Математика 1 и второй / Архивные вопросы и решения / Вся математика по темам / 9.1 Математическая_статистика

ТВ

НВ

Тип

Вопрос/Ответ

9.1

1

0

Что является общей задачей математической статистики?

Указать способы сбора и группировки статистических сведений

Оценить неизвестную вероятность события

Проверить статистические гипотезы о виде неизвестного распределения

+

Создать методы сбора и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов

9.1

2

0

Что называется генеральной совокупностью?

Совокупность случайно отобранных объектов

+

Совокупность объектов, из которых производится выборка

Число объектов совокупности

Выборка, которая правильно представляет пропорции совокупности

9.1

3

0

Отбор типа «берется каждый пятый предмет в генеральной совокупности» называется

Простым случайным

Типическим

+

Механическим

Серийным

9.1

4

0

Вариационным рядом называется

Наблюдаемые значения

+

Последовательность вариант, записанных в возрастающем порядке

Статистическое распределение выборки

Относительные частоты

9.1

5

0

В каком виде можно представить статистическое распределение выборки?

+

В виде таблицы, полигона или гистограммы, статистическими характеристиками

В виде законов

Вариационным рядом

В виде формул

9.1

6

0

Статистическую оценку называют несмещенной если…

+

ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки.

ее математическое ожидание не равно оцениваемому параметру.

при заданном объеме выборки она имеет наименьшую возможную дисперсию.

при очень большом объеме выборки она стремиться к оцениваемому параметру

9.1

7

0

Статистическую оценку называют смещенной если…

ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки.

+

ее математическое ожидание не равно оцениваемому параметру.

при заданном объеме выборки она имеет наименьшую возможную дисперсию.

при очень большом объеме выборки она стремиться к оцениваемому параметру

9.1

8

0

Статистическую оценку называют эффективной если…

ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки.

ее математическое ожидание не равно оцениваемому параметру.

+

при заданном объеме выборки она имеет наименьшую возможную дисперсию.

при очень большом объеме выборки она стремиться к оцениваемому параметру

9.1

9

0

Статистическую оценку называют состоятельной если…

ее математическое ожидание равно оцениваемому параметру при любом объеме выборки.

ее математическое ожидание не равно оцениваемому параметру.

при заданном объеме выборки она имеет наименьшую возможную дисперсию.

+

при очень большом объеме выборки она стремиться к оцениваемому параметру

9.1

10

0

Выборку называют повторной, когда…

объекты извлекаются по одному из всей генеральной совокупности

объекты извлекаются не по одному из всей генеральной совокупности, а сериями

из генеральной совокупности извлекают каждый k-ый элемент

+

перед следующим выбором извлеченный ранее объект возвращается в генеральную совокупность

9.1

11

0

В результате пяти измерений длины стержня одним прибором получены следующие результаты (в мм) 96;98;103;108;110. Несмещенная оценка длины стержня равна:

96

+

103

108

110

9.1

12

0

В результате пяти измерений длины стержня одним прибором получены следующие результаты (в мм) 92;94;103;105;106. Несмещенная оценка длины стержня равна:

+

100

103

106

92

9.1

13

0

После 6 заездов автомобиля на определенной трассе были получены следующие значения его максимальной скорости (в м/сек): 27; 38; 30; 37; 35; 31. Значение несмещенной оценки математического ожидания максимальной скорости автомобиля равно

30

+

33

31

37

9.1

14

0

В результате пяти измерений длины стержня одним прибором (без математических погрешностей) получены следующие результаты (в мм): 92; 94; 103; 105; 106. Несмещенная оценка длины стержня равна

106

105

94

+

100

9.1

15

0

В результате семи измерений длины стержня одним прибором (без математических погрешностей) получены следующие результаты (в мм): 92; 94; 103; 105; 106, 110, 111. Несмещенная оценка длины стержня равна

106

+

103

94

100

9.1

16

0

В результате семи измерений длины стержня одним прибором (без математических погрешностей) получены следующие результаты (в мм): 98; 99; 102; 105; 106, 109, 116. Несмещенная оценка длины стержня равна

106

+

105

94

100

9.1

17

0

В результате пяти измерений длины стержня одним прибором (без математических погрешностей) получены следующие результаты (в мм): 82; 84; 93; 105; 106. Несмещенная оценка длины стержня равна

106

105

+

94

100

9.1

18

0

В результате пяти измерений длины стержня одним прибором (без математических погрешностей) получены следующие результаты (в мм): 92; 94; 113; 115; 116. Несмещенная оценка длины стержня равна

+

106

105

94

100

9.1

19

0

В результате шести измерений длины стержня одним прибором (без математических погрешностей) получены следующие результаты (в мм): 92; 94; 103; 105; 106, 130. Несмещенная оценка длины стержня равна

