запуска программы выполняет
При диалоге на основе командного языка каждое значение предваряется определенным идентификатором в случае формы задания
При диалоге на основе командного языка назначение параметра определяется по его месту в командной строке в случае формы задания
При диалоге на основе командного языка параметры в списке можно задавать в формах: 1) стандартной; 2) позиционной; 3) ключевой; 4) унифицированной - из перечисленного
При испытаниях надежности ПС в первую очередь обнаруживаются
При каждом очередном нажатии включает или выключает конкретный режим клавиша
При клавиатурном выборе рекомендуемой клавишей выбора является
При методе SADT выход одной функции служит входными данными для следующей функции при связи
При методе SADT данные и функции попадают в общий класс при связи
При методе SADT на выполнение одной функции влияют все элементы при связи
При методе SADT на диаграммах все интерфейсы с функциями вне системы представлены в виде
При методе SADT на диаграммах все функции представлены в виде
При методе SADT показывает незначительность связей между функциями связь
При методе SADT функции выполняются в одной части цикла при связи
При методе SADT функции группируются по одинаковым входным или выходным данным при связи
При методе SADT функция подключается параллельно при связи
При множественном наследовании у получаемого класса имеется
При объектно-ориентированном подходе агрегация является примером иерархии
При объектно-ориентированном подходе поведение системы описывается в терминах
При объектно-ориентированном подходе простое и множественное наследование является примером иерархии
При объектно-ориентированном подходе статическая структура системы описывается в терминах
При подходе RAD каждая группа разработчиков содержит ______________ человек
При подходе RAD на одного программиста должно приходиться ______________ функциональных точек
При подходе RAD на одну команду разработчиков должно приходиться _________________ функциональных точек
При подходе RAD производственный график составляется на срок
При построении диаграммы классов необходимо выбрать
При пошаговом выполнении программы немедленно выполняет вызываемые процедуры команда
При пошаговом выполнении программы обеспечивает вход в вызываемые процедуры команда
При проверке кода внутри цикла типичным будет использование точки останова
При проектировании по образцам шаблоны применения известных образцов объединяются в
При согласованности в пределах продукта одна и та же команда должна выполнять
Применимость (практичность) ПС рекомендуется описывать: 1) понятностью; 2) изучаемостью; 3) удобством для анализа; 4) адаптируемостью; 5) привлекательностью - из перечисленного
Приостанавливает выполнение программы при модификации определенного участка памяти точка останова
Программа на Прологе представляет собой
Программист не описывает алгоритм получения результата при подходе
Программная система не выводит ничего, кроме постоянной подсказки при организации диалога
Программные системы защиты от копирования программных продуктов выполняют следующие действия: 1) идентифицируют среду запуска программы; 2) запрашивают пароль; 3) регистрируют санкционированное копирование; 4) осуществляют защиту от вирусов - из перечисленного
Проект SAA содержит соглашения по: 1) интерфейсу пользователя; 2) программному интерфейсу; 3) принципам модульности; 4) разработке приложений; 5) коммуникациям; 6) развитию стандартов - из перечисленного
Производительность при решении основных задач ПС, достигаемая при реально ограниченных ресурсах в конкретной среде применения, называется
Пролог является языком программирования
Процедуру вызова конструктора для создания экземпляра объекта называют
Проявление дефекта проектирования прекращает безопасное функционирование системы и резко увеличивает риск аварии оборудования с большим ущербом при ___________ ПС
Прямое манипулирование о6ъектами обладает следующими достоинствами: 1) обеспечивает визуальный контроль; 2) обеспечивает системный контроль; 3) позволяет легко восстановить предшествующее состояние «рабочего стола»; 4) позволяет решать различные задачи, используя ограниченный набор операций; 5) позволяет прогнозировать состояние «рабочего стола»; 6) позволяет расширять стандартный набор операций для решения различных задач - из перечисленного
Прямые экспериментальные методы оценивания интегральных характеристик надежности ПС сложно реализовать из-за
Пункты меню для установки параметров состояния объектов могут быть: 1) каскадными; 2) независимыми; 3) взаимозависимыми; 4) всплывающими - из перечисленного
Радиокнопками называют
Размер панели списка единичного выбора выбирается так, чтобы отобразить количество пунктов
Разными алгоритмами можно получать один и тот же результат при абстракции через
Разработка ПО в виде итеративного процесса представляется в модели
Разработчик может не учитывать ограничения, налагаемые производительностью и памятью ЭВМ, при использовании их менее чем на
Регулятор окна целесообразно помещать в
Результаты при методе SADT выходят из блока диаграммы
С помощью механизма групп точек останова любая точка останова может быть активизирована
С целью прекращения существования на рынке программного продукта прибегают к приобретению лицензии
Самой быстрой и гибкой по своим возможностям из всех структур диалога является структура
Самым известным и наиболее широко применяемым стандартом OMA является
Самым сложным и трудоемким процессом на этапе разработки программ является
Свойства, которыми должна обладать система в конечном виде, выявляются на этапе
Свойство объектов находиться в активном или пассивном состоянии при объектно-ориентированном подходе называется
Свойство объектов существовать во времени или пространстве при объектно-ориентированном подходе называется
Свойство системы, связанное с возможностью ее декомпозиции, называется
Связь с данным объектом множества других обозначается на диаграмме классов
Связь с данным объектом только одного объекта обозначается на диаграмме классов
Система не поддерживает для первичных окон использование кнопки
Система не является интерактивной, если пользователь не получает ответ в течение
Сложность разработки сценария определяется следующими основными факторами: 1) сложностью математических расчетов; 2) функциональными возможностями создаваемого приложения; 3) степенью неопределенности возможных действий пользователя; 4) большим объемом базы данных - из перечисленного
Совокупность правил и процедур для построения функциональной модели объекта представляет метод
Современный подход к проектированию программ основан на
Содержимое окна Watch будет корректным
Сообщения, зашифрованные с помощью простой подстановки, расшифровываются
Сопровождаемость ПС рекомендуется описывать: 1) понятностью; 2) изучаемостью; 3) удобством для анализа; 4) изменяемостью; 5) тестируемостью - из перечисленного
Состояние объекта характеризуется текущим значением его
Специализированные средства доступа к полям объекта, позволяющие изменять его данные и выполнять его код, называются
Специальную форму помощи пользователю, автоматизирующую выполнение задания, представляет собой
Спецификация типа объектно-ориентированной базы данных записывается с помощью языка
Способами упрощения сценария диалога являются: 1) уменьшение количества окон; 2) использование смешанной структуры диалога; 3) увеличение количества информации в одном окне; 4) применение входного контроля вводимой информации - из перечисленного
Способность класса принадлежать более чем к одному типу называется
Среда выполнения, которая реализует спецификацию CORBA, называется
Среди кнопок управления первичного окна кнопка Свернуть должна предшествовать кнопке
Среди кнопок управления первичного окна самой правой кнопкой должна быть кнопка
Средством описания поведения систем являются диаграммы
Структура данных в объектно-ориентированной базе данных, определяющая состояние величины данного типа на конкретном языке программирования, называется
Субхарактеристики понятность и привлекательность можно оценивать
Существуют основные виды кнопок: 1) переключения; 2) навигации; 3) управления; 4) установки параметров; 5) независимого выбора - из перечисленного
Существуют типы меню: 1) выпадающие; 2) всплывающие; 3) единственного выбора; 4) множественного выбора; 5) каскадные - из перечисленного
Существующие методы описания сценариев можно разделить на следующие группы: 1) фиксированные; 2) неформальные; 3) полные; 4) формальные; 5) сокращенные; 6) свободные - из перечисленного
Текстовые клавиши для активизации соответствующего элемента управления используются в комбинации с клавишей
Текстовые клавиши, которые в совокупности с другой клавишей активизируют соответствующие элементы управления, называются клавишами
