Главная страница | Контакты | Случайная страница Автомобили Астрономия Биология География Дом и сад Другие языки Другое Информатика История Культура Литература Логика Математика Медицина Металлургия Механика Образование Охрана труда Педагогика Политика Право Психология Религия Риторика Социология Спорт Строительство Технология Туризм Физика Философия Финансы Химия Черчение Экология Экономика Электроника

V2: Случайные величины и их законы распределения

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значения a и b могут быть равны…

+: a = 0,4 b = 0,2

-: a = 0,6 b = 0,6

-: a = 0,3 b = 0,2

-: a = 0,3 b = 0,1

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значения a и b могут быть равны…

+: a = 0,1 b = 0,2

-: a = 0,3 b = 0,3

-: a = 0,3 b = 0,2

-: a = 0,3 b = 0,1

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значения a и b могут быть равны…

+: a = 0,1 b = 0,2

-: a = 0,3 b = 0,3

-: a = 0,3 b = 0,2

-: a = 0,3 b = 0,1

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значение a равно…

-: a = -0,6

-: a = 0,6

+: a = 0,4

-: a = 0,5

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значение a равно…

-: a = -0,5

-: a = 0,6

-: a = 0,4

+: a = 0,5

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значение a равно…

-: a = 0,1

-: a = 0,6

+: a = 0,3

-: a = 0,8

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значение a равно…

-: a = 0,6

-: a = 0,2

+: a = 0,3

-: a = 0,4

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значения a,b и с могут быть равны…

+: a = 0,4 b = 0,3 с =0,1

-: a = 0,4 b = 0,1 с =0,2

-: a = 0,2 b = 0,2 с =0,2

-: a = 0,4 b = 0,2 с =0,4

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значения a,b и с могут быть равны…

+: a = 0,1 b = 0,3 с =0,1

-: a = 0,4 b = 0,1 с =0,2

-: a = 0,2 b = 0,2 с =0,2

-: a = 0,5 b = 0,1 с =0,4

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда значения a,b и с могут быть равны…

+: a = 0,3 b = 0,2 с =0,2

-: a = 0,3 b = 0,1 с =0,2

-: a = 0,2 b = 0,2 с =0,2

-: a = 0,4 b = 0,2 с =0,4

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее математическое ожидание равно…

-: 6

+: 3,2

-: 3,6

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее математическое ожидание равно…

-: 4

+: 2,2

-: 2

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее математическое ожидание равно…

-: 4

+: 3,4

-: 3,6

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее математическое ожидание равно…

-: 4

-: 3,4

-: 3,6

-: 2,8

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее дисперсия равна…

+: 3,09

-: 0,01

-: 3,11

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее дисперсия равна…

-: 2,89

-: 2

-: 3,01

+:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее дисперсия равна…

+: 3,2

-: -2

-: 2

-:

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее математическое ожидание равно…

+: 2,0

-:

-: 1,8

-: 4,0

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее математическое ожидание равно…

+: 3,1

-:

-: 1,8

-: 4,0

I:

S: Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:

Тогда ее математическое ожидание равно…

+: 2,2

-:

-: 1,8

-: 2,0

I:

S: Вероятность производства бракованного изделия равна 0,1. Тогда вероятность того, что из четырех произведенных изделий бракованных будет не менее трех, равна…

-: 0,0036

+: 0,0037

-: 0,9963

-: 0,001

I:

S: Вероятность производства качественного изделия равна 0,9. Тогда вероятность того, что из четырех произведенных изделий бракованных будет не менее трех, равна…

-: 0,0036

+: 0,0037

-: 0,9963

-: 0,001

I:

S: Вероятность производства качественного изделия равна 0,8. Тогда вероятность того, что из трех произведенных изделий качественных будет не менее двух, равна…

-: 0,9

+: 0,896

-: 0,104

-: 0,1

I:

S: Вероятность производства бракованного изделия равна 0,2. Тогда вероятность того, что из трех произведенных изделий бракованных будет два, равна…

+: 0,096

-: 0,0047

-: 0,963

-: 0,23

I:

S: Вероятность производства качественного изделия равна 0,8. Тогда вероятность того, что из четырех произведенных изделий качественных будет два, равна…

+: 0,1536

-: 0,8464

-: 0,16

-: 0,85

I:

