ТЕСТ Теория вероятностей и математическая статистика Выполнил: Богданова Татьяна Александровна

ТЕСТ
Теория вероятностей и математическая статистика
Выполнил: Богданова Татьяна Александровна
Студент 2 курса
3 семестр
_____________, 2014
##THEME 1
Количество способов, которыми можно записать трёхзначное число,
используя без повторения цифры 1,2,…,8,9, равно
84
324
504 +
252
##THEME 1
Количество способов, которыми можно переставить на полке 7 различных
книг при условии, что две определённые книги должны стоять рядом, равно
720
240
5040
1440 +
##THEME 1
Количество способов, которыми можно выбрать старосту и профорга
из 20 студентов учебной группы, равно
380 +
190
257
276
##THEME 1
Количество способов, которыми можно расставить 8 курсантов в шеренгу,
равно
16
8! +
8
36
##THEME 1
Количество способов, которыми можно выбрать для дежурства 4 студента из 8 ,
равно
90
78
70 +
66
##THEME 1
Количество способов, которыми можно разделить
карандашей поровну между Петей и Машей, равно
12 различных
924 +
1047
1848
1022
##THEME 1
Количество способов, которыми можно упорядочить
елочной гирлянде, равно
5 различных шаров на
10
5! +
5
15
##THEME 1
Количество способов, которыми можно выбрать
билетов из 8 , равно
5 экзаменационных
79
64
56 +
51
##THEME 1
Количество способов, которыми можно переставить 7 различных книг на
полке между собой, равно
14
7! +
7
28
##THEME 1
Количество способов, которыми можно выбрать
равно
4 объектa из
11 ,
353
341
330 +
326
##THEME 1
Количество способов, которыми можно упорядочить
объектов, равно
5 различных
10
5! +
5
15
##THEME 1
Количество способов, которыми можно выбрать
из 9 , равно
4 экзаменационных билетa
147
135
126 +
122
##THEME 1
Количество способов, которыми можно разделить
учебников поровну между двумя студентами, равно
252 +
375
504
350
##THEME 1
10 различных
Количество способов, которыми можно переставить
на полке между собой, равно
10 различных книг
20
10! +
10
55
##THEME 1
Количество способов, которыми можно выбрать
равно
6 объектов из
8,
54
36
28 +
22
##THEME 1
Количество способов, которыми можно упорядочить
объектов, равно
9 различных
18
9! +
9
45
##THEME 1
Количество способов, которыми можно рассадить
2 человека в поезд из
6 вагонов при условии, что все они поедут в разных вагонах, равно
12
30
36
15 +
##THEME 1
Количество способов, которыми читатель может выбрать
равно
488
5 книг из
11,
473
462 +
457
##THEME 1
Количество способов, которыми можно выбрать
9 , равно
из
5 экзаменационных билетов
150
135
126 +
121
##THEME 1
Количество способов, которыми можно разделить
3 мя студентами, равно
поровну между
6 различных учебников
90 +
6
9
15
##THEME 1
Количество способов, которыми можно рассадить
4 человека в поезд из
8 ми вагонов при условии, что все они поедут в разных вагонах, равно
32
1680
4096
70 +
##THEME 1
Количество способов, которыми читатель может выбрать 4 книги из 11, равно
353
341
330 +
326
##THEME 1
На экзамене в группе из 20 человек получено 15 троек, 3 четвёрки и 2 пятёрки.
Вероятность того, что у наугад взятого из этой группы студента оценка не ниже 4,
равна
0,40+
0,60
0,25
0,15
##THEME 1
На полке в случайном порядке расставляются 7 различных книг. Вероятность
того, что две определённые книги окажутся рядом, равна
2
7+
1
7
1
42
1
21
##THEME 1
Независимо друг от друга 3 человека садятся в поезд из 6 вагонов.
Вероятность того, что все они окажутся в одном вагоне, равна
1
36
1
216 +
5
12
5
9
##THEME 2
Из слова «СТУДЕНТ» последовательно наугад выбираются 4 буквы.
Вероятность того, что получится слово «ТЕСТ», равна
2
35
1
24
1
840 +?
1
420
##THEME 1
Из слова «СТУДЕНТ» наугад выбираются 4 буквы. Вероятность того,
что из них можно составить слово «ТЕСТ», равна
1
35
1
420
1
24
1
840
##THEME 1
Независимо друг от друга 3 студента садятся в поезд, содержащий 5 вагонов.
Вероятность того, что все они поедут в разных вагонах, равна
12
25
2
25
10
243
20
81
##THEME 1
Вероятность, что кубик упадет на грань " 5 ", при условии, что выпадет нечетная
грань, равна
1
3+
1
2
5
6
1
6
##THEME 1
В урне находится 11 красных и 4 черных шаров. Вероятность наудачу достать
два красных шара равна
121
225
104
225
11
15
11
21
+
##THEME 1
Урна содержит 6 белых и 9 черных шаров. Вероятность достать первым черный
шар, а вторым белый, равна
6
25
2
5
3
5
9
35
+
##THEME 1
Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна
что из двух выстрелов попали оба раза, равна
8
10
7
10
8
10
. Вероятность того,
64
100 +
56
90
##THEME 1
Урна содержит 6 белых и 8 черных шаров. Вероятность достать первым черный
шар, а вторым белый, равна
12
49
3
7
4
7
24
91 +
##THEME 1
Урна содержит 7 белых и 12 черных шаров. Вероятность наудачу достать
первым белый шар, а вторым черный, равна
84
361
7
19
12
19
14
57 +
##THEME 1
Независимо друг от друга 4 студента садятся в поезд, содержащий 5 вагонов.
Вероятность того, что все они поедут в разных вагонах, равна
24
125
1
125
5
1024
15
128
##THEME 1
В группе учатся 7 юношей и 3 девушки. Для дежурства случайным образом
отобраны три студента. Вероятность того, что все дежурные окажутся
юношами, равна
21
100
7
24 +
343
1000
7
10
##THEME 1
Урна содержит 6 белых и 9 черных шаров. Вероятность достать первым белый
шар, а вторым черный, равна
6
25
2
5
3
5
9
35
+
##THEME 1
Вероятность выиграть у равносильного противника 2 из 4 партий (ничьи не в
счет), равна
1
2
1
16
1
8
3
8+
##THEME 1
А и В – случайные события. Тогда событие АВ равно
  
