Теория вероятностей: Тест для дистанционного обучения

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Томский политехнический университет»
«УТВЕРЖДАЮ»
Директор ИДО ТПУ
__________________ С.И. Качин
«____» ________________ 2009 г.
АТТЕСТАЦИОННЫЕ ПЕДАГОГИЧЕСКИЕ
ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
(для проведения семестровых аттестационных процедур
с использованием дистанционных образовательных технологий)
По дисциплине: ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА
Факультет: Институт дистанционного образования
Обеспечивающая кафедра: Прикладной математики
Курс: третий
Семестр: седьмой (осенний)
Учебный план набора 2008 г. и последующих.
Разработчик:
Доцент кафедры
прикладной математики ___________________ Л.И.Константинова
Зав. обеспечивающей кафедры ______________ В.П. Григорьев
Томск 2009
Тестовые задания
номер
задания
Задания
Варианты ответов
Указание
эталона
правильного
ответа
Событием
Выборочным
пространством
Исходом
Последовательност
ью событий
1. Случайным
событием
2. Результатом
эксперимента
3. Исходом
4. Набором исходов
1. Независимыми
2. Несовместными
3. Противоположными
4. Невозможными
1. Противоположными
2. Независимыми
3. Невозможными
4. Равновозможными
–
+
1. Частоту
2. Частость
3. Накопленную
частость
4. Накопленную
частоту
1. Невозможным
2. Достоверным
3. Случайным
4. Независимым
1. Безусловной
2. Статистической
3. Классической
4. Условной
1. Несовместными
2. Независимыми
–
+
–
Задание на выбор
единственного ответа
Заполните пропуск:
1.1.1.1
Ряд всех возможных
1.
элементарных событий данного 2.
эксперимента называется…
3.
4.
1.1.1.2
Подмножество всех
элементарных событий в
выборочном пространстве
дискретного типа называется…
1.1.2.3
Если случайные события А и В
не могут появиться вместе, то
они называются…
1.1.3.4
Классический метод
определения вероятности
используется в случае, если
объем выборочного
пространства n конечен, и
исходы являются…
Статистической вероятностью
называют…появление события
А
1.1.4.5
1.1.5.6
Если вероятность Р(А)=1, то
событие называется…
1.1.9.7
Вероятность события А при
условии, что произошло
событие В называется…
вероятностью
Если появление события В не
изменяет вероятность события
1.1.10.8
–
–
+
–
–
–
–
+
–
–
–
–
–
+
–
–
+
–
–
–
–
–
+
–
+
А, то события А и В
называются…
1.2.1.9
1.2.1.10
1.2.2.11
1.2.2.12
1.2.2.13
1.2.2.14
1.2.4.15
1.2.6.16
Числовая функция от исходов
эксперимента называется…
3. Невозможными
4. Достоверными
1. Функцией исходов
2. Функцией
выборочного
пространства
3. Случайной функцией
4. Случайной
величиной
Случайная величина, которая
1. Непрерывной
принимает конечное или
2. Счетной
бесконечное счетное множество 3. Дискретной
значений, называется…
4. Бесконечной
Случайная величина, которая
1. Непрерывной
может принять любое значение 2. Дискретной
из заданного промежутка,
3. Счетной
называется…
4. Измеряемой
Кривая, изображающая закон
1. Вероятности
распределения для случайной
2. Плотности
переменной непрерывного типа,
распределения
является графиком…
3. Функции
распределения
4. Распределения
Функция
F ( x)  P( X  x) 1. Вероятностью
2. Случайной
называется
функцией
3. Функцией
распределения
4. Плотностью
распределения
Производная
от
