18. Укажите правильное утверждение

1. Формула Бернулли позволяет найти вероятность того, что при n независимых испытаниях событие А может наступить m раз

2. Формула Бернулли позволяет найти вероятность того, что при n независимых испытаниях по схеме Бернулли событие А наступит m раз

19. Формула Бернулли имеет вид

1. 

2. 

3. 

20. При большом числе проведенных опытов и малой вероятности появления события в отдельном опыте пользоваться формулой Бернулли затруднительно, поэтому

1. Приближенно пользуются статистической вероятностью

2. Приближенно пользуются формулой Байеса

3. Приближенно пользуются формулой Пуассона

21. Случайной величиной называют такую величину, которая

1. В результате испытания может принять различные значения, при этом заранее неизвестно какие именно

2. В результате испытания примет одно и только одно возможное значение, при этом заранее неизвестно, какое именно

21. Дискретной (прерывной) называют случайную величину,

1. Которая принимает отдельные возможные значения с определенными вероятностями, которые можно пронумеровать

2. Вероятность которой принимает любые значения из интервала от 0 до 1, называют непрерывной

3. Для которой все ее возможные значения целиком заполняют некоторый конечный или бесконечный промежуток

21. Непрерывной называют случайную величину

1. Которая принимает отдельные возможные значения с определенными вероятностями, которые можно пронумеровать

2. Вероятность которой принимает любые значения из интервала от 0 до 1, называют непрерывной

3. Для которой все ее возможные значения целиком заполняют некоторый конечный или бесконечный промежуток

21. Выбрать правильный пример

1. В качестве примера дискретной случайной величины можно использовать результаты измерения роста студентов в группе или на курсе

2. В качестве примера дискретной случайной величины можно использовать результаты большого числа бросаний игральной кости

21. Выбрать правильный пример

1. В качестве примера непрерывной случайной величины можно использовать результаты измерения роста студентов в группе или на курсе

2. В качестве примера непрерывной случайной величины можно использовать результаты большого числа бросаний игральной кости

21. Законом распределения дискретной случайной величины называют

1. Соответствие между ее возможными значениями и их вероятностями

2. Функциональную зависимость между ее значениями и плотностью вероятности случайной величины

3. Соответствие между значениями случайной величины и соответствующими математическими ожиданиями

27. К числовым характеристикам дискретной случайной величины относят

1. Среднее арифметическое и доверительный интервал

2. Математическое ожидание, дисперсию, среднее квадратическое отклонение, моду, медиану

3. Математическое ожидание, вероятность появления случайной величины, закон распределения, моду, медиану

28. Математическим ожиданием М(Х) дискретной случайной величины Х называется

1. Сумма произведений всех возможных значений случайной величины на соответствующие вероятности

2. Произведение значения случайной величины на ее вероятность

3. Сумма всех возможных значений случайной величины

28. Математическое ожидание дискретной случайной величины может быть представлено выражением

1. М(Х) =  = х₁р₁ - х₂р₂ - ... - х_nр_n.

2. М(Х) =  = х₁р₁ + х₂р₂ + ... + х_nр_n.

3. М(Х) =  = х₁р₁ * х₂р₂ * ... * х_nр_n.

28. Модой М₀ дискретного распределения называют такое значение х_m дискретной случайной величины,

1. Что предшествующее и следующее за ним значения имеют вероятность меньше Р(х_m)

2. Которое больше других по абсолютной величине

3. Которое расположено в центре ряда распределения

28. Медианой М_е дискретного распределения называют такое значение х_m дискретной случайной величины,