+: Р(0 < X <8) = 0,981;
-: Р(0< X <8) = 0,881;
-: Р(0< X <8) = 0,7S:
I:
S: Рыбак в среднем за 1 час вылавливает 30 рыб. Найти вероятность того, что новая рыба будет поймана через 6 минут после вылова предыдущей, если считать поток пойманных рыб стационарным Пуассоновским.
-: Р(0 < X < 6) = 0,981;
-: Р(0 < X < 6) = 0,952;
+: Р(0 < X < 6) = 0,S:
I:
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) = 0,412;
+: Р(X 600) = 0,303;
-: Р(X 600) = 0,S:
I:
S: Аккумуляторной батареи для постоянной работы сотового телефона в среднем хватает на 18 часов. Найти вероятность того, что в течение суток аккумуляторная батарея не разрядится, и сотовый телефон будет работать исправно, если считать, что время работы аккумуляторной батареи имеет показательное распределение.
-: Р(X 24) = 0,212;
-: Р(X 24) = 0,354;
+: Р(X 24) = 0,2S:
I:
S: Цена деления углоизмерительного прибора 3,6 секунды. Найти вероятность того, что ошибка определения угла по своему абсолютному значению не превысит 1 секунды.
-: Р(-1 X 1) = 0,54;
-: Р(-1 X 1) = 0,58;
+: Р(-1 X 1) = 0,S:
I:
S: Цена деления сетки бинокля равна 5 делений. Найти вероятность того, что ошибка определения горизонтального угла по своему абсолютному значению не превысит 1 деления.
-: Р(-1 X 1) = 0,5;
+: Р(-1 X 1) = 0,4;
-: Р(-1 X 1) = 0,S:
I:
S: Цена деления шкалы секундомера равна 0,2 секунды. Найти вероятность того, что ошибка снятия отсчёта по секундомеру будет находиться в пределах от 0,01 до 0,1 секунды.
+: Р(0,01 X 0,1) = 0,45;
-: Р(0,01 X 0,1) = 0,54;
-: Р(0,01 X 0,1) = 0,S:
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 10 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-: Ех = 0,2 м;
+: Ех = 5,26 м;
-: Ех = 0,8 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 8 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
+: Ех = 2,76 м;
-: Ех = 7,6 м;
-: Ех = 8,42 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 3 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
+: Ех = 1,76 м;
-: Ех = 2,25 м;
-: Ех = 4 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 4 метра равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-: Ех = 3,6 м;
-: Ех = 4,44 м;
+: Ех = 1,64 м.
I:
S: Вероятность того, что ошибка измерений по своей абсолютной величине не превысит 8 метров равна 0,S: Определить величину срединной ошибки, характеризующей точность прибора.
-: Ех = 5,6 м;
+: Ех = 5,19 м;
-: Ех = 1,4 м.
V1: Теория вероятностей. Числовые характеристики: математическое ожидание, дисперсия, среднеквадратическое отклонение
I:
S: Какая числовая характеристика отражает среднее значение случайной величины или центр рассеивания случайной величины?
+: математическое ожидание;
-: дисперсия;
-: корреляционный момент.
I:
S: Какая числовая характеристика отражает рассеивание или разброс случайной величины относительно центра её рассеивания?
-: математическое ожидание;
+: дисперсия;
-: корреляционный момент.
I:
S: Какая числовая характеристика отражает зависимость случайных величин входящих в систему?
-: математическое ожидание;
-: дисперсия;
+: корреляционный момент.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,3 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель при трёх выстрелах.
+: 
;
-: 
;
-: 
.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность получения недолёта равна 0,2 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа недолётов при трёх выстрелах. Вероятностью попадания в цель пренебречь.
-: ;
-: ;
+: 
.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,4 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти ряд математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель при трёх выстрелах.
-: 
;
+: 
;
-: .
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность получения недолёта равна 0,6 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа недолётов при трёх выстрелах. Вероятностью попадания в цель пренебречь.
