88. Какие утверждения верны

1. стандартное отклонение равно нулю только тогда, когда все значения случайной величины одинаковы

2. стандартное отклонение – это квадратный корень из дисперсии

3. выбросы влияют на стандартное отклонение

4. стандартное отклонение – дисперсия в квадрате

5. выбросы не влияют на стандартное отклонение

89. Эффективной называется оценка, которая имеет

1. максимальную дисперсию в классе несмещенных оценок

2. дисперсию равную нулю

3. максимальную дисперсию в классе смещенных оценок

4. минимальную дисперсию в классе несмещенных оценок

90. По каким числовым характеристикам определяют доверительные интервалы

1. среднее арифметическое значение

2. средне квадратичное отклонение

3. отклонение среднего значения от дисперсии

91. По выборке построены 95% и 99% доверительные интервалы: 11 = ( 14.3 ; 31.9) и 12 = ( 16.4 ; 29.8) . Выберите верные утверждения

1. Выборочное среднее значение равно 23.1

2. нельзя определить среднее значение, не зная обьема выборки

3. 11 – это 95% доверительный интервал

4. 12 – это 99% доверительный интервал

5. 11 – это 99% доверительный интервал

6. 12 – это 95% доверительный интервал

92. Верно ли что для нормального распределения величины метематическое ожидание , медиана и мода равны.

1. да

2. нет

93. Верно ли что нормальная кривая пересекает ось абсцис в точке минимального и максимального значения

1. да

2. нет

94. Верно ли то, что нормально распределенные случайные величины имеют симметричный график для плотности вероятностей

1. нет

2. да

95. Найдите соответствия

1. уровень значимости в. Это вероятность совершить ошибку I рода

2. мощность критерия а. Это вероятность совершить ошибку II рода

б. Это единица минус вероятность ошибки II рода

г. Это единица минус вероятность ошибки I рода

96. Какое утверждение верно

1. мощность критерия говорит о способности теста обнаруживать альтернативную гипотезу ( т.е. принимать альтернативную гипотезу , когда она верна)

2. уровьнь значимости – это вероятность отвергнуть верную нулевую гипотезу

3. сумма вероятностей ошибок I и II рода всегда равна единице

97. Статистический критерий – это

1. правило , по которому принимается или отвергается основная гипотеза

2. условие правильности основной гипотезы

3. вероятность совершить ошибку второго рода

4. вероятность отвергнуть правильную гипотезу

98. Выберите условие, при котором используется распределение Стьюдента вместо распределения Гаусса при проверке гипотезы о равенстве среднего значения определенному числу.

1. наличие выбросов

2. распределение не следует нормальному

3. обьем выборки меньше 30

4. распределение совокупности ассиметрично

5. неизвестно стандартное отклонение генеральной совокупности

99. у = 3.5 – 0.25 х уравнение регрессионной завичимости количества километров, пробегаемых за день (у) от температуры в градусах (х). Поясните значение коэффициента регрессии

1. средний киллометраж 25 С равен 8.5 км

2. при увеличении температуры на один градус , ожидается , что индивид пробежит на 0.25 км больше

3. при увеличении температуры на один градус ожидается, что индивид пробежит на 0.25 км меньше

4. при увеличении температуры на один градус , ожидается, что индивид пробежит на 0.25 км меньше

5. при увеличении температуры на 0.25 градуса , считается что индивид пробежитна один км больше

100. Какие утверждения о линии и уравнении регрессии верны

1. свободный член уравнения – это значение у при х = 0

2. среднее значение у при всех значениях х одинаково

3. все значения у состоят из суммы значения уравнения и остатка

4. линия регрессии должна проходить через точку ( х,у)

101. Какой вывод следует сделать , если в ходе регрессионного анализа получены следующие результаты R² = 0.98, р = 0.00014

1. модель подобрана хорошо( описывает диаграмму рассеивания с точностью 98%)

2. модель подобрана плохо ( 98% наблюдений находятся вне модели

3. между исследуемыми величинами имеется прямолинейная связь

4. между исследуемыми данными прямолинейной связи нет

5. вывод сделать невозможно

102. Построение уравнения прямолинейной регрессии.

1. сводится к нахождению коэффициентов bº и b¹

2. основой для него является уравнение прямой

3. необходимо для вычисления коэффициента корреляции

4. обычно является уравнением гиперболы

5. для нахождения коэффициентов используется метод наименьших квадратов

103. Главной задачей применения метода наименьших квадратов для построения линии регрессии является.

1. провести линию через все точки выборки

2. минимизировать сумму всех наблюдений

3. минимизировать сумму квадратов остатков

104. Предположим что в исследовании обнаружено, что коэффициент корреляции между доходом семьи и результатом тестирования r = +1 .Какое утверждение является наиболее точным заключением