Математика и статистика ТТЭ /testy

Загрузка

Математика и статистика ТТЭ

Модой называют:

Выберите один из вариантов

наибольшую относительную частоту появления варианты

значение варианты, которой соответствует наибольшая частота

частоту, которая соответствует наибольшему значению варианты

значение параметра, относительно которого выборка делится на две равные части

среднее значение выборки

Сумма абсолютных частот вариационного ряда равна:

Выберите один из вариантов

объему выборки $$n$$

размаху вариации

объему генеральной совокупности $$N$$

$$1$$

$$0$$

Полигоном относительных частот выборки называют:

Выберите один из вариантов

ломаную линию, соединяющую на координатной плоскости точки вида $$(x_i; m_i)$$

диаграмму, состоящую из прямоугольников, основаниями которых являются середины интервалов, высотами – относительные частоты интервалов

столбчатую диаграмму, состоящую из прямоугольников, основаниями которых являются длины интервалов, высотами – относительные частоты интервалов

диаграмму, состоящую из прямоугольников, основаниями которых являются длины интервалов, высотами – частоты интервалов

ломаную линию, соединяющую на координатной плоскости точки вида $$(x_i; \omega_i)$$

Вероятность попадания случайной величины $$X$$ в заданный интервал $$(\alpha_i; \beta_i)$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$p_{i}=\Phi \left(\frac{\beta_i-a}{\sigma} \right)-\Phi \left(\infty \right)$$

$$p_{i}=F \left(\frac{\beta_i-a}{\sigma} \right)-F \left(\frac{\alpha_i-a}{\sigma} \right)$$

$$p_{i}=\Phi \left(\frac{\beta_i-a}{\sigma} \right)-\Phi \left(\frac{\alpha_i-a}{\sigma} \right)$$

$$p_{i}=\Phi (\infty)-\Phi \left(\frac{\alpha_i-a}{\sigma} \right)$$

$$p_{i}=\Phi \left(\frac{\alpha_i-a}{\sigma} \right)-\Phi \left(\frac{\beta_i-a}{\sigma} \right)$$

Относительные частоты выборки объема $$n$$ находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$\omega_{i}=\frac{n}{m_i}$$

$$\omega_{i}=\frac{m_i}{n}$$

$$m_{i}=\frac{\omega_i}{n}$$

$$p=\frac{m}{n}$$

$$m_{i}=\frac{n}{\omega_i}$$

Медианным интервалом статистического ряда называют:

Выберите один из вариантов

первый интервал, накопленная частота которого меньше половины общей суммы абсолютных частот

интервал, накопленная частота которого превышает или равна половине общей суммы абсолютных частот

интервал, которому соответствует наименьшая частота

интервал, которому соответствует наибольшая частота

первый интервал, накопленная частота которого превышает или равна половине общей суммы абсолютных частот

Определитель матрицы $$[a_{11}]$$ равен:

Выберите один из вариантов

$$-a_{11}$$

$$0$$

$$a_{11}$$

не существует

$$±a_{11}$$

Линейные действия над матрицами:

Выберите несколько вариантов ответов

чтобы разделить матрицу на число, необходимо каждый элемент матрицы разделить на это число

чтобы умножить матрицу на число, необходимо элементы одного из ее столбцов умножить на это число

чтобы сложить две матрицы, необходимо сложить их соответствующие элементы

чтобы умножить матрицу на число, необходимо каждый элемент матрицы умножить на это число

чтобы умножить матрицу на число, необходимо элементы одной из ее строк умножить на это число

Матрицу, обратную к матрице $$A=\begin{pmatrix}a_{11} & a_{12}\\a_{21} & a_{22}\end{pmatrix}$$, находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$A^{-1}=\frac{1}{|A|}\begin{pmatrix}A_{11} & A_{12}\\A_{21} & A_{22}\end{pmatrix}$$

$$A^{-1}=\begin{pmatrix}M_{11} & M_{21}\\M_{12} & M_{22}\end{pmatrix}$$

$$A^{-1}=\frac{1}{|A|}\begin{pmatrix}M_{11} & M_{12}\\M_{21} & M_{22}\end{pmatrix}$$

$$A^{-1}=\frac{1}{|A|}\begin{pmatrix}A_{11} & A_{21}\\A_{12} & A_{22}\end{pmatrix}$$

$$A^{-1}=\begin{pmatrix}A_{11} & A_{21}\\A_{12} & A_{22}\end{pmatrix}$$

Если $$(x_i ; x_{i+1})$$ – модальный интервал, $$m_i$$ – частота, $$h$$ – длина модального интервала, то моду находят по формуле:

Выберите один из вариантов

$$m_o= \frac {h (m_i - m_{i-1})}{2m_i -m_{i-1} - m_{i+1}}$$

$$m_o= \frac {m_i - m_{i-1}}{m_{i-1} + m_{i+1}}$$

$$m_o= x_i + \frac {h}{m_i}\left (\frac{n}{2} - \sum_{j=1}^{i-1} m_j \right)$$

$$m_o= x_i + \frac {m_i - m_{i-1}}{m_{i-1} + m_{i+1}}$$

$$m_o= x_i + \frac {h(m_i - m_{i-1})}{2m_i - m_{i-1} - m_{i+1}}$$