Величина нормированного отклонения позволяет определить 

1. Доверительную вероятность.

2. Число измерений.

3. Среднее квадратичное отклонение.

4. Доверительный интервал.

 

РАСПРЕДЕЛЕНИЕ МОЖЕТ БЫТЬ

1. Одномодальным
  2. Двумодальным
  3. Многомодальным
 4. Вопрос смысла не имеет

34. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ГИПОТЕЗА – ЭТО ПРЕДПОЛОЖЕНИЕ О
1. Виде неизвестного распределения
2. Параметрах известного распределения
3. Параметрах выборки
4.Генеральной совокупности, проверяемое по выборке

35.СТАТИСТИЧЕСКИМИ ГИПОТЕЗАМИ ЯВЛЯЮТСЯ
1. Генеральная совокупность распределена по нормальному закону

2. Летом я, может быть, поеду на море

3. Генеральные дисперсии равныσ₁² = σ₂²

4. Зимой я хорошо сдам экзамен

 

ВЫБОР СТАТИСТИЧЕСКОЙ ГИПОТЕЗЫ ЗАВИСИТ ОТ

1. Числа степеней свободы
2. Уровня значимости
3. Доверительной вероятности
4. Принимается абсолютно

КРИТЕРИЙ – ЭТО

1.  Случайная величина, которая служит для проверки нулевой гипотезы

2. Правило, позволяющее основываясь только на выборке, принять или отвергнуть нулевую гипотезу

3. Другое название уровня значимости

4. Функции распределения вероятности, которые табулированы

 

НУЛЕВАЯ ГИПОТЕЗА ЗАКЛЮЧАЕТСЯ В ТОМ, ЧТО РАЗЛИЧИЕ МЕЖДУ ГЕНЕРАЛЬНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

1. Незначимо

2. Значимо

3. Носит случайный характер

4. Носит неслучайный характер

 

АЛЬТЕРНАТИВНАЯ ГИПОТЕЗА ЗАКЛЮЧАЕТСЯ В ТОМ, ЧТО РАЗЛИЧИЕ МЕЖДУ ГЕНЕРАЛЬНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

1.Незначимо

2.Значимо

3.Носит случайный характер

4. Носит неслучайный характер

 

40 . ПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ
1. Стьюдента                   
 2. Знаков
3. Пирсона.        
4. Фишера.
5. Вилкоксона – Манна - Уитни

41 . НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КРИТЕРИИ
    1. Стьюдента                   
    2. Знаков
    3. Пирсона.        
   4. Фишера.
5. Вилкоксона – Манна – Уитни

42. ТРЕБОВАНИЯ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ КРИТЕРИЯСТЬЮДЕНТА
1. Нет подчинения совокупностей нормальному закону распределения
2. μ₁ = μ₂
3. σ₁² = σ₂²
4. Есть подчинение совокупностей нормальному закону распределения

43. КРИТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ КРИТЕРИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ
     ЗАВИСИТ ОТ

1. Выборочных параметров

2. Уровня значимости            

3. Вариант

4. Частот встречаемости вариант

5. Числа степеней свободы

НАБЛЮДАЕМОЕ ЗНАЧЕНИЕ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО КРИТЕРИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ЗАВИСИТ ОТ

1. Выборочных параметров

2. Уровня значимости

3. Вариант

4. Частот встречаемости вариант

5. Числа степеней свободы

 

КРИТЕРИИ СОГЛАСИЯ – ЭТО КРИТЕРИИ

1. Стьюдента.

2. Знаков.

3. Пирсона.

4. Фишера.

5. Вилкоксона – Манна - Уитни.

46. КРИТЕРИЙ, КОТОРЫЙ ИСПОЛЬЗУЕТСЯ ДЛЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗ О ЗАКОНАХ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ
   1. Стьюдента
   2. Фишера
   3. Согласия
   4. Пирсона

47. ХАРАКТЕРИСТИКИ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОГО КРИТЕРИЯ
    1. Не делает предположений о распределении анализируемых данных
    2. Служит независимо от формы распределения
    3. Зависит от вариант и частот данной совокупности
    4. Используется, если нет подчинения нормальному закону

48. КРИТЕРИЙ СОГЛАСИЯИСПОЛЬЗУЕТСЯ, ЕСЛИ НАДО
     ПРОВЕРИТЬ ГИПОТЕЗУ О
    1. Равенстве генеральных дисперсий
    2. Равенстве генеральных средних
    3. Равенстве средних квадратичных отклонений

4.Предполагаемом законе неизвестного распределения

 

НАБЛЮДАЕМОЕ ЗНАЧЕНИЕ ПАРАМЕТРИЧЕСКОГО КРИТЕРИЯ ДОСТОВЕРНОСТИ ЗАВИСИТ ОТ

1. Выборочных параметров.