функции 1. Случайная функция
распределения – это …
2. Функция
распределения
3. Плотность
распределения
4. Вероятность
Математическое ожидание
1. Расположения
является характеристикой…
2. Формы
распределения
3. Рассеяния
4. Симметрией
Дисперсия является
1. Расположения
характеристикой…
2. Рассеяния
3. Формы
распределения
4. Симметрией
–
–
–
–
–
+
–
–
+
–
+
–
–
–
–
+
–
–
–
–
+
–
–
–
+
–
+
–
–
–
–
+
–
–
1.2.6.17
1.2.9.18
1.2.11.19
1.2.9.20
1.2.13.21
2.22
2.1.1.23
2.1.1.24
Типичной характеристикой
рассеяния случайной величины
от ее математического
ожидания является…
Если случайная величина
распределена по
биномиальному закону, то эта
случайная величина является
случайной величиной… типа
Если случайная величина
распределена по закону
Пуассона, то эта случайная
величина является случайной
величиной… типа
Если случайная величина
распределена по
гипергеометрическому закону,
то эта случайная величина
является случайной величиной
… типа
Если случайная величина
распределена по нормальному
закону, то эта случайная
величина является случайной
величиной … типа
Все мыслимые объекты
некоторого источника
наблюдений называются…
Значения некоторого свойства,
полученные на объектах
выбранных из генеральной
совокупности случайным
образом, называются …
Если значение некоторого
свойства, полученные на
объектах, представляют
некоторые измерения, то эти
значения являются
значениями… типа
1. Размах
2. Мода
3. Стандартное
отклонение
4. Коэффициент
асимметрии
1. Дискретного
2. Непрерывного
3. Номинального
4. Порядкового
–
–
+
1. Непрерывного
2. Номинального
3. Порядкового
4. Дискретного
–
–
–
+
1. Номинального
2. Дискретного
3. Непрерывного
4. Порядкового
–
+
–
–
1. Порядкового
2. Номинального
3. Непрерывного
4. Дискретного
–
–
+
–
1. Генеральной
совокупностью
2. Случайным
коллективом
3. Совокупностью
объектов
4. Множеством
объектов
1. Выборкой
2. Набором значений
3. Совокупностью
наблюдений
4. Исходными
данными
1. Дискретного
2. Непрерывного
3. Номинального
4. Порядкового
+
–
+
–
–
–
–
–
–
+
–
–
–
–
+
–
–
2.1.1.25
Если значение некоторого
свойства, полученные на
объектах, представляют
некоторые подсчеты, то эти
значения являются
значениями… типа
2.1.1.26
Выборка наблюдений,
представленная в порядке
возрастания, называется …
2.1.1.27
2.1.1.28
2.1.1.29
2.1.1.30
2.1.1.31
2.1.3.32
2.1.3.33
1. Непрерывного
2. Номинального
3. Дискретного
4. Порядкового
1. Упорядоченным
рядом
2. Вариационным
рядом
3. Упорядоченной
выборкой
4. Статистическим
рядом
Сгруппированный ряд для
1. Сгруппированной
переменных непрерывного типа
выборкой
называется…
2. Таблицей значений
3. Вариационным
рядом
4. Интервальной
таблицей
Количество наблюдений,
1. Частотой
попавших в заданный интервал 2. Частостью
интервальной таблицы,
3. Относительной
называется…
частотой
4. Накопленной
частотой
Количество наблюдений,
1. Частотой
попавших в заданный интервал 2. Частостью
интервальной таблицы,
3. Накопленной
деленное на объем выборки,
частостью
называется…
4. Накопленной
частотой
График эмпирического
1. Гистограммой
распределения для наблюдений 2. Полигоном
дискретного типа называется… 3. Кумулятой
4. Огивой
График эмпирического
1. Гистограммой
распределения для наблюдений 2. Многоугольником
непрерывного типа
