V1: Теория вероятностей. Случайные события. Частота и вероятность 4 страница

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

+: a=18;

-: a=68;

-: a=17;

-: a=S:

V1: Математическая статистика. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков

S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 7, 8, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

+: m=7;

-: m=6;

-: m=7,25;

-: m=6,S:

S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 8, 9, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

-: m=9,25;

+: m=9;

-: m=8;

-: m=9,S:

S: Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 5, 6, S: Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

+: m=6;

-: m=5,75;

-: m=5;

-: m=6,S:

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;

-: m=5,5;

-: m=5;

-: m=S:

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

-: m=5,25;

-: m=5,5;

-: m=6;

+: m=S:

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

-: (11,2; 11,8);

-: (10,8; 12);

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

-: (12; 13,7).

-: (11,8; 12,8);

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

-: (13; 14,7);

-: (11,6; 13).

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

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

-: (13; 13,7);

-: (12,3; 12,8);

-: (12,3; 13).

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

-: (15; 16,2);

-: (13,8; 14,1);

-: (13,8; 15).

-: (14,9; 16);

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

-: (16; 17,1);

-: (14,9; 15,2).

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

-: (8,6; 9,6);

-: (10; 10,9);

-: (8,4; 10).

-: (11; 12,1);

-: (9,8; 10,8);

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

-: (9,8; 11).

-: (11,8; 12,8);

-: (11,6; 13);

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

-: (13; 14,6).

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

-: (10,1; 11);

-: (11; 11,9);

-: (10,1; 10,8).

-: (13; 13,7);

-: (12,3; 12,8);

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

-: (12,3; 13).

+: (13; 14,7);

-: (12,3; 12,8);

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

-: (12,3; 13).

-: (17; 17,7);

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

-: (15,3; 17);

-: (12,3; 17).

-: (17; 18);

-: (18,3; 19,8);

-: (12,3; 18);

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

-: (10; 13,7);

-: (9,3; 10);

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

-: (10; 13).

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

-: (15; 16,5);

-: (13,8; 14,1);

-: (13,8; 15).

-: (11,2; 11,8);

-: (10,8; 12);

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

-: (12; 13,7).

-: (14,9; 16);

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

-: (16; 17,9);

-: (14,9; 15,5).

-: (17; 17,9);

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

-: (15,3; 17);

-: (12,3; 17).

-: (17; 18);

-: (18,3; 19,8);

-: (11,3; 18);

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

+: (13; 14,8);

-: (14; 19,8);

-: (14; 15,7);

-: (12,3; 14).

-: (11,2; 11,8);

-: (11,8; 12);

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

-: (12; 14,7).

-: (10; 14,7);

-: (8,3; 10);

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

-: (10; 12).

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

-: (10,9; 11);

-: (11; 11,1);

-: (10,1; 10,8).

V1: Математическая статистика. Характеристики вариационного ряда

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 4, 6 равна…

+: 4;

-: 5;

-: 6;

-: 20.

S: Мода вариационного ряда 1, 1, 2, 5, 7, 8 равна…

-: 2;

+: 1;

-: 24;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 3, 4, 6, 6, 7, 8 равна…

+: 6;

-: 3;

-: 34;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 3, 4, 5 равна…

-: 18;

+: 3;

-: 1;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 2, 3, 4, 7 равна…

+: 2;

-: 7;

-: 1;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 2, 5, 5, 6, 7, 9, 10 равна…

-: 2;

-: 10;

-: 6;

+: S:

S: Мода вариационного ряда 3, 6, 6, 7, 8, 10, 11 равна…

+: 6;

-: 11;

-: 3;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 5, 8, 8, 9, 10, 11, 13 равна…

-: 5;

+: 8;

-: 13;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 5, 6, 7, 7, 10 равна…

-: 1;

-: 10;

-: 6;

+: S:

S: Мода вариационного ряда 2, 3, 4, 8, 9, 9, 10 равна…

-: 8;

+: 9;

-: 2;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 4, 7 равна…

+: 4;

-: 5;

-: 6;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 1, 2, 3, 7, 8 равна…

-: 2;

-: 11;

+: 1;

-: 5

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 3, 4, 5 равна…

-: 1;

+: 3;

-: 4;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 2, 3, 4, 8 равна…

+: 2;

-: 7;

