мат.стат по алфавиту
.docS: Производится 2 выстрела по цели с вероятностью попадания Р=0,S: Случайная величина Х - число попаданий в цель. Ряд распределения случайной величины
-
Х
0
1
2
Р{X=xk}
0,16
0,48
0,36
Найти функцию распределения случайной величины и построить её график.
+
F(x)
I:
S: Противоположными событиями называются:
+: два несовместных события, составляющие полную группу событий;
I:
S: При стрельбе по танку из 4 выстрелов было 2 попадания. Какова частота попадания в танк?
+: r=0,5;
I:
S: При стрельбе по цели была получена частота перелётов 0,S: Сколько было получено недолётов, если всего было сделано 35 выстрелов? (Попаданий в цель не было.)
+: 21;
S: По цели производится 20 выстрелов, причём зарегистрировано 15 попаданий в цель. Какова частота попадания в цель?
+: r=0,75;
I:
I:
S: По цели было произведено 10 выстрелов, причём зарегистрировано 2 попадания в цель. Какова частота попадания в данной стрельбе?
+: r=0,2;
I:
S: По цели было произведено 20 выстрелов, причём зарегистрировано 8 попадания в цель. Какова частота попадания в данной стрельбе?
+: r=0,4;
I:
S: По оценкам экспертов вероятности банкротства для двух предприятий, производящих разнотипную продукцию, равны 0,1 и 0,0S: Тогда вероятность банкротства обоих предприятий равна…
+: Р=0,005;
I:
I:
S: По мишени производится три выстрела. Значение вероятности ни одного попадания при всех трёх выстрелах равно 0,5; значение вероятности ровно одного попадания - 0,3; значение вероятности ровно двух попаданий - 0,S: Тогда вероятность того, что мишень будет поражена не более одного раза будет равна…
+: Р=0,S:
S: При совершении марша колонна может двигаться по одному из трёх маршрутов. Вероятность того, что колонна будет двигаться по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,3 и по маршруту № 3 - 0,S: Вероятность поражения колонны при её движении по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,4, по маршруту № 3 - 0,S: Какова вероятность поражения колонны?
+: ;
I:
S: При совершении марша колонна может двигаться по одному из трёх маршрутов. Вероятность того, что колонна будет двигаться по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,3, по маршруту № 3 - 0,S: Вероятность поражения колонны при её движении по маршруту № 1 равна 0,6, по маршруту № 2 - 0,8, по маршруту № 3 - 0,S: В результате стрельбы колонна оказалась поражённой. По какому из маршрутов вероятнее всего она двигалась?
+: .
S: При стрельбе по цели расходуется 144 снаряда. Вероятность попадания в цель от выстрела к выстрелу не изменяется и равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 3, 144}.
+:
-
0
1
2
3
144
0,014
0,06
0,131
0,188
0
I:
S: По цели производится стрельба снарядами с установкой на фугасное действие для получения рикошетов (воздушных разрывов). Расходуется 120 снарядов. Вероятность получения наземного разрыва равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа наземных разрывов для Х = {0, 1, 2, 120}.
+:
-
0
1
2
120
0,003
0,018
0,054
0
I:
S: При стрельбе по цели расходуется 256 снарядов. Вероятность попадания в цель от выстрела к выстрелу не изменяется и равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 256}.
+:
-
0
1
2
256
0,078
0,199
0,255
0
I:
S: При работе ЭВМ могут возникать сбои. Среднее число сбоев за сутки работы равно 4-м. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа сбоев за 18 часов непрерывной работы для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона.
+:
-
0
1
2
3
0,051
0,153
0,229
0,229
S: По выборке объёма n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно…
+: a=18;
I:
S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 7, 8, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…
+: m=7;
I:
S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 8, 9, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…
+: m=9;
I:
S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 5, 6, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…
+: m=6;
I:
S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 7, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…
+: m=5,25;
I:
S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 6, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…
+: m=S:
С
S: Совокупность условий, при котором производится данное испытание, называется:
+: комплексом условий.
I:
S: Событие - это:
+: результат испытания;
+: комплекс мероприятий.
I:
S: Случайное явление - это:
+: явление, которое при многократном повторении одного и того же испытания каждый раз протекает по-иному;
I:
S: Случайное событие - это:
+: событие, которое при воспроизведении данного комплекса условий в данном опыте (испытании) может произойти, а может и не произойти.