Темп обнаружения дефектов, при которых ПС передается на регулярную эксплуатацию (ошибок в день на человека), равен
Термин «объект» является эквивалентным термину
Тестирование ПО с анализом входных данных и результатов работы программы определяется стратегией
Тестирование ПС проводится в объемах
Тестирование является основным методом: 1) анализа алгоритма; 2) отладки; 3) измерения качества; 4) проектирования программы; 5) определения реальных характеристик программ - из перечисленного
Тип интерфейса при методе SADT на диаграммах определяет
Типами структуры диалога являются: 1) на основе экранных форм; 2) на основе графического интерфейса; 3) на основе меню; 4) «вопрос-ответ»; 5) «задача-решение»; 6) на основе командного языка - из перечисленного
Типы объектов системы и статические связи между ними определяет диаграмма
Традиционной моделью организации разработки ПО является
Увеличивать шаг перемещения позволяет нажатие клавиш навигации в сочетании с клавишей
Уменьшенная копия пиктограммы объекта выводится в первичном окне в
Управляющая деятельность администратора должна описываться в направлениях: 1) информационном; 2) программном; 3) функциональном; 4) техническом; 5) коммуникационном; 6) организационном - из перечисленного
Управляющая информация при методе SADT входит в блок диаграммы
Ускоренным способом выбора объекта является
Устанавливает режим при удерживании ее в нажатом состоянии клавиша
Физические взаимосвязи между программными и аппаратными компонентами системы в стандарте UML отображают диаграммы
Форма запроса к объекту, удовлетворяющего данный интерфейс в CORBA, есть
Функциональная пригодность относится к показателям качества ПС:
Функциональные клавиши (F1 - F12) рекомендуется использовать для клавиш
Характеристика качества ПС может эффективно использоваться, если из перечисленного определены: 1) метрика; 2) ограничения; 3) мера; 4) шкала; 5) метод
Характеристики объекта и среды разработки уточняются для более точного планирования в процессе
Хранение данных в кратковременной памяти человека для речевой информации ограничено по времени и составляет
Хранение данных в кратковременной памяти человека для сенсорной информации ограничено по времени и составляет
Целями разработки сценария диалога являются: 1) выявление и устранение возможных тупиковых ситуаций; 2) выбор рациональных путей перехода из одного состояния диалога в другое; 3) оптимизация внешнего вида интерфейса; 4) выявление неоднозначных ситуаций; 5) графическая интерпретация действий пользователя - из перечисленного
Целями тестирования ПС являются: 1) показать, что ПС удовлетворяет заданным требованиям; 2) определить устойчивость к дефектам; 3) измерить защищенность; 4) показать, что устранены дефекты и ошибки - из перечисленного
Часть реализации брокера запросов CORBA, позволяющая находить ссылку на объект, называется
Широкий спектр ординарных ПС с относительно невысокими требованиями к качеству проходит испытания
Эксплуатационная документация ПС включает: 1) описание методов тестирования; 2) руководство администраторов; 3) руководство операторов-пользователей; 4) документацию сопровождения ПС; 5) описание логической структуры программных компонентов - из перечисленного
Эталоном высокой надежности для ПС является интенсивность обнаружения ошибок ниже (ошибок в день на человека)
Эталоном высокой надежности для ПС является коэффициент готовности выше
Эталоном высокой надежности для ПС является наработка на обнаружение дефекта порядка (тыс.часов)
Этапами процесса тестирования являются: 1) выбор метода; 2) планирование; 3) составление заданий; 4) исправление программы; 5) анализ алгоритма - из перечисленного
Эффективность относится к показателям качества ПС
Язык Пролог предназначен для решения задач
Языком логического программирования является
Языком объектных моделей OMA является язык

4GL oзначает
Alt является клавишей
CapsLock является клавишей
Ctrl является клавишей
Ctrl+символ рекомендуется использовать для клавиш
IDL - это язык
Shift является клавишей
«Общее описание ПО информационной системы» должно содержать: 1) исходные данные; 2) характеристику функциональной структуры; 3) основные сведения о всех видах обеспечения; 4) структуру ПО; 5) функции частей ПО% 6) описание операционной системы - из перечисленного
«Описание функционирования ПС» в техническом проекте должно содержать разделы: 1) исходные данные; 2) характеристика функциональной; 3) структуры; 4) структура ПС; 5) функции частей ПС; 6) типовые решения - из перечисленного
Аббревиатура CCS означает соглашение по
Аббревиатура CPI означает соглашение по
Аббревиатура CUA означает соглашение по
Аббревиатура UCD означает
Аббревиатура СА означает соглашение по
Абстрактное устройство для хранения информации на диаграмме потоков данных представляется в виде
Авторское право на программный продукт действует в течение
Авторское право на программный продукт действует с момента
Активное окно визуально отличается
Базовым для интерфейсов, описывающих имена типов, в объектно-ориентированных СУБД является интерфейс
Базовым для интерфейсов, описывающих константы, в объектно-ориентированных СУБД является интерфейс
Базовым для интерфейсов, описывающих типы, атрибуты и операции, в объектно-ориентированных СУБД является интерфейс
В CORBA значение идентификатора - это
В CORBA клиент, получив ссылку, может ее использовать
В CORBA метаданные представлены в виде
В CORBA можно уничтожать явно объекты
В CORBA получение ссылки означает
В CORBA при перемещении объекта с одного компьютера на другой ссылка
В CORBA хранилище интерфейсов представляет собой
В ODMG набор пар элементов двух типов называется
В ODMG набор с определенными позициями называется
В ODMG неупорядоченный набор без повторений называется
В ODMG неупорядоченный набор с возможными повторениями называется
В ODMG упорядоченный набор с возможными повторениями называется
В диаграмме состояний могут длиться достаточно долго и быть прерваны
В диаграмме состояний рассматриваются как мгновенные и непрерываемые процессы
В диаграмме состояний термин «действие» используется для
В диаграмме состояний термин «деятельность» используется для
В заголовке окна сообщения нельзя использовать слово
В конец данных или файла происходит перемещение курсора при нажатии
В модели ODMG временные объекты базы данных хранятся
В модели ODMG все объекты неявно наследуют интерфейс
В модели ODMG постоянные объекты базы данных хранятся
В начало данных или файла происходит перемещение курсора при нажатии
В объектно-ориентированных базах данных просмотр объектов может осуществляться с помощью языка запросов
В объектно-ориентированных языках операции над объектом называются
В объектно-ориентированных языках операции над объектом являются составной частью
В окно списка всегда необходимо включать
В основу разработки графического пользовательского интерфейса GUI положены метафоры: 1) «рабочий стол»; 2) «набор окон»; 3) «работаешь с тем, что видишь»; 4) «работаешь с графикой»; 5) «видишь, что получил»; 6) «видишь, что делаешь» - из перечисленного
В открытом состоянии окно выпадающего списка должно показывать пунктов
В ситуациях, где пользователю может потребоваться повторить действия, связанные с данным окном, используется вторичное окно
В случае отсутствия исходного кода для соответствующего модуля используется точка останова
В среде CORBA обращение к операциям со стороны клиентов происходит с помощью
В среде программирования Delphi используется язык
В стандарте UML для избежания повторов в нескольких вариантах следует применять связь
В стандарте UML при описании изменений в нормальном поведении системы следует применять связь
В управлении логикой программы заключается стратегия тестирования ПО
В условиях развития программных средств СУБД появился подход проектирования алгоритмов
В языке Лисп используется подход к программированию
В языке Лисп программа и обрабатываемые ею данные представляются в форме
Важные категории ПС, чьи ошибки могут нанести большой ущерб, подвергаются испытаниям
Вероятность наличия необнаруженных ошибок в определенной части программы
Вертикальная пунктирная линия на диаграмме последовательности называется
Взаимозависимые пункты меню аналогичны
Визуально выбор кнопки переключателя обозначается появлением
Визуально на наличие каскадного меню указывает
Внешний интерфейс типа объектно-ориентированной базы данных - это
Внешняя часть класса называется
Во всплывающем меню во вторую группу должны быть включены команды
Во всплывающем меню первыми должны располагаться команды
Во вторичном окне фокус ввода перемещается на предшествующий элемент интерфейса при нажатии клавиши
Во вторичном окне фокус ввода перемещается на следующий элемент интерфейса при нажатии клавиши
Возможность изменения структуры диалога предполагает такое свойство интерфейса, как
