Статистический метод контроля (1-1) ММУ

Тестирование проходит на официальном сайте ММУ в личном кабинете ЭИОС  https://elearn.interun.ru.

Оценка выставляется, по лучшему результату.

ВОПРОСЫ ТЕСТА ММУ ПО ДАННОМУ ПРЕДМЕТУ:

Что полностью характеризует случайную величину:
Чему равна вероятность случайного события:
Что называют средним квадратическим отклонением случайной величины:
Как обозначают вероятность события А:
Чему равна вероятность достоверного события:
Какой формулой определяется относительная частота события А:
Чему равна дисперсия разности двух независимых случайных величин:
Как принято обозначать случайные события:
Что называют условной вероятностью:
Когда вычисляют относительную частоту:
Какие значения случайная величина X может принимать в одном испытании:
Как обозначают условную вероятность:
Сколько значений может принять случайная величина в результате испытания:
Какие бывают элементарные исходы:
Чему равна вероятность совместного появления нескольких событий, независимых в совокупности:
Если одно из двух противоположных событий обозначено через А, то как принято обозначать другое:
Какая вероятность появления одного из двух несовместных событий А и В, безразлично какого:
Когда вычисляют вероятность события:
Чему равно математическое ожидание дискретной случайной величины:
Что необходимо для задания дискретной случайной величины:
Какое значение имеет математическое ожидание постоянной величины М(С) :
Чему равно математическое ожидание постоянной величины С:
Какие события называют несовместными:
Каким может быть число возможных значений непрерывной случайной величины:
Какое неравенство доказал Чебышев:
По какому равенству находят выравнивающие частоты:
Какая вероятность того, что непрерывная случай¬ная величина примет значение, принадлежащее интер¬валу (а, b) :
Какая вероятность того, что отклонение по абсолютной величине будет меньше утроенного среднего квадратического отклонения:
Что называют статистическим распределением выборки:
Какое нормальное распределе¬ние называют общим:
Что называют полигоном частот:
Чем задается дискретная случайная величина:
Чему равно среднее квадратическое отклонение случайной величины X:
Как, зная плотность распределения f (x), можно найти функцию распределения F (х) :
По какой формуле зная плотность распределения можно найти функцию распределения:
Какие значения интегральной функции принад¬лежат отрезку [0; 1] :
Что необходимо знать, чтобы задать нормальное распределение:
Если возможные значения непрерывной случайной величины расположены по всей оси х, то при lim x →∞ F (X) :{
Какую статистическую ошибку Θ* при любом объеме выборки называют несмещенной:
Какую статистическую оценку называют состоятельной:
По какому равенству находят выравнивающие частоты:
Какое геометрическое истолкование функции распределения:
Какое распределение вероятностей называют равномерным:
Чему равно среднее квадратическое отклонение суммы конечного числа взаимно независимых случайных величин:
Какое нормальное распределение называют нормированным:
Какой оценкой генеральной средней является выборочная средняя:
При каком эксцессе кривая распределения имеет более низкую и “плоскую” вершину, чем нормальная кривая:
Какой вид имеет график дифференциальной функции равномерного распределения:
При каком эксцессе кривая распределения имеет более высокую и “острую” вершину, чем нормальная кривая:
Какая функция является общим способом задания любых типов случайных величин:
Чему равна интегральная функция нормированного нормального распределения F0(x) :
Чему равна дискретная генеральная средняя совокупность относительно количественного признака X:
Какими оценками при небольшом объеме выборки следует пользоваться:
Что в теории вероятностей понимают под распределением:
Что называют гистограммой частот:
Чему равна вероятность того, что непрерывная случайная величина X примет значение, принадлежащее интервалу (а, b) :
Как на практике правило трех сигм:
Соблюдение каких требований гарантирует математическое ожидание оценки Θ* от получения систематических ошибок:
Какой вид имеет график дифференциальной функции дискретного распределения:
Какую функцию называют интегральной функцией распределения:
Какой вид отбора не требует расчленения генеральной совокупности на части:
Какие соотношения μ 1связывают начальные v1 и центральные v2 моменты:
Какую функцию называют функцией распределения:
Как называют статистическую оценку, которая при n→∞ стремится по вероятности к оцениваемому параметру:
Для каких случайных величин справедливо неравенство Чебышева:
По какой формуле определяют условные варианты:
В чем состоит сущность правила трех сигм:
Чему равна сумма вероятностей возможных значений дискретной величины заданной таблично:
Найти математическое ожидание дискретной случайной величины, зная закон ее распределения:
Задано распределение частот выборки. Найти объем выборки.
Чему равна вероятность того, что непрерывная случайная величина Х примет одно определенное значение:
Дисперсия каждой из 9 одинаково распределенных взаимно независимых случайных величин равна 36. Найти дисперсию среднего арифметического этих величин.
(вид отв. х)
Что геометрически означает свойство “ Дифференциальная функция неотрицательна”:
Выберите один ответ.
Что не называют числовой характеристикой случайной величины:
Чему равна вероятность совместного появления двух независимых событий А и В:
Чему равен несобственный интеграл от дифференциальной функции :
События А, В, С и D образуют полную группу. Вероятность событий такова: Р (А) = 0,1; Р (B) = 0,4; Р (C) = 0,3. Чему равна вероятность события D?
(вид отв. х , х):
Случайная величина X задана интегральной функцией
Найти вероятность того, что в результате испытания X примет значение, заключенное в интервале (2; 3).
Найти условную варианту u3 статистического распределения
По цели произвели 24 выстрела, причем было зарегистрировано 19 попаданий. Определите относительную частоту поражения цели.
(вид отв. хx / хх)
Найти математическое ожидание произведения числа очков, которые могут выпасть при одном бросании двух игральных костей.
(вид отв. х , хх)
Найти общую среднюю ¯x совокупности, состоящей из двух групп