106

+

105

94

100

9.1

20

0

В результате шести измерений длины стержня одним прибором (без математических погрешностей) получены следующие результаты (в мм): 92; 94; 100, 103; 105; 106. Несмещенная оценка длины стержня равна

106

105

94

+

100

9.1

21

0

Случайная величина x распределена по нормальному закону с параметрами а и b и имеет следующие результаты наблюдаемых значений 35; 15; 5; 25; 5. Значение параметра распределения а этой случайной величины равно

7

35

5

+

17

9.1

22

0

Случайная величина распределена по закону Пуассона , где k=0,1,2,...По результатам наблюдаемых значений 2; 1; 1; 3; 1; 4; 2; 5; 1; 7 неизвестный параметр этого распределения, равен

5

+

2,7

3

7

9.1

23

0

Случайная величина x распределена по показательному закону. По результатам наблюдаемых значений 15; 5; 25; 5; 35 этой случайной величины параметр распределения равен

+

1/17

1/25

1/35

1/15

9.1

24

0

Случайная величина x распределена по нормальному закону с параметрами а и b и имеет следующие результаты наблюдаемых значений 35; 15; 5; 25; 5, 15, 5. Значение параметра распределения а этой случайной величины равно

+

15

35

5

17

9.1

25

0

Случайная величина распределена по закону Пуассона , где k=0,1,2,...По результатам наблюдаемых значений 2; 1; 1; 2; 1; 8; 2; 5; 1; 7 неизвестный параметр этого распределения, равен

5

2,7

+

3

7

9.1

26

0

Случайная величина x распределена по показательному закону. По результатам наблюдаемых значений 15; 5; 25; 5; 35,15, 5 этой случайной величины параметр распределения равен

1/17

1/25

1/35

+

1/15

9.1

27

0

Случайная величина x распределена по нормальному закону с параметрами а и b и имеет следующие результаты наблюдаемых значений 35; 55; 5; 55; 25. Значение параметра распределения а этой случайной величины равно

55

+

35

5

18

9.1

28

0

Случайная величина распределена по закону Пуассона , где k=0,1,2,...По результатам наблюдаемых значений 2; 1; 1; 3; 1; 4; 2; 5; 1; 7; 3; 6 неизвестный параметр этого распределения, равен

1

6

+

3

7

9.1

29

0

Случайная величина x распределена по показательному закону. По результатам наблюдаемых значений 35; 55; 5; 55; 25этой случайной величины параметр распределения равен

1/17

1/25

+

1/35

1/15

9.1

30

0

Случайная величина x распределена по нормальному закону с параметрами а и b и имеет следующие результаты наблюдаемых значений 10; 35; 15; 5; 25; 5; 10. Значение параметра распределения а этой случайной величины равно