3. Кумулятой
называется…
4. Огивой
Первый выборочный момент
1. Дисперсией
является…
2. Модой
3. Медианой
4. Средним
арифметическим
Среднее арифметическое,
1. Модой
–
–
+
–
–
+
–
–
–
–
–
+
+
–
–
–
–
+
–
–
–
+
–
–
+
–
–
–
–
–
–
+
–
полученное по выборке,
является оценкой параметра,
который называется …
2.1.5.34
2.1.6.35
2.1.7.36
2.2.1.37
2.2.1.38
2.2.4.39
2.2.4.40
1.1.3.41
2. Математическим
ожиданием
3. Медианой
4. Дисперсией
Наиболее часто встречающееся 1. Модой
наблюдение в выборке
2. Медианой
называется …
3. Коэффициентом
асимметрии
4. Средним
арифметическим
Квартиль, равный пятидесятому 1. Модой
процентилю, является…
2. Средним
арифметическим
3. Медианой
4. Коэффициентом
асимметрии
Второй выборочный момент
1. Выборочной
является…
дисперсией
2. Размахом
3. Интерквартильным
размахом
4. Стандартным
отклонением
Оценка генерального параметра, 1. Постоянной
полученная по выборке,
2. Случайной
является… величиной
3. Независимой
4. Определенной
Выборочная характеристика,
1. Точечной
используемая для
2. Приближенной
приближенного значения
3. Независимой
неизвестного генерального
4. Состоятельной
параметра, называется…
оценкой
Для определения
1. Доверительные
доверительной вероятности,
границы
необходимо задать…
2. Точность оценивания
3. Уровень значимости
4. Объем выборки
Чем шире доверительный
1. Более надежное
интервал, тем оценка
2. Менее точное
генерального параметра…
3. Более точное
4. Менее надежное
Задания на выбор
множественных ответов
Назовите требования к исходам 1. Несовместности
эксперимента при
2. Независимости
использовании классического
3. Равновозможности
+
–
–
+
–
–
–
–
–
+
–
+
–
–
–
–
+
–
–
+
–
–
–
–
–
+
–
–
+
–
–
+
–
+
1.1.5.42
1.1.10.43
1.1.12.44
1.1.15.45
1.2.1.46
1.2.2.47
определения вероятности
4. Образования полной
случайного события
группы
Укажите аксиомы, введенные
1. 0<=P(A)>=1
2. P(A)=1, если AКолмагоровым, когда
достоверное
вероятность задается как
3.
P(A+B)= P(A)+P(B)числовая функция Р(А) на
P(AB)
множестве всех событий,
4. P(A+B)=P(A)+P(B),
определяемой данным
А,В несовместны
экспериментом
Какие из формул следует
1. Р(А/В)=Р(А)
использовать для установления 2. Р(АВ)=0
3. Р(А/В)=Р(В)
независимости событий А и В
4. Р(АВ)=Р(А)Р(В)
+
k
nk
Укажите, по какой из формул
1. P(m)  C M C N  M n
CN
можно определить вероятность
появление m успехов в n
m e  m
2. P(m) 
независимых испытаниях
m!
3. Pn (m)  C nm p m q nm
m
4. P 
n
–
Укажите формулу, по которой 1. P(m)  C nm p m q
можно установить
2. np  q  m *
наивероятнейшее значение
3. np  p  m 8  np  p
случайной величины, если она
4. P(m)  p n q nm
распределена по
биномиальному закону.
Для дискретного типа
1. f(x)>= 0 для каждого x
случайной переменной функция 2. f(x)=1
f ( x)  P( X  x) может задавать 3.  f ( x) =1
x
закон распределения тогда и
4.  f (x) = 0
только тогда, если выполняются
определенные условия.
Укажите, какие из формул
определяют эти условия.
b
Какие из формул могут
1.
P(a<X<b)=  f ( x)dx
использоваться для
a
определения вероятности того,
b
2. P(a<X<b)=  F ( x)dx
что случайная величина
a
непрерывного типа примет
3. P(a<X<b)= f(b)- f(a)
значения в интервале от а до b,
4. P(a<X<b)= F(b)- F(a)
где f ( x) - плотность
распределения, F ( x) - функция
распределения.
