Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:

мат.стат по алфавиту

.doc
Скачиваний:
22
Добавлен:
26.02.2016
Размер:
478.21 Кб
Скачать

S: Производится 2 выстрела по цели с вероятностью попадания Р=0,S: Случайная величина Х - число попаданий в цель. Ряд распределения случайной величины

Х

0

1

2

Р{X=xk}

0,16

0,48

0,36

Найти функцию распределения случайной величины и построить её график.

+

F(x)

:

I:

S: Противоположными событиями называются:

+: два несовместных события, составляющие полную группу событий;

I:

S: При стрельбе по танку из 4 выстрелов было 2 попадания. Какова частота попадания в танк?

+: r=0,5;

I:

S: При стрельбе по цели была получена частота перелётов 0,S: Сколько было получено недолётов, если всего было сделано 35 выстрелов? (Попаданий в цель не было.)

+: 21;

S: По цели производится 20 выстрелов, причём зарегистрировано 15 попаданий в цель. Какова частота попадания в цель?

+: r=0,75;

I:

I:

S: По цели было произведено 10 выстрелов, причём зарегистрировано 2 попадания в цель. Какова частота попадания в данной стрельбе?

+: r=0,2;

I:

S: По цели было произведено 20 выстрелов, причём зарегистрировано 8 попадания в цель. Какова частота попадания в данной стрельбе?

+: r=0,4;

I:

S: По оценкам экспертов вероятности банкротства для двух предприятий, производящих разнотипную продукцию, равны 0,1 и 0,0S: Тогда вероятность банкротства обоих предприятий равна…

+: Р=0,005;

I:

I:

S: По мишени производится три выстрела. Значение вероятности ни одного попадания при всех трёх выстрелах равно 0,5; значение вероятности ровно одного попадания - 0,3; значение вероятности ровно двух попаданий - 0,S: Тогда вероятность того, что мишень будет поражена не более одного раза будет равна…

+: Р=0,S:

S: При совершении марша колонна может двигаться по одному из трёх маршрутов. Вероятность того, что колонна будет двигаться по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,3 и по маршруту № 3 - 0,S: Вероятность поражения колонны при её движении по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,4, по маршруту № 3 - 0,S: Какова вероятность поражения колонны?

+: ;

I:

S: При совершении марша колонна может двигаться по одному из трёх маршрутов. Вероятность того, что колонна будет двигаться по маршруту № 1 равна 0,2, по маршруту № 2 - 0,3, по маршруту № 3 - 0,S: Вероятность поражения колонны при её движении по маршруту № 1 равна 0,6, по маршруту № 2 - 0,8, по маршруту № 3 - 0,S: В результате стрельбы колонна оказалась поражённой. По какому из маршрутов вероятнее всего она двигалась?

+: .

S: При стрельбе по цели расходуется 144 снаряда. Вероятность попадания в цель от выстрела к выстрелу не изменяется и равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 3, 144}.

+:

0

1

2

3

144

0,014

0,06

0,131

0,188

0

I:

S: По цели производится стрельба снарядами с установкой на фугасное действие для получения рикошетов (воздушных разрывов). Расходуется 120 снарядов. Вероятность получения наземного разрыва равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа наземных разрывов для Х = {0, 1, 2, 120}.

+:

0

1

2

120

0,003

0,018

0,054

0

I:

S: При стрельбе по цели расходуется 256 снарядов. Вероятность попадания в цель от выстрела к выстрелу не изменяется и равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 256}.

+:

0

1

2

256

0,078

0,199

0,255

0

I:

S: При работе ЭВМ могут возникать сбои. Среднее число сбоев за сутки работы равно 4-м. Определить ряд распределения случайной величины Х - числа сбоев за 18 часов непрерывной работы для Х = {0, 1, 2, 3}, если считать, что случайная величина Х распределена по закону Пуассона.

+:

0

1

2

3

0,051

0,153

0,229

0,229

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

+: a=18;

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;

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;

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;

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;

I:

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

+: m=S:

С

S: Совокупность условий, при котором производится данное испытание, называется:

+: комплексом условий.