2. Уровня значимости.

3. Вариант.

4. Частот встречаемости вариант.

5. Числа степеней свободы.

 

50.СРАВНИВАЯ ДРУГ С ДРУГОМ ДВЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ВЫБОРКИ, ВЗЯТЫЕ ИЗ НОРМАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СОВОКУПНОСТЕЙ С ПАРАМЕТРАМИμ₁и μ₂, НУЛЕВУЮ ГИПОТЕЗУН₀ПРИНИМАЮТ, ЕСЛИ

1. S₁² = S₂²

2_. t_набл ≥ t_крα,f

3. t_набл<t_крα,f

4. μ₁ = μ₂

5.μ₁ ≠ μ₂

51. НАБЛЮДАЕМОЕ ЗНАЧЕНИЕ t - КРИТЕРИЯ СТЬЮДЕНТА
 ПРИ СРАВНЕНИИ ГЕНЕРАЛЬНЫХ СРЕДНИХ ЗАВИСИТ ОТ

1. Х_1ср, Х_2ср

2. α

3. f

 4. n₁ , n₂

6. S₁² , S₂²

 

ТРЕБОВАНИЯ, ВЫДВИГАЕМЫЕ ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ КРИТЕРИЯ СТЬЮДЕНТА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ СРЕДНИХ

1. Подчинение совокупностей нормальному закону распределения.

2. μ₁ = μ₂

3.  σ₁² = σ₂²
4. Независимость выборок из генеральных совокупностей.

СРАВНИВАЯ СРЕДНИЕ ДВУХ НОРМАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИНЫ, ИСПОЛЬЗУЮТ ЧИСЛО СТЕПЕНЕЙ СВОБОДЫ

1. f = n - 1

2. f = n₁ + n₂ - 2

3. f = n₁ + n₂ - 1

4. f = n - 2

5. f = k – 3

 

54. СРАВНЕНИЕ СРЕДНИХ ДВУХ НОРМАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРОВОДИТСЯ ПРИ НУЛЕВОЙ ГИПОТЕЗЕ Н₀

1. Х ₁ср = Х _2ср

2. σ₁²> σ₂²

3. μ₁ ≠ μ₂

4. μ₁ = μ₂

5. Х _1ср ≠ Х _2ср

6. σ₁² = σ₂²

 

55. СРАВНЕНИЕ СРЕДНИХ ДВУХ НОРМАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРОВОДИТСЯ ПРИ АЛЬТЕРНАТИВНОЙ ГИПОТЕЗЕ Н₁

1. Х _1ср = Х _2ср

2. σ₁²> σ₂²

3. μ₁ ≠ μ₂

4. μ₁ = μ₂

5. Х _1ср ≠ Х _2ср

 

56. С РАВНИВАЯ ДРУГ С ДРУГОМ ДВЕ НЕЗАВИСИМЫЕ ВЫБОРКИ, ВЗЯТЫЕ ИЗ НОРМАЛЬНО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СОВОКУПНОСТЕЙ С ПАРАМЕТРАМИμ₁и μ₂, НУЛЕВУЮ ГИПОТЕЗУН₀ ОТВЕРГАЮТ, ЕСЛИ

1. S₁² = S₂²

2_. t_набл ≥ t_крα,f

3. t_набл<t_крα,f

4. μ₁ = μ₂

5.μ₁ ≠ μ₂

57. ТРЕБОВАНИЯ К КРИТЕРИЮ ФИШЕРА ДЛЯ СРАВНЕНИЯ ДИСПЕРСИЙ
  1. Подчинение совокупностей нормальному закону распределения.
  2. μ₁ = μ₂
3. σ₁² = σ₂²
4. Независимость выборок из генеральных совокупностей.