Математика часть 3 тест
Понятие факториала. Выберите неверное выражение
Укажите верное значение 0! (ноль факториал)
значение 0! не определено
Сравните два числа и укажите правильный ответ
Охарактеризуйте событие: 2?2=5
Сумма двух противоположных событий равна
Произведение двух противоположных событий равно
Вероятность - р суммы двух противоположных событий равна
Вероятность - р произведения двух противоположных событий равна
Брошены две игральные кости. Тогда следующая совокупность полученного числа очков образует полную группу событий
События образуют полную группу если они
Сумма случайных событий, образующих полную группу, равна событию
Произведение случайных событий, образующих полную группу, равно
Число элементарных событий, описывающих результат бросания игрального кубика, равно
Число возможных размещений из 5 элементов по три равно
Число возможных сочетаний из 5 элементов по три равно
Число возможных способов расстановки на книжной полке 5 книг в различном порядке равно
Пусть А - случайное событие; ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Сумма событий А и ? равна
Пусть А - случайное событие; ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Сумма событий А и ? равна
Пусть А - случайное событие; ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Произведение событий А и ? равно
Пусть А - случайное событие, ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Произведение событий А и ? равно
Пусть А - случайное событие, ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Укажите, какое из перечисленных ниже выражений является верным.
Пусть А - случайное событие, ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Укажите, какое из перечисленных ниже выражений является верным
Числовая характеристика объективной возможности наступления некоторого события называется
Монета бросается два раза. Вероятность P выпадения подряд двух гербов равна
Монета бросается три раза. Вероятность р выпадения подряд трех гербов равна
Пусть А и В - случайные совместные события; p (A), p (B) вероятности наступления этих событий. Сравните величины p (A+B) и p (A) +p (B)
Пусть А и В - случайные несовместные события; p (A), p (B) вероятности наступления этих событий. Сравните величины p (A+B) и p (A) +р (B)
Пусть А - случайное событие, вероятность наступления которого равна р (A); ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Вероятность суммы событий А и ? - p (А+?) равна
Пусть А - случайное событие, вероятность наступления которого равна р (A); ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Вероятность суммы событий А и ? - p (А+?) равна
Пусть А - случайное событие, вероятность наступления которого равна р (А); ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Вероятность произведения событий А и ? - p (А??) равна
Пусть А - случайное событие, вероятность наступления которого равна р (А); ? - достоверное событие и ? - невозможное событие. Вероятность произведения событий А и ? - p (А??) равна
Пусть А - случайное событие, вероятность наступления которого - p (А) =0,3. Вероятность события p (А+А) равна
Пусть А - случайное событие, вероятность наступления которого - p (А) =0,3. Вероятность события p (А? А) равна
Вероятность - р суммы событий, образующих полную группу равна
Пусть А и В - случайные события; р (А) и р (В) -вероятности наступления этих событий. Сравните величины р (A+B) и р (А) +р (В)
Пусть А и В - случайные события; р (А) и р (В) -вероятности наступления этих событий. Укажите, чему равна вероятность наступления хотя бы одного из этих событий
Пусть А - случайное событие и р (А) вероятность его наступления. Укажите, какое из перечисленных ниже выражений является верным
Пусть А - случайное событие и p (А) вероятность его наступления. Укажите, какое из перечисленных ниже выражений является верным
Стрелок стреляет по двум мишеням. Вероятность попадания в мишень равна 0,9. Вероятность - р поражения двух мишеней равна
Стрелок стреляет по двум мишеням. Вероятность попадания в мишень равна 0,9. Вероятность - р поражения хотя бы одной из них равна
Пусть А и В - случайные события. Тогда событие A (A+B) =
В урне находятся 4 белых и 6 черных шаров. Не глядя в урну достается 1 шар. Вероятность - р, что он окажется черным, равна
В урне находятся 4 белых и 6 черных шаров. Не глядя в урну достается 1 шар. Вероятность - р, что он окажется белым, равна
Формула Байеса
Формула полной вероятности используется для вычисления вероятности
Испытанием по схеме Бернулли можно считать многократное подбрасывание монеты (испытания по типу, орел-решка)
Вероятность Рm,n в формуле Бернулли означает вероятность того, что при проведении n испытаний, удовлетворяющих условиям схемы Бернулли, наблюдаемое событие произойдет
Причиной использования асимптотических приближений формулы Бернулли является
Дискретная случайная величина Х имеет биномиальный закон распределения с параметрами n, p и q (где: q = 1 - р). Дисперсия такой случайной величины D (X) вычисляется по формуле
Дискретная случайная величина Х имеет биномиальный закон распределения с параметрами n, p и q (где: q = 1 - р). В этом случае значение математического ожидания М (X) вычисляется по формуле
Дискретная случайная величина Х описывается законом Пуассона с параметром ?=np. В этом случае значение дисперсии D (X) вычисляется по формуле
Дискретная случайная величина Х описывается законом Пуассона с параметром ?=np. Как, в этом случае, вычисляется значение математического ожидания - М (X).