7

35

5

+

15

9.1

31

0

Мода вариационного ряда

хi	9	15	18
ni	7	23	14

равна

+

15

23

18

7

9

9.1

32

0

Размах вариационного ряда

хi	9	15	18
ni	7	23	14

равен

15

23

18

7

+

9

9.1

33

0

Медиана вариационного ряда

хi	9	15	18
ni	7	23	14

равна

+

15

23

18

7

9

9.1

34

0

Мода вариационного ряда

хi	3	7	15
ni	14	9	8

равна

+

3

9

7

15

12

9.1

35

0

Размах вариационного ряда

хi	3	7	15
ni	14	9	8

равен

3

9

7

15

+

12

9.1

36

0

Медиана вариационного ряда

хi	3	7	15
ni	14	9	8

равна

3

9

+

7

15

12

9.1

37

0

Мода вариационного ряда

хi	1	8	13
ni	12	4	14

равна

+

13

14

12

10

8

9.1

38

0

Медиана вариационного ряда

хi	1	8	13
ni	12	4	14

равна

13

14

12

10

+

8

9.1

39

0

Размах вариационного ряда

хi	1	8	13
ni	12	4	14

равен

13

14

+

12

10

8

9.1

40

0

Медиана вариационного ряда

хi	1	3	7	10
ni	11	2	4	3

равна

+

5

1

10

3 и 7

9

9.1

41

0

Выборка, объемом n= 50, имеет ряд

хi	1	3	7	8
ni	1	10	25	k

Тогда k равно…

15

25

65

14

9.1

42

0

Выборка, объемом n= 100, имеет ряд

хi	1	3	7	8
ni	1	10	25	k

Тогда k равно…

15

25

+

65

14

9.1

43

0

Выборка, объемом n= 50, имеет ряд

хi	1	3	7	8
ni	1	10	k	14

Тогда k равно…

15

+

25

65

75

9.1

44

0

Выборка, объемом n= 100, имеет ряд

хi	1	3	7	8
ni	1	10	k	14

Тогда k равно…

15

25

65

+

75

9.1

45

0

Выборка, объемом n= 52, имеет ряд

хi	1	7	8	9
ni	3	9	13	k

Тогда k равно…

+

27

25

77

23

9.1

46

0

Выборка, объемом n= 50, имеет ряд

хi	1	7	8	9
ni	3	9	13	k

Тогда k равно…

27

+

25

77

23

9.1

47

0

Выборка, объемом n= 81, имеет ряд

хi	1	2	4	10
ni	9	32	9	k

Тогда k равно…

+

31

30

32

50

9.1

48

0

Выборка, объемом n= 80, имеет ряд

хi	1	2	4	10
ni	9	32	9	k

Тогда k равно…

31

+

30

32

50

9.1

49

0

Выборка, объемом n= 82, имеет ряд

хi	1	2	4	10
ni	9	32	9	k

Тогда k равно…

31

30

+

32

50

9.1

50

0

Выборка, объемом n= 100, имеет ряд

хi	1	2	4	10
ni	9	32	9	k

Тогда k равно…

31

30

32

+

50

9.1

51

0

Интересуясь размером проданной в магазине мужской обуви, мы получили данные по 100 проданным парам обуви и нашли эмпирическую функцию распределения:

Обуви 39-того размера было продано

10

+

15

12

23

21

9.1

52

0

Интересуясь размером проданной в магазине мужской обуви, мы получили данные по 100 проданным парам обуви и нашли эмпирическую функцию распределения:

Обуви 43-го размера было продано

10

15

12

23

+

8

9.1

53

0

Интересуясь размером проданной в магазине мужской обуви, мы получили данные по 100 проданным парам обуви и нашли эмпирическую функцию распределения:

Обуви 40-ого размера было продано

10

15

12

+

23

21

9.1

54

0

Интересуясь размером проданной в магазине мужской обуви, мы получили данные по 100 проданным парам обуви и нашли эмпирическую функцию распределения:

Обуви 38-ого размера было продано

+

10

15

14

23

4

9.1

55

0

Интересуясь размером проданной в магазине мужской обуви, мы получили данные по 100 проданным парам обуви и нашли эмпирическую функцию распределения:

Обуви 41-ого размера было продано

52

15

+

26

23

78

9.1

56

0

По результатам распределения 100 рабочих механического цеха по тарифным разрядам найдена эмпирическая функция распределения:

Количество рабочих цеха, имеющих тарифный разряд не ниже четвертого, равно

52

78

48

26

+

74

9.1

57

0

По результатам распределения 100 рабочих механического цеха по тарифным разрядам найдена эмпирическая функция распределения:

Количество рабочих цеха, имеющих тарифный разряд не ниже третьего, равно

52

+

90

48

26

74

9.1

58

0

По результатам распределения 100 рабочих механического цеха по тарифным разрядам найдена эмпирическая функция распределения:

Количество рабочих цеха, имеющих тарифный разряд ниже четвертого, равно

52

10

48

+

26

74

9.1

59

0

По результатам распределения 100 рабочих механического цеха по тарифным разрядам найдена эмпирическая функция распределения:

Количество рабочих цеха, имеющих тарифный разряд ниже пятого, равно

+

52

78

48

26

74

9.1

60

0

По результатам распределения 100 рабочих механического цеха по тарифным разрядам найдена эмпирическая функция распределения:

Количество рабочих цеха, имеющих тарифный разряд выше четвертого, равно

52

78

+

48

26

74

9.1

61

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

+

9.1

62

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

+

9.1

63

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

+

9.1

64

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

+

9.1

65

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

+

9.1

66

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

9.1

67

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

+

9.1

68

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

+

9.1

69

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

9.1

70

0

Если основная гипотеза имеет вид , то конкурирующей может быть…

9.1

71

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 10. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

+

(8,5;11,5)

(10;11)

(9;10)

(0,1;0,9)

0

9.1

72

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

+

(9,5;12,5)

(10;11)

(11;12)

(8;9,1)

0

9.1

73

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 9. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

(7,5;9)

(10;11)

(9;10)

+

(7,5;10,5)

0

9.1

74

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 3. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

(8;11)

(3;4)

(2;3)

+

(2;4)

0

9.1

75

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 7. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

(8,5;11,5)

+

(6,3;7,7)

(7;10)

(6;7)

0

9.1

76

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 6. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

(8,5;11,5)

(6;8)

(4;6)

+

(5,4;6,6)

0

9.1

77

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 1. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

(8;9)

(1;1,5)

(0;1)

+

(0,1;1,1)

0

9.1

78

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 2. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

(8;10)

(0,2;2)

(2;2,2)

+

(1,1;2,9)

2,2

9.1

79

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 14. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

(8,5;13,9)

(14;18)

(9;14)

+

(12,9;15,1)

0,14

9.1

80

0

Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 15. Тогда ее интервальная оценка может иметь вид…

+

(14,5;15,5)

(1,5;1,6)

(14;15)

(15,2;15,8)

0,15