nm
+
+
–
+
+
–
–
+
+
+
–
+
+
–
–
+
–
+
–
+
–
–
+
1.2.9.48
1.2.13.49
1.2.13.50
Заполните пропуски:
параметрами биномиального
закона распределения
являются… и …
Заполните пропуски:
параметрами нормального
закона распределения
являются… и …
Укажите функции, с помощью
которых можно определит
вероятность того, что
нормально распределенная
случайная величина примет
значение в интервале а,b
1. Математическое
ожидание
2. Число испытаний
3. Вероятность успеха
в одном испытании
4. Вероятность
неудачи в одном
испытании
1. Математическое
ожидание
2. Мода
3. Стандартное
отклонение
4. Размах
1. Стандартизованная
(нормированная)
функция
распределения
2. Функция Лапласа
(интеграл
вероятностей)
3. Плотность
стандартизованного
нормального
распределения
4. Функция
распределения
1. Ф(-  )=0, Ф(+  )=1
2. Ф(x) неубывающая
3. Ф(-x)= Ф(x)
4. Ф(- x)= 1- Ф(x)
1.2.13.51
Укажите свойства функции
распределения
стандартизованного
нормального распределения
1.2.13.52
Заполните пропуски:
1. =0, =1
Нормальное распределение с
2. =1, =1
параметрами ,  преобразуется
3. Z=(Х-)/
в стандартизованное
4. Z=(-X)/
нормальное распределение,
параметрами которого являются
=…, =… с помощью
формулы преобразования
вида…
2
x
Укажите формулу функции,
2
t
1. Ф( x) 
 e dt
значение которой можно
2 0
определить по таблице
1 x 2
e
2. f ( x) 
1.2.13.53
–
+
+
–
+
–
+
–
+
+
+
–
+
+
–
+
+
–
+
–
+
2
2
+
–
3. f ( x) 
 2
2.1.5.55
Назовите какие из
характеристик расположения
являются структурными
средними
Укажите формулы для
определения выборочного
среднего арифметического
( x )2
e
x
1
e
2 
4. Ф( x) 
2.1.5.54

1

2
z2
2
+
dz
5. Среднее
арифметическое
6. Медиана
7. Квартили
8. Мода
__
1. X 
–
+
–
+
+
1 n
 xi
n i 1
–
n
2.    x i p i
i 1
___
3. X 
+
1 k
 xi f i
n i 1
–
___
1 k
4. X   xi 2 f i
n i 1
2.2.5.56
По какой из формул можно
определить доверительный
интервал для математического
ожидания при доверительной
вероятности Р=1-
1. X  Z / 2     X  Z / 2 
+


   X  t / 2, n 1
n
n
–
n
2. X  t
3. X  t / 2     X  t / 2 
n
4. X  t
2.2.7.57
2.2.7.58
2.2.9.59
Укажите вероятности
правильных решений при
проверке гипотез по
вероятностям ошибок 1-го рода
 и 2-го рода 
Укажите, какие из формул
могут использоваться для
точности оценивания
математического ожидания при
доверительном оценивании
Укажите, какие из формул
используются для определения
дисперсий по выборке малого
объема
 / 2, n 1
n
 / 2, n 1
n
S
S
   X  t / 2, n 1
n
n
1. 
2. 1-
3. 1-
4. 
1.   Z  / 2

n
–
+
–
+
+
–
+

n
S
3.   t / 2.n 1
n

4.   Z  / 2
n 1
2.   t / 2.n 1
n
–
+
_
1. 1/(n-1)  ( xi  X ) 2
–
+
i 1
2
 xi
2.
1 n
 (  xi ) 2
n i 1
+
n 1
_
3. 1/n  ( xi  X ) 2
–
4.