Возможность навигации между кнопками с помощью клавиатуры обеспечивается с использованием клавиши
Возможны приемы работы с мышью: 1) аккорд; 2) попеременное нажатие клавиш; 3) мультищелчок; 4) мультиаккорд - из перечисленного
Время ответа интерактивной системы более 10 с допустимо
Все клавиши клавиатуры можно разделить на следующие функциональные группы: 1) текстовые; 2) доступа; 3) навигации; 4) модификаторы; 5) акселераторы - из перечисленного
Все экземпляры классов Object Pascal представляют собой
Вторичное окно может быть модальным по отношению к: 1) своему первичному окну; 2) любому первичному окну; 3) любому вторичному окну; 4) системе - из перечисленного
Вторичное окно может быть: 1) независимым; 2) модальным; 3) всплывающим; 4) выпадающим - из перечисленного
Вторичное окно не имеет кнопок: 1) Закрыть; 2) Развернуть; 3) Свернуть; 4) Отменить - из перечисленного
Входная информация при методе SADT входит в блок диаграммы
Выбор единственного варианта из предлагаемого множества взаимоисключающих альтернатив предоставляют
Выделение существенных характеристик некоторого объекта называется
Выделяются тестируемые потоки: 1) сообщений; 2) управления; 3) данных; 4) запросов - из перечисленного
Вызывающий операцию клиент не дожидается завершения операции при операции CORBA
Выпадающий список предусматривает возможность выбора
Выполнение предопределенной операции для данного объекта обычно обеспечивает действие мыши
Выражения, имеющие одно и то же значение, непосредственно перед выполнением операции, при контракте клиента с сервером называются
Высокую надежность функционирования ПС при относительно невысокой их корректности можно достичь за счет
Горячими клавишами называются клавиши
Группе переключателей аналогичен
Двухстороннюю связь между объектами разных классов устанавливают отношения
Диалоговая система стремится построить модель пользователя, которая по мере обучения последнего определяет стиль диалога при адаптации
Диалоговые панели обычно содержат кнопки: 1) Ok; 2) Отменить; 3) Помощь; 4) Ввод - из перечисленного
Дилер приобретает лицензию на программный продукт
Динамические библиотеки подключаются к программе
Для активизации кнопки при установке на нее фокуса ввода по умолчанию используется клавиша
Для активизации окна с помощью мыши пользователю нужно нажать
Для визуального отображения взаимозависимых пунктов меню рекомендуется использовать
Для визуального отображения независимых пунктов меню рекомендуется использовать
Для выполнения команды Копировать в ОС MS Windows используется комбинация
Для выполнения команды Отменить в качестве клавиши акселератора целесообразно использовать
Для выполнения нажатия кнопка мыши должна удерживаться в нажатом состоянии
Для выполнения операции выбора и прямого манипулирования используется действие мыши
Для доступа к кнопке Ok по умолчанию используется клавиша
Для доступа к кнопке Отменить по умолчанию используется клавиша
Для изоляции интерфейса объекта, отражающего его внешнее поведение, от внутренней реализации объекта используется
Для кнопок управления горячая зона
Для контроля значений переменных по ходу выполнения программы целесообразно использовать
Для моделирования бизнес-процессов организации стандарт UML предлагает диаграмму
Для низкоуровневой отладки, когда отслеживаются ошибки присвоения значений переменным, применяется точка останова
Для описания в меню клавиш акселераторов целесообразно использовать обозначения
Для отображения независимых вариантов выбора используются
Для отображения хода выполнения длительной операции используется
Для оценки ресурсов компьютера и времени обработки конкретных данных необходим этап
Для переключения между первичными окнами используется комбинация клавиш: 1) Alt+Tab; 2) Alt+F6; 3) Shift+Alt+Tab; 4) Alt+Esc; 5) Shift+Tab - из перечисленного
Для пропуска многократно повторяющегося цикла при пошаговом выполнении программы удобно использовать команду
Для работы с выпадающим меню используется клавиша
Для расширения или дополнения действия, выполняемого с помощью данной клавиши, рекомендуется использовать
Для расширения области выбора целесообразно использовать клавишу
Для реализации свойства согласованности в создаваемом программном средстве необходимо учитывать его аспекты в: 1) пределах продукта; 2) пределах рабочей среды; 3) пределах сети; 4) использовании метафор; 5) использовании навигации - из перечисленного
Для розничной продажи программного продукта используется лицензия
Для управления флажками целесообразно использовать клавишу
Для усиления эффекта действия, выполняемого с помощью клавиши, рекомендуется использовать
Для установки или изменения величин, имеющих непрерывный диапазон значений, используется
Для флажков и переключателей горячая зона включает
Для шифрования с помощью ключевых слов применяется операция
Документ, в соответствии с которым заказчик будет оценивать готовую систему, называется
Документация ПС по своему назначению разделяется на: 1) технологическую; 2) пользовательскую; 3) эксплуатационную; 4) проектирования - из перечисленного
Допускает обработку на одном шаге диалога нескольких ответов диалог
Допустимое время ответа интерактивной системы для ответа на простые команды составляет
Допустимое время ответа интерактивной системы для подтверждения физических действий составляет
Допустимое время ответа интерактивной системы при ведении связного диалога составляет
Достаточный объем тестирования
Если пользователь нажимает кнопку мыши, когда указатель мыши находится на кнопке управления, то
Если пользователь отпускает кнопку мыши, когда указатель находится за пределами кнопки управления, то
Если пользователь отпускает кнопку мыши, когда указатель находится над кнопкой, то
Если предопределенная кнопка отсутствует, то клавиша Enter используется
Если при выполнении действий один класс опирается на свойства объектов другого класса, то он его
За право пользования программным продуктом единовременно выплачивается
За создание экземпляра объекта в Object Pascal отвечает
Завершить ввод данных в пределах данного окна и закрыть его требует вторичное окно
Идентификация среды компьютера обеспечивается за счет: 1) закрепления местоположения программ на жестком магнитном диске; 2) привязки к номеру BIOS; 3) проверки структуры каталогов на жестком диске; 4) привязки к аппаратному ключу; 5) определения объема жесткого диска - из перечисленного
Идентифицирует объект действие мыши
Из дискриминатора и нескольких значений разных типов состоят производные типы CORBA
Из набора операций состоят производные типы CORBA
Из наборов элементов одного и того же типа переменного размера состоят производные типы CORBA
Из наборов элементов одного и того же типа фиксированного размера состоят производные типы CORBA
Из перечисленного CORBA имеет способы определения интерфейса объекта: 1) виртуальный; 2) декларативный; 3) статический; 4) динамический
Из перечисленного ODMG поддерживает наборы значений: 1) куча; 2) список; 3) запись; 4) массив; 5) объединение
Из перечисленного базовыми типами CORBA являются: 1) записи; 2) объединения; 3) вещественные числа в стандарте IEEE; 4) знаки, определенные в стандарте ISO latin-1; 5) логический тип
Из перечисленного в зависимости от объекта структурирования различают методы структурного проектирования программ: 1) функционально-ориентированные; 2) объектно-ориентированные; 3) структурирования данных; 4) абстракции данных
Из перечисленного в модели ODMG объекты любого типа могут быть: 1) временными; 2) постоянными; 3) виртуальными; 4) динамическими
Из перечисленного важнейшими признаками классификации методов проектирования алгоритмов и программ являются: 1) степень автоматизации проектных работ; 2) язык программирования; 3) область применения ПО; 4) принятая методология процесса разработки
Из перечисленного видами диаграмм взаимодействия в стандарте UML являются: 1) диаграмма последовательности компонентов; 2) диаграмма последовательности размещения; 3) диаграмма последовательности; 4) кооперативные диаграммы
Из перечисленного видами диаграмм реализации в стандарте UML являются: 1) компонентов; 2) размещения; 3) последовательности; 4) кооперативные
Из перечисленного видами статических связей в диаграммах классов являются: 1) ассоциации; 2) наследование; 3) подтипы; 4) расширения
Из перечисленного видами тестирования являются тестирование: 1) компонентов; 2) циклов; 3) в целом; 4) линейных участков
Из перечисленного все типы CORBA делятся на: 1) базовые; 2) простые; 3) производные; 4) составные
Из перечисленного даталогические модели имеют уровни представления: 1) логический; 2) физический; 3) информационный; 4) информационно-логический
Из перечисленного для целей исчерпывающего тестирования предусматривают классы входных параметров: 1) правильные; 2) ошибочные; 3) нулевые; 4) ненулевые
