ТЕСТ_Козар_ТВиМС_Формат_IT
.doc
-:
-
0
1
2
256
0,077
0,198
0,254
0
+:
-
0
1
2
256
0,078
0,199
0,255
0
I:
S: В магазин поступила партия лампочек в количестве 250 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, 250}.
-:
-
0
1
2
250
0,004
0,06
0,213
0
-:
-
0
1
2
250
0,008
0,09
0,215
0
+:
-
0
1
2
250
0,007
0,035
0,087
0
-:
-
0
1
2
250
0,008
0,019
0,255
I:
S: Радиолокационная станция способна засечь цель в среднем за 2 минуты. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа целей, засеченных радиолокационной станцией за 12 минут для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона.
+:
-
0
1
2
3
0,003
0,018
0,054
0,108
-:
-
0
1
2
3
0,008
0,019
0,015
0,107
-:
-
0
1
2
3
0,007
0,035
0,087
0,109
-:
-
0
1
2
3
0,008
0,019
0,055
0,106
I:
S: Грибник в среднем за 1 час способен собрать 20 грибов. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа собранных грибником грибов за 15 минут для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона
-:
-
0
1
2
3
0,003
0,018
0,054
0,108
+:
-
0
1
2
3
0,007
0,035
0,087
0,146
-:
-
0
1
2
3
0,007
0,035
0,087
0,109
-:
-
0
1
2
3
0,008
0,039
0,055
0,146
I:
S: Рыбак в среднем за 1 час вылавливает 30 карпов. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа карпов, вылавливаемых рыбаком за 8 минут для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона.
-:
-
0
1
2
3
0,018
0,078
0,154
0,208
-:
-
0
1
2
3
0,017
0,075
0,152
0,246
-:
-
0
1
2
3
0,017
0,075
0,187
0,209
+:
-
0
1
2
3
0,019
0,076
0,152
0,203
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
0,058
0,178
0,229
0,228
-:
-
0
1
2
3
0,057
0,175
0,252
0,226
+:
-
0
1
2
3
0,051
0,153
0,229
0,229
-:
-
0
1
2
3
0,051
0,176
0,229
0,223
V1: Тема S: Теория вероятностей. Основные законы распределения дискретных случайных величин. Интегральная теорема Лапласа
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;
-: Р(+13 < X <+21) = 0,35543;
-: Р(+13 < X <+21) = 0,165S:
V1: Тема S: Теория вероятностей. Определение дискретной случайной величины и её законы распределения
I:
S: РЛС способна засечь цель в среднем за 2 минуты. Найти вероятность того, что сигнал о новой цели поступит через 8 минут после засечки предыдущей, если считать поток поступающих сведений о целях стационарным Пуассоновским.
+: Р(0 < X <8) = 0,981;
-: Р(0< X <8) = 0,881;
-: Р(0< X <8) = 0,7S:
I:
S: Рыбак в среднем за 1 час вылавливает 30 рыб. Найти вероятность того, что новая рыба будет поймана через 6 минут после вылова предыдущей, если считать поток пойманных рыб стационарным Пуассоновским.
-: Р(0 < X < 6) = 0,981;
-: Р(0 < X < 6) = 0,952;
+: Р(0 < X < 6) = 0,S:
I:
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) = 0,412;
+: Р(X
600) = 0,303;
-: Р(X
600) = 0,S:
I:
S: Аккумуляторной батареи для постоянной работы сотового телефона в среднем хватает на 18 часов. Найти вероятность того, что в течение суток аккумуляторная батарея не разрядится, и сотовый телефон будет работать исправно, если считать, что время работы аккумуляторной батареи имеет показательное распределение.
-: Р(X
24) = 0,212;
-: Р(X
24) = 0,354;
+: Р(X
24) = 0,2S:
I:
S: Цена деления углоизмерительного прибора 3,6 секунды. Найти вероятность того, что ошибка определения угла по своему абсолютному значению не превысит 1 секунды.
-: Р(-1
X
1) = 0,54;
-: Р(-1
X
1) = 0,58;
+: Р(-1
X
1) = 0,S:
I:
S: Цена деления сетки бинокля равна 5 делений. Найти вероятность того, что ошибка определения горизонтального угла по своему абсолютному значению не превысит 1 деления.
-: Р(-1
X
1) = 0,5;
+: Р(-1
X
1) = 0,4;
-: Р(-1
X
1) = 0,S:
I:
S: Цена деления шкалы секундомера равна 0,2 секунды. Найти вероятность того, что ошибка снятия отсчёта по секундомеру будет находиться в пределах от 0,01 до 0,1 секунды.