2.2.11.60
Укажите, какие из формул
используются для определения
коэффициента асимметрии по
выборке
1.
 xi f i
–
n
1/ n ( xi  X )3 fi
+
S3
_
2. 3( X  M e ) / S

+
–

–
 Определить
значения
нормированной
функции
распределения по
таблице
 Использовать
формулу
преобразования
2
3. 3( Me  X ) / S
4. 3( Me  X )2 / S
Задание на установление
правильной
последовательности
1.2.13.61 Укажите шаги, которые
необходимо выполнить для
определения вероятности
попадания нормально
распределенной случайной
величины в интервал (а,b) с
использованием функции
распределения F(x)
Z
2.1.12.62
Укажите шаги по порядку при
определении симметричности
распределения с
использованием диаграммы
“ящик с усами”
1
x 

 Определить
значение разности
b
a
F(
)  F(
)


3
 Определение середины
ящика mid
 Построение ящика
 Проверка соотношений
2
Q2  mid , Q2  mid , Q2  mid
 Вывод о наличии
1
3
4
симметрии
2.1.12.63
Расположите шаги по порядку
при определении резко
выделяющихся наблюдений с
использованием диаграммы
“ящик с усами”
 Определение границ
внутреннего забора
 Вывод о наличии
резко выделяющихся
наблюдений
 Определение границ
внешнего забора
 Определение
интерквартильного
размаха
2
4
3
1
1.1.3.64
1.1.9.65
1.1.12.66
 Использование
формулы для
классического
определения
вероятности
случайного события
А
 Определение числа
благоприятных
исходов для
появления события
А
 Определение объема
выборочного
пространства
Установите шаги по порядку
 Определить число
для определения условной
благоприятствующи
вероятности Р(А/В) случайного
х событий для
события А при условии, что
события В в
произошло событие В.
исходном
выборочном
пространстве.
 Определить число
исходов
благоприятствующи
х событию А,
которое
благоприятствуют и
событию В.
 Использовать
формулу
классического
определения
вероятности.
Правильно расположите шаги  Определение
для определения вероятности
формулы полной
апостериорных гипотез (по
вероятности.
формуле Байеса)
 Определение
вероятности гипотез
Bi до опыта
(априорных).
 Определение
условных
вероятностей
P( A / Bi ) .
 Определение
Установите шаги по порядку
при классическом определении
вероятности
3
2
1
1
2
3
3
1
2
4
1.1.6.67
1.2.1.68
1.2.1.69
вероятности
апостериорных
гипотез P( Bi / A) .
Укажите шаги для определения  Установить
вероятности события А через
противоположное
вероятность противоположного
событие для события
события A .
А.
 Определить
вероятность события
А.
 Определить
вероятность
противоположного
события А.
Укажите шаги для построения  Определить
ряда распределения случайной
вероятность того, что
величины дискретного типа
случайная величина
примет конкретное
значение.
 Установить
возможные значения
случайной величины.
 Построить таблицу
соответствия
значений случайной
величины и их
вероятностями.
Указать последовательность
 Определить
шагов для построения
вероятности того,
многоугольника распределения
что случайная
дискретной случайной
величина примет
величины.
определенные
значения.
 Установить
возможные значения
для случайной
величины У.
 Отложить
возможные значения
случайной величины
У по оси Х.
 Отложить значение
вероятностей
принятия случайной
величиной
определенных
1
2
3
2
1
3
2
1
3
4
2.1.5.70
2.1.6.71
2.1.7.72
2.1.8.73
значений по оси У.
 Построить график
Укажите порядок шагов для
 Определить является
определения медианы по
ли объем выборки
выборке
четным числом или
нечетным.
 Построить
вариационный ряд.
 Использовать
необходимую
формулу
Указать последовательность
 Вычислить номер Рдействий при определении Р-го
го процентиля.
процентиля
 Построить
вариационный ряд.
 Установить является
ли номер процентиля
четным или
нечетным.
 Определить значение
Р-го процентиля
Указать последовательность
 Определить значение
действий при определении
отклонений
выборочной дисперсии по
наблюдений от
выборке малого объема.
среднего
арифметического.
 Определить объем
выборки n.
 Определить
квадраты отклонений
наблюдений от
среднего
арифметического.
 Определить среднее
арифметическое.
 Определить значение
n-1.
 Использовать
формулу.
Указать последовательность
 Определить среднее
шагов для определения
арифметическое для
выборочной дисперсии по
интервального ряда.
интервальной таблице.
 Определить значение
частот fi и средние
точки классов.