Из перечисленного дополнительными необязательными элементами объектной модели являются: 1) абстрагирование; 2) типизация; 3) инкапсуляция; 4) модульность; 5) параллелизм; 6) иерархия
Из перечисленного жизненный цикл ПО в соответствии с подходом RAD включает стадии: 1) анализ и планирование требований; 2) внедрение; 3) тестирование; 4) проектирование; 5) реализация; 6) анализ алгоритма
Из перечисленного к простым типам объектно-ориентированной базы данных относятся: 1) список; 2) вещественные числа; 3) символы; 4) массив; 5) логический тип
Из перечисленного каждый параметр операции CORBA может быть: 1) локальным; 2) глобальным; 3) входным; 4) выходным; 5) входным и выходным
Из перечисленного контракт клиента с сервером обуславливает: 1) время выполнения операций; 2) формат сообщений; 3) набор операций; 4) качество операций
Из перечисленного литералы объектно-ориентированной базы данных могут быть следующего вида: 1) простые; 2) наборы; 3) структуры; 4) специальная величина null; 5) массивы; 6) специальная величина nil
Из перечисленного логический уровень данных применительно к СУБД реализован в виде моделей: 1) концептуальной; 2) физической; 3) информационной; 4) внешних
Из перечисленного метод проектирования ПО определяется как совокупность составляющих: 1) концепций; 2) нотаций; 3) абстракций; 4) классов
Из перечисленного методы объекта могут быть описаны как: 1) статические; 2) абстрактные; 3) процедурные; 4) виртуальные; 5) динамические; 6) методы-сообщения
Из перечисленного на стадии анализа и планирования требований при подходе RAD пользователи осуществляют действия: 1) определяют функции системы; 2) выделяют наиболее приоритетные функции; 3) описывают информационные потребности; 4) определяют состав необходимой документации; 5) устанавливают требования разграничения доступа к данным
Из перечисленного на стадии проектирования при подходе RAD выполняются действия: 1) выделяются наиболее приоритетные функции; 2) описываются информационные потребности; 3) более детально рассматриваются процессы системы; 4) устанавливаются требования разграничения доступа к данным; 5) определяется состав необходимой документации
Из перечисленного на этапе проектирования программы по каждому модулю разрабатываются спецификации: 1) граничные условия; 2) имя/цель; 3) обзор действий; 4) тип и количество документов; 5) ссылки между модулями; 6) вход/выход
Из перечисленного на этапе реализации алгоритма происходит: 1) кодирование; 2) интеграция; 3) построение модели; 4) тестирование; 5) анализ алгоритма
Из перечисленного наиболее часто используются в CASE-средствах диаграммы: 1) потоков данных; 2) сущность-связь; 3) классов; 4) состояний
Из перечисленного неприсоединенные дуги на диаграммах при методе SADT соответствуют: 1) входам; 2) управлениям; 3) интерфейсам; 4) функциям; 5) выходам родительского блока
Из перечисленного объект обладает: 1) связями; 2) ссылками; 3) состоянием; 4) поведением; 5) индивидуальностью
Из перечисленного объектно-ориентированная база данных хранит величины в виде: 1) свойств; 2) объектов; 3) литералов; 4) чисел
Из перечисленного объектно-ориентированный подход к проектированию программных продуктов основан на: 1) выделении классов объектов; 2) информационном анализе бизнес-областей; 3) установлении характерных свойств объектов и методов их обработки; 4) создании иерархии классов; 5) системном проектировании функций обработки данных
Из перечисленного операции CORBA могут быть: 1) статическими; 2) асинхронными; 3) синхронными; 4) динамическими
Из перечисленного определение типа в объектно-ориентированной базе данных состоит из: 1) спецификации; 2) начального значения; 3) реализации; 4) диапазона допустимых значений
Из перечисленного основные элементы метода SADT основываются на концепциях: 1) абстрагирования; 2) инкапсуляции; 3) графического представления блочного моделирования; 4) строгости и точности
Из перечисленного основными видами иерархических структур при объектно-ориентированном подходе являются структуры: 1) методов; 2) свойств; 3) классов; 4) объектов
Из перечисленного основными компонентами диаграмм потоков данных являются: 1) внешние сущности; 2) механизмы; 3) процессы; 4) накопители данных; 5) функции
Из перечисленного основными методами программирования на языке Лисп являются: 1) композиция; 2) инкапсуляция; 3) наследование; 4) рекурсия
Из перечисленного основными недостатками операционального подхода являются: 1) запутанная структура программы; 2) ненадежность программ; 3) невозможность организации циклов; 4) отсутствие подпрограмм
Из перечисленного основными понятиями объектно-ориентированного подхода являются: 1) объект; 2) сущность; 3) класс; 4) связь
Из перечисленного основными принципами подхода RAD являются: 1) разработка приложений итерациями; 2) обязательность этапа тестирования; 3) обязательность полного завершения работ на каждой стадии разработки ПО; 4) обязательность вовлечения пользователей в процесс разработки ПО
Из перечисленного основными элементами объектной модели являются: 1) абстрагирование; 2) типизация; 3) инкапсуляция; 4) модульность; 5) параллелизм; 6) иерархия
Из перечисленного отличительными особенностями объектно-ориентированных сред являются: 1) возможность создания новых классов; 2) возможность использования указателей; 3) наличие механизма наследования; 4) наличие полиморфизма; 5) наличие многомерных массивов
Из перечисленного переопределение метода возможно в случае его первоначального объявления как: 1) статического; 2) метода-сообщения; 3) виртуального; 4) динамического
Из перечисленного по степени автоматизации проектирования алгоритмов и программ можно выделить методы проектирования: 1) традиционного; 2) автоматического; 3) автоматизированного; 4) объектно-ориентированного
Из перечисленного под основными требованиями к эффективности алгоритма при операциональном подходе понимается: 1) минимальные требования к оперативной памяти; 2) развитый интерфейс пользователя; 3) минимальное время исполнения; 4) функциональные возможности
Из перечисленного под функциональной точкой понимаются элементы: 1) входной документ; 2) экранная форма; 3) процедура или функция; 4) модуль; 5) логический файл
Из перечисленного постановка задачи технологического процесса проектирования программы содержит: 1) сроки выполнения работ; 2) описание алгоритма; 3) формулировку цели решения; 4) определение взаимосвязи с другими задачами
Из перечисленного построение диаграмм классов можно рассматривать в аспектах: 1) концептуальный; 2) абстрактный; 3) спецификации; 4) связи; 5) реализации
Из перечисленного правила SADT включают: 1) связность диаграмм; 2) объектная декомпозиция; 3) уникальность меток; 4) инкапсуляцию; 5) разделение входов и управлений
Из перечисленного при постановке задачи необходимо провести работы: 1) разработать структуру программы; 2) выработать требования; 3) разработать спецификации; 4) разработать алгоритм
Из перечисленного при построении модели используют принципы: 1) дедуктивный; 2) абстракции; 3) индуктивный; 4) декомпозиции
Из перечисленного при построении объекта используются типы абстракций: 1) понятия; 2) действия; 3) значения; 4) связи; 5) виртуальной машины
Из перечисленного проектирование и разработку программ целесообразно разбить на ряд этапов: 1) постановка задачи; 2) настройка на конкретную среду; 3) исправление ошибок; 4) построение модели; 5) разработка алгоритма
Из перечисленного производными типами CORBA являются: 1) записи; 2) объединения; 3) вещественные числа в стандарте IEEE; 4) знаки, определенные в стандарте ISO latin-1; 5) логический тип
Из перечисленного различают абстракцию через: 1) данные; 2) объекты; 3) параметризацию; 4) спецификацию
Из перечисленного разрабатываемые при постановке задачи спецификации включают: 1) цель программы; 2) граничные условия; 3) описание функций системы; 4) описание алгоритма; 5) описание языка программирования
Из перечисленного реализация типа объектно-ориентированной базы данных состоит из: 1) набора свойств; 2) ссылки; 3) представления; 4) набора методов
Из перечисленного составляющими информационного моделирования предметной области являются: 1) диаграммы потоков данных; 2) информационный анализ бизнес-областей; 3) системное проектирование функций обработки данных; 4) диаграммы декомпозиции; 5) детальное конструирование; 6) процедура обработки данных
Из перечисленного спецификация в объектно-ориентированной базе данных определяет: 1) классы; 2) операции; 3) методы; 4) состояния данного типа; 5) исключительные ситуации
Из перечисленного способами создания объектов в CORBA являются: 1) порождение другими объектами; 2) создание вне среды CORBA; 3) с помощью фабрик объектов; 4) с помощью генератора
