Мода вариационного ряда 3 , 6 , 6 , 7 , 8 , 10 , 11 равна 6





Мода вариационного ряда равна 3

Мода вариационного ряда 2 , 5 , 5 , 6 , 7 , 9 , 10 равна 5

Мода вариационного ряда равна 6

Мода вариационного ряда 1 , 2 , 3 , 4 , 5 , 5 , 7 равна 5

Мода вариационного ряда 2 , 5 , 5 , 6 , 7 , 9 , 10 равна 5

Мода вариационного ряда равна 1

Мода вариационного ряда 1 , 2 , 5 , 6 , 7 , 7 , 10 равна 7

Мода вариационного ряда равна 3

Мода вариационного ряда 2 , 3 , 4 , 7 , 8 , 8 , 9 равна 8

Мода вариационного ряда равна 1

Мода вариационного ряда равна 2

Мода вариационного ряда 1 , 2 , 5 , 6 , 7 , 7 , 10 равна 7

Мода вариационного ряда 3 , 4 , 5 , 6 , 10 , 10 , 12 равна 10

Мода вариационного ряда 4 , 7 , 7 , 8 , 9 , 11 , 12 равна 7

Мода вариационного ряда равна 4

Несовместные события , , не образуют полную группу, если их вероятности равны

P(A)=1/7, P(B)=2/7, P(C)=5/7

P(A)=1/12, P(B)=3/4, P(C)=1/4

Несовместные события , , не образуют полную группу, если их вероятности равны

P(A)=3/7, P(B)=1/7, P(C)=5/7 P(A)=5/12, P(B)=1/4, P(C)=1/4

Несовместные события , , не образуют полную группу, если их вероятности равны

P(A)=1/6, P(B)=2/5, P(C)=1/7 P(A)=1/7, P(B)=1/3, P(C)=1/3

Несовместные события , , не образуют полную группу, если их вероятности равны

P(A)=1/3, P(B)=1/4, P(C)=1/4 P(A)=3/8, P(B)=1/8, P(C)=2/7

Несовместные события , , не образуют полную группу, если их вероятности равны

P(A)=1/3, P(B)=1/4, P(C)=1/2

Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно 12
Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей Тогда значение С равно 0
Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей Тогда значение С равно 0

Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно 6

Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей Тогда значение дифференциальной функции распределения вероятностей этой случайной величины в точке равно 1/2
Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей Тогда значение дифференциальной функции распределения вероятностей этой случайной величины в точке равно 2,2
Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно 10
Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей .Тогда математическое ожидание этой нормально распределённой случайной величины равно 13
Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей Тогда значение С равно 0
Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей Тогда значение дифференциальной функции распределения вероятностей этой случайной величины в точке равно 2/3

По мишени производится четыре выстрела. Значение вероятности промаха при первом выстреле 0,4; при втором - 0,5; при третьем – 0,5; при четвертом – 0,2. Тогда вероятность того, что мишень не будет поражена ни разу равна 0,02

По мишени производится четыре выстрела. Значение вероятности промаха при первом выстреле 0,3; при втором – 0,8; при третьем – 0,5; при четвертом – 0,8. Тогда вероятность того, что мишень будет поражена все четыре раза, равна 0,014

При бросании точки на плоскость достоверно ее попадание в круг площади S; попадание в любую точку круга равновероятно. Вероятность ее попадания в концентрический круг площади s равна P(A)=s/S

По мишени производится три выстрела. Значение вероятности ни одного попадания при всех трех выстрелах равно 0,5; значение вероятности ровно одного попадания - 0,3; значение вероятности ровно двух попаданий – 0,15. Тогда значение вероятности того, что мишень будет поражена не менее двух раз будет равно 0,45

По мишени производится четыре выстрела. Значение вероятности промаха при первом выстреле 0,3; при втором - 0,3; при третьем – 0,5; при четвертом – 0,4. Тогда вероятность того, что мишень не будет поражена ни разу равна 0,018

Пусть X – дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей: Тогда математическое ожидание этой случайной величины равно 1,6