  
  
  
##THEME 1
А и В – случайные события. Тогда событие (АВ)В равно
  

  
В
##THEME 1
А и В случайные события. Тогда событие А(АВ) равно
  
А
АВВ
АВ
##THEME 1
А и В – случайные события. Тогда событие    равно
 

  
  
##THEME 1
А и В – случайные события. Тогда событие  равно
  

 
АВ
##THEME 1
А и В – случайные события. Тогда событие        равно
 
  
  

##THEME 1
А и В – случайные события. Тогда событие    равно
 

А
АВ
##THEME 1
А и В – случайные события. Тогда событие      равно



 
##THEME 1
Р(А)=0,7 и Р(В)=0,6 – вероятности случайных событий А и В, которые являются
независимыми. Тогда вероятность Р(АВ) равна
0,65
0,88
1,00
1,30
##THEME 3
Для случайных событий А и В известны вероятности Р(А)=0,4, Р(В)=0,6
и   =0,2. Тогда вероятность     равна
0,24
0,76
0,08
0,88
##THEME 1
Для случайных событий А и В известны вероятности Р(А)=0,7, Р(В)=0,4
и   =0,3. Тогда вероятность Р(АВ) равна
0,89
0,88
1,10
0,82
##THEME 1
Для случайных событий А и В известны вероятности Р(А)=0,7, Р(В)=0,4
и   =0,3. Тогда вероятность   равна
0,3
6
35
0,7
21
40
##THEME 1
Для случайных событий А и В известны вероятности Р(А)=0,4, Р(В)=0,6
и   =0,2. Тогда вероятность  равна
0,36
0,52
0,48
0,32
##THEME 1
Вероятность угадать последнюю цифру номера телефона не более чем с двух
попыток в случае, когда она больше 4, равна
0,40
0,20
0,04
0,16
##THEME 1
Для случайных событий А и В известны вероятности Р(А)=0,05,   =0,8, а
также то, что    . Тогда вероятность Р(В) равна
0,72
0,04
0,19
0,76
##THEME 1
Р(А)=0,8 и Р(В)=0,6 – вероятности случайных событий А и В, которые
являются независимыми. Тогда вероятность     равна
0,48
0,44
0,92
1,40
##THEME 1
Р(А)=0,2, Р(В)=0,1, Р(Е)=0,3 – вероятности случайных событий А, В и Е,
которые являются несовместными. Тогда вероятность       равна
0,496
0,400
0,504
0,606
##THEME 1
Р(А)=0,3, Р(В)=0,5 – вероятности случайных событий А и В, которые
являются несовместными. Тогда вероятность     равна
0,20
0,35
0,15
0,80
##THEME 1
С вероятностью 0,3 взятое изделие может оказаться с браком. Тогда
вероятность того, что из 3 взятых изделий ровно 2 будут с браком, равна
0,090
0,063
0,210
0,189
##THEME 1
С вероятностью 0,3 взятое изделие может оказаться с браком. Тогда
вероятность того, что из 3 взятых изделий хотя бы 1 будет с браком, равна
0,657
0,401
0,510
0,147
##THEME 1
Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна
что из двух выстрелов попали оба раза, равна
9
10
2
5
81
100
91
100
##THEME 1
9
10
. Вероятность того,
7 красных и
В урне находится
достать два красных шара равна
5 черных шаров. Вероятность наудачу
49
144
95
144
7
12
7
22
##THEME 1
Вероятность попадания в цель при одном выстреле равна
что из 3 выстрелов не будет ни одного промаха, равна
9
10
. Вероятность того,
9
10
3
10
729
1000
829
1000
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины Х задано таблицей
Значения
Х
Вероятности
Р
0
1
2
3
0,216
0,432
0,288
0,064
Вероятность 1    3 равна
0,784
0,432
0,720
0,288
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины Х задано формулой
P(X= m )= C nm p m q nm , где q  1  p, n  3, p  0,4, m  0, 1, 2, 3.
Математическое ожидание М(Х) равно
2,0
1,2
1,5
1,0
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины Х задано формулой
P(X= m )= C nm p m q nm , где q  1  p, n  3, p  0,4, m  0, 1, 2, 3.
Дисперсия D(Х) равна
2,00
2,80
0,72
0,46
