Тесты онлайн, бесплатный конструктор тестов. Психологические тестирования, тесты на проверку знаний.
Список вопросов базы знанийТеория вероятностей и математическая статистика (курс 3)Вопрос id:780635 Пусть , , . Тогда равно?) 4 ?) 2 ?) 1 ?) 0 Вопрос id:780636 Пусть , , . Тогда равно?) 0,5 ?) 1 ?) 0 ?) 2 Вопрос id:780637 Пусть ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780638 Пусть , , . Тогда равно?) -1 ?) 2 ?) 0 ?) 1 Вопрос id:780639 Пусть , где случайная величина имеет следующее распределение: Тогда имеет следующее распределение?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780640 Пусть , . Тогда равно?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) 1 Вопрос id:780641 Пусть , , . Тогда равно?) 0 ?) ![]() ?) ![]() ?) 1 Вопрос id:780642 Пусть , . Тогда равно?) ![]() ?) 0 ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780643 Пусть . Тогда равно?) -4 ?) 2 ?) -2 ?) 4 Вопрос id:780644 Пусть . Тогда равно?) -1 ?) 1 ?) -2 ?) 2 Вопрос id:780645 Пусть , . Тогда равно?) 5 ?) 6 ?) 4 ?) 1 Вопрос id:780646 Пусть , . Тогда равно?) 0,1 ?) 0,25 ?) 0,5 ?) 1 Вопрос id:780647 Пусть задано распределение дискретного случайного вектора , где случайная величина принимает значения , а случайная величина принимает значения . Вероятность того, что , равна?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780648 Распределение вероятностей состояний для -го шага - это вектор?) , где , ![]() ?) , где , ![]() ?) , где , ![]() ?) , где , ![]() Вопрос id:780649 Реализация случайного процесса - это ?) функция двух переменных , , ![]() ?) функция как функция от при фиксированном ![]() ?) случайная величина как функция от при фиксированном ![]() ?) значение при фиксированных , ![]() Вопрос id:780650 Сечение случайного процесса - это ?) случайная величина как функция от при фиксированном ![]() ?) значение при фиксированных , ![]() ?) функция как функция от при фиксированном ![]() ?) функция двух переменных , , ![]() Вопрос id:780651 Случайные величины и независимы и одинаково распределены; каждая из них принимает значения 0 и 1 с одинаковыми вероятностями. Распределение случайного вектора имеет вид?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780652 Случайные величины и независимы и имеют следующие распределения: Распределение случайного вектора имеет вид?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780653 Случайные величины и называются некоррелированными, если?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780654 Случайный вектор - это ?) упорядоченный набор случайных величин , заданных на одном и том же пространстве элементарных исходов ![]() ?) упорядоченный набор случайных величин , заданных на пространствах элементарных исходов ![]() ?) неупорядоченный набор случайных величин , заданных на одном и том же пространстве элементарных исходов ![]() ?) неупорядоченный набор случайных величин , заданных на пространствах элементарных исходов ![]() Вопрос id:780655 Случайный вектор называется абсолютно непрерывным, если у него существует?) дисперсия ?) плотность распределения ?) функция распределения ?) математическое ожидание Вопрос id:780656 Случайный процесс называется стационарным в узком смысле, если распределение вектора совпадает с распределением?) вектора при любых ![]() ?) вектора при любых ![]() ?) вектора при любых ![]() ?) вектора при любых ![]() Вопрос id:780657 Случайный процесс называется стационарным в широком смысле, если?) ; для любых ![]() ?) ; для любых ![]() ?) ; для любых ![]() ?) ; для любых ![]() Вопрос id:780658 Состояние называется существенным, если?) для каждого состояния , достижимого из , достижимо из ![]() ?) из состояния достижимо любое состояние ![]() ?) состояние достижимо из любого состояния ![]() ?) для каждого состояния , достижимого из , не достижимо из ![]() Вопрос id:780659 Состояние является несущественным состоянием, если?) любое состояние достижимо из , а состояние достижимо не из любого состояния ![]() ?) состояние не достижимо из какого-то состояния ![]() ?) существует хотя бы одно такое, что достижимо из , а не достижимо из ![]() ?) состояние не достижимо ни из какого состояния ![]() Вопрос id:780660 Среднеквадратическим отклонением случайного процесса называется величина ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780661 Стационарное распределение марковской цепи - это такое распределение по состояниям , для которого при любых ; имеем?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780662 Условным математическим ожиданием случайной величины при условии называется величина?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780663 Формула полной вероятности для условной вероятности имеет вид ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780681 Формула, выражающая -мерное распределение абсолютно непрерывного процесса через его -мерное распределение, имеет вид?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780750 Формула, выражающая -мерный закон распределения дискретного случайного вектора через его -мерный закон распределения, имеет вид?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780751 Формула, выражающая функцию распределения случайного вектора через его плотность распределения, имеет вид ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780760 Формулы, выражающие одномерные распределения абсолютно непрерывного случайного вектора, имеют вид ?) ; ![]() ?) ; ![]() ?) ; ![]() ?) ; ![]() Вопрос id:780765 Функцией распределения случайного вектора называется функция?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780780 Цепь Маркова (марковская цепь) - это последовательность дискретных случайных величин , для которой при любом и любых выполняется равенство?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780791 Цепь Маркова является эргодической, если ?) при любом все элементы матрицы положительны?) при некотором некоторые элементы матрицы положительны?) при некотором все элементы матрицы положительны?) при любом некоторые элементы матрицы положительныВопрос id:780794 «Законом редких событий» называют распределение ?) Пуассона ?) Показательное ?) Равномерное ?) Нормальное Вопрос id:780795 Биномиальное распределение с параметрами и - это распределение случайной величины , которая принимает значения с вероятностями , равными?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780797 Вариационным рядом называются элементы выборки, расположенные в порядке ?) убывания ?) произвольном ?) возрастания ?) появления Вопрос id:780800 Вероятность попадания в интервал случайной величины, имеющей нормальное распределение с параметрами , равна?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780804 Вероятность того, что любой абонент позвонит на коммутатор в течение часа, равна 0,001. Телефонная станция обслуживает 8000 абонентов. Вероятность того, что в течение часа позвонят 5 абонентов, приближенно равна ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780816 Выборка задана в виде статистического ряда ![]() Выборочное среднее равно ?) 2 ?) 1 ?) ![]() ?) 0 Вопрос id:780824 Выборка представлена в виде группированного статистического ряда: ![]() Объем выборки равен ?) 20 ?) 6 ?) 5 ?) 35 Вопрос id:780826 Выборка представлена в виде статистического ряда: ![]() Объем выборки равен ?) 11 ?) 10 ?) 5 ?) 4 Вопрос id:780827 Выборочная дисперсия для выборки - это число?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:780834 Выборочное среднее для выборки - это число?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:781018 Гистограмма - это наглядное изображение группированного статистического ряда ![]() в виде столбчатой диаграммы, состоящей из прямоугольников, у которых ?) основаниями являются полуинтервалы , а площади пропорциональны ![]() ?) основания равны , а площади пропорциональны длинам полуинтервалов ![]() ?) основаниями являются полуинтервалы , а площади пропорциональны ![]() ?) основания равны , а площади пропорциональны длинам полуинтервалов ![]() Вопрос id:781050 График плотности распределения ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:781058 График плотности распределения Стьюдента имеет вид ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() ?) ![]() Вопрос id:781095 Дискретная случайная величина принимает значения = 0, 1, … с вероятностями . Ее математическое ожидание равно?) 16 ?) 8 ?) 4 ?) 2 |
Copyright testserver.pro 2013-2024
,
,
. Тогда
равно
,
,
. Тогда
равно



