Файл: Тесты по Синергии httpsstudentu24. rulistsuppliersmishacat1345.pdf

83. Какая статистика используется при проверке гипотезы о значении генеральной H
0
: σ
2
= σ
2
0

???? =
ẋ−????
????
????
√????

???? =
ẋ−????
????
????
√???? − ????

????
????
=
????????
????
????
????
????

???? =
????
????
????
????
????
????
84. Какая статистика используется при проверке гипотезы о значении генеральной H
0
: μ = μ
0
при известной
генеральной дисперсии:

???? =
ẋ−????
????
????
√????

???? =
ẋ−????
????
????
√???? − ????

????
????
=
????????
????
????
????
????

???? =
????
????
????
????
????
????
85. Какая статистика используется при проверке гипотезы о значении генеральной средней H
0
: μ = μ
0
при
известной генеральной дисперсии:

???? =
ẋ−????
????
????
√????

???? =
ẋ−????
????
????
√???? − ????

????
????
=
????????
????
????
????
????

???? =
????
????
????
????
????
????
86. Какая статистика используется при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий двух нормальных
совокупностей H
0
: σ
1
2
= σ
2
2

???? =
ẋ−????
????
????
√????

???? =
ẋ−????
????
????
√???? − ????

????
????
=
????????
????
????
????
????

???? =
????
????
????
????
????
????
87. Какая функция используется в интегральной теореме Муавра-Лапласа?

интегральная функция

дифференциальная функция

функция Лапласа

функция Гаусса
88. Какая функция используется в локальной теореме Муавра-Лапласа?

интегральная функция

дифференциальная функция

функция Лапласа

функция Гаусса

89. Какие выборочные характеристики используются для расчета статистики F
Н
при проверке гипотезы о
равенстве генеральных дисперсий:

исправленные выборочные дисперсии

выборочные дисперсии

средние арифметические

частости
90. Какие значения может принимать функция плотности вероятности непрерывной случайной величины:

любые неотрицательные значения

от 0 до 1

любые положительные значения

от -1 до 1
91. Какие значения может принимать функция распределения случайной величины:

любые неотрицательные значения

от 0 до 1

любые положительные значения

от -1 до 1
92. Какие из этих элементов комбинаторики представляют собой неупорядоченные подмножества (порядок
следования элементов в которых не важен)?

число размещений с повторениями

число размещений

число сочетаний

число перестановок
93. Каким методом обычно определяются оценки коэффициентов двумерного линейного уравнения регрессии?

методом наименьших квадратов

методом линейной интерполяции

методом максимального правдоподобия

нелинейным методом наименьших квадратов
94. Каким моментом является выборочная дисперсия S
2
?

центральным моментом 2-го порядка
95. Каким моментом является средняя арифметическая?

начальным моментом 1-го порядка
96. Какова вероятность выпадения «орла» при подбрасывании монеты?

1/2

0,33

0,1

0,25
97. Какова вероятность выпадения «решки» при подбрасывании монеты?

1/2

0,33

0,1

0,25
98. Какое из этих понятий не является элементом комбинаторики?

число испытаний Бернулли

99. Какое из этих распределений случайной величины является дискретным?

показательное

нормальное

биномиальное

равномерное
100. Какое из этих распределений случайной величины является непрерывным?

показательное

нормальное

биномиальное

равномерное
101. К какому типу относится случайная величина – расстояние от центра мишени до точки попадания пули
стрелка?

непрерывная

Дискретная
102. К какому типу относится случайная величина – рост человека?

непрерывная

Дискретная
103. К какому типу относится случайная величина – число очков, выпавших на игральном кубике?

непрерывная

Дискретная
104. К какому типу относится случайная величина – число студентов, пришедших на лекцию?

непрерывная

Дискретная
105. Когда при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии H
0
: σ
2
= σ
2
0
против H
1
: σ
2
= σ
2
1
следует
выбирать двустороннюю критическую область:

????
????
????
< ????
????
????

????
????
????
> ????
????
????

????
????
????
≠ ????
????
????

????
????
????
= ????
????
????
106. Когда при проверке гипотезы о значении генеральной средней H0: μ=μ0 против H1: μ=μ1 следует выбирать
двустороннюю критическую область:

????
????
< ????
????

????
????
> ????
????

????
????
≠ ????
????

