3. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці;

4. Ранг основної матриці менший від кількості невідомих;

5. Ранг основної матриці менший від кількості рівнянь.

Завдання № 1.25

Сумісна система лінійних неоднорідних рівнянь має безліч розв'язків, якщо:

1. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і бі­льший від від кількості невідомих;

2. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і менший від кількості невідомих;

3. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і менший від кількості рівнянь;

4. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і дорі­внює кількості невідомих;

5. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і дорі­внює кількості рівнянь.

Завдання № 1.26

Сумісна система лінійних неоднорідних рівнянь має єдиний розв'язок, якщо:

1. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і бі­льший від кількості невідомих;

2. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і менший від кількості невідомих;

3. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і менший від кількості рівнянь;

4. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і до­рівнює кількості невідомих:

5. Ранг основної матриці дорівнює рангу розширеної матриці і рі­вний кількості рівнянь.

2. Основи теорії ймовірностей та математичної статистики

Завдання № 2.1

Кількісною характеристикою випадкової величини є:

1. Дисперсія.

2. Функція розподілу.

3. Густина ймовірності.

4. Ряд розподілу.

Завдання № 2.2

Кількісною характеристикою випадкової величини є:

1. Функція розподілу.

2. Математичне сподівання.

3. Густина ймовірності.

4. Крива розподілу.

Завдання № 2.3

Кількісною характеристикою випадкової величини є:

1. Функція розподілу.

2. Многокутник розподілу.

3. Середнє квадратичне відхилення.

4. Крива розподілу.

Завдання № 2.4

Центром розсіяння випадкової величини є:

1. Математичне сподівання.

2. Многокутник розподілу.

3. Середнє квадратичне відхилення.

4. Мода.

Завдання № 2.5

Центром розсіяння випадкової величини є:

1. Медіана.

2. Математичне сподівання.

3. Середнє квадратичне відхилення.

4. Мода.

Завдання № 2.6

Мірою ступеня розсіяння випадкової величини є:

1. Медіана.

2. Математичне сподівання.

3. Середнє квадратичне відхилення.

4. Мода.

Завдання № 2.7

Мірою ступеня розсіяння випадкової величини є:

1. Дисперсія.

2. Математичне сподівання.

3. Медіана.

4. Функція розподілу.

Завдання № 2.8

Математичне сподівання має таку саму розмірність як:

1. Коваріація.

2. Дисперсія.

3. Випадкова величина.

4. Э неіменованою величиною.

Завдання № 2.9

Дисперсія має таку саму розмірність як:

1. Коваріація.

2. Середнє квадратичне відхилення.

3. Випадкова величина.

4. Мода.

Завдання № 2.10

Ступінь залежності між випадковими величинами характеризує:

1. Коваріація.

2. Середнє квадратичне відхилення.

3. Медіана.

4. Функція розподілу.

Завдання № 2.11

Ступінь залежності між випадковими величинами характеризує:

1. Асиметрія.

2. Середнє квадратичне відхилення.

3. Коефіцієнт кореляції.

4. Функція розподілу.

Завдання № 2.12

Ступінь залежності між випадковими величинами характеризує:

1. Дисперсія.

2. Середнє квадратичне відхилення.

3. Коефіцієнт детермінації.

4. Густина (щільність) розподілу ймовірностей.

Завдання № 2.13

Коефіцієнт детермінації :

1. 

2. 

3. 

4. 

Завдання № 2.14

Коефіцієнт кореляції:

1. 

2. 

3. 

4. 

Завдання № 2.15

У разі лінійного зв’язок між коефіцієнтами кореляції й детермінації має вигляд:

1. 

2. 

3. 

4. 

Завдання № 2.16

Сума відхилень елементів вибірки від середнього дорівнює:

1. Дисперсії.

2. Моді.

3. Нулеві.

4. Одиниці.

Завдання № 2.17

Сума відхилень елементів вибірки від середнього дорівнює:

1. Дисперсії.

2. Моді.

3. Нулеві.

4. Одиниці.

Завдання № 2.18

Оцінку параметра називають незміщеною, якщо:

1. 

2. 

3. 

4. Вона має найменшу можливу дисперсію.

Завдання № 2.19

Незміщену оцінку параметра називають ефективною, якщо:

1. 

2. 

3. 

4. Вона має найменшу можливу дисперсію.

Завдання № 2.20

Похибка першого роду полягає в тому, що під час перевірки статистичної гіпотези:

1. Прийнято хибну гіпотезу.

2. Відхилено правильну гіпотезу.

3. Прийнято правильну гіпотезу.

4. Відхилено хибну гіпотезу.

Завдання № 2.21

Похибка другого роду полягає в тому, що під час перевірки статистичної гіпотези:

1. Прийнято хибну гіпотезу.

2. Відхилено правильну гіпотезу.

3. Прийнято правильну гіпотезу.

4. Відхилено хибну гіпотезу.

Завдання № 2.22

Ряд розподілу випадкової величини має вигляд:

Х	–1	2	3
Р	0,1	0,5	0,4

Знайти математичне сподівання випадкової величини.

1. 2,1. 2. 2,3.

3. –2 . 4. 1.

Завдання № 2.23

Ряд розподілу випадкової величини має вигляд:

Х	–1	2	3
Р	0,1	0,5	0,4

Знайти дисперсію випадкової величини.

1. 1,29. 2. 1,97.

3. –0,92 . 4. 1.

Завдання № 2.24

Ряд розподілу випадкової величини має вигляд:

Х	0	3	5
Р	0,2	0,5	0,3

Знайти математичне сподівання випадкової величини.

1. 2. 2. 3.

3. –1. . 4. 1.

Завдання № 2.25

Ряд розподілу випадкової величини має вигляд:

Х	0	3	5
Р	0,2	0,5	0,3

Знайти середнє квадратичне відхилення випадкової величини.

1. 2. 2. 3.

3. 4. . 4. –2.