Из перечисленного способами уничтожения объектов являются: 1) с помощью специальных вызовов; 2) по достижимости; 3) другими объектами; 4) в результате ошибок
Из перечисленного стандарт UML версии 1.1 предлагает диаграммы для моделирования: 1) вариантов использования; 2) классов; 3) объектов; 4) поведения системы; 5) состояний; 6) событий
Из перечисленного структурный подход проектирования ПО использует: 1) информационный анализ бизнес-областей; 2) системное проектирование функций обработки данных; 3) диаграммы потоков данных; 4) диаграммы декомпозиции; 5) структурные схемы
Из перечисленного технология построения модели при индуктивном способе на эмпирическом этапе включает: 1) умозаключение; 2) интуицию; 3) предположение; 4) доказательство правильности; 5) тестирование; 6) гипотезу
Из перечисленного технология построения модели при индуктивном способе содержит: 1) эмпирический этап; 2) декомпозицию; 3) постановку задачи для моделирования; 4) оценки; 5) интеграцию
Из перечисленного типами связей в стандарте UML являются: 1) использование; 2) расширение; 3) случайная; 4) процедурная
Из перечисленного типами связей между функциями при методе SADT являются: 1) случайная; 2) логическая; 3) объектная; 4) временная; 5) процедурная; 6) внешняя
Из перечисленного типичными методами структурного проектирования являются: 1) нисходящее проектирование; 2) модульное программирование; 3) восходящее проектирование; 4) функциональное программирование
Из перечисленного у интерфейса в CORBA имеются операции с атрибутами: 1) установить значение; 2) очистить; 3) сообщить текущее значение; 4) размножить
Из перечисленного цели оценивания и обеспечения корректности ПС достигаются посредством: 1) просмотров; 2) анализов; 3) разработки тестовых процедур; 4) выполнения тестовых процедур; 5) измерения использования ресурсов ЭВМ; 6) определения атрибутов удобства
Из перечисленного целями разработки языка UML являются: 1) разработка депозитария; 2) обеспечение независимости от конкретных языков программирования; 3) обеспечение независимости от операционной системы; 4) интегрирование лучшего практического опыта
Из перечисленного шагами создания метода являются: 1) описание метода в объявлении типа; 2) создание текста реализации; 3) объявление метода в депозитарии; 4) создание списка разрешенных вызовов
Из перечисленного экземпляр атрибута определяется: 1) типом характеристики; 2) сущностью; 3) значением атрибута; 4) связью
Из перечисленного этапами программирования на Прологе являются: 1) объявление фактов об объектах и отношениях между ними; 2) объявление методов доступа к объектам; 3) определение правил взаимосвязи объектов и отношений между ними; 4) интегрирование отношений между объектами
Из перечисленного: 1) Home; 2) Alt; 3) Ctrl; 4) PageUp; 5) Tab - клавишами навигации являются
Из перечисленного: 1) Object Pascal; 2) наличие встроенного отладчика; 3) RAD; 4) новые способы адресации - основными принципиальными изменениями в Delphi относительно Turbo- Pascal являются
Из перечисленного: 1) OS/2; 2) Unix; 3) Windows 95/98; 4) QNX - система программирования Delphi предназначена для создания приложений для ОС
Из перечисленного: 1) Step Over, 2) Memory Dump, 3) Trace Into, 4)Watch - пошаговое выполнение программы возможно с помощью команд
Из перечисленного: 1) Watch; 2) Memory Dump; 3) Flags; 4) Stack; 5) Trace Into; 6) Register - окно CPU содержит
Из перечисленного: 1) адаптируемостью; 2) временной эффективностью; 3) используемостью ресурсов; 4) способностью к взаимодействию - эффективность ПС рекомендуется отражать
Из перечисленного: 1) администраторы; 2) операторы; 3) электроники; 4) инженеры - пользователи ПС делятся на классы
Из перечисленного: 1) аппаратные; 2) лингвистические; 3) программные; 4) организационные - по способу реализации криптографические методы делятся на
Из перечисленного: 1) время обучения; 2) стоимость; 3) сохранение полученных рабочих навыков; 4) скорость решения задачи; 5) субъективная удовлетворенность; 6) объем информации - частными показателями качества интерфейса являются
Из перечисленного: 1) закон о производственных секретах; 2 международные стандарты на разработку ПО; 3) лицензионные соглашения; 4) патентную защиту; 5) систему договоров на разработку ПО; 6) закон об авторском праве - правовые методы защиты включают
Из перечисленного: 1) знак авторского права; 2) знак патентной защиты; 3) акцизная марка; 4) торговая марка; 5) номер лицензии - на каждой копии программы должны быть отметки
Из перечисленного: 1) информация; 2) предупреждение; 3) запрос; 4) критическая ситуация; 5) ошибка - типами сообщений являются
Из перечисленного: 1) клавши доступа; 2) клавиши навигации; 3) переключатели; 4) модификаторы - типами клавиш режима являются
Из перечисленного: 1) математическая модель; 2) диагностические сообщения при работе с программой; 3) организация сбора и передачи информации; 4) система классификации и кодирования информации; 5) организация баз данных - «Описание информационного обеспечения ПС» должно содержать
Из перечисленного: 1) модель качества; 2) внешние метрики качества; 3) методы измерения качества; 4) эталоны качества; 5) внутренние метрики качества; 6) метрики качества в использовании - частями проекта нового стандарта ISO 9126 являются
Из перечисленного: 1) модуляция; 2) архивация; 3) шифрование; 4) кодирование -криптографическими методами защиты информации являются
Из перечисленного: 1) назначение и характеристики алгоритма; 2) система классификации и кодирования информации; 3) используемая информация и ее характеристики; 4) организация информационных баз данных; 5) результаты решения, полученные в результате реализации алгоритма; 6) математическое описание алгоритма - документ «Описание алгоритма» должен содержать
Из перечисленного: 1) наличие паролей; 2) простота механизма защиты; 3) преобладание разрешений над запретами; 4) регистрация проникновений в систему; 5) шифрование информации -общими правилами разработки систем защиты информации являются
Из перечисленного: 1) нанесение повреждений на поверхность дискеты; 2) нестандартное форматирование; 3) идентификация метки носителя; 4) запрос пароля - для идентификации запускающих дискет применяются следующие методы
Из перечисленного: 1) направление; 2) указание; 3) щелчок; 4) двойной щелчок; 5) тройной щелчок; 6) нажатие - основными действиями, выполняемыми с помощью мыши, являются
Из перечисленного: 1) обычное; 2) лицензионное; 3) аттестационное; 4) приемочное; 5) сертификационное - статусами испытаний ПС являются
Из перечисленного: 1) ограничение несанкционированного доступа; 2) повышение надежности; 3) повышение отказоустойчивости; 4) исключение несанкционированного копирования - защита программного обеспечения преследует цели
Из перечисленного: 1) ординарный; 2) важный; 3) критический; 4) стрессовый; 5) некритический - на практике выделяют уровней критичности ПС
Из перечисленного: 1) по возникновению ошибки; 2) условная; 3) по обращению к данным; 4) по завершению выполнения; 5) по адресу; 6) по загрузке модуля - видами точек останова являются
Из перечисленного: 1) понятностью; 2) адаптируемостью; 3) корректностью; 4) способностью к взаимодействию; 5) защищенностью - в стандарте ISO 9126 функциональная пригодность ПС детализируется
Из перечисленного: 1) программная; 2) аппаратная; 3) ручная; 4) модемная - для защиты текстовой информации при передачах на удаленные станции сети используется реализация криптографического метода
Из перечисленного: 1) программные; 2) аппаратные; 3) программно-аппаратные; 4) электронные - для хранения информации на магнитных носителях используются реализации криптографического метода
Из перечисленного: 1) проектирование; 2) ошибки персонала; 3) алгоритмизация; 4) искажения в каналах; 5) программирование; 6) отказ аппаратуры - характеристики качества ПС ухудшаются за счет внешних воздействий
Из перечисленного: 1) проектирования; 2) ошибок персонала; 3) алгоритмизации; 4) отказов аппаратуры; 5) программирования; 6) защиты - характеристики качества ПС ухудшаются за счет внутренних дефектов
Из перечисленного: 1) системная эффективность; 2) привлекательность; 3) продуктивность; 4) сопровождаемость; 5) удовлетворенность требований; 6) защищенность - основными характеристиками качества ПС в использовании являются
Из перечисленного: 1) содержание; 2) указатель; 3) печать; 4) поиск; 5) назад - вкладками справочника являются
Из перечисленного: 1) список данных; 2) список объектов; 3) в виде блока данных; 4) в виде столбца данных; 5) в виде строки данных; 6) в виде пиктограмм - основными форматами представления меню на экране являются
Из перечисленного: 1) субъективные; 2) категорийные; 3) количественные; 4) интегральные; 5) качественные - группами показателей качества ПС являются
