-
-
-
+
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.