12312313

  • 24 мая 2011 г.
  • 3428 Слова
РАЗДЕЛ 1
1. Интегральная и дифференциальная функции распределения случайной величины ξ равны соответственно [pic]и[pic]. При этом вероятность [pic]:
Ответ: Все приведённые ответы ошибочны

2. Дискретная часть плотности вероятности [pic] смешанной случайной величины ξ равна: [pic]. Тогда вероятность [pic] равна:
Ответ: Все приведённые ответы не правильны

3. Плотность вероятности[pic] смешанной случайной величины ξ равна: [pic], где [pic]-непрерывная часть плотности и [pic].
Вероятность того, что значение величины ξ не превосходит [pic], равны:
Ответ:[pic]

1. Характеристики безынерционного преобразователя [pic] имеет вид:
[pic] На входе преобразователя имеется непрерывный случайный процесс ξ(t). Тогда плотность вероятности процесса η(t) на выходе такогопреобразователя равна:
Ответ:[pic]

2. Характеристики безынерционного преобразователя [pic] имеет вид:
[pic]На входе преобразователя имеется непрерывный случайный процесс ξ(t). Тогда одномерная
плотность вероятности процесса η(t) на выходе такого преобразователя равна:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны

1. Случайные величины [pic] и [pic] имеют ковариацию [pic]. Отсюда следует,что их совместная
плотность вероятностей [pic] удовлетворяет условию:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны

2. Случайные величины [pic] и [pic] имеют ковариацию [pic]. Отсюда следует, что их совместная
плотность вероятностей [pic] удовлетворяет условию:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны

3. Случайные величины [pic] и [pic] имеют ковариацию [pic]. Отсюда следует, что ихсовместная
плотность вероятностей [pic] удовлетворяет условию:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны
4. Случайные величины [pic] и [pic] статистически независимы. Отсюда следует, что их ковариация удовлетворяет условию:
Ответ:[pic]
5. Совместное распределение случайных величин [pic] и [pic] имеют вид:
[pic] Их ковариация равна:
Ответ:r[pic]

6. Совместное распределениеслучайных величин [pic] и [pic] имеют вид:
[pic]Их коэффициент корреляции равен:
Ответ: r

1-4 Случайная последовательность импульсов единичной амплитуды положительной и отрицательной
полярности, поступающих на суммирующее устройство, описывается биноминальным распределением
вероятностей, причём р – вероятность появления положительного импульса. Вероятность того, что
сумма n последовательнопоступивших импульсов окажется равной величине m , описывается
выражением:
Ответ: [pic]

1. Распределение Пуассона описывает:
Ответ:Вероятность того, что некоторое редкое событие произойдёт ровно k-раз на заданном инт. вр

2. Распределение Пуассона [pic] справедливо для потока редких событий, удовлетворяющего условию ординарности. Это означает, что:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны3. Распределение Пуассона [pic] справедливо для потока редких событий, удовлетворяющего условию стационарности. Это означает, что:
Ответ: Все приведённые ответы не правильны

4. Распределение Пуассона [pic] справедливо для потока редких событий, удовлетворяющего условию отсутствия последействия. Это означает, что:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны

1. Статистикаинтервалов времени τ между соседними событиями описывается функцией распределений [pic].При этом величина λ имеет смысл:
Ответ:среднего числа событий в единицу времени

2. Статистика интервалов времени τ между соседними событиями описывается функцией распределений [pic].При этом вероятность того, что за время τ не произойдёт ни одного события,равна:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны

3.Статистика интервалов времени τ между соседними событиями описывается функцией распределений [pic]. Тогда вероятность того, что за время Т не произошло ни одного события, равна:
Ответ:[pic]

1. Плотность вероятности значений случайной величины ξ описывается законом Рэлея. Это значит, что:
Ответ:Все приведённые ответы не правильны
2. Плотность вероятности значений...
tracking img