1. Случайные величины – это:

+ 1) величины, принимающие разные значения с определенными вероятностями

2) величины, полученные случайно

3) величины, характеризующие случайность изучаемого явления

4) величины, не относящиеся к изучаемой совокупности

5) величины, случайно включенные в выборку вследствие нарушения чистоты опыта

2. Измерение – это:

+ 1) получение количественной оценки изучаемого признака с помощью измерительных приборов

2) действие, направленное на получение косвенных данных об изучаемом явлении

3) процесс отбора проб в ходе опыта

4) формирование выборки из генеральной совокупности

5) группировка данных, полученных опытным путем

3. Наблюдение – это:

+ 1) проведение измерений у каждого из «n» однородных предметов изучаемой совокупности

+ 2) проведение «n» измерений исследуемого свойства у одного предмета

3) созерцание явлений природы с целью анализа

4) заметки натуралиста о природных процессах

5) фиксирование текущих событий в определенной последовательности

4. Эксперимент – это:

+ 1) воспроизведение в контролируемых условиях явлений природы

2) изучение процессов методами статистики

3) изучение факторов среды

4) исследование последствий загрязнения среды

5) наблюдение за явлениями природы

5. Статистическая совокупность – это:

+ 1) ряд варьирующих значений наблюдаемого признака

2) задача статистического анализа

3) явление природы

4) сумма факторов среды

5) компонент математической модели

6. Варианта – это:

+ 1) каждый член изучаемой статистической совокупности

2) отдельный раздел задания для исследований

3) показатель изменчивости, признака

4) одна из частей полученных экспериментальных данных

5) часть сводки данных

7. Количественные признаки – это:

+ 1) данные наблюдений, полученные в результате измерений

2) число проверенных замеров

3) количество вариантов опыта

4) номер варианта опыта

5) суммарное значение выполненных вариантов опыта

8. Качественные признаки – это:

+ 1) свойства изучаемых явлений, не поддающиеся измерению

2) признак изучаемого явления с высокими свойствами

3) эксклюзивные свойства объекта

4) особые функции изучаемого явления

5) высшая характеристика изучаемых признаков

9. При достаточно большом числе наблюдений можно практически с полной уверенностью ожидать, что частота события будет как угодно мало отличаться от его вероятности – это закон:

1) Планка

2) Пуаннаре

+ 3) больших чисел

4) малых частостей

5) сомнительных вероятностей

10. Таблица достаточно больших чисел необходима для:

1) расчета вероятности

2) расчета ошибки

3) определения частостей

4) определения степени надежности выводов

+ 5) определения достаточно большого числа наблюдений

11. Допустимая величина вероятности Р:

1) 1.00

+ 2) 0.95

3) 0.90

4) 0.85

+ 5) 0.99

12. Допустимая ошибка (Е) исследований:

+ 1) 0.05

2) 0.01

3) 0.15

4) 0.10

5) 0.03

13. Абсолютные числа – это:

+ 1) числа, получаемые непосредственно в результате измерения

2) числа, имеющие наиболее важное значение

3) числа, обладающие абсолютной достоверностью

4) числа, полученные при измерении, которое выполнено с предельной точностью

5) числа, в отношении точности измерения которых нет сомнений

14. Относительные числа – это:

+ 1) число, взятое в отношении к другому числу, принятому за основание

2) число, полученное в результате измерений, точность которого неизвестна

3) числа, полученные в результате измерений, точность которых сомнительна

4) числа, относящиеся к контрольной выборке

5) числа, относящиеся к другой совокупности

15. Таблица случайных чисел необходима для:

+ 1) правильного формирования выборки

2) изучения случайных свойств статистической совокупности

3) исследования разнообразия систем

4) составления статистических таблиц

5) разработки номограмм

16. Механическая выборка – это:

+ 1) систематический отбор

2) сводка данных с использованием механизмов

3) отбор данных с помощью робототехники

4) механизированная система выборки

5) действующая модель аппарата отбора проб

17. Сводка данных – это:

+ 1) упорядочивание наблюденных данных и приведение их к легко обозримому виду

2) информация о полученных результатах наблюдений

3) сообщение о формировании выборки

4) сведение о числовых характеристиках генеральной совокупности

5) таблица случайных чисел

18. C≈ – это:

+ 1) величина разряда сводки данных

2) разность значений наблюденной совокупности

3) диапазон варьирования данных выборки

4) размах рассеяния вариант

5) среднее значение

19. Таблица распределения двух случайных величин – это:

+ 1) сводка частот сопряженных взаимозависимых наблюденных значений случайных величин

2) Форма записи двух случайных величин исследуемой совокупности

3) табличная интерпретация наблюденных значений двух случайных величин

4) схема распределения значений двух случайных величин

5) приведение наблюденных значений двух случайных величин к обозримому виду.

20. Объем ряда распределения – это:

+ 1) сумма всех частот наблюденных значений случайной величины

2) произведение длинны, ширины и высоты ряда распределения

3) изображение геометрического тела – куба, соответствующего параметрам ряда распределения

4) совокупность значений случайной величины

5) диапазон варьирования значений случайной величины

21. = , где Х_i – значения случайной величины, n_i – частоты, - это:

+ 1)среднее значение ряда распределения

2) формула для вычисления выравненных значений случайной величины

3) расчет показателей случайной величины

4) расчет частот ряда распределения

5) формула для вычисления количества разрядов для сводки данных

22. = , где Х_i – значение случайной величины, N - число значений, - это:

+ 1)арифметическое среднее значение случайной величины

2) гармоническое среднее значение случайной величины

3) геометрическое среднее значение случайной величины

4) условное среднее значение случайной величины

5) приближенное среднее значение случайной величины

23. Мерой расселения вариант ряда распределения является:

+ 1) основное отклонение

2) Среднее значение

3) число разрядов

4) величина разряда

5) сумма частот

24. = + - это:

+ 1) основное отклонение

2) дисперсия

3) коэффициент вариации

4) коэффициент связи

5) коэффициент детерминации

25. Мера косости ряда распределения – это:

+ 1) коэффициент асимметрии

2) Коэффициент вариации

3) коэффициент корреляции

4) коэффициент ковариации

5) коэффициент коэволюции

26. Положительная асимметрия – это:

+ 1) правая ветвь кривой распределения больше левой

2) левая ветвь кривой распределения больше правой

3) обе ветви кривой распределения одинаковы

4) обе ветви кривой распределения асимптотически приближаются к оси абсцисс.

5) только одна ветвь кривой асимптотически приближаются к оси абсцисс.

27. Мера крутости ряда распределения – это:

+ 1) коэффициент эксцесса

2) коэффициент рассеяния

3) коэффициент давления

4) коэффициент разрежения

5) коэффициент скопления

28. Островершинная кривая бывает при коэффициенте эксцесса более:

1) 3

2) 1

3) 2

+ 4) 0

5) 4

29. Плосковершинная кривая бывает при коэффициенте дефекта менее:

1) 1

2) 3

+ 3) 0

4) 4

5) 2

30. Распределение Бернулли возникает в случае, когда для каждого испытания существует определенное количество возможных несовместных исходов. Это:

+ 1) два

2) три

3) один

4) n-1

5) n-2

31. n_x = N p^x q^v-x – это распределение:

+ 1) биномиальное

2) нормальное

3) симметричное

4) асимметричное

5) дефектное

32. Треугольник Паскаля – это:

+ 1) таблица для вычисления биномиальных коэффициентов

2) равнобедренный треугольник

3) диаграмма частот

4) математический казус

5) графическое изображение распределения

33. Распределение Гаусса возникает в случае, когда имеет место:

+ 1) совместное воздействие малых независимых факторов, число которых неограниченно велико

2) смещение распределение случайной величины

3) асимметрия распределения

4) значительное рассеяние значений случайной величины

5) высокая концентрация значений случайной величины вокруг среднего значения

34. , где – среднее значение; σ – стандартное отклонение – это распределение:

+ 1) нормальное

2) биномиальное

3) асимметрическое

4) Дефектное

5) Бернулли

35. При нормальном распределении случайной величины число вариант, отклоняющихся от среднего значения на величину основного отклонения, составляет:

+ 1) 68,3%

2) 72,3%

3) 51.4%

4) 47,6%

5) 50.0%

36. При нормальном распределении случайной величины число вариант, отклоняющихся от среднего значения на двойную величину основного отклонения, составляет:

+ 1) 95.5%

2) 87.4%

3) 72.5%

4) 68.6%

5) 55.5%

37. При нормальном распределении случайной величины число вариант, отклоняющихся от среднего значения на тройную величину основного отклонения, составляет:

+ 1) 99.7%

2) 95.5%

3) 72.4%

4) 68.3%

5) 59.2%

38. , где х – значение случайной величины,

N – объем совокупности,

– среднее значение – это:

+ 1) распределение Пуассона

2) нормальное распределение

3) биномиальное распределение

4) симметричное распределение

5) распределение Бернулли

39. y = y_m , где x – значение случайной величины,

σ – основное отклонение – это распределение:

+ 1) Вейбулла

2) Пуассона

3) Бернулли