1) Что представляет собой математическое ожидание случайной величины? Варианты ответа: Верно Неверно 2) Что такое

Таинственный_Акробат_8280

60

1) Математическое ожидание случайной величины представляет собой среднее значение, которое мы ожидаем получить при неограниченном числе испытаний. Это является мерой центральной тенденции случайной величины. Верно.

Обоснование ответа:
Математическое ожидание - это взвешенная сумма значений случайной величины, где вес каждого значения определяется его вероятностью. Оно позволяет нам предсказывать среднее значение случайной величины в долгосрочной перспективе. Например, если мы бросаем монету, математическое ожидание количества выпавших орлов можно вычислить как вероятность выпадения орла (0,5) умноженную на количество испытаний (например, 100). Таким образом, математическое ожидание составит 50 орлов в среднем. Это позволяет нам получить представление о том, как величина будет вести себя на длинной дистанции.

2) Статистический критерий - это статистическая процедура, которая позволяет нам делать выводы о параметрах или характеристиках генеральной совокупности на основе данных выборки. Он связан с эффективностью распределения, поскольку позволяет нам проверять статистическую значимость различий и связей между переменными в выборке. Верно.

Обоснование ответа:
Статистический критерий позволяет нам проверять гипотезы о различии параметров или характеристик в генеральной совокупности, используя данные выборки. Он базируется на распределении вероятностей и позволяет нам сделать выводы о различиях и связях между переменными. Например, с помощью статистического критерия, мы можем проверить, есть ли статистически значимая связь между потреблением кофе и уровнем энергии. Статистический критерий позволяет нам получить точные оценки и достоверные результаты, что делает его эффективным при анализе данных выборки.

3) Зависимость между двумя случайными величинами может быть описана следующими вариантами ответа: Регрессионной, Корреляционной и Функциональной. Верно.

Обоснование ответа:
- Регрессионная зависимость описывает отношение между двумя переменными, где одна переменная (зависимая) зависит от другой переменной (независимой). Например, рост ребенка (зависимая переменная) может быть связан с его возрастом (независимая переменная). Регрессионный анализ позволяет нам моделировать и предсказывать такие зависимости.
- Корреляционная зависимость описывает степень линейной связи между двумя переменными. Например, уровень усталости и производительность в работе могут быть коррелированы: чем больше усталость, тем меньше производительность. Коэффициент корреляции позволяет нам измерить и оценить такую связь.
- Функциональная зависимость описывает отношение между переменными, где каждому значению одной переменной соответствует единственное значение другой переменной. Например, при расчете площади прямоугольника, стороны (длина и ширина) функционально связаны с площадью: площадь = длина * ширина.

Таким образом, данные три варианта ответа описывают различные типы зависимостей между двумя случайными величинами.