Ответы на тесты ММУ - Статистический метод контроля (1/1)

ВЫ СТУДЕНТ ММУ (Московский Международный Университет) и ОБУЧАЕТЕСЬ ДИСТАНЦИОННО?
На ЭТОМ сайте, Вы найдете ответы на вопросы тестов ММУ.
Регистрируйтесь, пополняйте баланс и без проблем сдавайте тесты ММУ.

ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛЬЗОВАНИЯ САЙТОМ ЗДЕСЬ

Как посмотреть ответ ИНСТРУКЦИЯ

У ВАС ДРУГОЙ ВУЗ, НЕ БЕДА.....
ПОСМОТРИТЕ ДРУГИЕ НАШИ САЙТЫ С ОТВЕТАМИ - СПИСОК
Если в списке нет Вашего вуза, вернитесь сюда и купите найденный Вами вопрос, иногда предметы полностью совпадают в разных вузах.

Статистический метод контроля (1/1)

В каком случае функция F (х) — неубывающая:

Выберите один ответ.

a. F (х) = Р (Х < х)

b. F (х) = Р (Х ? х)

c. F (х) = Р (Х >х)

ОТВЕТ предоставляется за плату. Цена 4 руб. ВОЙТИ и ОПЛАТИТЬ

: ПРЕДМЕТ: Статистический метод контроля (1/1); КУПЛЕНО РАЗ: 232

ПРЕИМУЩЕСТВА ПОЛЬЗОВАНИЯ САЙТОМ ЗДЕСЬ

Как посмотреть ответ ИНСТРУКЦИЯ

Статистический метод контроля (1/1)

В каком случае функция F (х) — неубывающая:

В чем состоит сущность правила трех сигм:

Дисперсия каждой из 9 одинаково распределенных взаимно независимых случайных величин равна 36. Найти дисперсию среднего арифметического этих величин.(вид отв. х)

Для каких случайных величин справедливо неравенство Чебышева:

Если возможные значения непрерывной случайной величины расположены по всей оси х, то при lim x →-∞ F (X) :{

Если возможные значения непрерывной случайной величины расположены по всей оси х, то при lim x →∞ F (X) :{

Если одно из двух противоположных событий обозначено через А, то как принято обозначать другое:

Задано распределение частот выборки. Найти объем выборки.

(вид отв. х)

Как на практике правило трех сигм:

Как называют статистическую оценку, которая при n→∞ стремится по вероятности к оцениваемому параметру:

Как называют статистическую оценку, которая при n>? стремится по вероятности к оцениваемому параметру:

Как обозначают вероятность события А:

Как обозначают дисперсию (рассеяние) дискретной случайной величины:

Как обозначают математическое ожидание дискретной случайной величины:

Как обозначают условную вероятность:

Как принято обозначать случайные величины:

Как принято обозначать случайные события:

Как принято обозначать среднее квадратичное отклонение случайной величины:

Как, зная плотность распределения f (x), можно найти функцию распределения F (х) :

Какая вероятность появления одного из двух несовместных событий А и В, безразлично какого:

Какая вероятность того, что абсолютная величина отклонения превысит утроенное среднее квадратическое отклонение:

Какая вероятность того, что непрерывная случай¬ная величина примет значение, принадлежащее интер¬валу (а, b) :

Какая вероятность того, что отклонение по абсолютной величине будет меньше утроенного среднего квадратического отклонения:

Какая формула для вычисления дисперсии (рассеяния) дискретной случайной величины:

Какая функция является общим способом задания любых типов случайных величин:

Какие бывают элементарные исходы:

Какие значения интегральной функции принад¬лежат отрезку [0; 1] :

Какие значения случайная величина X может принимать в одном испытании:

Какие события называют несовместными:

Какие события называют противоположными:

Какие соотношения μ 1связывают начальные v1 и центральные v2 моменты:

Каким может быть число возможных значений дискретной случайной величины:

Каким может быть число возможных значений непрерывной случайной величины:

Какими оценками при небольшом объеме выборки следует пользоваться:

Какое геометрическое истолкование функции распределения:

Какое значение имеет математическое ожидание постоянной величины М(С) :

Какое неравенство доказал Чебышев:

Какое неравенство удовлетворяет вероятность любого события:

Какое нормальное распределе¬ние называют общим:

Какое нормальное распределение называют нормированным:

Какое нормальное распределение называют нормированным:

Какое распределение вероятностей называют равномерным:

Какой вид имеет график дифференциальной функции дискретного распределения:

Какой вид имеет график дифференциальной функции равномерного распределения:

Какой вид отбора не требует расчленения генеральной совокупности на части:

Какой оценкой генеральной средней является выборочная средняя:

Какой формулой определяется относительная частота события А:

Какому интервалу принадлежат значения функции распределения:

Какую из функций можно найти, зная плотность распределения:

Какую статистическую оценку называют состоятельной:

Какую статистическую ошибку Θ* при любом объеме выборки называют несмещенной:

Какую функцию называют интегральной функцией распределения:

Какую функцию называют функцией распределения:

Когда вычисляют вероятность события:

Когда вычисляют относительную частоту:

По какой формуле зная плотность распределения можно найти функцию распределения:

По какой формуле определяют условные варианты:

По какому равенству находят выравнивающие частоты:

По какому равенству находят выравнивающие частоты:

При каком эксцессе кривая распределения имеет более высокую и “острую” вершину, чем нормальная кривая:

При каком эксцессе кривая распределения имеет более низкую и “плоскую” вершину, чем нормальная кривая:

Производится 4 выстрела с вероятностями попадания в цель р1 = о,6, p2 = 0,4, p3 = 0,5 и р4 = 0.7. Найти математическое ожидание общего числа попаданий. (вид отв. х , х)

Сколько значений может принять случайная величина в результате испытания:

Соблюдение каких требований гарантирует математическое ожидание оценки Θ* от получения систематических ошибок:

Чем задается дискретная случайная величина:

Чему равен несобственный интеграл от дифференциальной функции :

Чему равен несобственный интеграл от плотности распределения :

Чему равна вероятность достоверного события:

Чему равна вероятность появления хотя бы одного из двух независимых событий А и В:

Чему равна вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий А и В:

Чему равна вероятность случайного события:

Чему равна вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появления одного из несовместных событий B 1,B 2образующих полную группу:

Чему равна вероятность совместного появления двух независимых событий А и В:

Чему равна вероятность совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности:

Чему равна вероятность того, что непрерывная случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (а, b) :

Чему равна вероятность того, что непрерывная случайная величина Х примет одно определенное значение:

**Какую статистическую ошибку Θ* при любом объеме выборки называют несмещенной:**