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины Х задано таблицей
Значения
Х
x1  3
x2  ?
x3  5
Вероятности
Р
0,5
0,3
0,2
Если математическое ожидание М(Х)=3,7, то x 2 равно
1
2
6
4
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины Х задано формулой
Р(Х= к )=с к 2 , где к  1, 2, 3.
Константа « с » равна
1
6
1
14
1
12
2
7
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
X задано таблицей
значения
X
3
4
6
0 .3
0 .3
0 .4
вероятности
P
Математическое ожидание M (X ) равно
4.5
13
2.4
1.2
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
значения
X
вероятности
2
5
7
0 .4
0.1
0 .5
P
Математическое ожидание M ( X ) равно
4.8
3.5
3.5
0.5
X задано таблицей
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
значения
X
1
3
4
0 .3
0.1
0 .6
X задано таблицей
вероятности
P
Математическое ожидание M ( X ) равно
8
3.0
2.4
0.3
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины X задано таблицей
значения
X
0
1
3
0 .4
0 .2
0 .4
вероятности
P
Дисперсия D(X ) равна
3.8
10
1.84
2.4
##THEME 1
Дискретная случайная величина X распределена по закону, заданному таблицей
значения
X
2
3
4
0 .4
0 .2
0 .4
вероятности
P
2
Математическое ожидание M [ X ] равно
1.08
81
1.8
9.8
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины X задано таблицей
значения
X
2
5
6
0 .2
0 .2
0 .6
вероятности
P
Математическое ожидание M (X ) равно
5.0
13
3.6
1.0
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины X задано таблицей
значения
X
1
2
4
0 .3
0 .3
0 .4
вероятности
P
Математическое ожидание M ( X ) равно
7
2.5
1.6
0.6
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины X задано таблицей
значения
X
3
5
8
0 .2
0.1
0 .7
вероятности
P
Математическое ожидание M ( X ) равно
16
6.7
5.6
0.5
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины X
задано таблицей
значения
X
0
1
4
0.1
0 .2
0 .7
вероятности
P
Дисперсия D(X ) равна
11.4
17
2.4
8.4
##THEME 1
Дискретная случайная величина
таблицей
X распределена по закону, заданному
значения
X
3
6
8
0 .2
0 .2
0 .6
вероятности
P
2
Математическое ожидание M [ X ] равно
3.24
289
7.2
47.4
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
X задано таблицей
значения
X
2
3
6
вероятности
P
0.1
0 .2
0 .7
Математическое ожидание M (X ) равно
5.0
11
4.2
0.6
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
X задано таблицей
значения
X
3
6
9
вероятности
P
0 .4
0 .4
0 .2
Математическое ожидание M (X ) равно
18
5.4
1.8
2.4
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
значения
X
3
4
5
0 .3
0.1
0 .6
вероятности
P
X задано таблицей
Дисперсия D(X ) равна
19.3
50
0.81
15.0
##THEME 1
Дискретная случайная величина
таблицей
X распределена по закону, заданному
значения
X
2
5
6
0 .3
0 .3
0 .4
вероятности
P
2
Математическое ожидание M [ X ] равно
1.59
169
7.5
23.1
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
значения
X
2
3
6
вероятности
P
0.1
0 .2
0 .7
Математическое ожидание M (2 X ) равно
10
11
4.2
0.6
##THEME 1
X задано таблицей
Распределение дискретной случайной величины
X задано таблицей
значения
X
3
6
9
вероятности
P
0 .4
0 .4
0 .2
Математическое ожидание M ( X  3) равно
18
2.4
1.8
5.4
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
X задано таблицей
значения
X
3
4
5
0 .3
0.1
0 .6
вероятности
P
Дисперсия D( X  4) равна
19.3
50
0.81
15.0
##THEME 1
Дискретная случайная величина
таблицей
