Дисперсия

Среднеквадратическое отклонение; 2)среднее значение;

1) 1; 2) 0; 3) 0,5.

1) 0; 2) 0,5; 3) 1.

1) 1; 2) 0,5; 3) 0.

Дифференциальный; 2) интегральный; 3) числовой.

Плотность вероятностей.

Дифференциальный; 2) интегральный;

Несовместных; 2) зависимых; 3) независимых.

13. Выражение P(AB)=P(A)P(B|A)=P(B)P(A|B), определяемое по теореме умножения вероятностей двух А и В зависимых событий, в частотном случае, если события А и В независимы, то Р(АВ)=:

1) Р(А); 2) Р(А) Р(В); 3) Р(В) Р(А|В).

14. По формуле (где – число сочетаний, Р – вероятность события А из группы двух противоположных событий А и Ā) биномиального закона, определяющего вероятность P_n,k того, что при n независимых испытаниях событие A произойдет ровно k раз (при исходных данных n=4, k=3, p=10^-1) рассчитать P_n,k:

1) 36•10^-4; 2) 36•10^-3; 3) 4•10^-4.

15. Закон распределения вероятностей F(x)=P(ξ<x), определяющий вероятность того, что случайная непрерывная величина ξ не превзойдет значения x, называют:

16. Закон распределения w(x)=dF(x)/dx, определяемый дифференцированием функции распределения F(x), называют:

17. Особое место среди вероятностных характеристик случайных величин занимает нормальный дифференциальный закон распределения (плотность вероятностей)

(где σ² – дисперсия, а – среднее значение, σ – среднеквадратическое отклонение) представлен на рис. 2.4, для a = 0

Рис. 2.4.

Значение интегральной функции распределения

при x₁=0, x₂=∞ равно:

18. при x₁=-∞, x₂=+∞ равно:

19. при x₁=-∞, x₂=0 равно:

20. Числовая характеристика случайной величины x, определяемая как начальный момент 1-порядка по формуле

(где ω(x) плотность вероятностей)

называют:

21. Числовая характеристика случайной величины x определяемая как центральный момент 2-го порядка по формуле:

(где m₁(x) – среднее значение, ω(x) – плотность вероятностей)

называют:

Дата добавления: 2014-12-07