Укажите критерий использования формулы Пуассона
Законом редких явлений называют:
Вероятность Рm,n, определяемая локальной теоремой Муавра-Лапласа определяет вероятность того, что при проведении n испытаний, удовлетворяющих условиям локальной теоремы Муавра-Лапласа, наблюдаемое событие произойдет
Укажите критерий использования локальной теоремы (формулы) Муавра-Лапласа
Укажите верное свойство функции Гаусса
Величина Рn (a ? m ? b), определяемая интегральной теоремой (формулой) Муавра-Лапласа означает вероятность того, что при проведении n испытаний, удовлетворяющих условиям данной теоремы, наблюдаемое событие произойдет
Укажите критерий использования интегральной теоремы (формулы) Муавра-Лапласа
Укажите верное свойство интегральной функции Лапласа
Следующая характеристика случайной величины имеет смысл ее среднего значения
Следующая характеристика случайной величины характеризует ее разброс относительно математического ожидания
Математическое ожидание отклонения случайной величины от ее математического ожидания - M[X - M (X) ] равно
Пусть X и Y - случайные величины, математические ожидания которых соответственно равны: M (X) =3 и M (Y) =2. Тогда математическое ожидание случайной величины Z=8X-5Y+7 равно
Пусть X и Y - независимые случайные величины, дисперсии которых соответственно равны: D (X) =1,5 и D (Y) =1. Тогда дисперсия случайной величины Z=8X-5Y+7 равна
Пусть величина X определена как: X = 5. В этом случае значение дисперсии D (X) равно
Случайная величина X определена как: X = 5. В этом случае значение математического ожидания М (X) равно
Случайная величина X определена как: X = 5. В этом случае значение среднего квадратического отклонения ?х равно
Среднее квадратическое отклонение определяется как..
Медиана непрерывной случайной величины Ме (Х) определяет ее
Найти математическое ожидание случайной величины Z=2X+5, если известно, что M (X) = 5
Найти математическое ожидание случайной величины Z=8X-5Y+7, если известно, что M (X) = 3 и M (Y) = 2
Найти дисперсию случайной величины Z=8X-5Y+7, если известно, что D (X) = 1,5 и D (Y) = 1
Найти дисперсию случайной величины Z=2X+5, если известно, что D (X) = 1,5
Плотность вероятности непрерывной случайной величины называют также
Множество значений дискретной случайной величины является
Математическое ожидание является
Дисперсия является
Первый начальный момент характеризует
Второй центральный начальный момент характеризует
Положительное значение коэффициента корреляции (r >0) означает, что между случайными величинами Х и Y наблюдается
Отрицательное значение коэффициента корреляции (r < 0) означает, что между случайными величинами Х и Y наблюдается
Модой Mo (X) случайной величины Х называется
Функция распределения случайной величины есть
Значения эмпирической функции распределения лежат в интервале
Математическое ожидание случайной величины, распределенной по закону Пуассона с параметрами ?, быть найдено из выражения
Дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона с параметрами ?, быть найдено из выражения
Параметр а нормального закона распределения N (a, ?2) обозначает
Параметр ?2 нормального закона распределения N (a, ?2) есть значение
Параметр ? нормального закона распределения N (a, ?2) обозначает
Стандартным (нормированным) законом распределения N (0; 1) называется
При увеличении значения дисперсии - ?2 график плотности вероятности нормального закона распределения - N (a, ?2)
При уменьшении значения дисперсии - ?2 график плотности вероятности нормального закона распределения - N (a, ?2)
При уменьшении значения параметра a график плотности вероятности нормального закона распределения - N (a, ?2)
При увеличении значения параметра a график плотности вероятности нормального закона распределения - N (a, ?2)
«Правило трех сигм « позволяет определить
Случайная величина Х имеет нормальный закон распределения - N (36, 4). Тогда интервал, в котором практически достоверно заключены все ее значения имеет вид:
Расчетное значение коэффициента корреляции - r между случайными величинами Х и Y оказалось равным -1 (r = -1). Это означает, что наблюдается
Расчетное значение коэффициента корреляции - r между случайными величинами Х и Y оказалось равным единице (r = 1). Это означает, что наблюдается