Раздел «Теория вероятностей»
1. Событие называется достоверным,
1) если вероятность его близка к единице; 2) если при заданном комплексе факторов оно может произойти; 3) если при заданном комплексе факторов оно обязательно произойдет; 4) если вероятность события не зависит от причин, условий, испытаний.
2. Событие, которое при заданном комплексе факторов не может осуществиться называется
1) несовместным; 2) независимым; 3) невозможным; 4) противоположным.
3. События называются несовместными, если
1) в данном опыте они могут появиться все вместе; 2) сумма вероятностей их равна единице; 3) хотя бы одно из них не может появиться одновременно с другим; 4) в одном и том же опыте появление одного из них исключает появление других событий.
4.Два события называются противоположными
1) если они равновозможные и в сумме составляют достоверное событие; 2) если они несовместны и в сумме составляют достоверное событие; 3) если сумма вероятностей их равна единице; 4) если они взаимно исключают друг друга.
5. Суммой (объединением) нескольких случайных событий называется
1) событие, состоящее в появлении любого из этих событий; 2) событие, состоящее в появлении всех указанных событий; 3) событие, состоящее в появлении хотя бы одного из этих событий; 4) событие, состоящее в появлении одного из этих событий.
6. Произведением (совмещением) нескольких событий называется
1) событие, состоящее в осуществлении любого из этих событий; 2) событие, состоящее в появлении хотя бы одного из этих событий; 3) событие, состоящее в последовательном появлении всех этих событий; 4) событие, состоящее в осуществлении одновременно всех этих событий.
7. Формулой Бернулли называется формула: 8 Наивероятнейшее число появлений события в независимых испытаниях – это:
1) самое маленькое из возможных чисел; 2) самое большое из возможных чисел; 3) число, которому соответствует наименьшая вероятность; 4) число, которому соответствует наибольшая вероятность.
9. Если вероятность наступления события A в каждом испытании равна , то для нахождения вероятности того, что событие A наступит от до раз в 1000 испытаниях, вы воспользуетесь:
10. Из какого неравенства определяется наивероятнейшее число наступления события в независимых испытаниях, в каждом из которых вероятность появления события равна ?
11. Указать формулу, которая используется для вычисления дисперсии случайной величины Х
12. К случайной величине Х прибавили число . Как от этого изменится ее дисперсия?
13. Случайную величину Х умножили на постоянный множитель . Как от этого изменится ее математическое ожидание?
14. Какое из перечисленных выражений означает появление ровно одного из трех событий ?
15. Какое из перечисленных выражений означает появление всех трех событий одновременно?
16. Какое из перечисленных выражений означает появление ровно двух из трех событий ?
17. Условная вероятность это:
1) вероятность одновременного наступления событий А и В; 2) вероятность события В, вычисленная в предположении, что событие А уже произошло; 3) вероятность события А, вычисленная в предположении, что событие В уже произошло; 4) вероятность наступления по крайней мере одного из событий А и В;
18. Вероятность наступления хотя бы одного из двух совместных событий A и B вычисляется по формуле:
19. Условная вероятность вычисляется по формуле:
20. Чему равна условная вероятность , если A и B – независимые события?
28. Плотность распределения вероятностей случайной величины, имеющей равномерное распределение с параметрами a и b, имеет вид
29. Плотность распределения вероятностей случайной величины, имеющей показательное распределение с параметром λ, имеет вид
30. Плотность распределения вероятностей случайной величины, имеющей нормальное распределение с параметрами а и σ, имеет вид
31. Математическое ожидание случайной величины, распределенной по биномиальному закону с параметрами n и p, равно
32. Математическое ожидание случайной величины, распределенной по закону Пуассона с параметром , равно
33. Математическое ожидание случайной величины, имеющей равномерное распределение с параметрами a и b, равно
34. Математическое ожидание случайной величины, имеющей показательное распределение с параметром λ, равно
35. Математическое ожидание случайной величины, имеющей нормальное распределение с параметрами а и σ, равно
36. Дисперсия случайной величины, распределенной по биномиальному закону с параметрами n и p, равна
37. Дисперсия случайной величины, распределенной по закону Пуассона с параметром , равна
38. Дисперсия случайной величины, имеющей равномерное распределение с параметрами a и b, равна
39. Дисперсия случайной величины, имеющей показательное распределение c параметром , равна
40. Вероятность попадания в интервал случайной величины , имеющей нормальное распределение с параметрами а и σ, вычисляется по формуле
Популярное: Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (1369)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |