Показать сообщение отдельно
Старый 21.06.2013, 09:55   #21
vestarr
Новичок
 
Регистрация: 24.05.2013
Сообщений: 4
Сказал спасибо: 0
Поблагодарили 17 раз(а) в 3 сообщениях
Радость ответы

Ответы на "отлично" для ТРЕНИНГА и КОНТРОЛЯ №3 по ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ

График плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х, распределенной равномерно в интервале (-2;3), имеет вид (см. рисунок). Тогда значение а равно...
0,2

Какой закон распределения имеет непрерывная случайная величина X на отрезке [a, b], если ее плотность вероятности постоянна на этом отрезке и равна нулю вне его?
равномерный закон распределения

Случайная величина равномерно распределена на интервале [0; 4]. Тогда ее плотность вероятности принимает значение, равное
1/4

Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей (1<x<=1,25)
4

График плотности распределения вероятностей случайной величины приведен на рисунке. (4/3;0,5)
1

Изизображенных на рисунке кривых линий в качестве функции распределения случайной величины с математическими ожиданием m может рассматриваться
2

График плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х, распределённой равномерно в интервале (-1;3), имеет вид:
0,25

Что представляет собой закон больших чисел?
общий принцип, в силу которого совокупное действие большого числа факторов приводит при некоторых весьма общих условиях к результату, почти не зависящему от случая

Формула => 1-a/E
Неравенство Маркова

Формула => 1-pq/nE^2
Теорему Бернулли

Формула => 1-Q^2/E^2
Неравенство Чебышева

График плотности распределения вероятностей непрерывной случайной величины Х, распределённой равномерно в интервале (-1;5), имеет вид:
1/6

Дана плотность вероятности непрерывной случайной величины X,
Найдите вероятность того, что в результате испытания X примет значения, принадлежащее интервалу (0,5;1)

0,75

Непрерывная случайная величина Х задана дифференциальной функцией распределения вероятностей (0<x<=3)
1/9

Непрерывная случайная величина Х задана интегральной функцией распределения вероятностей (1<x<=1,2)
0

На рисунке изображены четыре кривые, характеризующие случайные величины с гауссовскими плотностями вероятности и одинаковыми математическими ожиданиями, равными m. Наибольшее значение дисперсии соответствует кривой:
4

П.С. ---------------------------------
Чтобы пройти ИТОГОВОЕ тестирование по ТЕОРИИ ВЕРОЯТНОСТИ на "хорошо" достаточно тех ответов что я выложил в своих двух постах в этой теме

Последний раз редактировалось vestarr; 21.06.2013 в 10:12.
vestarr вне форума   Ответить с цитированием
9 пользователя(ей) сказали cпасибо: