Тогда число вариант в выборке равно…
Тогда число вариант в выборке равно…
95%-ный доверительный интервал для неизвестного математического ожидания нормально распределённой случайной величины с известной дисперсией s2
и объёмом выборки n имеет вид:
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
0,2
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
Ответ – с точностью до 0,1.
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво.
xi
10
20
30
40
pi
0,13
0,17
0,x5
0,35
Эта цифра
В таблице статистического распределения, построенного по выборке, одна цифра написана неразборчиво.
xi
10
20
30
40
pi
0,13
0,27
0,Х5
0,35
Ответ – целое число
Дан вариационный ряд выборки объема n = 6: -5, -1, 1, 1, 4, 6.
Выборочная медиана d и выборочное среднее для этого ряда равны
Дан вариационный ряд выборки объема n = 7: -5, -1, -1, 1, 2, 4, 7.
Характеристики выборки (выборочная медиана d и выборочное среднее )
для этого ряда равны
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: -4, -2, 1, 2, 4, 7, 10, 14.
Выборочная медиана d и выборочное среднее для этого ряда равны
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: -4, -2, 1, 2, 6, 9, 12, 16.
Характеристики выборки (выборочная медиана d и выборочное среднее )
для этого ряда равны
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: -4, -2, 1, 2, 6, 9, 12, 16.
Характеристики выборки (выборочная медиана d и выборочное среднее )
для этого ряда равны
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: -5, -3, 0, 1, 3, 6, 9, 13.
Выборочная медиана d и выборочное среднее для этого ряда равны
Дан вариационный ряд выборки объема n = 8: -6, -4, -1, 0, 2, 5, 8, 12.
Выборочная медиана d и выборочное среднее для этого ряда равны
Дана выборка объёма 10. Статистическое распределение этой выборки имеет вид
хi
2
3
4
5
рi
0,4
0,1
0,2
0,3
Выборочное среднее равно
Дана выборка объёма 10. Статистическое распределение этой выборки имеет вид
хi
2
3
4
5
рi
0,4
0,1
0,2
0,3
Выборочное среднее равно (ответ – с точностью до 0,1)
Дана выборка объёма n: х1, х2, х3, … , хn.
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 находятся по формулам
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить
на 10 единиц, то выборочное среднее
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз,
то выборочное среднее возрастет в
Дана выборка х1, х2, х3, … , хn . хi – числа.
Если каждый элемент выборки умножить на 10, то
Дана выборка х1, х2, х3, … , хn . хi – числа.
Если каждый элемент выборки умножить на 6, то
Дано статистическое распределение выборки с числом вариант m:
варианты xi
x1
x2
…
xm
частоты pi
p1
p2
…
pm
Выборочная средняя равна . Центральный момент k-го порядка находится по формуле:
Дано статистическое распределение выборки с числом вариант m:
варианты xi
x1
x2
…
xm
частоты pi
p1
p2
…
pm
Выборочная средняя равна . Тогда выборочная дисперсия S2 находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки.
хi
1
3
5
7
ni
2
1
4
3
Выборочное среднее равно
Дано статистическое распределение выборки.
хi
-1
0
1
6
ni
2
1
4
3
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки.
хi
-3
0
1
4
ni
2
1
4
3
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки.
хi
-5
0
1
3
ni
4
2
1
3
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки.
хi
-2
0
1
4
ni
3
1
4
2
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки.
хi
-4
0
1
5
ni
1
3
4
2
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки.
хi
2
3
4
5
ni
4
1
2
3
Выборочное среднее равно (ответ – с точностью до 0,1)
Дано статистическое распределение выборки.
хi
-2
0
1
5
ni
4
2
3
1
Выборочная дисперсия S2 равна (ответ – с точностью до 0,1)
Дано статистическое распределение выборки.
хi
-2
0
1
5
ni
4
2
3
1
Выборочное среднее равно
Дано статистическое распределение выборки
варианты xi
-3
1
3
11
частоты pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки
Варианты xi
-8
1
3
11
Частоты pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки
хi
x1
x2
…
xm
ni
n1
n2
…
nm
Значение хi выпало ni раз. i = 1,2,3,…,m. n1 + n2 + … + nm = n
Выборочное среднее находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки
хi
-4
0
1
6
ni
2
1
4
3
Выборочное среднее равно
Дискретная случайная величина задана таблицей.
