Тема Непрерывные случайные величины
- Выберите правильный вариант ответа. В методе наименьших квадратов минимизируется функция
- График плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х имеет вид: Тогда значение а равно
- Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Xi 1 2 3 Pi 0.2 0.6 0.2 Yi -2 0 2 Pi 0.3 0.4 0.3 - Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Xi -1 0 3 Ni 0.1 0.3 0.6 - Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Xi -1 1 3 Pi 0.1 0.3 0.6 - Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Xi -1 1 3 Pi 0.1 0.3 0.6 - Дисперсия непрерывной случайной величины вычисляется по формуле
- Если M(X)=4, M(Y)=1, то математическое ожидание случайной величины Z=2X-5Y+3 равно
- Если случайная величина X задана плотностью распределения то M(2X-1)=
- Если случайные величины Х , Y независимы и , D(X)=2, D(Y)=1.Тогда дисперсия случайной величины Z=2X+2Y-4 равна
- Зависимость, в которой каждому значению признака Х соответствует среднее значение признака Y, называется
- Значение p2 для дискретной случайной величины, заданной законом распределения
Xi -1 -2 1 3 5 Pi 0.1 P2 0.3 0.2 0.1 - Интегральной функцией распределения случайной величины Х называется функция F(x), определяемая одним из следующих равенств
- Коэффициент корреляции rxy величин X и У изменяется в пределах
- Математическое ожидание нормально распределенной случайной величины заданной плотностью распределения , равно
- Математическое ожидание постоянной величины С : M(C)=0
- Математическоеи ожидание a=M(X) нормально распределенной случайной величины равно
- Несобственный интеграл от плотности вероятности непрерывной случайной величины равен
- При построении уравнения парной регрессии y=α+βx были получены следующие результаты: rB=0,8; σx=2; σy=1.5. Тогда коэффициент регрессии β равен
- При построении уравнения парной регрессии y=α+βx были получены следующие результаты: rB=0,7;σx=2.5;σy=1.4. Тогда коэффициент регрессии +β равен
- Пусть X, Y – независимые дискретные случайные величины, причем M(X)=1, M(Y)=7. Тогда M(3X)M(2Y)=
- Пусть X, Y – независимые дискретные случайные величины, причем M(X)=3, M(Y)=2. Тогда M(3X*5Y)=
- Пусть X, Y – независимые дискретные случайные величины, причем M(X)=5, M(Y)=12. Тогда M(X+Y)=
- Пусть X, Y – независимые дискретные случайные величины, причем M(X)=5, M(Y)=12. Тогда M(3X+5Y)=
- Пусть x, y - независимые случайные величины, С - постоянная величина. Тогда для математического ожидания справедливы формулы
- Пусть X- случайная величина, С - постоянная величина. Тогда для дисперсии справедливы формулы
- Пусть X - случайная величина, С - постоянная величина. Тогда для математического ожидания справедливы формулы
- Пусть X – дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей:
X -2 3 4 P 0.5 0.2 0.3 - Пусть X – дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей:
X 0 1 2 3 P 0.25 0.4 0.15 0.2 - Случайная величина Х задана интегральной функцией распределения с неопределенным параметром С: Величина параметра С равна
- Случайная величина Х задана интегральной функцией распределения с неопределенным параметром С: Величина параметра С равна
- Случайная величина Х задана интегральной функцией распределения с неопределенным параметром С:
Величина параметра С равна - Случайная величина Х задана интегральной функцией распределения Тогда математическое ожидание случайной величины Х равно
- Функция плотности p(x) нормально распределенной случайных величины имеет вид Тогда дисперсиями D(X)равна