Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» icon

Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»




Скачати 78.32 Kb.
НазваТесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»
Дата12.09.2012
Розмір78.32 Kb.
ТипТесты

ТЕСТЫ

по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»



50. Используя формулу Байеса, можно определить апостериорную вероятность гипотезы.

а) верно;

б) неверно.

51. Используя общую теорему повторения опытов, можно найти вероятность того, что событие А появится в n опытах ровно m раз для случаев, когда в каждом опыте вероятность события А различна.

а) верно;

б) неверно.

52. Случайной величиной называется величина Х, которая в результате опыта может принимать то или иной (но только одно) значение, причем, до опыта не известно, какое именно.

а) верно;

б) неверно.

53. Законом распределения случайной величины называется всякое соотношение, позволяющее устанавливать связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностными характеристиками.

а) верно;

б) неверно.

54. Законами распределения непрерывной случайной величины могут быть ряд распределения и плотность распределения.

а) верно;

б) неверно.

55. Функции распределения случайной величины является законом распределения только для дискретной случайной величины.

а) верно;

б) неверно.

56. Функция распределения случайной величины есть неубывающая функция.

а) верно;

б) неверно.

57. Плотность распределения случайной величины есть неубывающая функция.

а) верно;

б) неверно.

58. Величина скачка функции распределения в точке разрыва равна вероятности появления случайной величины в этой точке

а) верно;

б) неверно.

59. Плотность распределения случайной величины называют также интегральным законом распределения.

а) верно;

б) неверно.

60. Математическое ожидание постоянной величины равно самой постоянной.

а) верно;

б) неверно.

61. Дисперсия постоянной величины равна:

а) единице;

б) нулю;

в) самой постоянной;

г) квадрату самой постоянной.

62. Математическое ожидание имеет размерность квадрата размерности случайной величины.

а) верно;

б) неверно.

63. Постоянный множитель можно выносить за знак математического ожидания.

а) верно;

б) неверно.

64. Постоянный множитель можно выносить за знак дисперсии, возведя его в квадрат.

а) верно;

б) неверно.

65. Дисперсия суммы случайных величин всегда равна сумме дисперсий этих величин.

а) верно;

б) неверно.

66. Математическое ожидание случайной величины Х-числа выпадения герба при трех бросаниях монеты равно:

а) ;

б) 3/4;

в) 1;

г) 0,8;

д) 0,1.

67. Из урны, содержащей 3 белых и 5 черных шаров наугад извлекают два шара. Пусть Х – число вынутых черных шаров. Чему равно математическое ожидание случайной величины Х?

а) 1;

б) 2;

в) 70/56;

г) 0,5;

д) 2,5.

68. Два стрелка стреляют по одной мишени, делая независимо друг от друга по два выстрела. Вероятность попадания в мишень для первого стрелка равна 0,5, для второго – 0,6. Чему равна дисперсия случайной величины Х (общего числа попаданий)?

а) 0,2;

б) 0,3;

в) 0,09;

г) 0,98;

д) 0,1.

69. Плотность вероятности f(x) случайной величины Х имеет вид

Чему равен коэффициент а?

а) 1;

б) ;

в) 1,5;

г) 0,5;

д) 2.

70. Для предыдущей задачи определить, чему равна вероятность попадания случайной величины Х в интервал .

а) 0,5;

б) 1;

в) 0,15;

г) ;

д) 0,8.

71. Имеется шесть ключей, из которых только один подходит к замку. Пусть Х = число попыток открыть замок, если ключ, не подошедший к замку, отбрасывается. Чему равно математическое ожидание случайной величины Х?

а) 3,5;

б) 0,6;

в) 1,5;

г) 1/6;

д) 0,5.

72. Чему равна дисперсия случайной величины Х для деловой предыдущей задачи?

а) ;

б) ;

в) 0,8;

г) 35/12;

д) 0,64.

73. На пути движения автомобиля шесть светофоров; каждый из которых либо разрешает, либо запрещает дальнейшее движение автомобиля с вероятностью 0,5. Чему равно математическое ожидание случайной величины Х – числа светофоров, пройденных автомобилем до первой остановки?

а) 0,5;

б) 0,984;

в) 0,555;

г) 0,2;

д) 0,721.

74. Чему равна дисперсия случайной величины Х для деловой предыдущей задачи?

а) 0,125;

б) 0,797;

в) 3,548;

г) 0,821;

д) 0,6.

75. Случайная величина подчинена равномерному закону распределения на интервале . Чему равна вероятность неравенства .

а) 0,2;

б) 0,1;

в) 0,45;

г) 0,15;

д) 0,25.

76. Случайная величина Х имеет равномерное распределение с математическим ожиданием 1 и дисперсией, равной трем. Чему равен интервал , на котором точность распределения этой случайной величины не равна нулю?

а) (-2; 4);

б) (0; 6);

в) (1; 4);

г) (2; 4).

77. В экзаменационном билете содержится пять вопросов. На каждый вопрос даны три возможных ответа, среди которых только один правильный. Чему равна вероятность то, что методом простого угадывания удастся ответить, по крайней мере, на четыре вопроса?

а) 0,5;

б) 0,6;

в) 0,2;

г) 0,045;

д) 0,01.

78. На шоссе установлен контрольный пункт для проверки технического состояния автомобилей. Чему равно математическое ожидание машины контролером, если поток машин и (время между прохождения машин) подчиняется показательному закону распределения с параметром ?

а) 0,1;

б) 0,5;

в) 1;

г) 10;

д) 0,33.

79. Чему равна дисперсия времени между прохождением машин для условий предыдущей задачи?

а) 0,01;

б) 0,5;

в) 0,1;

г) 100;

д) 0,4.

80. Дисперсия случайной величины равна 25 м2. Чему равно среднеквадратическое отклонение этой случайной величины?

а) 2,5 м2;

б) 25;

в) 5 м2;

г) 5 м;

д) 0,5 м.

81. Время Т безотказной работы двигателя автомобиля распределено по показательному закону. Известно, что среднее время наработки двигателя на отказ между техническими обслуживанием равно 100 г. Чему равна вероятность безотказной работы двигателя за 80 г.

а) 0,9;

б) 0,85;

в) 0,45;

г) 0,2;

д) 0,35.

82. Математическое ожидание случайной величины Х, распределенной по биномиальному закону равна:

а) npq;

б) np;

в) nq;

г) pq.

83. Дисперсия случайной величины Х, распределенной по биномиальному закону равна:

а) npq;

б) np;

в) nq;

г) pq.

84. Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х, распределенной по закону Пуассона, равны между собой.

а) верно;

б) неверно.

85. Непрерывная случайная величина, имеющая равномерный закон распределения на отрезке , имеет математическое ожидание, равное:

а) 2;

б) 8;

в) 3;

г) 10;

д) 5.

86. Дисперсия случайной величины, имеющей равномерный закон распределения на отрезке равна:

а) 6;

б) 12;

в) 10;

г) 5;

д) 2,5.

87. Для случайной величины Х, распределенной по показательному закону математическое ожидание и дисперсия равны между собой.

а) верно;

б) неверно.

88. Дисперсия случайной величины, распределенной по показательному закону равна 16. Чему равно математическое ожидание этой случайной величины?

а) 4;

б) 8;

в) 256;

г) 6;

д) 0,5.

89. Случайная величина Х, распределенная по нормальному закону, имеет симметричную плотность распределения.

а) верно;

б) неверно.

90. Случайная величина Х подчинена гауссовому закону распределения с математическим ожиданием, равным 2, и дисперсией, равной 1. Чему равна вероятность того, что ?

а) 0,89;

б) 0,3;

в) 0,2;

г) 0,82;

д) 0,75.

91. Случайная величина Х распределена по гауссовому закону. Найти вероятность того, что она отклонится от своего математического ожидания на величину большую, чем .

а) 0,5;

б) 0,9;

в) 0,3;

г) 0,0027;

д) 0.

92. Функция Лапласа обладает следующим свойством: Ф(0)=0.

а) верно;

б) неверно.

93. Функция Лапласа является четной, т.е. Ф()=Ф(х).

а) верно;

б) неверно.

94. Функция Лапласа Ф(+)=0,5

а) верно;

б) неверно.

95. Фукнция Лапласа Ф(-)=0.

а) верно;

б) неверно.

96. Совокупность п случайных величин, рассматриваемых совместно, называется системой п случайных величин или п-мерной случайной величиной

а) верно;

б) неверно.

97. Функция распределения для системы двух случайных величин: если один из аргументов стремится к плюс бесконечности, то функция распределения системы стремится к функции распределения одной случайной величины, соответствующей другому аргументу

а) верно;

б) неверно.

98. Если оба аргумента функции распределения системы двух случайных величин стремятся к плюс бесконечности, то функция распределения системы стремится к:

а) +;

б) -;

в) 0;

г) 1;

д) 0,5.

99. При стремлении хотя бы одного из аргументов к - функция распределения системы стремится к:

а) +;

б) -;

в) 0;

г) 1;

д) 0,5.

100. Функция распределения системы есть неубывающая функция по каждому аргументу.

а) верно;

б) неверно.

Схожі:

Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconКонтрольные вопросы по дисциплине " теория вероятностей и математическая статистика"
Консультации по курсу “Теория вероятностей и математическая статистика” проводятся: каждый вторник, среда с 15. 00-16. 30
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconКонспект лекций по курсу "Теория вероятностей и математическая статистика"
Теория вероятностей это математическая наука, изучающая закономерности в случайных событиях
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconТесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»
Случайным событием называется всякий факт, который обязательно происходит в результате опыта
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconТесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»
Случайным событием называется всякий факт, который обязательно происходит в результате опыта
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconКонтрольные вопросы по курсу "теория вероятностей и математическая статистика" теория вероятностей
Что такое элементарное событие, поле событий? Какие бывают операции и отношение между событиями?
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconТеория вероятностей
Колосов А. И., Печенежский Ю. Е., Станишевский С. А. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебное пособие. – Харьков:...
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» icon2 Основные понятия теории вероятностей и математической статистики
И если выбранная ими специальность была связана с техническими терминами то естественно в этом образовании было уделено внимание...
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconI. теория вероятностей
Теория вероятностей это математическая наука, изучающая закономерности в случайных событиях
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconI. теория вероятностей
Теория вероятностей это математическая наука, изучающая закономерности в случайных событиях
Тесты по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» iconВопросы к зачету по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика»
Граничные теоремы в схеме Бернулли. Пример использования локальной теоремы Муавра-Лапласа и теоремы Пуассона
Додайте кнопку на своєму сайті:
Документи


База даних захищена авторським правом ©zavantag.com 2000-2013
При копіюванні матеріалу обов'язкове зазначення активного посилання відкритою для індексації.
звернутися до адміністрації
Документи