,
,
. Тогда
равно
, где случайная величина
имеет следующее распределение:
Тогда
имеет следующее распределение



,
. Тогда
равно


,
,
. Тогда
равно

,
. Тогда
равно


. Тогда
равно
. Тогда
равно
,
. Тогда
равно
,
. Тогда
равно
, где случайная величина
принимает значения
, а случайная величина
принимает значения
. Вероятность того, что
, равна



-го шага - это вектор
, где
, 
, где
, 
, где
, 
, где
, 
,
, 
как функция от
при фиксированном 
как функция от
при фиксированном 
при фиксированных
, 
как функция от
при фиксированном 
при фиксированных
, 
как функция от
при фиксированном 
,
, 
и
независимы и одинаково распределены; каждая из них принимает значения 0 и 1 с одинаковыми вероятностями. Распределение случайного вектора
имеет вид



и
независимы и имеют следующие распределения:
Распределение случайного вектора
имеет вид



и
называются некоррелированными, если



случайных величин
, заданных на одном и том же пространстве элементарных исходов 
случайных величин
, заданных на пространствах элементарных исходов 
случайных величин
, заданных на одном и том же пространстве элементарных исходов 
случайных величин
, заданных на пространствах элементарных исходов 
называется абсолютно непрерывным, если у него существует
называется стационарным в узком смысле, если распределение вектора
совпадает с распределением
при любых 
при любых 
при любых 
при любых 
называется стационарным в широком смысле, если
;
для любых 
;
для любых 
;
для любых 
;
для любых 
называется существенным, если
, достижимого из
,
достижимо из 
достижимо любое состояние 
достижимо из любого состояния 
, достижимого из
,
не достижимо из 
является несущественным состоянием, если
достижимо из
, а состояние
достижимо не из любого состояния 
не достижимо из какого-то состояния 
такое, что
достижимо из
, а
не достижимо из 
не достижимо ни из какого состояния 




, для которого при любых
;
имеем



при условии
называется величина







-мерное распределение абсолютно непрерывного процесса через его
-мерное распределение, имеет вид



-мерный закон распределения дискретного случайного вектора через его
-мерный закон распределения, имеет вид







; 
; 
; 
; 
называется функция



, для которой при любом
и любых
выполняется равенство



все элементы матрицы
положительны
некоторые элементы матрицы
положительны
все элементы матрицы
положительны
некоторые элементы матрицы
положительны
и
- это распределение случайной величины
, которая принимает значения
с вероятностями
, равными



случайной величины, имеющей нормальное распределение с параметрами
, равна











- это число



- это число




, а площади пропорциональны 
, а площади пропорциональны длинам полуинтервалов 
, а площади пропорциональны 
, а площади пропорциональны длинам полуинтервалов 








принимает значения
= 0, 1, … с вероятностями
. Ее математическое ожидание равно