хi
-2
0
1
5
pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочное среднее равно
Дискретная случайная величина задана таблицей.
хi
-2
0
1
5
pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочная дисперсия S2 равна (ответ – с точностью до 0,1)
Для выборки объема n = 9 рассчитали выборочную дисперсию S2 = 4.4.
Исправленная дисперсия равна
Для двух 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 1.4. Тогда гипотеза Мх = Му
Для двух 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
Значение построенной по таблице кумуляты в точке 170 и медиана равны
рост
154-158
158-162
162-166
166-170
170-174
174-178
178-182
число студентов
15
10
25
30
10
8
2
Медиана выборки
xi
-2 - 0
0 - 2
2 - 4
4 - 6
mi
60
40
20
80
равна
Наблюдения проводились над системой (х, у) двух величин. Результаты наблюдения записаны в таблицу
№
х
у
1
2
6
2
3
9
3
1
3
4
2
6
5
4
12
Коэффициент корреляции равен
Наблюдения проводились над системой (х, у) двух величин. Результаты наблюдения записаны в таблицу
№
х
у
1
0
0
2
1
-3
3
2
-6
4
3
-9
5
4
-12
Коэффициент корреляции равен
По выборке построена гистограмма
. По виду гистограммы можно предполагать, что
генеральная совокупность, из которой произведена выборка, имеет распределение
По выборке построена гистограмма
. По виду гистограммы можно предполагать, что генеральная совокупность, из которой произведена выборка, имеет распределение
По выборке построена гистограмма
медиана равна
Получены результаты измерений: 10, 11, 15, 16. Характеристики выборки
(выборочное среднее и выборочная дисперсия) равны
Получены результаты измерений: 10, 11, 15, 16. Характеристики выборки
(выборочное среднее и исправленная выборочная дисперсия) равны
Получены результаты измерений: 10, 11, 17, 18. Характеристики выборки
(выборочное среднее и выборочная дисперсия) равны
Получены результаты измерений: 10, 11, 17, 18. Характеристики выборки
(выборочное среднее и исправленная выборочная дисперсия) равны
Получены результаты измерений: 10, 11, 19, 20. Характеристики выборки
(выборочное среднее и выборочная дисперсия) равны
Получены результаты измерений: 10, 11, 19, 20. Характеристики выборки
(выборочное среднее и исправленная выборочная дисперсия) равны
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
70
150
140
40
100
Эмпирическое среднее времени, затрачиваемого на обработку одной детали
Случайная величина Х имеет нормальное распределение N (4,3).
Найти вероятность Р( -2 < X < 10)
Случайная величина Х имеет нормальное распределение N (4,3).
Найти вероятность Р( -5 < X < 13)
Случайная величина Х имеет нормальное распределение N (4,3).
Найти вероятность Р(1 < X < 7)
Эмпирический коэффициент корреляции между весом и ростом для выборки
рост
165
172
170
168
175
вес
63
70
68
66
73
равен
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
Из генеральной совокупности извлечена выборка, данные по ней сведены в таблицу
xi
1
3
6
16
ni
8
20
10
2
Оценка генеральной средней
Дано статистическое распределение выборки
варианты xi
-2
0
1
5
частоты pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки
варианты xi
-4
0
1
5
частоты pi
0,2
0,4
0,3
0,1
Характеристики выборки (выборочное среднее и выборочная дисперсия S2)
этой выборки равны
Дано статистическое распределение выборки
варианты xi
-1
1
2
6
частоты pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки с числом вариант m:
варианты xi
x1
x2
…
xm
частоты pi
p1
p2
…
pm
Эмпирический начальный момент k-го порядка находится по формуле
Дано статистическое распределение выборки:
Варианты xi
-4
0
1
5
Частоты pi
0,2
0,4
0,3
0,1
Характеристики выборки (выборочное среднее и выборочная дисперсия S2) этой выборки равны
Дано статистическое распределение выборки:
Варианты xi
2
4
5
9
Частоты pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки
варианты xi
-4
0
2
10
частоты pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дано статистическое распределение выборки
Варианты xi
-2
0
1
5
Частоты pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Характеристики выборки (выборочное среднее и выборочная дисперсия S2) этой выборки равны
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...