Из перечисленного: 1) тиражирования; 2) адаптирования; 3) исправления; 4) переноса; 5) тестирования; 6) распространения - с фиксированием документов в базе данных журнала пользовательских версий ведется учет
Из перечисленного: 1) титульный лист; 2) сформулированное назначение; 3) лицензионное соглашение; 4) область его действия; 5) текст программного кода - каждый документ на ПС должен иметь
Из перечисленного: 1) уровнем завершенности; 2) устойчивостью к дефектам; 3) корректностью; 4) способностью к взаимодействию; 5) восстанавливаемостью; 6) защищенностью - в стандарте ISO 9126 надежность ПС детализируется
Из перечисленного: 1) фиксированная; 2) формальная; 3) полная; 4) косметическая; 5) неформальная - видами адаптации являются
Из перечисленного: 1) функциональная пригодность; 2) корректность; 3) защищенность; 4) надежность; 5) практичность; 6) универсальность - конструктивными характеристиками качества ПС являются
Из перечисленного: 1) функциональность; 2) надежность; 3) защищенность; 4) эффективность - при оценивании корректности ПС анализ должен исследовать
Из перечисленного: 1) функциональные; 2) конструктивные; 3) пользовательские; 4) системные -группами характеристик качества ПС являются
Из перечисленного: 1) характеристики комплекса задач; 2) входная информация; 3) требования, гарантирующие качество ПС; 4) выходная информация; 5) условия испытаний и приемки системы -«Описание постановки комплекса задач для проектирования ПС» должно содержать разделы
Из перечисленного: 1) экономические; 2) временные; 3) информационные; 4) математические; 5) вычислительные - ресурсами, ограничивающими характеристики качества ПС, являются
Из перечисленного: 1) эффективность; 2) понятность; 3) корректность; 4) привлекательность; 5) надежность - субъективному восприятию оценщиков-испытателей близки
Из перечисленных технологий для разработки программ для архитектуры «клиент-сервер» Delphi поддерживает: 1) ADO; 2) BDE; 3) CORBA; 4) COM/DCOM; 5) MFC; 6) Data Environment Designer
Из упорядоченного набора пар, имя, значения состоят производные типы CORBA
Изменяет способ действия других клавиш клавиша
Изучать особенности работы по документации, а не на практике, необходимо перед использованием системы
Инвариант, вычисляемый сразу после выполнения операции, при контракте клиента с сервером называется
Инспекция и сквозной просмотр - это набор процедур и приемов обнаружения ошибок
Интерфейс должен позволять предотвращать ситуации, ведущие к ошибками за счет такого свойства, как
Информация, передаваемая через некоторое соединение от источника к приемнику, на диаграмме потоков данных представляется в виде
Информирует пользователя о серьезной проблеме, которая требует его вмешательства, тип сообщения
Использование кодов Хаффмана позволяет достичь сокращение исходного текста на
К выбору предопределенной кнопки и выполнению связанного с ней действия приводит нажатие клавиши
К основным операциям с окном относятся: 1) копирование; 2) печать содержимого; 3) изменение состояния; 4) открытие и закрытие; 5) перемещение; 6) изменение размера - из перечисленного
Каждая сущность в диаграмме ERD должна обладать
Каждый компонент программы в Delphi обладает: 1) связями; 2) свойствами; 3) методами; 4) событиями; 5) регистрами - из перечисленного
Каждый переключатель снабжается
Как переключатель режима при корректировке выбора при совместном использовании мыши и клавиатуры целесообразно использовать клавишу
Как переменные в объектно-ориентированной базе данных рассматриваются
Какие характеристики определяют назначение, свойства и задачи ПС
Качество операций при контракте клиента с сервером оценивается в терминах:
Качество ПС внешне измеряется
Качество ПС внутренне измеряется
Квадрат Виженера состоит из
Клавиши, которые обеспечивают быстрый доступ к часто выполняемым операциям, называются
Класс может включать в себя другой класс, если он
Классы, для которых могут существовать экземпляры, называются
Классы, для которых не существует экземпляров, называются
Классы, из которых выводятся другие классы, называются
Клиент не продолжает выполнение своих действий до получения результата запроса при операции CORBA
Кнопки развертывания визуально обозначаются
Кнопку Развернуть после выполнения соответствующей команды должна заменять кнопка
Когда предстоящая операция является потенциально опасной, используется тип сообщения
Коды Хаффмана используют
Количество и типы параметров операции CORBA определяет
Косметическая адаптация может быть достигнута за счет применения следующих методов: 1) многоязычность; 2) многоуровневая помощь; 3) опережающий ввод ответов; 4) использование сокращений; 5) использование пиктограмм; 6) многозадачность - из перечисленного
Криптографический метод, при котором объем данных не меняется, называется
Криптографический метод, при котором происходит сжатие информации, называется
Критические ПС, эксплуатация которых недопустима без высоких гарантий качества, проходят испытания
Легкость в изучении и в использовании ПС обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Лицо, передающее другому лицу право на использование программной продукции, называется
Лицо, получающее от другого лица право на использование программной продукции, называется
Лицо, правомерно владеющее экземпляром программы, вправе: 1) исправлять явные ошибки; 2) адаптировать программный продукт; 3) распространять; 4) воспроизводить в любой форме; 5) изготавливать страховые копии - из перечисленного
Логические значения при контракте клиента с сервером, всегда сохраняющие свое значение, называются
Любая значимая характеристика сущности в диаграмме ERD называется
Материальные объекты или физическое лицо, представляющие собой источник информации, на диаграмме потоков данных представляются в виде
Механизм при методе SADT представляется дугой, входящей в блок диаграммы
Множество объектов, связанных общностью структуры и поведения, называется
Модель системы на физическом уровне в стандарте UML отображают диаграммы
Моделями, описывающими поведение взаимодействующих групп объектов, являются диаграммы
На аналогии с обычным интервью основана структура диалога
На внешних особенностях объекта фокусирует внимание
На диаграмме последовательности объект изображается в виде
На диаграмме последовательности сообщение представляется в виде
На объект-атрибут в текущий момент времени может ссылаться
На один экран влево (или на предшествующий экран) происходит перемещение курсора при нажатии
На операцию технологического процесса обработки данных разрабатывается
На стадии компиляции известен адрес метода
Набор постоянных объектов предопределенных классов объектно-ориентированной СУБД называется
Набор стандартов “архитектуры управления объектами” обозначается
Надежность относится к показателям качества ПС
Нажатие кнопки мыши идентифицирует
Наиболее распространенная процедура доказательства правильности алгоритма - это
Наибольшей детерминированностью обладает диалог
Наименьшей детерминированностью обладает диалог
Наследование методов и атрибутов одного базового класса называется
Наследование состояния в модели ODMG выражается с помощью
Начальной фазой операции выбора обычно является действие мыши
Начинает с тестирования отдельных модулей стратегия тестирования
Начиная с головного модуля с последовательным подключением других модулей проводится стратегия тестирования
Не зависит от средств программной реализации модель базы данных
Невыполнение постусловия означает, что контракт клиента с сервером
Недостатками фиксированной адаптации являются: 1) сложность реализации; 2) не учитывается постепенность накопления навыков; 3) неопределенность сценария; 4) не учитывается разница знаний пользователем различных частей системы; 5) субъективность оценки пользователем своей подготовленности - из перечисленного
Недоступные в данной ситуации пункты меню
Независимые пункты меню эквивалентны
Некоторое значение величины помещается в ячейку памяти компьютера при операции
Непосредственно определяет основное назначение ПС для пользователей
Непрофессиональный пользователь должен освоить команды работы с файлами не более чем за
Область определения некой величины называется
Объединяет данные и процессы в логические сущности технология разработки ПО
Объект объединяет набор операций для выполнения какой-либо функции при абстракции
Объект объединяет не связанные между собой операции при абстракции
Объект объединяет операции, используемые более высокими уровнями абстракции, при абстракции
Объект является моделью элемента предметной области при абстракции
Объект, который запрашивает какие-либо действия, выполняемые другим объектом, называется
Объект, который обеспечивает своими ресурсами выполнение запросов клиентов, называется
