Что такое сгруппированный вариационный ряд?

A)Это ряд, когда реализации сгруппированы по интервалам

11. -середины интервалов гистограммы, - частоты (статистические вероятности) попадания в соответствующие интервалы. Как определяется статистическое среднее?

C)

12. - числа реализаций случайной величины X, попавших в соответствующие интервалы, , - границы интервалов. Как определяется статистическая плотность в i-ом интервале?

A)

13.Что такое гистограмма, если N_i – числа реализаций по группам, - границы интервалов? Укажите ошибочное утверждение.

B)Это статистический аналог функции распределения

Как выглядит график статистической функции распределения, построенный по сгруппированным данным?

A)Это непрерывная ломанная неубывающая функция, изменяющаяся от 0 до 1

15. - реализации случайной величины X. Как определяется статистический начальный момент порядка m?

C)

16. - реализации случайной величины X. Как определяется статистический центральный момент порядка m?

A)

17. - реализации случайной величины X. Как определяется статистический центральный момент порядка m? Укажите ошибочные утверждения.

B) ; C)

РАЗДЕЛ 21

Какие вы знаете методы оценки параметров распределений? Укажите ошибочное утверждение.

A)Метод исключения

В чем заключается метод моментов при оценке параметров распределений?

C)В приравнивании статистических и теоретических моментов

Если распределение имеет один параметр, то при оценке его по методу моментов какие моменты надо приравнивать?

A)Первые начальные моменты (теоретический и статистический)

B)Надо приравнивать математическое ожидание к статистическому среднему

Распределение имеет два параметра. Какие моменты надо приравнять при оценке параметров по методу моментов? Укажите ошибочное утверждение.

B)Надо приравнять теоретические и статистические ассиметрию и эксцесс

Можно ли применять метод моментов для оценки параметров распределения Коши, моменты которого бесконечны?

C)Нельзя

Можно ли применять метод наибольшего правдоподобия для оценки параметров распределения Коши, моменты которого бесконечны?

A)Можно

Кто разработал метод наибольшего правдоподобия?

C)Фишер

Какими свойствами обладает метод наибольшего правдоподобия? Укажите ошибочное утверждение.

A)Он приводит к несмещенным оценкам

9. - реализации случайной величины T, распределенной по показательному закону с плотностью . Какая формула верна для оценки параметра a?

C)

10. - реализации нормально распределенной случайной величины X с плотностью . Какие формулы верны для оценки параметров a, ?

B) ,

11. - реализации случайной величины T, распределенной по логарифмически нормальному закону с плотностью . Математическое ожидание , коэффициент вариации . - первый и второй начальные статистические моменты. Какие уравнения верны для оценки параметров a, ?

A) ,

B) ,

12.Случайная величина X имеет плотность с параметрами a,b. - реализации X. - первый и второй начальные моменты в зависимости от параметров распределения a,b; по каким уравнениям можно оценить параметры a,b?

A)

13.Случайная величина X имеет плотность с параметрами a,b. - реализации X; математическое ожидание дисперсия . По каким уравнениям можно оценить параметры a,b?

A)

B)

14.Математическое ожидание квадратичное отклонение .По каким уравнениям можно оценить параметры a,b?

C)

15.Случайная величина X имеет плотность с параметрами a,b. - реализации X. Как выглядит функция правдоподобия?

A)

B)

16. - реализации случайной величины T, распределенной по закону с плотностью , а - параметр, - функция правдоподобия. Какое уравнение используется для оценки парaметра a?. Укажите ошибочное утверждение.

C)

17.Случайная величина X имеет плотность с параметрами a,b. - реализации X. - функция правдоподобия. Как получить уравнения для оценки параметров a,b? Укажите ошибочное утверждение.

B)

Можно ли метод наибольшего правдоподобия применять для оценки параметров, если моменты бесконечны?

B)Можно

Можно ли метод моментов применять для оценки параметров, если моменты бесконечны?

A)Нельзя