Тема 13. Теория вероятностей. Понятие закона больших чисел

1. Закон больших чисел по другому называют:

+a. неравенство Чебышева;

-b. локальная теорема Муавра-Лапласа;

-с. формула Пуассона.

2. Из закона больших чисел вытекают следствия, которые обычно формулируются в виде следующих теорем:

-a. теорема Бернулли (при неограниченном увеличении числа испытаний n частота событий сходится по вероятности к его вероятности);

-b. теорема Пуассона (если производится n независимых испытаний и вероятность события А в i-м испытании равна Р_i, то при неограниченном увеличении числа испытаний n частота события А сходится по вероятности к среднему арифметическому вероятностей Р_i);

-с. нет правильного ответа;

+d. все варианты ответов верны.

Тема 14. Математическая статистика. Генеральная и выборочная совокупности

1. Статистическое распределение выборки имеет вид

Х_i	-1	0	1	3
n_i	4	6	3	7

Тогда относительная частота варианты x₂=0, равна…

-a. 6;

+b. 0,3;

-c. 0,35;

-d. 0,5.

2. Статистическое распределение выборки имеет вид

Х_i	-2	1	3	4
n_i	2	5	6	7

Тогда относительная частота варианты x₃=3, равна…

-a. 6;

-b. 0,25;

-c. 0,1;

+d 0,3.

3. Статистическое распределение выборки имеет вид

Х_i	-2	0	2	4
n_i	4	6	1	9

Тогда относительная частота варианты x₂=0, равна…

-a. 0,5;

+b. 0,3;

-c. 0,55;

-d. 6.

4. Статистическое распределение выборки имеет вид

Х_i	-4	-2	2	4
n_i	7	3	6	4

Тогда относительная частота варианты x₃=2, равна…

+a. 0,3;

-b. 0,4;

-c. 6;

-d. 0,1.

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

+a. a=18;

-b. a=68;

-c. a=17;

-d. a=19.

Тема 15. Математическая статистика. Интервальные оценки параметров распределения. Непрерывное и дискретное распределения признаков

1. Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 7, 8, 9. Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

+a. m=7;

-b. m=6;

-c. m=7,25;

-d. m=6,5.

2. Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 8, 9, 16. Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

-a. m=9,25;

+b. m=9;

-c. m=8;

-d. m=9,5.

3. Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 5, 6, 9. Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

+a. m=6;

-b. m=5,75;

-c. m=5;

-d. m=6,5.

4. Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 7, 9. Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

+a. m=5,25;

-b. m=5,5;

-c. m=5;

-d. m=6.

5. Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 6, 9. Тогда несмещённая оценка математического ожидания равна…

-a. m=5,25;

-b. m=5,5;

-c. m=6;

+d. m=5.

6. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 12. Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

-a. (11,2; 11,8);

-b. (10,8; 12);

+c. (10,6; 13,4);

-d. (12; 13,7).

7. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

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

+b. (11,8; 14,2);

-c. (13; 14,7);

-d. (11,6; 13).

8. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+a. (12,3; 13,7);

-b. (13; 13,7);

-c. (12,3; 12,8);

-d. (12,3; 13).

9. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 15. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+a. (13,8; 16,2);

-b. (15; 16,2);

-c. (13,8; 14,1);

-d. (13,8; 15).

10. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 16. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (14,9; 16);

+b. (14,9; 17,1);

-c. (16; 17,1);

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

11. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 10. Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

+a. (8,5; 11,5);

-b. (8,6; 9,6);

-c. (10; 10,9);

-d. (8,4; 10).

12. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид …

-a. (11; 12,1);

-b. (9,8; 10,8);

+c. (10,1; 11,9);

-d. (9,8; 11).

13. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид…

-a. (11,8; 12,8);

-b. (11,6; 13);

+c. (11,8; 14,2);

-d. (13; 14,6).

14. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+a. (10,1; 11,9);

-b. (10,1; 11);

-c. (11; 11,9);

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

15. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 13. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (13; 13,7);

-b. (12,3; 12,8);

+c. (12,3; 13,7);

-d. (12,3; 13).

16. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 14. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+a. (13; 14,7);

-b. (12,3; 12,8);

-c. (12,3; 13,7);

-d. (12,3; 13).

17. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 17. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (17; 17,7);

+b. (16,3; 17,8);

-c. (15,3; 17);

-d. (12,3; 17).

18. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 18. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (17; 18);

-b. (18,3; 19,8);

-c. (12,3; 18);

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

19. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 10. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (10; 13,7);

-b. (9,3; 10);

+c. (9,1; 10,7);

-d. (10; 13).

20. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 15. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+a. (14,8; 16,5);

-b. (15; 16,5);

-c. (13,8; 14,1);

-d. (13,8; 15).

21. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 12. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (11,2; 11,8);

-b. (10,8; 12);

+c. (11,6; 13,7);

-d. (12; 13,7).

22. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 16. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (14,9; 16);

+b. (15,9; 17,3);

-c. (16; 17,9);

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

23. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 17. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (17; 17,9);

+b. (16,4; 17,2);

-c. (15,3; 17);

-d. (12,3; 17).

24. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 18. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (17; 18);

-b. (18,3; 19,8);

-c. (11,3; 18);

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

25. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 14. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+a. (13; 14,8);

-b. (14; 19,8);

-c. (14; 15,7);

-d. (12,3; 14).

26. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 12. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (11,2; 11,8);

-b. (11,8; 12);

+c. (11,6; 13,7);

-d. (12; 14,7).

27. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 10. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

-a. (10; 14,7);

-b. (8,3; 10);

+c. (9,1; 10,7);

-d. (10; 12).

28. Точечная оценка математического ожидания нормального распределения равна 11. Тогда его интервальная оценка может иметь вид...

+a. (10,1; 11,8);

-b. (10,9; 11);

-c. (11; 11,1);

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

Дата добавления: 2018-04-05; просмотров: 422; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 1 2 3 4 5 678 9 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!