______ – стандартная нормальная случайная величина. Случайная величина x2 имеет распределение
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, соответственно
В результате измерений некоторой физической величины одним прибором (без систематических ошибок) получены следующие результаты (в мм): 11, 13, 15. Тогда несмещенная оценка дисперсии измерений равна…
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
Выборочное уравнение парной регрессии имеет вид . Тогда выборочный коэффициент корреляции может быть равен…
Выборочное уравнение парной регрессии имеет вид: , средние квадратические отклонения . Тогда коэффициент корреляции равен …
Выборочное уравнение парной регрессии имеет вид: , средние квадратические отклонения . Тогда коэффициент корреляции равен …
Выборочное уравнение парной регрессии имеет вид: , средние квадратические отклонения . Тогда коэффициент корреляции равен …
Выборочное уравнение парной регрессии имеет вид: , средние квадратические отклонения . Тогда коэффициент корреляции равен …
Дан вариационный ряд выборки объема n = 10: -5, 0, 3, 3, 5, 6, 9, 11, 12, 15. Выборочная медиана для этого ряда равна
Дан вариационный ряд выборки объема n = 9: -3, 0, 3, 3, 3, 5, 9, 11, 15. Выборочная медиана для этого ряда равна
Дана выборка объёма 10: 1, 2, 3, 5, 5, 6, 6, 6, 8, 9. Выборочное среднее равно. Ответ – с точностью до 0,1.
Дана выборка объёма 8: 2, 3, 5, 5, 6, 6, 6, 7 Выборочное среднее равно
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 объёма n: х1, х2, х3, … , хn. Выборочное среднее находится по формуле
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. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 5: -5, -3, 2, 7, 9. 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: 0, 2, 6, 10, 12. Выборочное среднее и выборочная дисперсия S2 равны
Дана выборка объема n = 7: 3, 5, -3, 1, 0, 5, 3. Вариационный ряд для этой выборки и размах вариационного ряда
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Выборочная средняя равна . Тогда центральный момент k-го порядка находится по формуле
Дана выборка объема n: х1, х2, …, хn. Эмпирический начальный момент k-го порядка находится по формуле
Дана выборка х1, х2, х3, … , хn . хi – числа. Если каждый элемент выборки увеличить на 10, то среднее
Дана выборка х1, х2, х3, … , хn . хi – числа. Если каждый элемент выборки увеличить на 40, то
Дана выборка х1, х2, х3, … , хn . хi – числа. Если каждый элемент выборки увеличить на 5, то
Дана выборка х1, х2, х3, … , хn . хi – числа. Если каждый элемент выборки умножить на 10, то среднее умножится на
Дана выборка: -2, 5, 2, 7, 2, 6, 1, 5. Вариационный ряд для этой выборки и его размах
Дана конкретная выборка объема n = 10: 2, 2, 5, 5, 4, 3, 4, 2, 2, 5. Статистическое распределение этой выборки имеет вид
Дано статистическое распределение выборки. Значение (-4) выпало 2 раза. Значение 0 выпало 1 раз. Значение 1 выпало 4 раза. Значение 6 выпало 3 раза. Выборочное среднее равно
Дано статистическое распределение выборки. Значение 1 выпало 4 раза. Значение 3 выпало 1 раз. Значение 4 выпало 2 раза. Значение 5 выпало 3 раза. Выборочное среднее равно
Для выборки объема n = 11 рассчитали выборочную дисперсию S2 = 6,4. Исправленная дисперсия равна (ответ – с точностью до 0,01)
Для построения доверительного интервала для дисперсии надо пользоваться таблицами
Для проверки гипотезы о равенстве двух генеральных средних надо пользоваться таблицами
Для сравнения двух генеральных средних совокупностей X и Y из них извлекли выборки объема n и m соответственно. Для проверки гипотезы о том, что mх = my, надо вычислить статистику
Для сравнения двух генеральных средних совокупностей Х и У из них извлекли выборки объёмов m и n, соответственно. Для проверки гипотезы о том, что mх = mх, надо вычислить статистику:
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 формула
Для того, чтобы по выборке объема n = 10 построить доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения, дисперсия которого неизвестна, нужны таблицы
Для того, чтобы сузить вдвое доверительный интервал, построенный для математического ожидания, во сколько раз надо увеличить число наблюдений? Ответ - целое число.