 Определить
5
2
1
3
2
1
3
4
3
1
4
2
5
6
4
3
2.1.10.74
2.1.12.75
2.1.12.76
отклонение средних
точек классов от
среднего
арифметического.
 Определить
квадраты отклонений
средних точек
классов от среднего
арифметического.
 Использовать
формулу.
 Определить число
классов.
 Построить
интервальную
таблицу.
Указать последовательность
 Определить среднее
действий при определении
арифметическое.
коэффициента вариации по
 Определить
выборке.
среднеквадратическо
е.
 Определить
дисперсию.
 Использовать
формулу.
Указать последовательность
 Определить
действий при построении
квартили.
диаграммы “ящик с усами” на  Определить
числовой оси для выборки.
минимальное и
максимальное
значение выборки.
 Построить
вариационный ряд.
 Отложить
полученное значение
на числовой оси.
Указать последовательность
 Определить 1.5IQR и
действий для получения
3IQR.
выводов о резко выделяющихся  Построить “ящик с
наблюдений выборки с
усами”.
использованием диаграммы
 Определить
“ящик с усами”.
интерквартильный
размах IQR.
 Отложить значение
1.5IQR и 3IQR от
границы Q1 влево и
5
6
7
1
2
1
3
2
4
3
2
1
4
3
1
2
4
2.1.12.77
2.2.7.77
2.2.13.79
от границы Q3
вправо.
 Сделать выводы.
Указать последовательность
 Определить
действий для определения
середину ящика mid.
симметричности распределения  Построить ящик с
выборки с использованием
усами.
диаграммы “ящик с усами”.
 Проверить
соотношение
Q2  mid , Q2  mid ,
Q2  mid .
 Сделать вывод.
Указать последовательность
 Определить t / 2,n1 по
действий для построения
таблице.
доверительного интервала
 Определить
математического ожидания,
среднеквадратическо
если генеральная  неизвестна
е отклонение по
и объем выборки n мал.
выборке.
 Определить
среднеарифметическ
ое по выборке.
 Задать уровень
значимости .
 Использовать
формулу.
Указать последовательность
 Задать уровень
шагов при проверке гипотез.
значимости .
 Сформулировать
нулевую Н0 и
альтернативную Н1
гипотезы,
руководствуясь
выборочными
данными.
 Установить
статистический
критерий Т.
 По имеющимся
выборочным данным
вычислить значение
Т*.
 Принять
статистическое
решение –
отвергнуть или
5
2
1
3
4
4
2
1
3
5
2
1
3
4
5
2.3.2.80
1.1.4.81
1.1.6.82
1.1.7.83
1.1.9.84
Указать последовательность
шагов при установлении
значимости коэффициента
корреляции.
принять гипотезу Н0.
 Определить
статистику t по
выборке.
 Задать уровень
значимости .
 Выдвинуть
гипотезы: H 0 :   0 ,
H1 :   0 .
 Определить значение
t1 / 2,n 2 по таблице.
 Проверить
соотношение
| t | t1 / 2,n2 .
 Сделать вывод.
Задание на установление
соответствия
Установите соответствие между а) P( A)  m
n
формулами для определения
m
вероятности случайного
б) P* ( A)  A
n
события по:
1. классическому определению
2. статистическому
определению
Установите соответствие между а) P( A)  1  P( A)
значениями вероятностей для: б) 0
1. достоверного события
в) 1
2. невозможного события
3. противоположных
событий
Установите соответствие между а) Anm  n! (n  m)!
типами комбинаций и
б) Pn  n!
