
- •Раздел 1 - Основные понятия
- •Раздел 8 - Плотность распределения
- •Раздел 9
- •Раздел 10
- •Раздел 11
- •Раздел 12 - Дискретные распределения
- •Раздел 13 - Нормальное и др. Распределения
- •Раздел 14 - Система случайных величин
- •Раздел 15 – Зависимые и независимые случайные величины
- •Раздел 16 - Корреляция
- •Раздел 17 - Числовые характеристики функций от случайных величин
- •Раздел 18 - Распределение функций случайных аргументов
- •Раздел 19 - Предельные теоремы
- •Раздел 20
- •Раздел 21
- •Раздел 22
- •Раздет 23 - Случайные процессы
- •Раздел 1 - Основные понятия 1
- •Раздел 2 - События и множества 1
Раздел 18 - Распределение функций случайных аргументов
1.Между
X
и Y
существует монотонная связь
,
.
Определить плотность распределения
,
если Х имеет плотность
.
B)
2.
имеет
плотность
,
а
Какое выражение для плотности распределения
ошибочно?
A)
3.
имеет
плотность
при
а Y
-
при
т. е. Х
и
распределены равномерно. Какое
распределение будет иметь
если
C) имеет плотность распределение Симпсона (треугольную)
4.
имеет
плотность
при
а Y
-
при
т. е. Х
и
распределены равномерно. Какое
распределение будет иметь
,
если
B) имеет трапецинодальную плотность
5.
Х и
независимы и имеют нормальное
распределение. Будет ли
иметь нормальное распределение?
A) да
6.
Случайная величина Х распределена
нормально со средним
и дисперсией
.
Укажите ошибочное утверждение.
B)
распределено нормально с дисперсией
7.
Х и
распределены нормально. Будет ли
нормально распределено
?
C)Нет
8.
.
и
распределены нормально. Распределено
ли нормально
A)Да
9.
константы,
X
и
случайны. Правильна ли формула:
C)Правильна
10.
константы,
Xi
-
независимые случайные величины. Чему
равна дисперсия
A)
11.
Чему ровно математическое ожидание
если Х и
не коррелированны?
A)
корреляционный
момент
C)
12. Чему ровно математическое ожидание если Х и коррелированы?
A) корреляционный момент
13. Чему ровно математическое ожидание если Х и независимы?
A)
.
14. имеет плотность , а Какие выражения для плотности распределения верны?
B)
C)
15. Случайная величина Х распределена нормально со средним и дисперсией . Укажите верные утверждения.
A)
распределено нормально с дисперсией
C)
распределено нормально со средним
16. . и распределены независимо. Чему равна дисперсия Z?
A)
17. . и распределены независимо. Чему равна дисперсия Z? Укажите ошибочное утверждение.
B)
;
C)
Раздел 19 - Предельные теоремы
1.В чём состоит существо закона больших чисел? Укажите ошибочное утверждение.
B)Закон больших чисел состоит в том, что сумма большого числа случайных величин стремится к определённому пределу
2.Случайная величина Х имеет математическое ожидание mх и дисперсию Dх. Какое соотношение называется неравенством Чебышева?
A)
3.Можно
ли неравенство Чебышева использовать
для оценки вероятности
?
Что ошибочно?
A)Можно, но оценка слишком грубая
4.Случайная величина Х распределена нормально. Какую оценку даёт неравенство Чебышева для вероятности ?
C)
5.
- реализации случайной величины Х. Будет
ли случайной величиной статистическое
среднее
?
C)Да
6.Статистическое
среднее выборки
ровно
.
Чему ровно математическое ожидание
статистической средней, если математическое
ожидание Х ровно
.
C)Математическое
ожидание
ровно
7.Чему
равна дисперсия статистически среднего
выборки
,
если Х имеет дисперсию
?
A)Дисперсия
статистического среднего
равна
8.К
чему стремится дисперсия статистического
среднего
при
?
A)К нулю
9.К
какому распределению стремится сумма
независимых случайных величин
при
?
A)К нормальному распределению
10.Назовите ошибочное утверждение.
B)При достаточно большом числе независимых опытов, среднее арифметическое наблюдаемых значений случайной величины стремится к единице
11.В чём состоит существо закона больших чисел? Укажите верные утверждения.
A)При большом числе случайных явлений, средний их результат перестаёт быть случайным
C)Закон больших чисел состоит в устойчивости средних значений для массовых явлений
12.Можно ли неравенство Чебышева использовать для оценки вероятности ? Что верно?
A)Можно, но оценка слишком грубая; C)Можно
13.Назовите верные утверждения.
A)При достаточно большом числе независимых опытов, среднее арифметическое наблюдаемых значений случайной величины стремится к математическому ожиданию
C)При достаточно большом числе независимых опытов, дисперсия среднего арифметического наблюдаемых значений случайной величины стремится к 0
14.При каких условиях сумма независимых случайных величин стремится к нормальному распределению?
A)Если слагаемые имеют различные распределения, но дисперсии у них ограничены
C)Если слагаемые одинаково распределены с конечной дисперсией
15.Будет ли иметь нормальное распределение сумма нормально распределенных величин?
A)да
16.Будет ли иметь нормальное распределение произведение нормально распределенных величин?
C)нет