Список вопросов базы знаний

Интервалы между автобусами 10 минут. Вероятность того, что пассажиру, появившемуся на остановке в случайный момент времени, не придется ждать более 8 и не менее3 минут равна ___ (наберите десятичную дробь с точностью до одного знака)

Интервалы между автобусами 10 минут. Вероятность того, что пассажиру, появившемуся на остановке в случайный момент времени, придется ждать автобуса не более 4-х минут равна ___ (наберите десятичную дробь с точностью до одного знака)

Коэффициент корреляции может принимать значения

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины, имеющей плотность распределения , равны MX= , DX= (набрать два числа через запятую)

Математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение случайной величины, имеющей плотность распределения равны: МХ = ___, = ___ (набрать два целых числа, через запятую без пробелов).

Медиана выборки равна (наберите число).

Методом дисперсионного анализа можно проверить гипотезу о

Непрерывный случайный вектор – это

Неравенство Чебышева

Несмещенная оценка для дисперсии вычисляется по эмпирической дисперсии S² по формуле

Область определения функции

Плотность распределения и функция распределения двумерной случайной величины связаны соотношением

По выборке объема n = 100 вычислены выборочное среднее – 54 и выборочная дисперсия – 16. 95 %-ый доверительный интервал для генерального среднего равен

По выборке объема n = 9 вычислили выборочное среднее 15 и исправленную несмещенную дисперсию 9. 95 %-ый доверительный интервал для математического ожидания m (t_8,0.95 = 2,3) равен

По выборке объема n надо построить доверительный интервал для математического ожидания нормального распределения, дисперсия которого известна. Для этого необходимо воспользоваться

По выборке построены прямые регрессии: y = 4x + 4 и x = 0,04y + 2. Коэффициент корреляции равен

По теореме Муавра-Лапласа вероятность неравенства при больших вычисляется следующим образом

Показательными функциями являются

Поставьте в соответствие точечную оценку математического ожидания нормального распределения и его возможную интервальную оценку

Поставьте в соответствие точечную оценку математического ожидания нормального распределения и его возможную интервальную оценку

При больших соотношение

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 x_ij перешли к более удобным для расчета значениям y_ij = 100x_ij – 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 x_ij перешли к более удобным для расчета значениям y_ij = x_ij – 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 (наберите число)

При проверке гипотезы об однородности m выборок при m>2 в качестве теоретических частот используются

Производная функции равна

Производной f' (x₀) называют

Производные функции равны

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

Пусть , где одинаково распределены и , . Утверждение

Расположите статистические выборки в порядке возрастания размаха.

Случайная величина Х принимает значения –2, 1, 3, –4, 7 с равными вероятностями, тогда МХ = ___ (наберите число).

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 X принимает значения 2, -2, 0, -5, 8 с равными вероятностями. Математическое ожидание MX, равно (наберите десятичную дробь)

Случайная величина имеет плотность распределения Тогда параметр равен: (наберите десятичную дробь)

Случайная величина имеет показательное распределение с математическим ожиданием, равным 7. Плотность вероятности такой величины равна

Случайная величина имеет показательное распределение с плотностью Тогда функция распределения равна

Случайная величина Х имеет биномиальное распределение с параметрами тогда ее числовые характеристики таковы

Случайная величина Х имеет показательное распределение с параметром . Тогда ее функция распределения равна

Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром. Ее числовые характеристики равны MX = , DX = (набрать два числа через запятую)

Случайная величина Х имеет распределение Пуассона с параметром. Ее числовые характеристики равны MX = , DX= (набрать два числа через запятую)

Случайная величина Х равномерно распределена на . Тогда вероятность попасть в интервал будет равна (наберите десятичную дробь)

Случайная величина Х равномерно распределена на . Тогда вероятность попасть в интервал будет равна: (наберите десятичную дробь)

Случайная величина Х распределена по биномиальному закону с параметрами Ее числовые характеристики равны

Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке (a, b), тогда математическое ожидание и дисперсия равны

Случайная величина Х распределена равномерно, ее плотность равна Тогда параметр равен: (наберите число)

Случайным вектором или n-мерной случайной величиной называют

Станок-автомат производит изделия трех сортов. Первого сорта – 60 %, второго – 20 %. Вероятность того, что наудачу взятое изделие будет или второго, или третьего сорта, равна

Статистика , использующаяся в процедуре проверки гипотезы о виде распределения, имеет распределение

Статистика F, использующаяся в процедуре проверки равенства дисперсий двух генеральных совокупностей, имеет распределение