формулами для определения их в) C m  n! m!(n  m)1
n
количества:
1. перестановки
2. сочетания
3. размещения
Установите соответствие между а) P( A  B)  P( A)  P( B)
формулами для определения
б) P( A  B)  P( A)  P( B)
вероятности случайных
событий А и В:
1. события А и В
несовместны
2. события А и В
независимы
3
2
1
4
5
6
1
2
3
2
1
3
1
2
2
1
1.1.9.85
1.1.12.86
Установите соответствие между а)
P( A  B)  P( A)  P( A / B)
формулами для определения
вероятности случайных
б)
P ( A  B )  P ( A)  P ( B )  P ( AB )
событий А и В:
1. события А и В
совместны
2. события А и В
зависимы
Установите соответствие между а)
n
формулами:
P( A)   P( Bi ) P( A / Bi )
1. Байеса
i 1
2. формулой полной
б)
вероятности
P( Bi ) P( A / Bi )
P ( Bi / A) 
2.1.5.87
2.1.12.88
2.2.7.89
2
1
2
1
P( A)
Установите соответствие между а) M e  x( n1) / 2
формулами для определения
x x
б) M e  n / 2 ( n1) / 2
медианы:
2
1. если объем выборки n –
четное число
2. если объем выборки n –
нечетное число
2
Установите соответствие между
величинами, которые
определяют диаграмму “ящик с
усами” для получения выводов
по этой диаграмме.
1. границы ящика
2. минимальное и
максимальное значения
3. интерквартильный размах
4. медиана
Установите соответствие
между формулировками
альтернативной гипотезы H1
при H 0  
а) квартили Q1 , Q3
б) IQR  Q3  Q1
в) Q2
г) наблюдение xmin , xmax
1
3
4
а) правосторонняя
б) двусторонняя
в) левосторонняя
3
1
2
1
2
__
1. H 1 : X  
__
2. H 1 : X  
__
2.2.7.90
3. H 1 : X > 
Установите соответствие между а) 1-Ф(х)
значениями:
б) - Ф(х)
1. функции Лапласа
2. функции
2
1
1.1.6.91
стандартизованного
нормального
распределения
для отрицательного аргумента.
Задания для краткого ответа
При выборочной проверке
качества 200 домашних
кондитерских изделий.
Определить вероятность
получения изделий высшего
или среднего качества,
используя данные из таблицы.
Качество
высшее
среднее
брак
кол-во
140
40
20
Использовать
формулу сложения
вероятностей
0,9
изделий
1.1.7.92
Если игральная кость
подбрасывается 3 раза, то каков
объем выборочного
пространства имеем в этом
случае?
Использовать правило
1.
216
1.1.7.93
Использовать правило
Небольшая фирма имеет 16
определения числа
работников, трое из которых
комбинаций
должны быть случайно
выбраны, чтобы представлять
фирму на ежегодном собрании
ассоциаций. Сколько различных
комбинаций работников может
быть в данном случае?
560
1.1.7.94
При выборочной проверке
качества 200 домашних
кондитерских изделий.
Определить вероятность брака,
используя данные из таблицы.
Качество
высшее
среднее
брак
кол-во
140
40
20
Использовать
классическое
определение
вероятности
0,1
Использовать
формулу для
определения наиболее
вероятного числа
успехов при
2
изделий
1.1.15.95
Если число экспериментов n=4,
вероятность успеха в одном
испытании р=0,5. Определить
наиболее
вероятное
число
успехов.
биномиальном
распределении
Определение
дискретной
1.2.1.96
Случайная величина, которая
принимает конечное или
бесконечное счетное множество
значений из некоторого
интервала, называется…
1.2.2.97
Случайная величина, которая
может принять любое значение
из заданного интервала,
называется…
1.2.9.98
Если число экспериментов n=4,
вероятность успеха в одном
испытании P=0,1. Определить
P( x  3) .
Использовать
формулу
биномиального
закона
0,0036
1.2.9.99
Случайная величина Х
распределена по
биномиальному закону с
параметрами: n=5, p=0,6.
Варианты ответов:
0,6
5
1,2
1
Варианты ответов:
(16.5, 18.5)
(6.5, 18.5)
(12.5, 14.5)
(8.5, 14.5)
1,2
1.2.13.100 Случайная величина Х
распределена по нормальному
закону с параметрами: =12.5,
=2. Определить границы
интервала, содержащего 99,7%
данных.
Определение
непрерывно
й
(6.5, 18.5)