Ответы на тесты по предмету Теория вероятностей и математическая статистика (2423 вопросов)
Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей:
Тогда вероятность
равна …
Тогда вероятность
равна … 
Непрерывная случайная величина X задана функцией распределения вероятностей:
Тогда вероятность
равна …
Тогда вероятность
равна … 
Непрерывная случайная величина X задана функцией распределения вероятностей:
Тогда вероятность
равна …
Тогда вероятность
равна … 
Случайная величина X распределена по показательному закону с плотностью распределения вероятностей
Тогда вероятность
определяется как …
Тогда вероятность
определяется как … 
Если все возможные значения дискретной случайной величины X уменьшились в два раза, то ее дисперсия …
уменьшится в два раза
увеличится в четыре раза
не изменится
уменьшится в четыре раза
Если все возможные значения дискретной случайной величины X уменьшились в три раза, то ее математическое ожидание …
не изменится
уменьшится на три
увеличится в три раза
уменьшится в три раза
Если все возможные значения дискретной случайной величины X увеличились на 5 единиц, то ее дисперсия …
увеличится на двадцать пять единиц
увеличится в пять раз
увеличится на пять единиц
не изменится
Если все возможные значения дискретной случайной величины X уменьшились на 4 единицы, то ее математическое ожидание …
не изменится
уменьшится в четыре раза
увеличится на четыре единицы
уменьшится на четыре единицы
Дискретная случайная величина X задана законом распределения вероятностей:
Тогда ее математическое ожидание равно …
Тогда ее математическое ожидание равно …
1,0
0
3,7
0,5
Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
Тогда математическое ожидание a и среднее квадратическое отклонение 
этой случайной величины равны …
Тогда математическое ожидание a и среднее квадратическое отклонение этой случайной величины равны … 
Непрерывная случайная величина X задана плотностью распределения вероятностей 
Тогда математическое ожидание a и среднее квадратическое отклонение 
этой случайной величины равны …
Тогда математическое ожидание a и среднее квадратическое отклонение этой случайной величины равны … 
Случайная величина X распределена по показательному закону с плотностью распределения вероятностей 
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны … 
Случайная величина X распределена по показательному закону с плотностью распределения вероятностей 
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны … 
Равномерно распределенная случайная величина задана плотностью распределения вероятностей
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Дискретные случайные величины X и Y заданы законами распределения вероятностей:
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид …
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид … 
Дискретные случайные величины X и Y заданы законами распределения вероятностей:
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид …
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид … 
Дискретные случайные величины X и Y заданы законами распределения вероятностей:
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид …
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид … 
Дискретные случайные величины X и Y заданы законами распределения вероятностей:
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид …
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид … 
Дискретные случайные величины X и Y заданы законами распределения вероятностей:
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид …
Тогда закон распределения вероятностей функции
имеет вид … 
Вероятность появления некоторого события в каждом из 300 независимых испытаний постоянна и равна 0,4. Тогда вероятность того, что событие появится не менее 110 раз, но не более 140 раз, следует вычислить по …
формуле полной вероятности
формуле Пуассона
локальной формуле Лапласа
интегральной формуле Лапласа
Вероятность того, что банк примет положительное решение о выдаче ипотечного кредита, равна 0,4. Тогда вероятность того, что из 400 заявок на получение кредита будет одобрено ровно 150 заявок, следует вычислить по …
формуле Пуассона
интегральной формуле Лапласа
формуле полной вероятности
локальной формуле Лапласа
Вероятность того, что банк примет положительное решение о выдаче ипотечного кредита, равна 0,45. Тогда вероятность того, что из 300 заявок на получение кредита будет одобрено не менее 120 заявок, следует вычислить по …
локальной формуле Лапласа
формуле полной вероятности
формуле Пуассона
интегральной формуле Лапласа
Вероятность того, что деталь не пройдет проверку ОТК, равна 0,1. Тогда вероятность того, что среди 800 случайно отобранных деталей окажется ровно 90 деталей, не прошедших проверку ОТК, следует вычислить по …
интегральной формуле Лапласа
формуле Пуассона
формуле полной вероятности
локальной формуле Лапласа
Вероятность производства стандартной детали равна 0,95. Тогда вероятность того, что среди 700 деталей стандартных будет не более 680, следует вычислить по …
локальной формуле Лапласа
формуле полной вероятности
формуле Пуассона
интегральной формуле Лапласа
В партии из 10 деталей имеется 6 бракованных. Наудачу отобраны четыре детали. Тогда вероятность того, что среди отобранных деталей – две бракованные, равна …
В партии из 11 деталей имеется 7 бракованных. Наудачу отобраны четыре детали. Тогда вероятность того, что среди отобранных деталей – две бракованные, равна …
В партии из 12 деталей имеется 8 бракованных. Наудачу отобраны четыре детали. Тогда вероятность того, что среди отобранных деталей – две бракованные, равна …
В партии из 11 деталей имеется 6 бракованных. Наудачу отобраны пять деталей. Тогда вероятность того, что среди отобранных деталей – две бракованные, равна …
В партии из 12 деталей имеется 7 бракованных. Наудачу отобраны пять деталей. Тогда вероятность того, что среди отобранных деталей – две бракованные, равна …
Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей
Тогда вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале 
можно вычислить как ________, где 
функция Лапласа.