+: Р(0,01
X
0,1) = 0,45;
-: Р(0,01
X
0,1) = 0,54;
-: Р(0,01
X
0,1) = 0,S:
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 10 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-: Ех = 0,2 м;
+: Ех = 5,26 м;
-: Ех = 0,8 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 8 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
+: Ех = 2,76 м;
-: Ех = 7,6 м;
-: Ех = 8,42 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 3 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
+: Ех = 1,76 м;
-: Ех = 2,25 м;
-: Ех = 4 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 4 метра равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-: Ех = 3,6 м;
-: Ех = 4,44 м;
+: Ех = 1,64 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 8 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-: Ех = 5,6 м;
+: Ех = 5,19 м;
-: Ех = 1,4 м.
V1: Теория вероятностей. Числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение
I:
S: Какая числовая характеристика отражает среднее значение случайной величины или центр рассеивания случайной величины?
+: математическое ожидание;
-: дисперсия;
-: корреляционный момент.
I:
S: Какая числовая характеристика отражает рассеивание или разброс случайной величины относительно центра её рассеивания?
-: математическое ожидание;
+: дисперсия;
-: корреляционный момент.
I:
S: Какая числовая характеристика отражает зависимость случайных величин входящих в систему?
-: математическое ожидание;
-: дисперсия;
+: корреляционный момент.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,3 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель при трёх выстрелах.
+:
;
-:
;
-:
.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность получения недолёта равна 0,2 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа недолётов при трёх выстрелах. Вероятностью попадания в цель пренебречь.
-:
;
-:
;
+:
.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,4 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти ряд математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель при трёх выстрелах.
-:
;
+:
;
-:
.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность получения недолёта равна 0,6 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа недолётов при трёх выстрелах. Вероятностью попадания в цель пренебречь.
+:
;
-:
;
-:
.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,7 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель при трёх выстрелах.
-:
;
+:
;
-:
.
I:
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 математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 3, 144}.
-:
;
-:
;
+:
.
I:
S: По цели производится стрельба снарядами с установкой на фугасное действие для получения рикошетов (воздушных разрывов). При стрельбе расходуется 120 снарядов. Вероятность получения наземного разрыва равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить математическое ожидание случайной величины Х - числа наземных разрывов для Х = {0, 1, 2, 120}.
-:
;
+:
;
-:
.
I:
S: В магазин поступила партия лампочек в количестве 300 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить математическое ожидание случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 3, 300}.
+:
;
-:
;
-:
.
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 математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 256}.
-:
;
-:
;
+:
.
I:
S: В магазин поступила партия лампочек в количестве 250 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить математическое ожидание случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 250}.
-:
;
+:
;
-:
.
I:
S: РЛС способна засечь цель в среднем за 2 минуты. Определить дисперсию случайной величины Х - числа целей, засеченных РЛС за 12 минут для Х = {0, 1, 2, 3}.
+: а = 6;
-: а = 3;
-: а = S:
V1: Теория вероятностей. Непрерывные случайные величины: функция распределения случайной величины
I:
S: 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)
-
F(x)
V1: Теория вероятностей. Плотность вероятности. Числовые характеристики. Моменты случайных величин
I:
S: В теории вероятностей числовые характеристики случайных величин разделяют на:
-: характеристики положения случайной величины;
-: характеристики разброса (рассеивания) случайной величины;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: Характеристики положения случайной величины…
+: характеризуют положение наиболее характерных точек распределения случайной величины на числовой оси;
-: характеризуют характер разброса возможных значений случайной величины на числовой оси;
I:
S: Характеристики рассеивания случайной величины…
-: характеризуют положение наиболее характерных точек распределения случайной величины на числовой оси;
+: Определяют пределы и характер разброса возможных значений случайной величины на числовой оси;
I:
S: Характеристиками положения случайной величины являются:
-: математическое ожидание;
-: мода;
-: медиана;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: Характеристиками рассеивания случайной величины являются:
-: дисперсия;
-: моменты;
-: среднеквадратическое отклонение;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: В теории вероятностей для распределения случайной величины чаще всего используют…
-: начальные моменты;
-: центральные моменты;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: Начальным моментом S-го порядка случайной величины Х называют:
+: математическое ожидание S-й степени этой случайной величины;
-: математическое ожидание S-й степени центрированного значения этой случайной величины.
I:
S: Центральным моментом S-го порядка случайной величины Х называют:
-: математическое ожидание S-й степени этой случайной величины;
+: математическое ожидание S-й степени центрированного значения этой случайной величины.
I:
S: Дисперсией случайной величины Х называют:
-: математическое ожидание куба центрированной случайной величины;
+: математическое ожидание квадрата центрированной случайной величины.
V1: Теория вероятностей. Законы распределения непрерывных величин: нормальное, равномерное, показательное