5. Tого, что событие наступит ровно k раз, при большом числе испытаний и достаточно малой вероятности события.
83. Формула Бернулли позволяет вычислить вероятность
1. +Того, что при n испытаниях событие осуществится ровно k раз.
2. Гипотезы после того, как становится известным результат испытания.
3. Появления события ровно k раз в n испытаниях, при достаточно большом числе испытаний и достаточной вероятности.
4. Того, что событие появится в n испытаниях не менее k1 и не более k2 раз и достаточно малой вероятности события.
5. Того, что событие наступит ровно k раз, при большом числе испытаний и достаточно малой вероятности события.
84. Локальная формула Лапласа позволяет вычислить вероятность
1. Того, что при n испытаниях событие осуществится ровно k раз.
2. Гипотезы после того, как становится известным результат испытания.
3. +Появления события ровно k раз в n испытаниях, при достаточно большом числе испытаний и достаточной вероятности.
4. Того, что событие появится в n испытаниях не менее k1 и не более k2 раз и достаточно малой вероятности события.
5. Того, что событие наступит ровно k раз, при большом числе испытаний и достаточно малой вероятности события.
85. Интегральная формула Лапласа позволяет вычислить вероятность
1. Того, что при n испытаниях событие осуществится ровно k раз.
2. Гипотезы после того, как становится известным результат испытания.
3. Появления события ровно k раз в n испытаниях, при достаточно большом числе испытаний и достаточной вероятности.
4. +Того, что событие появится в n испытаниях не менее k1 и не более k2 раз. и достаточно малой вероятности события.
5. Того, что событие наступит ровно k раз, при большом числе испытаний и достаточно малой вероятности события.
86. Биномиальным называют распределение, вероятность которого определяется формулой:
1.+
.
2.
Pn(k)=
.
3.
F(x)=
.
4.
.
5.
87. Законом распределения Пуассона называют распределение, вероятность, которого определяется формулой:
1. .
2.+ Pn(k)= .
3. F(x)= .
4. .
5.
88. Нормальным законом распределения называют распределение, плотность вероятности которого определяется формулой:
1.
.
2. Pn(k)= .
3.+ f(x)= .
4. .
5.
89. Вероятность попадания нормальной случайной величины в заданный интервал определяется формулой.
1. .
2. Pn(k)= .
3. f(x)= .
4. + .
5.
90. Формула математического ожидания непрерывной случайной величины х:
1. +
2.
3.
4.
5.
91. Формула Пуассона:
1. .
2. .
3. .
4. + .
5. .
92. Относительной частотой события называют:
1.+ Отношение числа испытаний, в которых событие появилось, к общему числу практически произведенных испытаний;
2. Отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных исходов, образующих полную группу;
3. Общее число всех равновозможных несовместных элементарных исходов;
4. Общее число практически произведенных испытаний;
5. Положительное число, заключенное между нулем и единицей.
93.
Величина
называется:
1. Дисперсией.
2. +Средним квадратическим отклонением.
3. Средним значением.
4. Математическим ожиданием.
5. Отклонение.
94. Случайная величина распределена по биномиальному закону. Найти дисперсию.
1. np.
2. p.
3. 0.
4. +npq.
5. 1.
95. График плотности вероятности нормального закона распределения:
1. Эллипс.
2. +Кривая Гаусса.
3. Парабола.
4. Линия второго порядка.
5. Прямая линия.
96. Математическое ожидание случайной величины Х, равномерно распределенной в интервале (a;в):
1. +Полусумма концов этого интервала.
2. Сумма концов этого интервала.
3. Произведение ab.
4. Отношение a/b.
5. Разница a-b.
97. Функцию f(x1,x2,..,xn)т наблюдаемых случайных величин x1,x2,..,xn называют
1. +Статистической оценкой.
2. Несмещенной оценкой.
3. Смещенной оценкой.
4. Эффективной оценкой.
5. Состоятельной оценкой.
98. Статистическим распределением выборки называют...