S: Вероятность производства качественного изделия равна 0,8. Тогда вероятность того, что из четырех произведенных изделий качественных будет три, равна…

+: 0,4096

-: 0,5904

-: 0,6

-: 0,4

I:

S: Вероятность поражения цели при одном выстреле равна 0,7. Тогда вероятность того, что цель будет поражена хотя бы один раз, если всего произведено пять выстрелов, равна…

-: 0,9957

+: 0,99757

-: 0,7

-: 0,00243

I:

S: Проводятся n независимых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события А постоянна и равна 0,8. Тогда математическое ожидание дискретной случайной величины Х – числа появлений события А в n=100 проведенных испытаниях равно…

+: 80

-: 16

-: 8

-: 4

I:

S: Проводятся n независимых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события А постоянна и равна 0,9. Тогда математическое ожидание дискретной случайной величины Х – числа появлений события А в n=50 проведенных испытаниях равно…

+: 45

-: 25

-: 50

-: 5

I:

S: Проводятся n независимых испытаний, в каждом из которых вероятность появления события А постоянна и равна 0,85. Тогда математическое ожидание дискретной случайной величины Х – числа появлений события А в n=100 проведенных испытаниях равно…

+: 85

-: 80

-: 0,85

-: 9

I:

S: Страховая компания заключила 1500 однотипных договоров страхования жизни сроком на 1 год с вероятностью наступления страхового случая, равной 0,0001. Тогда вероятность того, что в течение года произойдет ровно три страховых случая, следует вычислить по…

-: интегральной формуле Лапласа

-: формуле Байеса

-: локальной формуле Лапласа

+: формуле Пуассона

I:

S: Страховая компания заключила 2000 однотипных договоров страхования жизни сроком на 1 год с вероятностью наступления страхового случая, равной 0,00001. Тогда вероятность того, что в течение года произойдет ровно три страховых случая, следует вычислить по…

-: интегральной формуле Лапласа

-: формуле Байеса

-: локальной формуле Лапласа

+: формуле Пуассона

I:

S: Страховая компания заключила 1000 однотипных договоров страхования жизни сроком на 1 год с вероятностью наступления страхового случая, равной 0,0001. Тогда вероятность того, что в течение года произойдет ровно три страховых случая, следует вычислить по…

-: интегральной формуле Лапласа

-: формуле Байеса

-: локальной формуле Лапласа

+: формуле Пуассона

I:

S: Среднее число кораблей, заходящих в порт за один час равно трем. Тогда вероятность того, что за два часа в порт зайдет не менее двух кораблей можно вычислить как…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Среднее число кораблей, заходящих в порт за один час равно двум. Тогда вероятность того, что за два часа в порт зайдет не менее трех кораблей можно вычислить как…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Среднее число кораблей, заходящих в порт за один час равно трем. Тогда вероятность того, что за два часа в порт зайдет два корабля можно вычислить как…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Среднее число кораблей, заходящих в порт за один час равно трем. Тогда вероятность того, что за два часа в порт зайдет три корабля можно вычислить как…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Семена содержат 0,15% сорняков. Тогда вероятность того, что при случайном отборе 2000 семян будет обнаружено не более двух семян сорняков, можно определить как…

-:

+:

-:

-:

I:

S: Семена содержат 0,15% сорняков. Тогда вероятность того, что при случайном отборе 2000 семян не будет обнаружено семян сорняков, можно определить как…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Семена содержат 0,15% сорняков. Тогда вероятность того, что при случайном отборе 2000 семян будет обнаружено не более одного семени сорняков, можно определить как…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний цепи Маркова на втором шаге равен . Тогда вектор вероятностей состояний цепи Маркова на четвертом шаге равен…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний цепи Маркова на втором шаге равен . Тогда вектор вероятностей состояний цепи Маркова на третьем шаге равен…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний S=(S₁, S₂) цепи Маркова на втором шаге равен . Тогда вероятность того, что на третьем шаге цепь Маркова находилась в состоянии S₁, равна…

-: 0,3

-: 0,24

+:

-: 0,45

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний S=(S₁, S₂) цепи Маркова на втором шаге равен . Тогда вероятность того, что на третьем шаге цепь Маркова находилась в состоянии S₂, равна…