Для того, чтобы сузить вдвое доверительный интервал, построенный для математического ожидания, число наблюдений следует
Для того, чтобы сузить втрое доверительный интервал, построенный для математического ожидания, число наблюдений следует
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 340. При этом эмпирическая дисперсия
Для упрощения счета из всех значений выборки вычли 340. При этом эмпирическое среднее
Если вероятность р некоторого события неизвестна, а для оценки этой вероятности производится n испытаний, то 95%-ый доверительный интервал для величины р находится по формуле
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей гипотезой может являться…
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей гипотезой может являться…
Значение 0! (0-факториал) равно
Значение 3! (3-факториал) равно
Значение 4! (4-факториал) равно
Значение 5! (5-факториал) равно
Значение 6! (6-факториал) равно
Значение n! (n-факториал) равно
Значение равно
Значение равно
Значение (число сочетаний из n различных элементов по 2) равно
Значение (число сочетаний из n различных элементов по 3) равно
Значение (число сочетаний из n различных элементов по m; n ³ m ³ 0) равно
Значение равно
Значение 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…
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 , 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…
Монету бросали 100 раз - 64 раз выпал орел. Для проверки гипотезы о симметричности монеты строим 95% -ный доверительный интервал и проверяем, попали ли мы в него. По какой формуле строится доверительный интервал, и что дает проверка в данном случае?
Монету бросали 100 раз. 80 раз выпал орел, для проверки гипотезы о симметричности монеты строим 95% -ный доверительный интервал и проверяем, попали ли мы в него. По какой формуле строится доверительный интервал, и что дает проверка в данном случае?
Нулевая гипотеза Н0: гипотетическое распределение является нормальным распределением N(0;1), т.е. MX = 0, DX = 1. (-Ra; Ra) - критическая область с уровнем значимости a
Нулевая гипотеза Н0: гипотетическое распределение является нормальным распределением N(0;2), т.е. MX = 0, DX = 4. (ma; Ma) - критическая область с уровнем значимости a
Нулевая гипотеза Н0: гипотетическое распределение является нормальным распределением N(1;1), т.е. MX = 1, DX = 1. (ma; Ma) - критическая область с уровнем значимости a
Нулевая гипотеза Н0: гипотетическое распределение является нормальным распределением N(1;2), т.е. MX = 1, DX = 4. (ma; Ma) - критическая область с уровнем значимости a
Плотность распределения f(x) можно найти по функции распределения F(х) по формуле
По выборке объема 100 надо построить доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения, дисперсия которого известна. Для этого необходимо воспользоваться таблицами
По выборке объема n = 100 вычислены выборочное среднее = 42 и выборочная дисперсия S2 = 16. 95%-ый доверительный интервал для среднего равен
По выборке объема n = 9 вычислили выборочное среднее = 18 и исправленную несмещенную дисперсию s2 = 9. 95%-ый доверительный интервал для математического ожидания m (t8,0.95 = 2,3) равен
По выборке объема n из нормального распределения с известной дисперсией s2 строится доверительный интервал для математического ожидания. Если объем выборки увеличить в 100 раз, длина доверительного интервала ________________ раз
По выборке объема n из нормального распределения с неизвестной дисперсией 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 примерно ______________ раз
Получены результаты измерений: 7, 8, 12, 13. Выборочное среднее и выборочная дисперсия равны
Получены результаты измерений: 7, 8, 12, 13. Выборочное среднее и исправленная выборочная дисперсия равны
Получены результаты измерений: 8, 9, 11, 12. Чему равна выборочная дисперсия? Ответ – с точностью до 0,1.
Получены результаты измерений: 8, 9, 11, 12. Чему равна выборочная средняя ? Ответ - целое число
Получены результаты измерений: 8, 9, 11, 12. Чему равна исправленная выборочная дисперсия? Ответ дайте в виде обыкновенной дроби a/b.
При проверке гипотезы о равенстве двух средних, пользуются таблицами
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, 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, 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, 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…
Производится выборка объема n = 100 из генеральной совокупности, имеющей распределение N (10,3). MX = 10, DX = 9. По выборке строится выборочное среднее . Эта случайная величина имеет распределение
Результаты опытов: -4, -2, -1, 0, 2. Укажите соответствие:
Результаты опытов: 10, 12, 13, 14, 16. Укажите соответствие:
Случайная величина Х – время ожидания автобуса, имеет равномерное распределение на отрезке [0,20]. Найти математическое ожидание и вероятность Р(3 < X < 5)
Состоятельной, но смещенной точечной оценкой параметра является
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...
Функцию распределения F(х) можно найти по плотности вероятности f(х) по формуле
Число перестановок из 3 различных элементов равно
Число перестановок из 5 различных элементов равно
