Случайные величины КТТ /testy

Загрузка

Случайные величины КТТ

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 не больше $$x$$

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

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

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

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

Если случайные величины $$X$$ и $$Y$$ независимые, то:

Выберите несколько вариантов ответов

$$M(X\cdot Y)=-M(X)\cdot M(Y)$$

$$cov(X;Y)>0$$

$$M(X\cdot Y)=M(X)\cdot M(Y)$$

$$R_{XY}=0$$

$$cov(X;Y)=0$$

Свойства дисперсии:

Выберите несколько вариантов ответов

$$D(X+Y)=D(X)+D(Y)$$, если $$X$$ и $$Y$$ независимые величины

$$D(X-Y)=D(X)+D(Y)$$, если $$X$$ и $$Y$$ независимые величины

$$D(kX)=k^2D(X)$$

$$D(kX)=kD(X)$$

$$D(c)=0$$

Верно, что:

Выберите несколько вариантов ответов

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

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

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

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

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

Свойства математического ожидания:

Выберите несколько вариантов ответов

$$M(X+Y)=M(X)+M(Y)$$

$$M(kX)=kM(X)$$

$$M(c)=0$$

$$M(kX)=k^2M(X)$$

$$M(c)=c$$

Верно, что:

Выберите несколько вариантов ответов

дискретная $$CBX$$ принимает конечное или счетное множество значений

непрерывная $$CBX$$ принимает все значения из заданного промежутка

непрерывная $$CBX$$ принимает некоторые значения из заданного промежутка

дискретная $$CBX$$ принимает бесконечное множество значений

дискретная $$CBX$$ принимает несчетное множество значений

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

Выберите несколько вариантов ответов

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

сумма всех вероятностей равна числу $$0$$

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

сумма всех вероятностей равна числу $$1$$

сумма всех вероятностей не превосходит число $$1$$

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

Выберите один из вариантов

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

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

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

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

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

Функция распределения дискретной случайной величины $$X$$ имеет вид:

Выберите один из вариантов

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

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

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

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

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

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

Выберите несколько вариантов ответов

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

$$R_{XY}>0$$

$$R_{XY}=1$$

$$R_{XY}=-1$$

$$R_{XY}=0$$