Тогда вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале можно вычислить как ________, где функция Лапласа. 
Непрерывная случайная величина Х задана плотностью распределения вероятностей
Тогда вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале 
можно вычислить как _______, где 
функция Лапласа.
Тогда вероятность того, что в результате испытания Х примет значение, заключенное в интервале можно вычислить как _______, где функция Лапласа. 
Дискретная случайная величина Х задана законом распределения вероятностей:
Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид …
Тогда ее функция распределения вероятностей имеет вид …
Среднее число вызовов такси, поступающих диспетчеру за одну минуту, равно четырем. Тогда вероятность того, что за три минуты поступит ровно 10 вызовов, можно вычислить как …
В среднем 70% студентов группы сдают зачет с первого раза. Тогда вероятность того, что из 5 человек, сдававших зачет, с первого раза сдадут ровно 3 студента, равна …
0,1323
0,03087
0,01323
0,3087
Дискретная случайная величина X задана законом распределения вероятностей:
Тогда ее математическое ожидание
и дисперсия 
равны …
Тогда ее математическое ожидание
и дисперсия равны … 
Дискретная случайная величина X задана законом распределения вероятностей:
Тогда ее математическое ожидание
и дисперсия 
равны …
Тогда ее математическое ожидание
и дисперсия равны … 
Дискретная случайная величина X задана законом распределения вероятностей:
Тогда ее математическое ожидание
и дисперсия 
равны …
Тогда ее математическое ожидание
и дисперсия равны … 
Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей:
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Непрерывная случайная величина Х задана функцией распределения вероятностей
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Тогда ее математическое ожидание и дисперсия равны …
Двумерная дискретная случайная величина (X, Y) задана законом распределения вероятностей:
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей X при условии, что составляющая Y приняла значение
имеет вид …
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей X при условии, что составляющая Y приняла значение
имеет вид … 
Двумерная дискретная случайная величина (X, Y) задана законом распределения вероятностей:
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей X при условии, что составляющая Y приняла значение
имеет вид …
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей X при условии, что составляющая Y приняла значение
имеет вид … 
Двумерная дискретная случайная величина (X, Y) задана законом распределения вероятностей:
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей X при условии, что составляющая Y приняла значение
имеет вид …
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей X при условии, что составляющая Y приняла значение
имеет вид … 
Двумерная дискретная случайная величина (X, Y) задана законом распределения вероятностей:
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей Y при условии, что составляющая X приняла значение
имеет вид …
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей Y при условии, что составляющая X приняла значение
имеет вид … 
Двумерная дискретная случайная величина (X, Y) задана законом распределения вероятностей:
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей Y при условии, что составляющая X приняла значение
имеет вид …
Тогда условный закон распределения вероятностей составляющей Y при условии, что составляющая X приняла значение
имеет вид … 
Вероятность появления события A в каждом из 200 проведенных испытаний равна 0,8. Тогда вероятность того, что число X появлений события A будет заключено в пределах от 150 до 170, можно оценить с использованием неравенства Чебышева как …
Вероятность появления события A в каждом из 300 проведенных испытаний равна 0,6. Тогда вероятность того, что число X появлений события A будет заключено в пределах от 170 до 190, можно оценить с использованием неравенства Чебышева как …
Вероятность появления события A в каждом из 400 проведенных испытаний равна 0,7. Тогда вероятность того, что число X появлений события A будет заключено в пределах от 260 до 300, можно оценить с использованием неравенства Чебышева как …
Вероятность появления события A в каждом из 500 проведенных испытаний равна 0,4. Тогда вероятность того, что число X появлений события A будет заключено в пределах от 180 до 220, можно оценить с использованием неравенства Чебышева как …
Вероятность появления события A в каждом из 600 проведенных испытаний равна 0,3. Тогда вероятность того, что число X появлений события A будет заключено в пределах от 160 до 200, можно оценить с использованием неравенства Чебышева как …
Из генеральной совокупности X извлечена выборка объема 
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид …
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид … 
Из генеральной совокупности X извлечена выборка объема 
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид …
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид … 