X распределена по закону, заданному
значения
X
2
5
6
0 .3
0 .3
0 .4
вероятности
P
Математическое ожидание M [ X  1] равно
2
1.59
169
7.5
24.1
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
X задано таблицей
значения
X
2
5
8
0 .2
0.1
0 .7
вероятности
P
Математическое ожидание M (X ) равно
6.5
15
5.6
0.5
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
X задано таблицей
значения
X
2
3
6
вероятности
P
0 .2
0 .3
0 .5
Математическое ожидание M (X ) равно
11
4.3
3.0
0.9
##THEME 1
Распределение дискретной случайной величины
значения
X
вероятности
3
4
7
X задано таблицей
P
0 .4
0.1
0 .5
Дисперсия D(X ) равна
29.7
74
3.69
24.6
##THEME 1
Дискретная случайная величина
таблицей
X распределены по закону, заданному
значения
X
1
3
5
вероятности
P
0 .3
0 .2
0 .5
2
Математическое ожидание M [ X ] равно
1.46
81
1.8
14.6
##THEME 1
Непрерывная случайная величина Х сосредоточена на интервале (0;1)
и задана плотностью распределения  х  сх. Константа « с » равна
1,0
1,5
2,0
2,5
##THEME 1
Непрерывная случайная величина Х сосредоточена на интервале (1;3)
и задана функцией распределения F x  cx  1. Константа « с » равна
0,15
0,25
0,30
0,20
##THEME 1
Непрерывная случайная величина Х сосредоточена на интервале (0;1) и
задана функцией распределения F x   x 2 . Вероятность Р(0,5  Х  1) равна
0,75
0,25
0,50
0,65
##THEME 1
Непрерывная случайная величина Х сосредоточена на интервале (0;1)
и задана плотностью распределения  х  2 х . Математическое ожидание
М(Х) равно
1
3
1
2
3
4
2
3
##THEME 1
Случайная величина Z=2X – 3Y , где X и Y – независимые случайные
величины с дисперсиями D(X)=3 и D(Y)=4 соответственно.
Дисперсия D(Z) равна
48
24
6
18
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 10,19. Вероятность P0  X  14 равна
14
29
13
29
7
15
13
30
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 19, 21. Вероятность P 4  X  равна
3
5
5
8
25
41
24
41
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 20,18. Вероятность P1  X  12 равна
11
38
5
19
11
39
10
39
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 16, 21. Вероятность P 4  X  равна
24
37
25
37
25
38
12
19
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 10,19. Вероятность P X  6 равна
2
15
3
29
4
29
1
10
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 18, 22. Вероятность P X  4 равна
5
8
26
41
25
41
13
20
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 18,18. Вероятность P0  X  13 равна
13
36
1
3
13
37
12
37
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 12, 30. Вероятность P 8  X  равна
37
42
19
21
38
43
37
43
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке  11,16.
Вероятность P X  9 равна
1
14
1
27
2
27
1
28
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 17,19 . Вероятность P X  6 равна
2
3
25
37
24
37
25
36
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 13,16. Вероятность P 6  X  равна
21
29
22
29
11
15
7
10
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 14, 25. Вероятность P X  1 равна
13
40
4
13
1
3
3
10
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 18,18. Найти вероятность P X  1 равна
4
9
17
37
16
37
17
36
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 11, 20. Вероятность P X  0 равна
11
32
10
31
11
31
5
16
##THEME 1
Непрерывная случайная величина равномерно распределена на отрезке
 11, 26. Вероятность P X  4 равна
29
37
15
19
29
38
30
37