Курсар - Дипломная, курсовая, реферат на заказ
Служба спасения для студентов (18+)

Теория вероятности и математическая статистика (2) МЭСИ без ответов

  1. В итоге четырех измерений некоторой физической величины одним прибором получены следующие результаты: 8, 9, 11, 12. Выборочное среднее результатов измерений, выборочная и исправленная дисперсии ошибок прибора равны соответственно

 

  1. Выборочное распределение имеет вид: для значения 1250 частота - 20, для значения 1275 частота - 25, для значения 1280 - частота 50, для значения 1300 частота - 5. Значение полигона в точке 1280 и мода, равны

 

  1. Гипотеза об однородности выборок - это гипотеза о том, что рассматриваемые выборки извлечены из

 

  1. Дан вариационный ряд: -2, 0, 3, 3, 4, 5, 9, 11, 12, 15. Выборочная медиана равна

 

  1. Дан вариационный ряд: -5, -3, 0, 1, 1, 4, 16. Выборочная медиана и выборочное среднее равны

 

  1. Дана выборка, если каждый элемент выборки увеличить в 5 раз, то выборочное среднее

 

  1. Дана выборка. Если каждый элемент выборки увеличить на 7 единиц, то 

 

  1. Дана выборка: -3, -2, 0, 2, 3. Выборочное среднее и выборочная дисперсия равны

 

  1. Дана выборка: -6, -4, 0, 4, 6. Выборочное среднее и выборочная дисперсия равны 

 

  1. Дана выборка: 0, 5, 2, 8, 2, 6, 1, 5. Вариационный ряд для этой выборки и его размах

 

  1. Дана выборка: 2, 3, 5, 7, 8. Выборочное среднее и выборочная дисперсия равны

 

  1. Дана выборка: 3, 5, -2, 1, 0, 4, 3. Вариационый ряд и его размах

 

  1. Дана интервальная выборка: на интервале от-1 до 0 частота равна 30, от 0 до 1 частота - 70, от 1 до 2 частота - 80, от 2 до3 частота - 20. При этом медиана выборки равна 

 

  1. Данные о прибыли, полученой в течение месяца, за последние 5 месяцев оказались следующими: март - 1012, апрель - 1030, май - 1050, июнь - 1066, июль - 1082. С помощью метода наименьших квадратов по этим точкам строится прямая. Эта прямая для прибыли в мае даст значение (для получения этого значения строить прямую не надо)

 

  1. Дано статистическое распределение выборки: -1, 1, 2, 6. Относительные частоты соответственно равны 0.4, 0.2, 0.3, 0.1. Выборочное среднее и выборочная дисперсия равны

 

  1. Дано статистическое распределение выборки: значение -3 принимается с относительной частотой 0.4; значение 1 с относительной частотой 0.2; значение 3 с относительной частотой 0.3; значение 11 с относительной частотой 0.1. Выборочное среднее и выборочная дисперсия равны

 

  1. Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема п(х)=64 и п(у)=20 с такими характеристиками: среднее значение Х - 64, среднее квадратическое отклонение - 4; среднее значение У - 59, отклонение - 5. При уровне значимости 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних. Опытное значение статистики для проверки нулевой гипотезы равно 

 

  1. Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема п(х) и п(у)=20 с характеристиками: среднее значение Х - 64, отклонение - 4; среднее значение У - 59, отклонение - 5.При уровне значимости 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних. Табличное (фактическое) значение статистики для проверки нулевой гипотезы, равно

 

  1. Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема п(х)=42 и п(у)=20 с такими характеристиками: среднее значение для случайной величины Х - 64, отклонение - 4; для случайной величины У среднее значение - 59, отклонение - 5. При уровне значимости 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних. Область принятия нулевой гипотезы равна

 

  1. Для 2-х нормальных независимых величин с одинаковыми дисперсиями получены выборки объема п(х)=42 и п(у)=20 с такими характеристиками: среднее значение для случайной величины Х - 64, отклонение - 4; для случайной величины У среднее значение - 59, отклонение - 5. При уровне значимости 0.05 проверяется гипотеза о равенстве генеральных средних. При этом используются таблицы

 

  1. Для вероятности р по выборке объема п с помощью относительной частоты и таблиц нормального распределения строится доверительный интервал. Если увеличить объем выборки в 100 раз, длина доверительного интервала

 

  1. Для выборки объема n=4 сосчитали выборочную дисперсию, равную 3,86. Исправленная дисперсия равна

 

  1. Для построения доверительного интервала для вероятности успеха в схеме Бернулли, необходимо знать

 

  1. Для построения доверительного интервала для оценки вероятности биноминального распределения по относительной частоте надо пользоваться таблицами

 

  1. Для построения кумуляты вычичлили накопленные относительные частоты. Они оказались следующими

 

  1. Для проверки гипотезы о равенстве 2-х генеральных средних надо пользоваться таблицами

 

  1. Для проверки гипотезы о равенстве 2-х генеральных средних надо пользоваться таблицами

 

  1. Для того, чтобы вдвое сузить доверительный интервал, построенный для математического ожидания, число наблюдений надо увеличить в ___ раз(а)

 

  1. Для того, чтобы по выборке построить доверительный интервал для математического ожидания, дисперсия которого известна, нужны таблицы

 

  1. Для того, чтобы по выборке построить доверительный интервал для математического ожидания, дисперсия которого неизвестна, нужны таблицы

Сколько стоит учебная работа на заказ?