-: 1;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 2, 5, 5, 6, 7, 9, 10 равна…

-: 2;

-: 7;

-: 6;

+: 8:

S: Мода вариационного ряда 3, 6, 6, 7, 8, 10, 11 равна…

+: 6;

-: 11;

-: 8;

-: 5

S: Мода вариационного ряда 5, 8, 8, 9, 10, 11, 13 равна…

-: 5;

+: 8;

-: 13;

-: 6

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 5, 6, 7, 7, 10 равна…

-: 2;

-: 10;

-: 5;

+: 8

S: Мода вариационного ряда 2, 3, 4, 8, 9, 9, 10 равна…

-: 2;

+: 9;

-: 3;

-: i

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 4, 6, 7, 8 равна…

-: 6;

-: 5;

+: 4;

-: 20.

S: Мода вариационного ряда 1, 1, 2, 5, 7, 8, 9 равна…

-: 2;

+: 1;

-: 24;

-: 6

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 6, 6, 7, 8 равна…

+: 6;

-: 3;

-: 1;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 равна…

-: 1;

+: 3;

-: 10;

-: 5

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 2, 3, 4, 7, 8, 9, 10 равна…

+: 2;

-: 8;

-: 1;

-: S:

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 9, 10 равна…

-: 1;

-: 10;

-: 7;

+: 5

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 8, 9, 10, 11 равна…

-: 4;

-: 11;

+: 6;

-: 3

S: Мода вариационного ряда 1, 2, 3, 4, 5, 8, 8, 9, 10, 11, 13 равна…

-: 1;

+:8;

-: 13;

-: 4

V1: Математическая статистика. Доверительные вероятности, доверительные интервалы

S: В математической статистике надёжность оценок принято характеризовать:

-: доверительным интервалом;

-: доверительной вероятностью;

-: нет правильных ответов;

+: оба варианта ответов верны.

S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров зависит:

+: от числа испытаний;

-: от качества испытаний;

-: от надёжности испытаний;

-: от времени испытаний.

S: Степень приближения оценок к значениям соответствующих параметров характеризуется:

-: точностью;

-: надёжностью оценок;

-: нет правильных ответов;

+: оба варианта ответов верны.

V1: Математическая статистика. Регрессионный анализ, корреляционный анализ

S: Корреляционный анализ - это:

+: количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами;

-: количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

S: Регрессионный анализ - это:

-: количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами;

+: количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами.

S: Для оценки силы связи в теории корреляции применяется шкала английского статистика Чеддока: слабая - от 0,1 до 0,3; умеренная - от 0,3 до 0,5; заметная - от 0,5 до 0,7; высокая - от 0,7 до 0,9; весьма высокая (сильная) - от 0,9 до 1,0.

-: слабая;

-: умеренная;

-: заметная;

-: высокая;

-: весьма высокая (сильная);

-: нет правильных ответов;

+: все варианты ответов верны.

S: Слабая шкала:

+: от 0,1 до 0,3;

-: от 0,3 до 0,5;

-: от 0,5 до 0,7;

-: от 0,7 до 0,9;

-: от 0,9 до 1,0.

S: Умеренная шкала:

-: от 0,1 до 0,3;

+: от 0,3 до 0,5;

-: от 0,5 до 0,7;

-: от 0,7 до 0,9;

-: от 0,9 до 1,0.

S: Заметная шкала:

-: от 0,1 до 0,3;

-: от 0,3 до 0,5;

+: от 0,5 до 0,7;

-: от 0,7 до 0,9;

-: от 0,9 до 1,0.

S: Высокая шкала:

-: от 0,1 до 0,3;

-: от 0,3 до 0,5;

-: от 0,5 до 0,7;

+: от 0,7 до 0,9;

-: от 0,9 до 1,0.

S: Весьма высокая (сильная) шкала:

-: от 0,1 до 0,3;

-: от 0,3 до 0,5;

-: от 0,5 до 0,7;

-: от 0,7 до 0,9;

+: от 0,9 до 1,0.

Дата добавления: 2015-11-05; просмотров: 64 | Нарушение авторских прав

⇐ Предыдущая 1 2 34

mybiblioteka.su - 2015-2025 год. (0.045 сек.)

<== предыдущая лекция

следующая лекция ==>