Из генеральной совокупности X извлечена выборка объема 
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид …
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид … 
Из генеральной совокупности X извлечена выборка объема 
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид …
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид … 
Из генеральной совокупности X извлечена выборка объема 
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид …
Тогда ее эмпирическая функция распределения вероятностей
имеет вид … 
Дан доверительный интервал 
для оценки математического ожидания нормально распределенного количественного признака. Тогда при уменьшении надежности (доверительной вероятности) оценки доверительный интервал может принять вид …
для оценки математического ожидания нормально распределенного количественного признака. Тогда при уменьшении надежности (доверительной вероятности) оценки доверительный интервал может принять вид … 
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 16; 18; 20; 
Если несмещенная оценка математического ожидания равна 20, то выборочная дисперсия будет равна …
Если несмещенная оценка математического ожидания равна 20, то выборочная дисперсия будет равна …
0
56
3
14
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 
16; 17; 20. Если несмещенная оценка математического ожидания равна 17, то выборочное среднее квадратическое отклонение будет равно …
16; 17; 20. Если несмещенная оценка математического ожидания равна 17, то выборочное среднее квадратическое отклонение будет равно …
3,5
1,5
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 17; 
21; 23. Если несмещенная оценка математического ожидания равна 20, то исправленная дисперсия будет равна …
21; 23. Если несмещенная оценка математического ожидания равна 20, то исправленная дисперсия будет равна …
5
2
Проведено четыре измерения (без систематических ошибок) некоторой случайной величины (в мм): 31; 34; 
39. Если несмещенная оценка математического ожидания равна 35, то исправленное среднее квадратическое отклонение будет равно …
39. Если несмещенная оценка математического ожидания равна 35, то исправленное среднее квадратическое отклонение будет равно … 
При построении выборочного уравнения парной регрессии вычислены выборочный коэффициент корреляции 
и выборочные средние квадратические отклонения 
Тогда выборочный коэффициент регрессии Y на X равен …
и выборочные средние квадратические отклонения Тогда выборочный коэффициент регрессии Y на X равен …
– 2,07
0,23
– 0,23
2,07
При построении выборочного уравнения парной регрессии вычислены выборочный коэффициент корреляции 
и выборочные средние квадратические отклонения 
Тогда выборочный коэффициент регрессии X на Y равен …
и выборочные средние квадратические отклонения Тогда выборочный коэффициент регрессии X на Y равен …
2,52
– 2,52
– 0,28
0,28
Выборочное уравнение прямой линии регрессии Y на X имеет вид 
а выборочные средние квадратические отклонения равны: 
Тогда выборочный коэффициент корреляции 
равен …
а выборочные средние квадратические отклонения равны: Тогда выборочный коэффициент корреляции равен …
0,46
4,14
– 4,14
– 0,46
Выборочное уравнение прямой линии регрессии X на Y имеет вид 
а выборочные средние квадратические отклонения равны: 
Тогда выборочный коэффициент корреляции 
равен …
а выборочные средние квадратические отклонения равны: Тогда выборочный коэффициент корреляции равен …
– 4,95
– 0,55
4,95
0,55
Для проверки нулевой гипотезы 
при заданном уровне значимости 
выдвинута конкурирующая гипотеза 
Тогда критическая область может иметь вид …
при заданном уровне значимости выдвинута конкурирующая гипотеза Тогда критическая область может иметь вид … 
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна 
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна 
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна 
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна 
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна 
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
Закон распределения случайной величины X – числа бракованных изделий, если изготовлено три изделия, будет иметь вид …
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 50 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 50 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 30 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 30 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 25 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 25 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 40 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 40 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 10 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 25 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 15 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
Пусть при производстве бракованного изделия предприятие терпит убытки в размере a = 25 тыс. руб., а при производстве небракованного изделия получает прибыль в размере b = 15 тыс. руб. Тогда математическое ожидание прибыли предприятия равно ____ тыс. руб.