Выбрать варианту в качестве ложного нуля следующего статистического распределения:
Какая из теорем является простейшим законом больших чисел:
Какой эмпирический момент определяют по формуле :
Какая выборка будет репрезентативной:
Чему равна дифференциальная функция φ(x) нормированного распределения:
Если возможные значения непрерывной случайной величины расположены по всей оси х, то при lim x →-∞ F (X) :{
Чему равна вероятность появления хотя бы одного из двух несовместных событий А и В:
Чему равна вероятность совместного появления двух зависимых событий А и В:
Чему равна вероятность события А, которое может наступить лишь при условии появления одного из несовместных событий B 1,B 2образующих полную группу:
Чему равна дисперсия суммы постоянной величины и случайной:
Чему равна дисперсия числа появлений события в независимых испытаниях:
Как обозначают математическое ожидание дискретной случайной величины:
Чему равна вероятность появления хотя бы одного из двух независимых событий А и В:
Как принято обозначать среднее квадратичное отклонение случайной величины:
Чему равна вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий А и В:
Какая формула для вычисления дисперсии (рассеяния) дискретной случайной величины:
Когда событие А и В называют независимыми:
Какое неравенство удовлетворяет вероятность любого события:
Чему равно математическое ожидание М (Х) числа появлений события А в n независимых испытаниях:
Какие события называют противоположными:
Что называют элементарным исходом:
Как принято обозначать случайные величины:
Как обозначают дисперсию (рассеяние) дискретной случайной величины:
Что называют полной группой событий:
Чему равен несобственный интеграл от плотности распределения  :
Чему равна интегральная функция общего нормального распределения F(x) :
Какая вероятность того, что абсолютная величина отклонения превысит утроенное среднее квадратическое отклонение:
Какую из функций можно найти, зная плотность распределения:
Какому интервалу принадлежат значения функции распределения:
Какое нормальное распределение называют нормированным:
Чему равна сумма произведений отклонений на соответствующие частоты  :
Чему равна сумма вероятностей противоположных событий A и A ?:
Как можно выносить за знак дисперсии D(СX) постоянный множитель:
Какая вероятность появления одного из двух несовместных событий А и В:
Какие два события называют независимыми:
Каким может быть число возможных значений дискретной случайной величины:
Как называют статистическую оценку, которая при n>? стремится по вероятности к оцениваемому параметру:
Чему равен несобственный интеграл от дифференциальной функции  :
Какой эмпирический момент определяют по формуле  :
В каком случае функция F (х) — неубывающая:
Если возможные значения непрерывной случайной величины расположены по всей оси х, то при lim x >? F (X) :{
Случайная величина задана законом распределения
Найти среднее квадратическое отклонение этой величины.
В денежно - вещевой лотерее на каждые 10 000 билетов разыгрывается 150 вещевых и 50 денежных выигрышей. Чему равна вероятность выигрыша, безразлично денежного или вещевого, для владельца одного лотерейного билета?
Найти групповые средние ?x1 и ?x2 совокупности, состоящей из двух групп
Дано: Р (|Х — М (Х)|< е) > 0,9; D (X) = 0,004. Пользуясь неравенством Чебышева, найти ?.
Найти математическое ожидание числа лотерейных билетов, на которые выпадут выигрыши, если приобретено 20 билетов, при чем вероятность выигрыша по одному билету равна 0,3.
Какие соотношения ? 1связывают начальные v1 и центральные v2 моменты:
Найти математическое ожидание дискретной случайной величины, зная закон ее распределения:
Найти дисперсию случайной величины, зная закон ее распределения
Производится 4 выстрела с вероятностями попадания в цель  р1 = о,6, p2 = 0,4, p3 = 0,5 и р4 = 0.7. Найти математическое  ожидание общего числа попаданий.