В каком диапазоне изменяется функция распределения F(х) случайный величины х?

-                                 

-

-

+

Каким образом выражается плотность вероятности у(х) непрерывной случайной величины х через её функцию распределения F(х)?

+у (х) = F'(х)

-у (х) = F"(х)

-у (х) = F (x) – F(0)

-y (x) = F(x) dx

31.Чему равен несобственный интеграл в бесконечных пределах от плотности вероятности непрерывной случайной величины х т.е. ?

- =0

- = +

+ =1

- =-1

Как определяется математическое ожидание непрерывной случайной величины х с плотностью вероятности y(x)?

-М(х)=

-М(х)=

+М(х)=

-М(х)=

33.Как определяется дисперсия непрерывной случайной величины х, с математическим ожиданием М(х) = 0

-Д (х) =

-Д (х) =

+Д (х) =

-Д (х) =

Чему равно М(с), где с – константа?

-М (с) = 0

-М (с) = 2с

+М (с) = с

-М (с) = с²

Чему равно М (кх), где к – константа, а х - случайная величина?

-М (кх) = 0

-М (кх) = к² М(х)

-М (кх) = М(х) /к

+М (кх) = к М(х)

36.Чему равно М (х+у), где х, у – случайные величины?

+М (х+у) = М(х) + М(у)

-М (х+у) = М(х) - М(у)

-М (х+у) = 0

-М (х+у) = М(х)² + 2М(х)  М(у) + М(у)²

37.Чему равно М(х с), где х – случайная величина, с – константа?

-М(х с)=М(х)

-М(х с)=М(х)²

-М(х с)=с

+М(х с)=М(х)  с

Чему равна Д(с), где с – постоянная величина?

-Д(с) = с²

+Д(с) = 0

-Д(с) = - с²

-Д(с) = с

Чему равна Д (кх), где к – константа, х – случайная величина?

-Д(кх) = к Д(х)

-Д(кх) = 0

-Д(кх) = к³ Д(х)

+Д(кх) = к² Д(х)

Чему равна Д(х) случайной величины х, если её математическое ожидание есть М(х)?

-Д(х) = (М(х))²

-Д(х) = М(х²) – М(х)

+Д(х) = М(х²) – (М(х))²

-Д(х) = (М(х²) – М(х))²

41.Чему равна Д(х+у) случайных величин х и у?

-Д(х+у) = Д(х) + Д(у)

-Д(х+у) = Д(х) - Д(у)

-Д(х+у) = Д²(х) + Д²(у)

+Д(х+у) = М((х+у)²) – М²(х+у)

Что означает мультиколлинеарность?

Мультиколлинеарность – это сильная коррелированность объясняемой переменной с одной из объясняющих переменных, входящих в уравнение регрессии.

Мультиколлинеарность – это отсутствие значимой корреляции между объясняемой переменной и объясняющими переменными, входящими в уравнение регрессии.

+Мультиколлинеарность – это коррелированность двух или нескольких объясняющих переменных в уравнении регрессии.

Мультиколлинеарность – это отсутствие значимой корреляции между объясняющими переменными, входящими в уравнение регрессии.