+: 
;
-: ;
-: 
.
I:
S: По цели производится три независимых выстрела. Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна 0,7 и от выстрела к выстрелу не изменяется. Найти математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель при трёх выстрелах.
-: ;
+: 
;
-: .
I:
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 математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 3, 144}.
-: ;
-: ;
+: 
.
I:
S: По цели производится стрельба снарядами с установкой на фугасное действие для получения рикошетов (воздушных разрывов). При стрельбе расходуется 120 снарядов. Вероятность получения наземного разрыва равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить математическое ожидание случайной величины Х - числа наземных разрывов для Х = {0, 1, 2, 120}.
-: ;
+: 
;
-: 
.
I:
S: В магазин поступила партия лампочек в количестве 300 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить математическое ожидание случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 3, 300}.
+: ;
-: 
;
-: .
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 математическое ожидание случайной величины Х - числа попаданий в цель для Х = {0, 1, 2, 256}.
-: 
;
-: ;
+: 
.
I:
S: В магазин поступила партия лампочек в количестве 250 штук. Вероятность наличия бракованных лампочек в партии равна 0,0S: Используя предельное свойство биномиального распределения определить математическое ожидание случайной величины Х - числа бракованных лампочек для Х = {0, 1, 2, 250}.
-: ;
+: 
;
-: .
I:
S: РЛС способна засечь цель в среднем за 2 минуты. Определить дисперсию случайной величины Х - числа целей, засеченных РЛС за 12 минут для Х = {0, 1, 2, 3}.
+: а = 6;
-: а = 3;
-: а = S:
V1: Теория вероятностей. Непрерывные случайные величины: функция распределения случайной величины
I:
S: Производится 2 выстрела по цели с вероятностью попадания Р=0,S: Случайная величина Х - число попаданий в цель. Ряд распределения случайной величины
Х | |||
Р{X=xk} | 0,16 | 0,48 | 0,36 |
Найти функцию распределения случайной величины и построить её график.
|
|
V1: Теория вероятностей. Плотность вероятности. Числовые характеристики. Моменты случайных величин
I:
S: В теории вероятностей числовые характеристики случайных величин разделяют на:
-: характеристики положения случайной величины;
-: характеристики разброса (рассеивания) случайной величины;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: Характеристики положения случайной величины…
+: характеризуют положение наиболее характерных точек распределения случайной величины на числовой оси;
-: характеризуют характер разброса возможных значений случайной величины на числовой оси;
I:
S: Характеристики рассеивания случайной величины…
-: характеризуют положение наиболее характерных точек распределения случайной величины на числовой оси;
+: Определяют пределы и характер разброса возможных значений случайной величины на числовой оси;
I:
S: Характеристиками положения случайной величины являются:
-: математическое ожидание;
-: мода;
-: медиана;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: Характеристиками рассеивания случайной величины являются:
-: дисперсия;
-: моменты;
-: среднеквадратическое отклонение;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: В теории вероятностей для распределения случайной величины чаще всего используют…
-: начальные моменты;
-: центральные моменты;
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
I:
S: Начальным моментом S-го порядка случайной величины Х называют:
+: математическое ожидание S-й степени этой случайной величины;
-: математическое ожидание S-й степени центрированного значения этой случайной величины.
I:
S: Центральным моментом S-го порядка случайной величины Х называют:
-: математическое ожидание S-й степени этой случайной величины;
+: математическое ожидание S-й степени центрированного значения этой случайной величины.
I:
S: Дисперсией случайной величины Х называют:
-: математическое ожидание куба центрированной случайной величины;
+: математическое ожидание квадрата центрированной случайной величины.
V1: Теория вероятностей. Законы распределения непрерывных величин: нормальное, равномерное, показательное
I:
S: График плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х, распределённой равномерно в интервале (-2; 6) имеет вид: 
Тогда значение a равно…
+: 
;
-: 
;
-: 
;
-: 
.
I:
S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [2, 5]. Распределение случайной величины Y=3X-1 имеет...
