ТЕСТ_Козар_ТВиМС_Формат_IT

I:

S: График плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х, распределённой равномерно в интервале (-2; 6) имеет вид: Тогда значение a равно…

+: ;

-: ;

-: ;

-: .

I:

S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [2, 5]. Распределение случайной величины Y=3X-1 имеет...

-: другой, кроме равномерного и нормального, вид распределения;

-: равномерное распределение на отрезке [6, 15];

+: равномерное распределение на отрезке [5, 14];

-: нормальное распределение на отрезке [2, 5].

I:

S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [1, 3]. Тогда случайная величина Y=4X+1 имеет…

-: другой (не равномерный) вид распределения;

-: равномерное распределение на отрезке [4, 12];

-: равномерное распределение на отрезке [2, 6];

+: равномерное распределение на отрезке [5, 13].

I:

S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [-3, 6]. Тогда случайная величина Y=3X-1 имеет…

-: другой, кроме равномерного и нормального, вид распределения;

+: равномерное распределение на отрезке [-10, 17];

-: нормальное распределение на отрезке [-9, 18];

-: равномерное распределение на отрезке [-8, 17].

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …

+: 4

-: 9

-: 18

-: 3

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …

-: 32

+: 5

-: 16

-: 4

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …

+: 7

-: 36

-: 72

-: 6

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей . Тогда значение С равно …

+: 2

-: 4

-: − 1,75

-: − 1

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей . Тогда значение С равно …

-: 0,5

-: 1

+: 0

-: 2,25

I:

S: Случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей: . Тогда соответствующая функция распределения вероятностей равна …

-: ;

+: ;

-: ;

-: .

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 4;

+: 6;

-: 20;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 32;

-: 5;

-: 16;

+: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 2;

+: 36;

-: 72;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 4;

+: 9;

-: 18;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 32;

-: 5;

+: 16;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

+: 10;

-: 2;

-: 72;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 2;

+: 9;

-: 18;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 32;

+: 15;

-: 16;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

+: 17;

-: 36;

-: 72;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

+: 14;

-: 9;

-: 18;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 32;

+: 25;

-: 2;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

+: 12;

-: 2;

-: 72;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

+: 24;

-: 2;

-: 18;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 32;

+: 13;

-: 2;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

+: 1;

-: 2;

-: 72;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 14;

-: 2;

+: 18;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

-: 32;

+: 5;

-: 2;

-: S:

I:

S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…

+: 20;

-: 2;

-: 72;

-: S:

V1: Теория вероятностей. Понятие закона больших чисел

I:

S: Закон больших чисел по другому называют:

+: неравенство Чебышева;

-: локальная теорема Муавра-Лапласа;

-: формула Пуассона.

I:

S: Из закона больших чисел вытекают следствия, которые обычно формулируются в виде следующих теорем:

-: теорема Бернулли (при неограниченном увеличении числа испытаний n частота событий сходится по вероятности к его вероятности);

-: теорема Пуассона (если производится n независимых испытаний и вероятность события А в i-м испытании равна Рi, то при неограниченном увеличении числа испытаний n частота события А сходится по вероятности к среднему арифметическому вероятностей Рi);

-: нет правильного ответа;

+: все варианты ответов верны.

V1: Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности

I:

S: Статистическое распределение выборки имеет вид

Хi	-1	0	1	3
ni	4	6	3	7

Тогда относительная частота варианты x2=0, равна…

-: 6;

+: 0,3;

-: 0,35;

-: 0,S:

I:

S: Статистическое распределение выборки имеет вид

Хi	-2	1	3	4
ni	2	5	6	7

Тогда относительная частота варианты x3=3, равна…

-: 6;

-: 0,25;

-: 0,1;

+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…

-: 0,5;

+: 0,3;

-: 0,55;

-: S:

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;

-: 0,4;

-: 6;

-: 0,S:

I:

S: По выборке объёма n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно…

+: a=18;

-: a=68;

-: a=17;

-: a=S:

V1: Математическая статистика. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков

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;

-: m=6;

-: m=7,25;

-: m=6,S:

I:

S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 8, 9, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

-: m=9,25;

+: m=9;

-: m=8;

-: m=9,S:

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;

-: m=5,75;

-: m=5;

-: m=6,S:

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;

-: m=5,5;

-: m=5;

-: m=S:

I:

S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 6, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

-: m=5,25;

-: m=5,5;

-: m=6;

+: m=S:

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

-: (11,2; 11,8);

-: (10,8; 12);

+: (10,6; 13,4);

-: (12; 13,7).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

-: (11,8; 12,8);

+: (11,8; 14,2);

-: (13; 14,7);

-: (11,6; 13).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+: (12,3; 13,7);

-: (13; 13,7);

-: (12,3; 12,8);

-: (12,3; 13).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+: (13,8; 16,2);

-: (15; 16,2);

-: (13,8; 14,1);

-: (13,8; 15).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (14,9; 16);

+: (14,9; 17,1);

-: (16; 17,1);

-: (14,9; 15,2).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

+: (8,5; 11,5);

-: (8,6; 9,6);

-: (10; 10,9);

-: (8,4; 10).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

-: (11; 12,1);

-: (9,8; 10,8);

+: (10,1; 11,9);

-: (9,8; 11).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид…

-: (11,8; 12,8);

-: (11,6; 13);

+: (11,8; 14,2);

-: (13; 14,6).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+: (10,1; 11,9);