????
????
= ????
????
107. Конкурирующая гипотеза – это…

выдвинутая гипотеза, которую нужно проверить

гипотеза, определяющая закон распределения

гипотеза, противоположная нулевой

гипотеза о неравенстве нулю параметра распределения
108. Коэффициент детерминации между х и у показывает:

долю дисперсии у, обусловленную влиянием не входящих в модель факторов

долю дисперсии у, обусловленную влиянием х

долю дисперсии х, обусловленную влиянием не входящих в модель факторов

направление зависимости между х и у

109. Коэффициент детерминации является:

квадратом выборочного коэффициента корреляции

корнем выборочного коэффициента корреляции

величиной, обратной выборочному коэффициенту корреляции

квадратом выборочного коэффициента регрессии
110. Критерий Бартлетта и критерий Кохрана применяются:

при проверке гипотезы о значении генеральной средней

при проверке гипотезы о равенстве генеральных средних

при проверке гипотезы о равенстве генеральных дисперсий

при проверке гипотезы о значении генеральной дисперсии
111. Критерий Бартлетта и критерий Кохрана применяются в случае:

сравнения 2 генеральных дисперсий

сравнения значений генеральных средних

сравнения более 2 генеральных дисперсий

сравнения значений вероятностей
112. Линейное относительно аргумента уравнение регрессии имеет вид:
●
ỹ= β
0
+ β
1
x+ β
2
x
2
●
ỹ=β
0
+ β
1 1
????
●
ỹ= β
0
+ β
1
x
●
ỹ= β
0 x
1
β1
113. Монета была подброшена 10 раз. "Герб” выпал 4 раза. Какова частость (относительная частота) выпадения
"герба”?

0

0,4

0,5

0,6
114. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 36%. Известно, что коэффициент регрессии – отрицательный. Чему
равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,36

0,6

-0,6

0,6 или -0,6
115. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 36%. Известно, что коэффициент регрессии – положительный. Чему
равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,36

0,6

-0,6

0,6 или -0,6
116. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 36%. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,36

0,6

-0,6

0,6 или -0,6

117. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 49%. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,49

0,21

0,7

0,7 или -0,7
118. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 64%. Известно, что коэффициент регрессии – отрицательный. Чему
равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,64

0,8

-0,8

0,8 или -0,8
119. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 64%. Известно, что коэффициент регрессии – положительный. Чему
равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,64

0,8

-0,8

0,8 или -0,8
120. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 64%. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,64

0,8

-0,8

0,8 или -0,8
121. На основании 20 наблюдений выяснено, что выборочная доля дисперсии случайной величины у,
вызванной вариацией х, составит 81%. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции:

0,81

0,36

0,9

0,9 или -0,9
122. Несмещенная оценка остаточной дисперсии в двумерной регрессионной модели рассчитывается по
формуле:

Ŝ
ост
????
=
????
????−????
????
ост

Ŝ
ост
????
=
????
????−????
????
ост

Ŝ
ост
????
=
????
????
????
ост

Ŝ
ост
????
=
????
????−????
????
ост
123. Нулевая гипотеза - это:

выдвинутая гипотеза, которую нужно проверить

альтернативная гипотеза

гипотеза, определяющая закон распределения

гипотеза о равенстве нулю параметра распределения

124. Нулевую гипотезу отвергают, если:

наблюдаемые значения статистики критерия попадают в критическую область

наблюдаемые значения статистики критерия не попадают в критическую область

наблюдаемые значения статистики критерия попадают в допустимую область

наблюдаемые значения статистики критерия равны нулю
125. От чего зависит точность оценивания генеральной доли или вероятности при построении
доверительного интервала в случае большого объема выборки?

от доверительной вероятности

от объёма выборки

от доверительной вероятности, частости и объёма выборки

от доверительной вероятности, выборочной дисперсии и объёма выборки
126. От чего зависит точность оценивания генеральной средней при построении доверительного интервала в случае
известной генеральной дисперсии?

от доверительной вероятности

от объёма выборки

от доверительной вероятности, выборочной дисперсии и объёма выборки

от доверительной вероятности, генеральной дисперсии и объёма выборки
127. От чего зависит точность оценивания генеральной средней при построении доверительного интервала в случае
неизвестной генеральной дисперсии?