Объект, обладающий всеми признаками идентификации, и с независимым временем жизни считается
Объект-атрибут может быть включен в текущий момент времени в
Объектный код статической библиотеки подключается компоновщиком к результирующей программе
Объекты уничтожаются тогда, когда они больше никому не нужны, при способе уничтожения
Объекты уничтожаются явно при способе уничтожения
Обычно человек может одновременно запомнить сведения о предметах в количестве
Ограничение количества команд при диалоге на основе командного языка проводится для того, чтобы не
Ограничение, налагаемое на класс объектов при объектно-ориентированном подходе, называется
Одинаковым интерфейсом и реализацией его одним и тем же способом обладают
Одним алгоритмом можно решать задачи, отличающиеся различными исходными данными, при абстракции через
Операции, изменяющие наблюдаемое состояние объекта, называются
Операция не должна выполняться при контракте клиента с сервером, если
Описание взаимодействия объекта с окружающим миром называется
Описание последовательности шагов, необходимых для выполнения некоторого задания пользователя, представляет собой
Описание управляемых объектов и используемых ресурсов содержится в документации направления деятельности администратора
Определенная характеристика отдельного элемента множества в диаграмме ERD называется
Определенное воздействие одного объекта на другой с целью вызвать соответствующую реакцию называется
Основные особенности современного интерфейса пользователя состоят в следующем: 1) наличие механизмов управления окнами; 2) развитая система команд; 3) выдача диагностических сообщений; 4) непосредственное манипулирование графическими объектами - из перечисленного
Основным результатом деятельности OMG является набор стандартов
Основой формального регламентирования показателей качества ПС является международный стандарт
Основу системы визуального программирования Delphi составляет библиотека
Особое внимание необходимо уделять тестам на условиях
Останов происходит в момент, когда строка с точкой останова
Отображается на экране только по требованию пользователя список
Охватывают весь спектр классов, назначений и функций современных ПС показатели качества
Ошибки отражаются только на качестве выходных результатов без значительного ущерба для ___________ уровня критичности ПС
Перевод проекта в форму программы для конкретного компьютера осуществляется на этапе
Переключатели изображаются в виде
Переключатели целесообразно использовать для количества вариантов
Переносимость (мобильность) ПС рекомендуется описывать: 1) замещаемостью; 2) удобством для анализа; 3) изменяемостью; 4) адаптируемостью - из перечисленного
Периодические отчисления лицензиару за право пользования программным продуктом производятся в виде
По функциональному назначению технологическую документацию ПС целесообразно разделить на следующие группы исходных документов: 1) базовые; 2) технические; 3) программные; 4) ссылочные; 5) стандарты - из перечисленного
Поддержку первичной инсталляции, функционирование и восстановление программ после сбоев должна обеспечивать документация
Подобно обычной подпрограмме работает метод
Позволяет пользователю взаимодействовать с другими окнами вторичное окно
Позволяют автоматизировать как проектирование диалога, так и его модификацию в соответствии с характеристиками пользователя методы
Показатели качества ПС, которые можно объективно измерять и представлять множеством упорядоченных числовых точек, являются
Показатели качества ПС, которые оцениваются в значительной степени субъективно и содержат несколько упорядоченных или отдельных свойств, являются
Показатели качества ПС, отражающие набор свойств и общие характеристики объекта, являются
Ползунковый регулятор состоит из: 1) шкалы; 2) полосы прокрутки; 3) переключателя; 4) индикатора - из перечисленного
Пользователь может выбрать требуемый пункт в списке единичного выбора с помощью мыши
Пользователь явно выбирает уровень диалоговой поддержки при адаптации
Пользователю не предлагается возможность выбора при типе сообщения
Построение новых классов на основе существующих называется
Посылка запросов от клиента к серверу осуществляется с помощью
Правила SADT ограничивают количество блоков на каждом уровне декомпозиции в количестве
Предварительное прогнозирование технико-экономических показателей проекта ПС и выбор технологического процесса и комплекса средств автоматизации для создания программ проводится на этапе жизненного цикла ПС
Предмет или явление, имеющие четко определяемое поведение, называются
Предопределенная кнопка отличается от других командных кнопок
Предоставление пользователю справочной информации в форме интерактивной документации обеспечивает
Преемственность полученных ранее знаний и навыков обеспечивает такое свойство интерфейса, как
Преобразование входных потоков данных в выходные на диаграмме потоков данных представляется в виде
Преобразование относительных адресов в реальные в момент запуска программы выполняет
При диалоге на основе командного языка каждое значение предваряется определенным идентификатором в случае формы задания
При диалоге на основе командного языка назначение параметра определяется по его месту в командной строке в случае формы задания
При диалоге на основе командного языка параметры в списке можно задавать в формах: 1) стандартной; 2) позиционной; 3) ключевой; 4) унифицированной - из перечисленного
При испытаниях надежности ПС в первую очередь обнаруживаются
При каждом очередном нажатии включает или выключает конкретный режим клавиша
При клавиатурном выборе рекомендуемой клавишей выбора является
При методе SADT выход одной функции служит входными данными для следующей функции при связи
При методе SADT данные и функции попадают в общий класс при связи
При методе SADT на выполнение одной функции влияют все элементы при связи
При методе SADT на диаграммах все интерфейсы с функциями вне системы представлены в виде
При методе SADT на диаграммах все функции представлены в виде
При методе SADT показывает незначительность связей между функциями связь
При методе SADT функции выполняются в одной части цикла при связи
При методе SADT функции группируются по одинаковым входным или выходным данным при связи
При методе SADT функция подключается параллельно при связи
При множественном наследовании у получаемого класса имеется
При объектно-ориентированном подходе агрегация является примером иерархии
При объектно-ориентированном подходе поведение системы описывается в терминах
При объектно-ориентированном подходе простое и множественное наследование является примером иерархии
При объектно-ориентированном подходе статическая структура системы описывается в терминах
При подходе RAD каждая группа разработчиков содержит ______________ человек
При подходе RAD на одного программиста должно приходиться ______________ функциональных точек
При подходе RAD на одну команду разработчиков должно приходиться _________________ функциональных точек
При подходе RAD производственный график составляется на срок
При построении диаграммы классов необходимо выбрать
При пошаговом выполнении программы немедленно выполняет вызываемые процедуры команда
При пошаговом выполнении программы обеспечивает вход в вызываемые процедуры команда
При проверке кода внутри цикла типичным будет использование точки останова
При проектировании по образцам шаблоны применения известных образцов объединяются в
При согласованности в пределах продукта одна и та же команда должна выполнять
Применимость (практичность) ПС рекомендуется описывать: 1) понятностью; 2) изучаемостью; 3) удобством для анализа; 4) адаптируемостью; 5) привлекательностью - из перечисленного
Приостанавливает выполнение программы при модификации определенного участка памяти точка останова
Программа на Прологе представляет собой
Программист не описывает алгоритм получения результата при подходе
Программная система не выводит ничего, кроме постоянной подсказки при организации диалога
Программные системы защиты от копирования программных продуктов выполняют следующие действия: 1) идентифицируют среду запуска программы; 2) запрашивают пароль; 3) регистрируют санкционированное копирование; 4) осуществляют защиту от вирусов - из перечисленного
Проект SAA содержит соглашения по: 1) интерфейсу пользователя; 2) программному интерфейсу; 3) принципам модульности; 4) разработке приложений; 5) коммуникациям; 6) развитию стандартов - из перечисленного
Производительность при решении основных задач ПС, достигаемая при реально ограниченных ресурсах в конкретной среде применения, называется
Пролог является языком программирования
Процедуру вызова конструктора для создания экземпляра объекта называют
Проявление дефекта проектирования прекращает безопасное функционирование системы и резко увеличивает риск аварии оборудования с большим ущербом при ___________ ПС
Прямое манипулирование о6ъектами обладает следующими достоинствами: 1) обеспечивает визуальный контроль; 2) обеспечивает системный контроль; 3) позволяет легко восстановить предшествующее состояние «рабочего стола»; 4) позволяет решать различные задачи, используя ограниченный набор операций; 5) позволяет прогнозировать состояние «рабочего стола»; 6) позволяет расширять стандартный набор операций для решения различных задач - из перечисленного
Прямые экспериментальные методы оценивания интегральных характеристик надежности ПС сложно реализовать из-за
Пункты меню для установки параметров состояния объектов могут быть: 1) каскадными; 2) независимыми; 3) взаимозависимыми; 4) всплывающими - из перечисленного
Радиокнопками называют
Размер панели списка единичного выбора выбирается так, чтобы отобразить количество пунктов
Разными алгоритмами можно получать один и тот же результат при абстракции через
Разработка ПО в виде итеративного процесса представляется в модели
Разработчик может не учитывать ограничения, налагаемые производительностью и памятью ЭВМ, при использовании их менее чем на
Регулятор окна целесообразно помещать в
Результаты при методе SADT выходят из блока диаграммы
С помощью механизма групп точек останова любая точка останова может быть активизирована
С целью прекращения существования на рынке программного продукта прибегают к приобретению лицензии
Самой быстрой и гибкой по своим возможностям из всех структур диалога является структура
Самым известным и наиболее широко применяемым стандартом OMA является
Самым сложным и трудоемким процессом на этапе разработки программ является
Свойства, которыми должна обладать система в конечном виде, выявляются на этапе
Свойство объектов находиться в активном или пассивном состоянии при объектно-ориентированном подходе называется
Свойство объектов существовать во времени или пространстве при объектно-ориентированном подходе называется
Свойство системы, связанное с возможностью ее декомпозиции, называется
Связь с данным объектом множества других обозначается на диаграмме классов
Связь с данным объектом только одного объекта обозначается на диаграмме классов
Система не поддерживает для первичных окон использование кнопки
Система не является интерактивной, если пользователь не получает ответ в течение
Сложность разработки сценария определяется следующими основными факторами: 1) сложностью математических расчетов; 2) функциональными возможностями создаваемого приложения; 3) степенью неопределенности возможных действий пользователя; 4) большим объемом базы данных - из перечисленного
Совокупность правил и процедур для построения функциональной модели объекта представляет метод
Современный подход к проектированию программ основан на
Содержимое окна Watch будет корректным
Сообщения, зашифрованные с помощью простой подстановки, расшифровываются
Сопровождаемость ПС рекомендуется описывать: 1) понятностью; 2) изучаемостью; 3) удобством для анализа; 4) изменяемостью; 5) тестируемостью - из перечисленного
Состояние объекта характеризуется текущим значением его
Специализированные средства доступа к полям объекта, позволяющие изменять его данные и выполнять его код, называются
Специальную форму помощи пользователю, автоматизирующую выполнение задания, представляет собой
Спецификация типа объектно-ориентированной базы данных записывается с помощью языка
Способами упрощения сценария диалога являются: 1) уменьшение количества окон; 2) использование смешанной структуры диалога; 3) увеличение количества информации в одном окне; 4) применение входного контроля вводимой информации - из перечисленного
Способность класса принадлежать более чем к одному типу называется
Среда выполнения, которая реализует спецификацию CORBA, называется
Среди кнопок управления первичного окна кнопка Свернуть должна предшествовать кнопке
Среди кнопок управления первичного окна самой правой кнопкой должна быть кнопка
Средством описания поведения систем являются диаграммы
Структура данных в объектно-ориентированной базе данных, определяющая состояние величины данного типа на конкретном языке программирования, называется
Субхарактеристики понятность и привлекательность можно оценивать
Существуют основные виды кнопок: 1) переключения; 2) навигации; 3) управления; 4) установки параметров; 5) независимого выбора - из перечисленного
Существуют типы меню: 1) выпадающие; 2) всплывающие; 3) единственного выбора; 4) множественного выбора; 5) каскадные - из перечисленного
Существующие методы описания сценариев можно разделить на следующие группы: 1) фиксированные; 2) неформальные; 3) полные; 4) формальные; 5) сокращенные; 6) свободные - из перечисленного
Текстовые клавиши для активизации соответствующего элемента управления используются в комбинации с клавишей
Текстовые клавиши, которые в совокупности с другой клавишей активизируют соответствующие элементы управления, называются клавишами
Темп обнаружения дефектов, при которых ПС передается на регулярную эксплуатацию (ошибок в день на человека), равен
Термин «объект» является эквивалентным термину
Тестирование ПО с анализом входных данных и результатов работы программы определяется стратегией
Тестирование ПС проводится в объемах
Тестирование является основным методом: 1) анализа алгоритма; 2) отладки; 3) измерения качества; 4) проектирования программы; 5) определения реальных характеристик программ - из перечисленного
Тип интерфейса при методе SADT на диаграммах определяет
Типами структуры диалога являются: 1) на основе экранных форм; 2) на основе графического интерфейса; 3) на основе меню; 4) «вопрос-ответ»; 5) «задача-решение»; 6) на основе командного языка - из перечисленного
Типы объектов системы и статические связи между ними определяет диаграмма
Традиционной моделью организации разработки ПО является
Увеличивать шаг перемещения позволяет нажатие клавиш навигации в сочетании с клавишей
Уменьшенная копия пиктограммы объекта выводится в первичном окне в
Управляющая деятельность администратора должна описываться в направлениях: 1) информационном; 2) программном; 3) функциональном; 4) техническом; 5) коммуникационном; 6) организационном - из перечисленного
Управляющая информация при методе SADT входит в блок диаграммы
Ускоренным способом выбора объекта является
Устанавливает режим при удерживании ее в нажатом состоянии клавиша
Физические взаимосвязи между программными и аппаратными компонентами системы в стандарте UML отображают диаграммы
Форма запроса к объекту, удовлетворяющего данный интерфейс в CORBA, есть
Функциональная пригодность относится к показателям качества ПС:
Функциональные клавиши (F1 - F12) рекомендуется использовать для клавиш
Характеристика качества ПС может эффективно использоваться, если из перечисленного определены: 1) метрика; 2) ограничения; 3) мера; 4) шкала; 5) метод
Характеристики объекта и среды разработки уточняются для более точного планирования в процессе
Хранение данных в кратковременной памяти человека для речевой информации ограничено по времени и составляет
Хранение данных в кратковременной памяти человека для сенсорной информации ограничено по времени и составляет
Целями разработки сценария диалога являются: 1) выявление и устранение возможных тупиковых ситуаций; 2) выбор рациональных путей перехода из одного состояния диалога в другое; 3) оптимизация внешнего вида интерфейса; 4) выявление неоднозначных ситуаций; 5) графическая интерпретация действий пользователя - из перечисленного
Целями тестирования ПС являются: 1) показать, что ПС удовлетворяет заданным требованиям; 2) определить устойчивость к дефектам; 3) измерить защищенность; 4) показать, что устранены дефекты и ошибки - из перечисленного
Часть реализации брокера запросов CORBA, позволяющая находить ссылку на объект, называется
Широкий спектр ординарных ПС с относительно невысокими требованиями к качеству проходит испытания
Эксплуатационная документация ПС включает: 1) описание методов тестирования; 2) руководство администраторов; 3) руководство операторов-пользователей; 4) документацию сопровождения ПС; 5) описание логической структуры программных компонентов - из перечисленного
Эталоном высокой надежности для ПС является интенсивность обнаружения ошибок ниже (ошибок в день на человека)
Эталоном высокой надежности для ПС является коэффициент готовности выше
Эталоном высокой надежности для ПС является наработка на обнаружение дефекта порядка (тыс.часов)
Этапами процесса тестирования являются: 1) выбор метода; 2) планирование; 3) составление заданий; 4) исправление программы; 5) анализ алгоритма - из перечисленного
Эффективность относится к показателям качества ПС
Язык Пролог предназначен для решения задач
Языком логического программирования является
Языком объектных моделей OMA является язык