-: другой, кроме равномерного и нормального, вид распределения;
-: равномерное распределение на отрезке [6, 15];
+: равномерное распределение на отрезке [5, 14];
-: нормальное распределение на отрезке [2, 5].
I:
S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [1, 3]. Тогда случайная величина Y=4X+1 имеет…
-: другой (не равномерный) вид распределения;
-: равномерное распределение на отрезке [4, 12];
-: равномерное распределение на отрезке [2, 6];
+: равномерное распределение на отрезке [5, 13].
I:
S: Случайная величина Х распределена равномерно на отрезке [-3, 6]. Тогда случайная величина Y=3X-1 имеет…
-: другой, кроме равномерного и нормального, вид распределения;
+: равномерное распределение на отрезке [-10, 17];
-: нормальное распределение на отрезке [-9, 18];
-: равномерное распределение на отрезке [-8, 17].
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …
+: 4
-: 9
-: 18
-: 3
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …
-: 32
+: 5
-: 16
-: 4
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно …
+: 7
-: 36
-: 72
-: 6
I:
S: Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей 
. Тогда значение С равно …
+: 2
-: 4
-: − 1,75
-: − 1
I:
S: Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей 
. Тогда значение С равно …
-: 0,5
-: 1
+: 0
-: 2,25
I:
S: Случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей: 
. Тогда соответствующая функция распределения вероятностей равна …
-: 
;
+: 
;
-: 
;
-: 
.
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 4;
+: 6;
-: 20;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 32;
-: 5;
-: 16;
+: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 2;
+: 36;
-: 72;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 4;
+: 9;
-: 18;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 32;
-: 5;
+: 16;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 10;
-: 2;
-: 72;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 2;
+: 9;
-: 18;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 32;
+: 15;
-: 16;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 17;
-: 36;
-: 72;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 14;
-: 9;
-: 18;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 32;
+: 25;
-: 2;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 12;
-: 2;
-: 72;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 24;
-: 2;
-: 18;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 32;
+: 13;
-: 2;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 1;
-: 2;
-: 72;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 14;
-: 2;
+: 18;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
-: 32;
+: 5;
-: 2;
-: S:
I:
S: Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
.Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно…
+: 20;
-: 2;
-: 72;
-: S:
V1: Теория вероятностей. Понятие закона больших чисел
I:
S: Закон больших чисел по другому называют:
+: неравенство Чебышева;
-: локальная теорема Муавра-Лапласа;
-: формула Пуассона.
I:
S: Из закона больших чисел вытекают следствия, которые обычно формулируются в виде следующих теорем:
-: теорема Бернулли (при неограниченном увеличении числа испытаний n частота событий сходится по вероятности к его вероятности);
-: теорема Пуассона (если производится n независимых испытаний и вероятность события А в i-м испытании равна Рi, то при неограниченном увеличении числа испытаний n частота события А сходится по вероятности к среднему арифметическому вероятностей Рi);
-: нет правильного ответа;
+: все варианты ответов верны.
V1: Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности
I:
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
Хi | -1 | |||
ni |
Тогда относительная частота варианты x2=0, равна…
-: 6;
+: 0,3;
-: 0,35;
-: 0,S:
I:
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
Хi | -2 | |||
ni |
Тогда относительная частота варианты x3=3, равна…
-: 6;
-: 0,25;
-: 0,1;
+d 0,S:
I:
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
Хi | -2 | |||
ni |
Тогда относительная частота варианты x2=0, равна…
-: 0,5;
+: 0,3;
-: 0,55;
-: S:
I:
S: Статистическое распределение выборки имеет вид
Хi | -4 | -2 | ||
ni |
Тогда относительная частота варианты x3=2, равна…
+: 0,3;
-: 0,4;
-: 6;
-: 0,S:
I:
Дата добавления: 2015-11-05; просмотров: 23 | Нарушение авторских прав
| <== предыдущая лекция | | | следующая лекция ==> |