В цепи Маркова с дискретным временем шагами называются

Т Е С Т № 34

9.1.2.2

Пусть – достоверное событие, – невозможное событие. Для произвольного события событие равно

+1. ; 2. ; 3. ; 4. .

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 36

9.1.2.1

Пусть – достоверное событие, – невозможное событие. Для произвольных событий и событие равно

1. ; +2. ; 3. ; 4. .

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 37

9.1.2.2

Пусть – достоверное событие, – невозможное событие. Для произвольного события событие равно

1. ; +2. ; 3. ; 4. .

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 38

9.1.2.1

Известно, что при подбрасывании игрального кубика выпало чётное число очков. Вероятность того, что выпало 6 очков, равна

1. ; 2. ; +3. ; 4. .

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 39

9.1.2.4

Для произвольного события вероятности событий и связаны равенством

+1. ; 2. ; 3. ;

4. .

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 40

9.1.2.1

Для произвольных событий и имеет место равенство

+1. ;

2. ;

3. ;

4. .

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 41

9.2.1.1

Функция распределения любой случайной величины на всей вещественной оси

+1. не убывает; 2. строго возрастает;

3. строго убывает; 4. постоянна.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 42

9.2.3.1

Значения, принимаемые любой непрерывной случайной величиной,

1. не превосходят 1;

2. образуют конечное множество;

3. положительны;

+4. заполняют некоторый промежуток.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 43

9.2.1.1

Дан закон распределения дискретной случайной величины :

	–1
	0,2	0,4	0,1	0,3

Вероятность равна

+1. 0,7; 2. 0,1; 3. 0,3. 4. 1.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 44

9.2.1.1

Дан закон распределения дискретной случайной величины :


	0,2	0,5	0,3

Закон распределения случайной величины имеет вид:

1.		0,2	1,2	2,2
		0,2	0,5	0,3

+2.		0,2	1,2	4,2
		0,2	0,5	0,3

3.		0,5	1,5	4,5
		0,24	0,45	0,29

4.		0,2	1,2	4,2
		0,54	0,75	0,59

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 45

9.2.1.1

Среди приведённых ниже распределений к дискретной случайной величине относится

+1. пуассоновское; 2. нормальное; 3. равномерное; +4. биномиальное.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 46

9.2.1.1

Плотностью вероятности () задаётся случайная величина, распределённая по

+1. показательному закону;

2. нормальному закону;

3. пуассоновскому закону;

+4. экспоненциальному закону.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 47

9.2.1.5

Математическое ожидание произвольной случайной величины

1. положительно;

2. неотрицательно;

+3. может быть любым действительным числом;

4. является целым числом.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 48

9.2.1.6

Дисперсия любой случайной величины

1. меньше 1;

2. не превосходит 1;

3. принадлежит промежутку ;

+4. неотрицательна.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 49

9.2.3.4

Если функция распределения случайной величины имеет вид

то математическое ожидание равно

+1. 4; 2.0; 3. 1; 4. 8.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 50

9.2.3.5

Дана плотность распределения вероятностей случайной величины . Математическое ожидание и дисперсия соответственно равны:

1. 3 и 4; +2. 3 и 16; 3. 4 и 3; 4. 32 и 3.

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 51

9.2.3.5

Случайная величина X распределена по нормальному закону, причём и . Плотность распределения вероятностей Х имеет вид:

1. ; 2. ; 3. ; +4. .

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 52

9.2.3.5

Степень зависимости между двумя случайными величинами оценивается

1. абсолютной величиной разности их дисперсий;

2. абсолютной величиной разности их математических ожиданий;

3. произведением их средних квадратичных отклонений;

+4. коэффициентом корреляции;

УС: 3

ВРЕМЯ 2 мин.

Т Е С Т № 53

9.1.2.4

Бросаются два игральных кубика. Пусть случайная величина есть число очков, выпавших на первом кубике, а случайная величина – на втором. Ряд распределения случайной величины имеет вид: