Система случайных величин является функцией?
· нескольких элементарных событий · множества возможных значений случайных величин, входящих в систему · элементарного события · множества возможных событий · множества элементарных событий
Система случайных величин - эта система содержащая? · n случайных величин · две и более случайных величин · одну дискретную случайную величину, а вторую - непрерывную случайную величину · две случайные величины · три случайные величины Сколько параметров полностью определяют двухмерное нормальное распределение?
· три · два · пять · четыре · семь
Размерность коэффициента корреляции? · вольт квадрат · кг на см · равна квадрату размерности случайной величины · не имеет размерности · равна размерности случайной величины
Размерность ковариации?
· равна квадрату размерности случайной величины · не имеет размерности · кг на см · равна размерности случайной величины · вольт квадрат
27. Равенство коэффициента корреляции нулю означает, что:
· ковариация равна нулю · между случайными величинами отсутствует линейная связь · случайные величины не коррелированны · случайные величины несовместны · случайные величины независимы
28. Центральный момент первого порядка системы двух случайных величин (X,Y) равен: · единице · нулю · математическому ожиданию случайной величины X · бесконечности · математическому ожиданию случайной величины Y
29. Начальный момент первого порядка системы двух случайных величин (X,Y) равен: · нулю · бесконечности · математическому ожиданию случайной величины Y · единице · математическому ожиданию случайной величины X
30. Второй смешанный центральный момент системы двух случайных величин (X,Y) равен: · корреляции · дисперсии случайной величины X · ковариации · дис-персии случайной величины Y · корреляционному моменту
31.Второй центральный момент системы двух случайных величин (X,Y) равен: · дисперсии случайной величины X · нулю · корреляции · ковариации · дисперсии случайной величины Y
Какими свойствами обладает совместная плотность распределения f(x,y) системы двух случайных величин?
· является интегралом с переменным верхним пределом от функции распределения · является второй смешанной частной производной функции распределения · дойной интеграл в бесконечных пределах равен единице · является положительно определенной по обоим аргументам · изменяется от нуля до единицы
33. Какими из перечисленных свойств, обладает функция распределения системы n случайных величин (n -мерного случайного вектора): · неубывающая функция каждого из своих аргументов · всегда непрерывна и дифференцируема по всем n аргументам · диапазон изменения от нуля до единицы · равна нулю, если хотя бы один из аргументов равен минус бесконечности · равна единице, если хотя бы один из аргументов равен плюс бесконечности
34. Какими из перечисленных свойств, обладает функция распределения системы двух случайных величин:
· равна нулю, если хотя бы один из аргументов равен минус бесконечности · равна единице, если хотя бы один из аргументов равен плюс бесконечности · диапазон изменения от минус единицы до плюс единицы · всегда непрерывна и дифференцируема по обоим аргументам · неубывающая функция по обоим аргументам
Какими свойствами обладают условные плотности распределения f(x/y) и f(y/x)?
· положительной определенностью · равна нулю при x<0 или y<0 · диапазон изменения от нуля до единицы · интеграл в бесконечных пределах равен единице · условием нормировки
Чем определяется порядок момента (начального или центрального) системы двух случайных величин? · произведением индексов · разностью индексов · наибольшим индексом · суммой индексов · наименьшим из индексов
37. Не коррелированность нормальных случайных величин X и Y приводит к: · их действительности · их неопределенности · их независимости · их несовместности · ограниченности дисперсий
Для коррелированных гауссовых случайных величин линии регрессии... · параллельны осям абсцис · линейны · не убывают · перпендикулярны осям абсцисс · положительно определены для всех значений аргумента
Для независимых случайных величин ковариация равна? · регрессии · нулю · единице · дисперсии случайной величины X · произведению математических ожиданий случайных величин X и Y
40. Две случайные величины независимы, если:
· независимы все связанные с ними события · закон распределения каждой из них не зависит от того, какое значение приняла другая величина · F(y/x)=F(y) · f(x/y)=f(x) · f(y/x)=f(y)
41. В практических (инженерных) приложениях теории вероятностей рассматриваются следующие числовые характеристики n-мерного случайного вектора: · n математических ожиданий · n дисперсий · n(n-1) корреляций · матрицу ковариаций · матрицу коэффициентов корреляции
Популярное: Как распознать напряжение: Говоря о мышечном напряжении, мы в первую очередь имеем в виду мускулы, прикрепленные к костям ... Организация как механизм и форма жизни коллектива: Организация не сможет достичь поставленных целей без соответствующей внутренней... Почему люди поддаются рекламе?: Только не надо искать ответы в качестве или количестве рекламы... Почему двоичная система счисления так распространена?: Каждая цифра должна быть как-то представлена на физическом носителе... ©2015-2024 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (396)
|
Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку... Система поиска информации Мобильная версия сайта Удобная навигация Нет шокирующей рекламы |