Выборка задана таблицей.
xi
-1 – 0
0 – 1
1 – 2
2 – 3
ni
30
70
80
20
Медиана выборки равна
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.
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, …, 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.
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.
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:
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
-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
- 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
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 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, 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:
xi
-2
0
1
5
pi
0,4
0,2
0,3
0,1
Какие из утверждений верны?
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
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 , равно
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
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:
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 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 основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей гипотезой может являться…
Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей гипотезой может являться…
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…
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
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 …
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
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…
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?
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...
Формула D(–X) = D(X)
Формула M(X + Y) = M(X) + M(Y) верна