I:

S: Событие - это:

+: результат испытания;

+: комплекс мероприятий.

I:

S: Случайное явление - это:

+: явление, которое при многократном повторении одного и того же испытания каждый раз протекает по-иному;

I:

S: Случайное событие - это:

+: событие, которое при воспроизведении данного комплекса условий в данном опыте (испытании) может произойти, а может и не произойти.

I:

S: Совместными событиями называются:

+: если наступление одного из двух событий не исключает появление другого;

S: Стрельба ведётся по блиндажу диаметром 6 м. Какова вероятность попадания в блиндаж, если предположить, что центр рассеивания снарядов проходит через центр блиндажа, а точки падения снарядов распределены равномерно на площади 100 м2

+: Р=0,02;

I:

S: Студент и студентка условились встретиться в назначенном месте между 18 и 19 часами. Пришедший первым должен ждать второго 15 минут, после чего может уходить. Найти вероятность того, что встреча состоится, если каждый наугад выбирает место своего прихода в промежутке от 18 до 19 часов.

+: ;

I:

S: Стрельба ведётся по блиндажу размерами 3 м по фронту и 4 м в глубину. Какова вероятность попадания в блиндаж, если предположить что центр рассеивания проходит через центр блиндажа, а точки падения снарядов распределены равномерно на площади 120 м2?

+: .

I:

S: Случайная величина подчиняется нормальному закону с математическим ожиданием mx = 10 метров и со срединным отклонением Ех = 5 метров. Определить вероятность попадания случайной величины на участок (+13 метров, +21 метр).

+: Р(+13 < X <+21) = 0,27393;

S: Среднее время безотказной работы ЭВМ до регламентных работ 500 часов. Найти вероятность того, что время безотказной работы будет 600 часов, если считать, что время безотказной работы имеет показательное распределение.

+: Р(X 600) = 0,303;

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

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

I:

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

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

I:

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

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

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

+: ;

S: Статистическое распределение выборки имеет вид

Хi

-1

0

1

3

ni

4

6

3

7

Тогда относительная частота варианты x2=0, равна…

+: 0,3;

I:

S: Статистическое распределение выборки имеет вид

Хi

-2

1

3

4

ni

2

5

6

7

Тогда относительная частота варианты x3=3, равна…

+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…

+: 0,3;

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;

I:

I:

S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров зависит:

+: от числа испытаний;

I:

S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров характеризуется:

+: оба варианта ответов верны.

S: Слабая шкала:

+: от 0,1 до 0,3;

Т

I:

S: Теория вероятностей по определению занимается изучением:

+: оба варианта ответов верны.

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

+: (13; 14,7);

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

+: (13; 14,8);

I:

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

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

I:

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

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

I:

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

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

Н

S: Невозможными событиями называются:

+: события, которые в данном испытании не могут произойти;

I:

S: Несовместными событиями называются:

+: если появление одного из двух событий исключает появление другого;

S: На пути движения автомобиля находится 3 светофора. Каждый из них разрешает дальнейшее движение с вероятностью и запрещает с вероятностью . Тогда вероятность того, что хотя бы перед одним светофором автомобиль сделает остановку, равна …

+: ;

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: ;

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: ;

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: ;

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: .

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: ;

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: ;

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: .

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: .

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: ;

I:

S: Несовместные события , и не образуют полную группу, если их вероятности равны …

+: ;

S: На склад поступила партия лампочек в количестве 300 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить ряд распределения случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 3, 300}.

+:

0

1

2

3

300

0,051

0,153

0,229

0,229

0

S: Начальным моментом S-го порядка случайной величины Х называют:

+: математическое

ожидание S-й степени этой случайной величины;

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

+: 4

I:

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

+: 5

I:

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

+: 7

I:

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

+: 2

I:

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

+: 0

I:

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

+: 6;

I:

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

+: S:

I:

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

+: 36;

I:

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

+: 9;

I:

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

+: 16;

I:

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

+: 10;

I:

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

+: 9;

I:

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

+: 15;

I:

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