_{Документ с ответами содержит материала на 27 листов, 4 варианта.}

Если в схеме Бернулли р – малая величина и λ = np, то вероятность Pn;m того, что при n испытаниях событие А произойдет m раз можно найти по приближенной формуле:

Выборочная средняя распределения (n_i – частота) равна:

Число сочетаний из n элементов по m вычисляется по формуле:

Случайная величина, распределена по показательному закону f(x)=λe^-λx. Произведена выборка, среднее значение которой равно 10. Тогда параметр λ оценивается числом:

Магазин при осмотре партии товара А обнаружил в этой партии 2% брака. Средняя арифметическая числа альтернативного признака (бракованного товара) равна:

Перестановками из n элементов называются такие комбинации,

Среднее квадратическое отклонение – это:

Случайная величина X характеризуется рядом распределения:
Тогда математическое ожидание случайной величины X равно:

Пусть X = (x₁, x₂,…., x_n) – дискретная случайная величина, p_i – вероятности появления x_i. Тогда математическое ожидание M(X) случайной величины X рассчитывается о формуле:

Средний стаж работы рабочих АО составил 5 лет. Дисперсия стажа работы 4 года. Чему равен коэффициент вариации?

Вариационный ряд – это:

Вероятность того, что при n испытаниях событие А произойдет m раз, определяется по формуле Бернулли (q = 1 – p):

Коэффициент корреляции двух случайных величин X и Y принимает значения:

При каком значении линейного коэффициента корреляции между признаками связь можно считать самой сильной:

Дисперсия случайной величины X определяется формулой:

Ковариация между выборками x = (x₁, x₂,…x_n) и y = (y₁, y₂,…,y_n), вычисляется по формуле:

Нормальным (гауссовым) распределением вероятностей непрерывной случайной величины X называется распределение с плотностью вероятностей:

Плотность равномерного распределения дана формулой:
f(x) = 1/(b – a), если a ≤ x ≤ b, f(x) = 0, если x < 0 и x > b.
Тогда математическое ожидание случайной величины с таким распределением равно: