Случайные величины КТТ /testy

Загрузка

Случайные величины КТТ

Математическое ожидание непрерывной $$CBX$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$M(X)=x_i^2p_i$$, где $$i=\overline{1,n}$$

$$M(X)=x_ip_i$$, где $$i=\overline{1,n}$$

$$M(X)=\sum_{i=1}^{n}x_{i}p_{i}$$,

$$M(X)=\int_{ \alpha}^{ \beta}p(x)dx$$

$$M(X)=\int_{ \alpha}^{ \beta}xp(x)dx$$

Если ковариация случайных величин равна нулю, то эти величины:

Выберите один из вариантов

зависимые

совместные

независимые

несовместные

противоположные

Табличный закон распределения случайной величины $$X$$ задан, если:

Выберите несколько вариантов ответов

сумма всех вероятностей равна числу $$0$$

сумма всех вероятностей не превосходит число $$1$$

сумма всех вероятностей равна числу $$1$$

каждому значению $$x$$ поставлена в соответствие относительная частота его появления

каждому значению $$x$$ поставлена в соответствие вероятность его появления

Вероятность того, что непрерывная $$CBX$$ примет значение из промежутка $$\left [ \alpha ;\beta \right )$$ находят по формуле:

Выберите несколько вариантов ответов

$$P(\alpha\le{X}<\beta)=\int_{\alpha }^{\beta }p(x)dx$$

$$P(\alpha\le{X}<\beta)=\int_{\alpha }^{\beta }F(x)dx$$

$$P(\alpha\le{X}<\beta)=p(\beta )-p(\alpha )$$

$$P(\alpha\le{X}<\beta)=F(\alpha )-F(\beta )$$

$$P(\alpha\le{X}<\beta)=F(\beta )-F(\alpha )$$

Среднеквадратическое отклонение $$CBX$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$\sigma{(X)}=M(X-M(X))$$

$$\sigma{(X)}=\sqrt{M(X^2)-M^2(X)}$$

$$\sigma{(X)}=\sum_{i=1}^{n}\sqrt{x_{i}p_{i}}$$

$$\sigma{(X)}=\sqrt{M(X)}$$

$$\sigma{(X)}=\sqrt{M(X^2)}-M(X)$$

Верно, что:

Выберите несколько вариантов ответов

математическим ожиданием называют наибольшее значение случайной величины $$X$$ или центр ее распределения

дисперсией называют математическое ожидание отклонения случайной величины $$X$$ от ее математического ожидания

дисперсией называют математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины $$X$$ от ее математического ожидания

среднеквадратическим отклонением называют отклонение случайной величины $$X$$ от ее математического ожидания

математическим ожиданием называют среднее значение случайной величины $$X$$

Свойства функции распределения вероятностей $$y=F(X)$$:

Выберите несколько вариантов ответов

возрастающая

непрерывна слева

$$\lim_{x\rightarrow -\infty }F(x)=0$$

$$0\leq F(x)\leq +\infty $$

$$0\leq F(x)\leq 1$$

Если случайные величины $$X$$ и $$Y$$ связаны линейной зависимостью, то:

Выберите несколько вариантов ответов

$$|R_{XY}|\leq1$$

$$R_{XY}=0$$

$$R_{XY}=1$$

$$R_{XY}=-1$$

$$R_{XY}>0$$

Дисперсию непрерывной $$CBX$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$D(X)=x_i^2p_i$$, где $$i=\overline{1,n}$$

$$D(X)=x_ip_i$$, где $$i=\overline{1,n}$$

$$D(X)=\int_{ \alpha}^{ \beta}x^2p(x)dx-M^2(X)$$

$$D(X)=\int_{ \alpha}^{ \beta}x^2p(x)dx$$

$$D(X)=\int_{ \alpha}^{ \beta}xp(x)dx$$

Теоретическая функция распределения непрерывной случайной величины $$X$$ задается формулой:

Выберите один из вариантов

$$ F( X)=P ( X < x )$$ – вероятность того, что $$CBX$$ принимает значение, которое меньше $$x$$

$$F(X)=P ( X > x )$$ – вероятность того, что $$CBX$$ принимает значение, которое больше $$x$$

$$F( X)=P ( X ≤ x )$$ – вероятность того, что $$CBX$$ принимает значение, которое не больше $$x$$

$$F(X)=\sum_{x_k < x} P ( X=x_k )$$ – суммируются вероятности тех значений, которые меньше $$x$$

$$F(X)=\sum_{x_k ≤ x } P ( X=x_k )$$ – суммируются вероятности тех значений, которые не больше $$x$$