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
a = 5, b = 40
a = 10, b = 80
a = 80, b = 10
a = 40, b = 5
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
a = 5, b = 35
a = 10, b = 70
a = 70, b = 10
a = 35, b = 5
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
a = 5, b = 30
a = 10, b = 60
a = 60, b = 10
a = 30, b = 5
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
a = 5, b = 25
a = 10, b = 50
a = 50, b = 10
a = 25, b = 5
При производстве некоторого изделия вероятность брака равна
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
Ожидаемая прибыль предприятия будет нулевой, если значения убытка a и прибыли b равны …
a = 10, b = 30
a = 5, b = 15
a = 30, b = 10
a = 15, b = 5
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,7, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,2. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
0,5
0,3
0,7
0,15
0,045
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,6, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
0,4
0,5
0,6
0,2
0,08
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,5 а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
0,4
0,3
0,5
0,2
0,09
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,4, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
0,2
0,3
0,4
0,18
0,084
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,9, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,3. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
Установите соответствие между количеством произведенных по цели выстрелов и вероятностью поражения цели.
1. Один выстрел
2. Два выстрела
3. Три выстрела
0,6
0,3
0,9
0,06
0,012
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,7, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,2. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,6, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,5 а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,4, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,9, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,3. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
Если вероятность поражения цели равна p, то значение
равно …
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,7, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,2. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
3
4
2
1
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,6, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
3
4
2
1
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,5 а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
4
2
3
1
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,4, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,1. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
4
2
3
1
У стрелка имеется четыре патрона для стрельбы по удаляющейся цели, причем вероятность попадания в цель первым выстрелом равна 0,9, а при каждом следующем выстреле уменьшается на 0,3. Стрелок производит выстрелы по цели до первого попадания.
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
Наивероятнейшее число произведенных выстрелов равно …
3
4
2
1
Для принятия решений о покупке ценных бумаг была разработана система анализа рынка. Из прошлых данных известно, что 10% рынка представляют собой «плохие» ценные бумаги – неподходящие объекты для инвестирования. Предложенная система определяет 80% «плохих» ценных бумаг как потенциально «плохие», но также определяет 20% «хороших» ценных бумаг как потенциально «плохие».
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «плохая», будет равна …
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «плохая», будет равна …
0,08
0,18
0,74
0,26
Для принятия решений о покупке ценных бумаг была разработана система анализа рынка. Из прошлых данных известно, что 10% рынка представляют собой «плохие» ценные бумаги – неподходящие объекты для инвестирования. Предложенная система определяет 70% «плохих» ценных бумаг как потенциально «плохие», но также определяет 30% «хороших» ценных бумаг как потенциально «плохие».
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «плохая», будет равна …
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «плохая», будет равна …
0,27
0,66
0,07
0,34
Для принятия решений о покупке ценных бумаг была разработана система анализа рынка. Из прошлых данных известно, что 20% рынка представляют собой «плохие» ценные бумаги – неподходящие объекты для инвестирования. Предложенная система определяет 80% «плохих» ценных бумаг как потенциально «плохие», но также определяет 10% «хороших» ценных бумаг как потенциально «плохие».
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «хорошая», будет равна …
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «хорошая», будет равна …
0,24
0,04
0,72
0,76
Для принятия решений о покупке ценных бумаг была разработана система анализа рынка. Из прошлых данных известно, что 20% рынка представляют собой «плохие» ценные бумаги – неподходящие объекты для инвестирования. Предложенная система определяет 70% «плохих» ценных бумаг как потенциально «плохие», но также определяет 15% «хороших» ценных бумаг как потенциально «плохие».
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «плохая», будет равна …
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «плохая», будет равна …
0,14
0,74
0,12
0,26
Для принятия решений о покупке ценных бумаг была разработана система анализа рынка. Из прошлых данных известно, что 30% рынка представляют собой «плохие» ценные бумаги – неподходящие объекты для инвестирования. Предложенная система определяет 80% «плохих» ценных бумаг как потенциально «плохие», но также определяет 20% «хороших» ценных бумаг как потенциально «плохие».
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «хорошая», будет равна …
Вероятность того, что при анализе рынка ценная бумага будет определена как потенциально «хорошая», будет равна …
0,38
0,06
0,56
0,62
Для принятия решений о покупке ценных бумаг была разработана система анализа рынка. Из прошлых данных известно, что 10% рынка представляют собой «плохие» ценные бумаги – неподходящие объекты для инвестирования. Предложенная система определяет 80% «плохих» ценных бумаг как потенциально «плохие», но также определяет 20% «хороших» ценных бумаг как потенциально «плохие».
Если при анализе рынка ценных бумаг рассмотрена выборка из 500 ценных бумаг, то наиболее вероятно, что _______ «хороших» ценных бумаг будут определены как потенциально «хорошие».
Если при анализе рынка ценных бумаг рассмотрена выборка из 500 ценных бумаг, то наиболее вероятно, что _______ «хороших» ценных бумаг будут определены как потенциально «хорошие».