- •Раздел 1 - Основные понятия
- •Раздел 8 - Плотность распределения
- •Раздел 9
- •Раздел 10
- •Раздел 11
- •Раздел 12 - Дискретные распределения
- •Раздел 13 - Нормальное и др. Распределения
- •Раздел 14 - Система случайных величин
- •Раздел 15 – Зависимые и независимые случайные величины
- •Раздел 16 - Корреляция
- •Раздел 17 - Числовые характеристики функций от случайных величин
- •Раздел 18 - Распределение функций случайных аргументов
- •Раздел 19 - Предельные теоремы
- •Раздел 20
- •Раздел 21
- •Раздел 22
- •Раздет 23 - Случайные процессы
- •Раздел 1 - Основные понятия 1
- •Раздел 2 - События и множества 1
Раздел 18 - Распределение функций случайных аргументов
1.Между X и Y существует монотонная связь , . Определить плотность распределения , если Х имеет плотность .
B)
2. имеет плотность , а Какое выражение для плотности распределения ошибочно?
A)
3. имеет плотность при а Y - при т. е. Х и распределены равномерно. Какое распределение будет иметь если
C) имеет плотность распределение Симпсона (треугольную)
4. имеет плотность при а Y - при т. е. Х и распределены равномерно. Какое распределение будет иметь , если
B) имеет трапецинодальную плотность
5. Х и независимы и имеют нормальное распределение. Будет ли иметь нормальное распределение?
A) да
6. Случайная величина Х распределена нормально со средним и дисперсией . Укажите ошибочное утверждение.
B) распределено нормально с дисперсией
7. Х и распределены нормально. Будет ли нормально распределено ?
C)Нет
8. . и распределены нормально. Распределено ли нормально
A)Да
9. константы, X и случайны. Правильна ли формула:
C)Правильна
10. константы, Xi - независимые случайные величины. Чему равна дисперсия
A)
11. Чему ровно математическое ожидание если Х и не коррелированны?
A) корреляционный момент
C)
12. Чему ровно математическое ожидание если Х и коррелированы?
A) корреляционный момент
13. Чему ровно математическое ожидание если Х и независимы?
A) .
14. имеет плотность , а Какие выражения для плотности распределения верны?
B)
C)
15. Случайная величина Х распределена нормально со средним и дисперсией . Укажите верные утверждения.
A) распределено нормально с дисперсией
C) распределено нормально со средним
16. . и распределены независимо. Чему равна дисперсия Z?
A)
17. . и распределены независимо. Чему равна дисперсия Z? Укажите ошибочное утверждение.
B) ; C)
Раздел 19 - Предельные теоремы
1.В чём состоит существо закона больших чисел? Укажите ошибочное утверждение.
B)Закон больших чисел состоит в том, что сумма большого числа случайных величин стремится к определённому пределу
2.Случайная величина Х имеет математическое ожидание mх и дисперсию Dх. Какое соотношение называется неравенством Чебышева?
A)
3.Можно ли неравенство Чебышева использовать для оценки вероятности ? Что ошибочно?
A)Можно, но оценка слишком грубая
4.Случайная величина Х распределена нормально. Какую оценку даёт неравенство Чебышева для вероятности ?
C)
5. - реализации случайной величины Х. Будет ли случайной величиной статистическое среднее ?
C)Да
6.Статистическое среднее выборки ровно . Чему ровно математическое ожидание статистической средней, если математическое ожидание Х ровно .
C)Математическое ожидание ровно
7.Чему равна дисперсия статистически среднего выборки , если Х имеет дисперсию ?
A)Дисперсия статистического среднего равна
8.К чему стремится дисперсия статистического среднего при ?
A)К нулю
9.К какому распределению стремится сумма независимых случайных величин при ?
A)К нормальному распределению
10.Назовите ошибочное утверждение.
B)При достаточно большом числе независимых опытов, среднее арифметическое наблюдаемых значений случайной величины стремится к единице
11.В чём состоит существо закона больших чисел? Укажите верные утверждения.
A)При большом числе случайных явлений, средний их результат перестаёт быть случайным
C)Закон больших чисел состоит в устойчивости средних значений для массовых явлений
12.Можно ли неравенство Чебышева использовать для оценки вероятности ? Что верно?
A)Можно, но оценка слишком грубая; C)Можно
13.Назовите верные утверждения.
A)При достаточно большом числе независимых опытов, среднее арифметическое наблюдаемых значений случайной величины стремится к математическому ожиданию
C)При достаточно большом числе независимых опытов, дисперсия среднего арифметического наблюдаемых значений случайной величины стремится к 0
14.При каких условиях сумма независимых случайных величин стремится к нормальному распределению?
A)Если слагаемые имеют различные распределения, но дисперсии у них ограничены
C)Если слагаемые одинаково распределены с конечной дисперсией
15.Будет ли иметь нормальное распределение сумма нормально распределенных величин?
A)да
16.Будет ли иметь нормальное распределение произведение нормально распределенных величин?
C)нет