-: 0,3

-: 0,24

-:

+: 0,45

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний цепи Маркова на третьем шаге равен . Тогда вектор вероятностей состояний цепи Маркова на четвертом шаге равен…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний цепи Маркова на третьем шаге равен . Тогда вектор вероятностей состояний цепи Маркова на четвертом шаге равен…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний цепи Маркова на третьем шаге равен . Тогда вектор вероятностей состояний цепи Маркова на четвертом шаге равен…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний цепи Маркова на втором шаге равен . Тогда вектор вероятностей состояний цепи Маркова на третьем шаге равен…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний S=(S₁, S₂) цепи Маркова на третьем шаге равен . Тогда вероятность того, что на втором шаге цепь Маркова находилась в состоянии S₂, равна…

+: 0,3

-: 0,24

-:

-: 0,48

I:

S: Матрица вероятностей перехода однородной цепи Маркова имеет вид , а вектор вероятностей состояний S=(S₁, S₂) цепи Маркова на третьем шаге равен . Тогда вероятность того, что на втором шаге цепь Маркова находилась в состоянии S₁, равна…

-: 0,3

-: 0,24

+:

-: 0,48

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей

Тогда вероятность равна…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей

Тогда вероятность равна…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей

Тогда вероятность равна…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей

Тогда вероятность равна…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей

Тогда вероятность равна…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей

Тогда вероятность равна…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее плотность распределения вероятностей имеет вид…

-:

+:

-:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее плотность распределения вероятностей имеет вид…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее плотность распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее плотность распределения вероятностей имеет вид…

-:

+:

-:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее плотность распределения вероятностей имеет вид…

-:

-:

-:

+:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее плотность распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее дисперсия равна…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны…

-: ,

-: ,

-: ,

+: ,

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее математическое ожидание равно…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее дисперсия равна…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей

Тогда ее математическое ожидание равно…

-:

-:

+:

-:

I:

S: Функция распределения вероятностей равномерно распределенной случайной величины Х изображена на рисунке:

Тогда ее дисперсия равна…

+:

-: 1,5

-:

-: 49

I:

S: Функция распределения вероятностей равномерно распределенной случайной величины Х изображена на рисунке:

Тогда ее дисперсия равна…

+:

-: 1,5

-:

-: 25

I:

S: Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины имеет вид . Тогда значение С равно…

+:

-: 11

-: 5

-:

I:

S: Плотность распределения вероятностей непрерывной случайной величины имеет вид . Тогда значение С равно…

+:

-: 7

-: 3

-:

I:

S: Равномерно распределенная случайная величина задана плотностью распределения вероятностей . Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей . Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны…

-: ,

+: ,

-: ,

-: ,

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей . Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны…

-: ,

+: ,

-: ,

-: ,

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей .

Тогда вероятность определяется как…

-:

-:2-

+:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей .

Тогда вероятность определяется как…

-:

-:2-

+:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х распределена по показательному закону с плотностью распределения вероятностей . Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид…

+:

-:

-:

-:

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей . Тогда вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале (8; 14) можно вычислить как…

-: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

+: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей . Тогда вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале (8; 14) можно вычислить как…

-: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

+: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

I:

S: Курсовая стоимость ценной бумаги подчиняется нормальному закону распределения вероятностей с математическим ожиданием 120 у.е. и средним квадратическим отклонением 8 у.е. Тогда вероятность того, что в день цена покупки ее цена отклоняется от среднего значения не более, чем на 10 у.е., можно определить как…

+: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

I:

S: Курсовая стоимость ценной бумаги подчиняется нормальному закону распределения вероятностей с математическим ожиданием 100 у.е. и средним квадратическим отклонением 12 у.е. Тогда вероятность того, что в день цена покупки ее цена отклоняется от среднего значения не более, чем на 24 у.е., можно определить как…

+: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

-: , где - функция Лапласа

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей . Тогда математическое ожидание а и среднее квадратическое отклонение этой случайной величины равны…

-: ,

-: ,

+: ,

-: ,

I:

S: Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей . Тогда математическое ожидание а и среднее квадратическое отклонение этой случайной величины равны…

-: ,

-: ,

+: ,

-: ,