-: (10,1; 11);

-: (11; 11,9);

-: (10,1; 10,8).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (13; 13,7);

-: (12,3; 12,8);

+: (12,3; 13,7);

-: (12,3; 13).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+: (13; 14,7);

-: (12,3; 12,8);

-: (12,3; 13,7);

-: (12,3; 13).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (17; 17,7);

+: (16,3; 17,8);

-: (15,3; 17);

-: (12,3; 17).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (17; 18);

-: (18,3; 19,8);

-: (12,3; 18);

+: (17,3; 18,3).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (10; 13,7);

-: (9,3; 10);

+: (9,1; 10,7);

-: (10; 13).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+: (14,8; 16,5);

-: (15; 16,5);

-: (13,8; 14,1);

-: (13,8; 15).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (11,2; 11,8);

-: (10,8; 12);

+: (11,6; 13,7);

-: (12; 13,7).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (14,9; 16);

+: (15,9; 17,3);

-: (16; 17,9);

-: (14,9; 15,5).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (17; 17,9);

+: (16,4; 17,2);

-: (15,3; 17);

-: (12,3; 17).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (17; 18);

-: (18,3; 19,8);

-: (11,3; 18);

+: (17,5; 18,9).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+: (13; 14,8);

-: (14; 19,8);

-: (14; 15,7);

-: (12,3; 14).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (11,2; 11,8);

-: (11,8; 12);

+: (11,6; 13,7);

-: (12; 14,7).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-: (10; 14,7);

-: (8,3; 10);

+: (9,1; 10,7);

-: (10; 12).

I:

S: Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна S: Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+: (10,1; 11,8);

-: (10,9; 11);

-: (11; 11,1);

-: (10,1; 10,8).

V1: Математическая статистика. Характеристики вариационного ряда

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 4, 6 равна…

+: 4;

-: 5;

-: 6;

-: 20.

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 1, 2, 5, 7, 8 равна…

-: 2;

+: 1;

-: 24;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 3, 4, 6, 6, 7, 8 равна…

+: 6;

-: 3;

-: 34;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 3, 4, 5 равна…

-: 18;

+: 3;

-: 1;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 2, 3, 4, 7 равна…

+: 2;

-: 7;

-: 1;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 2, 5, 5, 6, 7, 9, 10 равна…

-: 2;

-: 10;

-: 6;

+: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 3, 6, 6, 7, 8, 10, 11 равна…

+: 6;

-: 11;

-: 3;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 5, 8, 8, 9, 10, 11, 13 равна…

-: 5;

+: 8;

-: 13;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 5, 6, 7, 7, 10 равна…

-: 1;

-: 10;

-: 6;

+: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 2, 3, 4, 8, 9, 9, 10 равна…

-: 8;

+: 9;

-: 2;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 4, 7 равна…

+: 4;

-: 5;

-: 6;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 1, 2, 3, 7, 8 равна…

-: 2;

-: 11;

+: 1;

-: 5

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 3, 4, 5 равна…

-: 1;

+: 3;

-: 4;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 2, 3, 4, 8 равна…

+: 2;

-: 7;

-: 1;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 2, 5, 5, 6, 7, 9, 10 равна…

-: 2;

-: 7;

-: 6;

+: 8:

I:

S: Мода вариационного ряда 3, 6, 6, 7, 8, 10, 11 равна…

+: 6;

-: 11;

-: 8;

-: 5

I:

S: Мода вариационного ряда 5, 8, 8, 9, 10, 11, 13 равна…

-: 5;

+: 8;

-: 13;

-: 6

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 5, 6, 7, 7, 10 равна…

-: 2;

-: 10;

-: 5;

+: 8

I:

S: Мода вариационного ряда 2, 3, 4, 8, 9, 9, 10 равна…

-: 2;

+: 9;

-: 3;

-: i

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 4, 6, 7, 8 равна…

-: 6;

-: 5;

+: 4;

-: 20.

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 1, 2, 5, 7, 8, 9 равна…

-: 2;

+: 1;

-: 24;

-: 6

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 6, 6, 7, 8 равна…

+: 6;

-: 3;

-: 1;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 равна…

-: 1;

+: 3;

-: 10;

-: 5

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 2, 3, 4, 7, 8, 9, 10 равна…

+: 2;

-: 8;

-: 1;

-: S:

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 9, 10 равна…

-: 1;

-: 10;

-: 7;

+: 5

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10, 11 равна…

-: 4;

-: 11;

+: 6;

-: 3

I:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 5, 8, 8, 9, 10, 11, 13 равна…

-: 1;

+:8;

-: 13;

-: 4

V1: Математическая статистика. Доверительные вероятности, доверительные интервалы

I:

S: В математической статистике надёжность оценок принято характеризовать:

-: доверительным интервалом;

-: доверительной вероятностью;

-: нет правильных ответов;

+: оба варианта ответов верны.

I:

S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров зависит:

+: от числа испытаний;

-: от качества испытаний;

-: от надёжности испытаний;

-: от времени испытаний.

I:

S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров характеризуется:

-: точностью;

-: надёжностью оценок;

-: нет правильных ответов;

+: оба варианта ответов верны.

V1: Математическая статистика. Регрессионный анализ, корреляционный анализ

I:

S: Корреляционный анализ - это:

+: количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами;

-: количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

I:

S: Регрессионный анализ - это:

-: количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами;

+: количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.