I:
S: Совместными событиями называются:
+: если наступление одного из двух событий не исключает появление другого;
S: Стрельба ведётся по блиндажу диаметром 6 м. Какова вероятность попадания в блиндаж, если предположить, что центр рассеивания снарядов проходит через центр блиндажа, а точки падения снарядов распределены равномерно на площади 100 м2
+: Р=0,02;
I:
S: Студент и студентка условились встретиться в назначенном месте между 18 и 19 часами. Пришедший первым должен ждать второго 15 минут, после чего может уходить. Найти вероятность того, что встреча состоится, если каждый наугад выбирает место своего прихода в промежутке от 18 до 19 часов.
+: ;
I:
S: Стрельба ведётся по блиндажу размерами 3 м по фронту и 4 м в глубину. Какова вероятность попадания в блиндаж, если предположить что центр рассеивания проходит через центр блиндажа, а точки падения снарядов распределены равномерно на площади 120 м2?
+: .
I:
S: Случайная величина подчиняется нормальному закону с математическим ожиданием mx = 10 метров и со срединным отклонением Ех = 5 метров. Определить вероятность попадания случайной величины на участок (+13 метров, +21 метр).
+: Р(+13 < X <+21) = 0,27393;
S: Среднее время безотказной работы ЭВМ до регламентных работ 500 часов. Найти вероятность того, что время безотказной работы будет 600 часов, если считать, что время безотказной работы имеет показательное распределение.
+: Р(X 600) = 0,303;
S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [2, 5]. Распределение случайной величины Y=3X-1 имеет...
+: равномерное распределение на отрезке [5, 14];
I:
S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [1, 3]. Тогда случайная величина Y=4X+1 имеет…
+: равномерное распределение на отрезке [5, 13].
I:
S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [-3, 6]. Тогда случайная величина Y=3X-1 имеет…
+: равномерное распределение на отрезке [-10, 17];
S: Случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей: . Тогда соответствующая функция распределения вероятностей равна …
+: ;
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
-
Хi
-1
0
1
3
ni
4
6
3
7
Тогда относительная частота варианты x2=0, равна…
+: 0,3;
I:
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
-
Хi
-2
1
3
4
ni
2
5
6
7
Тогда относительная частота варианты x3=3, равна…
+d 0,S:
I:
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
-
Хi
-2
0
2
4
ni
4
6
1
9
Тогда относительная частота варианты x2=0, равна…
+: 0,3;
I:
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
-
Хi
-4
-2
2
4
ni
7
3
6
4
Тогда относительная частота варианты x3=2, равна…
+: 0,3;
I:
I:
S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров зависит:
+: от числа испытаний;
I:
S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров характеризуется:
+: оба варианта ответов верны.
S: Слабая шкала:
+: от 0,1 до 0,3;
Т
I:
S: Теория вероятностей по определению занимается изучением:
+: оба варианта ответов верны.
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …
+: (10,6; 13,4);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …
+: (11,8; 14,2);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (12,3; 13,7);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (13,8; 16,2);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (14,9; 17,1);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …
+: (8,5; 11,5);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …
+: (10,1; 11,9);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид…
+: (11,8; 14,2);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (10,1; 11,9);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (12,3; 13,7);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (13; 14,7);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (16,3; 17,8);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (17,3; 18,3).
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (9,1; 10,7);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (14,8; 16,5);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (11,6; 13,7);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (15,9; 17,3);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (16,4; 17,2);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (17,5; 18,9).
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (13; 14,8);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (11,6; 13,7);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (9,1; 10,7);
I:
S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...
+: (10,1; 11,8);
Н
S: Невозможными событиями называются:
+: события, которые в данном испытании не могут произойти;
I:
S: Несовместными событиями называются:
+: если появление одного из двух событий исключает появление другого;
S: На пути движения автомобиля находится 3 светофора. Каждый из них разрешает дальнейшее движение с вероятностью и запрещает с вероятностью . Тогда вероятность того, что хотя бы перед одним светофором автомобиль сделает остановку, равна …
+: ;
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: ;
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: ;
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: ;
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: .
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: ;
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: ;
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: .
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: .
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: ;
I:
S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …
+: ;
S: На склад поступила партия лампочек в количестве 300 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 3, 300}.
+:
-
0
1
2
3
300
0,051
0,153
0,229
0,229
0
S: Начальным моментом S-го порядка случайной величины Х называют:
+: математическое
ожидание S-й степени этой случайной величины;
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …
+: 4
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …
+: 5
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …
+: 7
I:
S: Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей . Тогда значение С равно …
+: 2
I:
S: Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей . Тогда значение С равно …
+: 0
I:
I:S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 6;
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 36;
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 9;
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 16;
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 10;
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 9;
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 15;
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…