Случайные величины КТТ /testy

Загрузка

Случайные величины КТТ

Верно, что:

Выберите несколько вариантов ответов

дискретная $$CBX$$ принимает несчетное множество значений

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

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

дискретная $$CBX$$ принимает бесконечное множество значений

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

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 $$x$$

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

Среднеквадратическое отклонение $$CBX$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

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

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

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

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

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

Верно, что:

Выберите несколько вариантов ответов

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

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

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

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

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

Дисперсию непрерывной $$CBX$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

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

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

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

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

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

Вероятность того, что дискретная $$CBX$$ примет значение из заданного промежутка равна:

Выберите один из вариантов

сумме всех ее значений, принадлежащих данному промежутку

сумме вероятностей ее значений на концах промежутка

сумме вероятностей всех ее значений, принадлежащих данному промежутку

модулю разности вероятностей ее значений на концах промежутка

сумме ее значений на концах промежутка

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

Выберите несколько вариантов ответов

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

$$R_{XY}=0$$

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

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

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

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

Выберите несколько вариантов ответов

сумма всех вероятностей равна числу $$0$$

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

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

сумма всех вероятностей равна числу $$1$$

сумма всех вероятностей не превосходит число $$1$$

Коэффициент корреляции случайных величин $$X$$ и $$Y$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$R=\frac{M(X)M(Y)-M(XY)}{\sigma (X)\sigma (Y)}$$

$$R=M(X)M(Y)-M(XY)$$

$$R=\frac{M(XY)-M(X)M(Y)}{\sigma (X)\sigma (Y)}$$

$$R=M(XY^2)-M^2(XY)$$

$$R=M(XY)-M(X)M(Y)$$

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

Выберите несколько вариантов ответов

непрерывна слева

возрастающая

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

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

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