Раздел 16 - Корреляция
1.Как
выражается коэффициент корреляции
через корреляционный момент и безусловные
квадратичные отклонения
A)
2.В каких пределах может изменяться коэффициент корреляции rxy?
B)
3.Что значит, если rxy = 1?
B)X
и Y
связаны линейно, то есть
и
4.Если коэффициент корреляции между X и Y rxy = 0, значит ли это, что X и Y независимы?
C)не обязательно
5.Для независимости X и Y достаточно ли или необходимо , чтобы коэффициент корреляции rxy = 0?
B)необходимо, но не достаточно
6.Когда равенство нулю коэффициента корреляции достаточно для независимости X и Y?
A)Если X и Y связаны линейно
7.Плотность
двумерного нормального распределения
имеет вид:
Сколько
параметров имеет это распределение?
C)5
8.(X,Y)
– двумерная, нормально распределенная
случайная величина с параметрами mx,
my,
,
,
rxy.
Как выражается функция регрессии Y
на X?
B)
9.Что значит, если rxy =-1?
B)X
и Y
связаны линейно, то есть
и
10.Случайные величины X и Y независимы. Чему равен коэффициент корреляции?
B)
11.Случайные
величины X
и Y
зависимы. Функция регрессии
.Как
определяется коэффициент a,
если известны
?
A)
12.Случайные
величины X
и Y
зависимы. Функция регрессии Y
на X
линейна.
Как определяется условное квадратичное
отклонение
,
если известны
?
C)
13.Случайные
величины X
и Y
зависимы. Функция регрессии X
на Y
линейна.
Как определяется условное квадратичное
отклонение
,
если известны
?
A)
14.Случайные величины X и Y зависимы. Функция регрессии X на Y и Y на X линейны. Совпадают ли эти функции?
C)Не обязательно
15.Что
означает коэффициент корреляции
между случайными величинами X
и Y?
B)Степень тесноты линейной зависимости между X и Y
16.Какую
размерность имеет коэффициент корреляции
между случайными величинами X
и Y?
C)Безразмерен
17.Чему
может быть равен коэффициент корреляции,
если
и
?
A)-1; C)+1
Раздел 17 - Числовые характеристики функций от случайных величин
1.X
и Y
связаны функцией Y
X
имеет плотность
.
Чему равно математическое ожидание Y?
C)
2.Случайные
величины X
и Y
связаны функцией
,
X
имеет плотность
и дисперсию
.
Чему равна дисперсия Y?
A)
B)
,
3.Случайная
величина
-
n-мерная
плотность системы случайных величин
Чему
равно математическое ожидание Y,
если известны математические ожидания
C)
4.Между
X
и Y
существует связь Y
,
c
- неслучайный коэффициент. Чему равно
математическое ожидание Y
если X
имеет математическое ожидание
?
A)
5.Между
X
и Y
существует связь Y
,
c
- неслучайный коэффициент.. Чему равна
дисперсия Y?
B)
6.
Чему равно математическое ожидание Y,
если известны математические ожидания
Xi
?
C)
7.
X
и Y
независимые случайные величины. Чему
равно математическое ожидание Z.
A)
8.
X
и Y
независимые случайные величины. Чему
равна дисперсия Z?
A)
C)
9.
X
и Y
зависимые случайные величины.
-
корреляционный момент. Чему равна
дисперсия Z?
A)
10.Между
X
и Y
существует связь Y
+
a.
c,a
- неслучайные величины. Чему равна
дисперсия Y?
A)
11.Между
X
и Y
существует связь Y
+
a.
c,a
- неслучайные величины. Чему равно
математическое ожидание Y?
A)
12.
.
X
и Y
- независимые нормально распределенные
величины. Будет ли Z
иметь нормальное распределение?
A)Да
13.
.
Случайная величина X
распределена
нормально, a,c-
неслучайные
величины. Будет ли Y
иметь нормальное распределение?
A)Да
14.
.
X
и Y
распределены нормально. Будет ли
нормально распределено Z?
C)Нет
15.
.
X
и Y
коррелированны, чему равно математическое
ожидание Z
?
A)
16.
.
X
и Y
не
коррелированны, чему равна дисперсия
Z
?
A)