Функция распределения двумерной СВ (X,Y) называется функцией F(x,y), которая для любых действительных чисел x и y равна вероятности совместного выполнения двух событий
{X>x} и {Y=y}
{X=x} и {Y>y}
{X>x} и {Y>y}
Средней вероятностью
Производной ее функции распределения
Верхним пределом функции распределения
Нулю
Десяти
Двум
Для действительных х
Для действительных у
Для действительных х или у
от их моды
от их медианы
от средней вероятности
3
5
9
Ковариационный треугольник
Ковариационный квадрат
Ковариационный прямоугольник
одно возможное значение случайной величины Z
множество значений случайной величины Х
множество значений случайной величины Y
множество значений случайной величины Х
множество значений случайной величины Y
одно возможное значение случайной величины Х
Произведения
Разности
Деления
Фишера-Снедекора
Эйлера
Стьюдента
Пирсона
Эйлера
Стьюдента
теорему Чебышева
закон малых чисел
конечную предельную теорему
Определенности
Определенных
Любых
Измерять в уравнениях
Измерять шкалой измерения
Увеличивать в уравнениях
Увеличиваются
Измеряются и регистрируются
Ранжируются
Ранжируются
Увеличиваются
Варьируются исследователем
Ординальной
Ортогональной
Выборочной
Сплошным обследованием
Среднеквадратической ошибкой
Стационарным рядом
Ошибка зависимости
Защищенность зависимости
Ортогональность зависимости
Вероятно, что зависимость, подобная найденной, будет вновь обнаружена
Отобранный объект не возвращается в генеральную совокупность перед извлечением следующего
Существует достаточно полное представление изучаемых признаков генеральной совокупности
Последовательность зависимых одинаково распределенных СВ
Совокупность независимых СВ
Перечень зависимых одинаково распределенных СВ
тем более вероятно, что этой зависимости нет в популяции, из которой она извлечена
тем более вероятно, что эта зависимость стремится к нулю
тем менее вероятно, что эта зависимость стремится к бесконечности
Числом выборки
Площадью выборки
Графиком выборки
Ситуация, когда отобранный объект не возвращается в генеральную совокупность перед извлечением следующего
Достаточно полное представление изучаемых признаков генеральной совокупности
Ситуация, когда можно предсказать значения одной переменной по значениям другой
Ситуация,когда отобранный объект возвращается в генеральную совокупность перед извлечением следующего
Ситуация,когда можно предсказать значения одной переменной по значениям другой
Ситуация,когда отобранный объект не возвращается в генеральную совокупность, перед извлечением следующего
Простой, бесповоротный
Типический, повторный
Повторный, бесповторный
Типическим
Механическим
Серийным
Простым
Типическим
Серийным
Ситуация,когда отобранный объект не возвращается в генеральную совокупность
Ситуация,когда можно предсказать значения одной переменной по значениям другой
Ситуация,когда случайная величина принимает значение, выбранное случайным образом
15, 9, 8, 9, 5
15, 8, 9, 9, 5
5, 15, 8, 9, 9
Временным
Интервальным
Простым
Статистическими рассуждениями
Конструкцией статистических критериев
Уровнем статистической значимости
Полигоном частостей
Гистограммой частостей
Гистограммой частот
Корень квадратный из выборочного среднего квадратического отклонения
Квадрат исправленной выборочной дисперсии
Произведение исправленной выборочной дисперсии и выборочного среднего квадратического отклонения
Размахом вариации
Полигоном
Медианой
Число раз, когда элемент выигрывал при прогоне файла данных
Точка на графике
Точка пересечения графика с осью абсцисс
Построение кривой с большой кривизной
Точка пересечения графика с осью ординат
Корень квадратный из выборочного среднего квадратического отклонения
Взвешенных наименьших квадратов и максимума правдоподобия
Максимального правдоподобия и максимума правдоподобия
Моментов и взвешенных наименьших квадратов
Взвешенных наименьших квадратов
Максимума правдоподобия
Максимального правдоподобия
Пирсон
Эйлер
Стьюдент
стремится к нулю
достигает минимума
стремится к бесконечности
Максимума правдоподобия
Моментов
Максимального правдоподобия
Максимумом правдоподобия
Началом интервала
Надежностью
Только опровергнуть
Только не опровергнуть
Доказать
{X
Второй смешанной производной ее функции распределения
Единице
Для действительных х и у
от их математического ожидания
7
Ковариационную матрицу
одно возможное значение случайной величины Y
одно возможное значение случайной величины Z
Суммы
Пирсона
Фишера-Снедекора
центральную предельную теорему
Неопределенности
Изменять в исследованиях
Варьируются исследователем
Измеряются и регистрируются
Относительной
Генеральной совокупностью
Надежность зависимости
Можно предсказать значения одной переменной по значениям другой
Последовательность независимых одинаково распределенных СВ
тем менее вероятно, что этой зависимости нет в популяции, из которой она извлечена
Объемом выборки
Ситуаци, когда вероятно, что зависимость, подобная найденной, будет вновь обнаружена
Достаточно полное представление изучаемых признаков генеральной совокупности
Простой, типический, механический, серийный
Простым
Механическим
Операция расположения значений случайной величины не по убыванию
5, 8, 9, 9, 15
Статическим
Оценкой неизвестного распределения
Полигоном частот
Корень квадратный из исправленной выборочной дисперсии
Модой
Число, определяемое по выборке
Смещенная оценка дисперсии
Моментов и максимального правдоподобия
Моментов
Фишер
достигает максимума
Взвешенных наименьших квадратов
Двумя числами - концами интервала
Только опровергнуть или не опровергнуть
для которой средние квадратические отклонения 
а ковариация 
Тогда корреляционная матрица для системы случайных величин 
будет иметь вид … 
для которой средние квадратические отклонения 
а ковариация 
Тогда корреляционная матрица для системы случайных величин 
будет иметь вид … 