Пусть X – дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей: Тогда математическое ожидание этой случайной величины равно 0,8

Пусть X – дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей: Тогда математическое ожидание этой случайной величины равно 3,8

Пусть X – дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей: Тогда математическое ожидание этой случайной величины равно 2

Пусть X – дискретная случайная величина, заданная законом распределения вероятностей: Тогда математическое ожидание этой случайной величины равно 3,2

По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно 5

По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно 4
По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно 12

По выборке объема n=100 построена гистограмма частот: Тогда значение а равно 6

Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 8, 9, 16. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 9

  Проведено 5 измерений (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 6, 7, 8, 10, 11. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 8,4
  Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 5, 6, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 6
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 6, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 5  
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 4, 7, 8, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 7 Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 3, 5, 8, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 6,25  
     

Проведено 5 измерений (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 9, 10, 13, 14, 15. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 12,2

Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 2, 3, 7, 9. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 5,25
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 8, 9, 10, 13. Тогда несмещенная оценка математического ожидания равна 10

Событие А может наступить лишь при условии появления одного из двух несовместных событий B1 и B2 , образующих полную группу событий. Известны вероятность и условные вероятности . Тогда вероятность равна 7/18

Событие А может наступить лишь при условии появления одного из двух несовместных событий B1 и B2 , образующих полную группу событий. Известны вероятность и условные вероятности . Тогда вероятность равна 3/7

Событие А может наступить лишь при условии появления одного из двух несовместных событий B1 и B2 , образующих полную группу событий. Известны вероятность и условные вероятности . Тогда вероятность равна 2/5

Событие А может наступить лишь при условии появления одного из двух несовместных событий B1 и B2 , образующих полную группу событий. Известны вероятность и условные вероятности . Тогда вероятность равна 5/8

Страхуется 1200 автомобилей; считается, что каждый из них может попасть в аварию с вероятностью 0.08. Для вычисления вероятности того, что количество аварий среди всех застрахованных автомобилей не превзойдет 100, следует использовать Интегральную формулу Муавра-Лапласа

Случайная величина распределена равномерно на отрезке . Случайная величина имеет Равномерное распределение на отрезке [7;19]

Случайная величина задана плотностью распределения вероятностей: Тогда соответствующая функция распределения вероятностей равна

  Случайная величина распределена равномерно на отрезке . Распределение случайной величины имеет Равномерное распределение на отрезке [-1;9]
Случайная величина распределена равномерно на отрезке . Случайная величина имеет Равномерное распределение на отрезке [-10;5]  
Случайная величина распределена равномерно на отрезке . Случайная величина имеет Равномерное распределение на отрезке [5;17]  
     

Случайная величина распределена равномерно на отрезке . Тогда случайная величина имеет Равномерное распределение на отрезке [8;18]

Случайная величина распределена равномерно на отрезке .. Распределение случайной величины имеет Равномерное распределение на отрезке [-10;17]

Статистическое распределение выборки имеет вид Тогда относительная частота варианты , равна 0,2

Статистическое распределение выборки имеет вид Тогда относительная частота варианты , равна 0,3

Статистическое распределение выборки имеет вид Тогда относительная частота варианты , равна 0,3
Статистическое распределение выборки имеет вид Тогда относительная частота варианты , равна 0,5

Статистическое распределение выборки имеет вид Тогда относительная частота варианты , равна 0,2





Читайте также:
Производственно-технический отдел: его назначение и функции: Начальник ПТО осуществляет непосредственное...
Жанры народного творчества: Эпохи, люди, их культуры неповторимы. Каждая из них имеет...
Методика расчета пожарной нагрузки: При проектировании любого помещения очень важно...
История русского литературного языка: Русский литературный язык прошел сложный путь развития...

Рекомендуемые страницы:



Вам нужно быстро и легко написать вашу работу? Тогда вам сюда...

Поиск по сайту

©2015-2021 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-16 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту:

Мы поможем в написании ваших работ! Мы поможем в написании ваших работ! Мы поможем в написании ваших работ!
Обратная связь
0.012 с.