от доверительной вероятности

от объёма выборки

от доверительной вероятности, выборочной дисперсии и объёма выборки

от доверительной вероятности, генеральной дисперсии и объёма выборки
128. От чего зависит число степеней свободы в распределении Стьюдента?

от доверительной вероятности

от объёма выборки

от доверительной вероятности и объёма выборки

от значения выборочной дисперсии
129. Оценку коэффициента регрессии при x двумерного линейного уравнения регрессии Y по X находят по формуле:

????
????
=
????????
̅̅̅̅−ẋȳ
????
????
????

????
????
=
????????
̅̅̅̅−ẋȳ
????
????
????

????
????
=
ẋȳ−????????
̅̅̅̅
????
????
????

????
????
=
????????
̅̅̅̅−ẋȳ
????
????
130. Парный коэффициент корреляции между переменными равен -1. Это означает:

наличие нелинейной функциональной связи

отсутствие связи

наличие положительной линейной функциональной связи

наличие отрицательной линейной функциональной связи

131. Парный коэффициент корреляции между переменными равен 1. Это означает:

наличие нелинейной функциональной связи

отсутствие связи

наличие положительной линейной функциональной связи

наличие отрицательной линейной функциональной связи
132. Перечислите основные свойства точечных оценок:

несмещенность и эффективность

эффективность и состоятельность

несмещенность, эффективность и состоятельность

несмещенность и состоятельность
133. По какому принципу выбирается критическая область?

вероятность попадания в нее должна быть минимальной, если верна нулевая гипотеза (Н
0
) и максимальной в противном случае

вероятность попадания в нее должна быть минимальной, если верна гипотеза H
1 и максимальной в противном случае

вероятность попадания в нее должна быть равна 0

вероятность попадания в нее должна быть максимальной, если верна гипотеза H
о и минимальной в противном случае
134. По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии: b
yx
= - 0,5;
b
xy
= - 1,62. Чему равен выборочный коэффициент детерминации?

-0,81

0,81

0,9

-0,9
135. По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии: b
yx
= - 0,5;
b
xy
= - 1,62. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции?

-0,81

0,81

0,9

-0,9
136. По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии: b
yx
= 0,5; b
xy
=
1,62. Чему равен выборочный коэффициент детерминации?

-0,81

0,81

0,9

-0,9
137. По результатам выборочных наблюдений были получены выборочные коэффициенты регрессии: b
yx
= 0,5;
b
xy
= 1,62. Чему равен выборочный парный коэффициент корреляции?

-0,81

0,81

0,9

-0,9
138. Полиномиальное относительно аргумента уравнение регрессии имеет вид:

ỹ= β
0
+ β
1
x+ β
2
x
2

ỹ=β
0
+ β
1 1
????

ỹ= β
0
+ β
1
x

ỹ= β
0 x
1
β1

139. При вынесении постоянной величины за знак дисперсии эту величину:

возводят в квадрат

извлекают из данной величины квадратный корень

умножают на n

просто выносят за скобки
140. При вынесении постоянной величины за знак математического ожидания эту величину:

возводят в квадрат

извлекают из данной величины квадратный корень

умножают на n

просто выносят за скобки
141. При интервальной оценке генеральных коэффициентов регрессии используется:

распределение Стьюдента

нормальное распределение

распределение Фишера - Снедекора

распределение Пирсона
142. При интервальном оценивании математического ожидания при известном значении генеральной
дисперсии используют:

распределение Стьюдента

нормальное распределение

распределение Фишера - Снедекора

распределение Пирсона
143. При интервальном оценивании математического ожидания при неизвестном значении генеральной
дисперсии используют:

распределение Стьюдента

нормальное распределение

распределение Фишера - Снедекора

распределение Пирсона
144. При использовании критерия Бартлетта рассматриваются выборки:

равного объема

разного объема

любого объема

объемом больше 30
145. При использовании критерия Кохрана рассматриваются выборки:

равного объема

разного объема

любого объема

объемом больше 30
146. При помощи какого критерия проверяется значимость коэффициента корреляции?

G-распределения

критерия Пирсона

распределения Фишера-Иейтса

Z-преобразования Фишера
147. При помощи какого критерия проверяется значимость уравнения регрессии?

G-распределения

F-критерия

распределения Фишера-Иейтса

Z-преобразования Фишера