Пусть вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. Аналогично, вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. При этом, величины

и

являются случайными с математическими ожиданиями:

и

и средними квадратичными отклонениями:

и

. Учтите, что при сложении и умножении случайных величин полученная случайная величина имеет среднее квадратичное отклонение, определяемое формулой: $\sigma (F(x_1, x_2, \dots , x_k)=\sqrt{\sum_{i=1}^{k} \left( \frac{\partial F}{\partial x_i}*\sigma(x_i)\right)^2}$ Исследуйте распределение случайных величин определяющих расход ремонтных комплектов за

дней.

	0,001
	0,999
	1000
	20
	10
	2
	1

Укажите ожидаемое количество дней (целое число), в течение которых расход составит

комплектов.

Пусть вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. Аналогично, вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. При этом, величины

и

являются случайными с математическими ожиданиями:

и

и средними квадратичными отклонениями:

и

. Учтите, что при сложении и умножении случайных величин полученная случайная величина имеет среднее квадратичное отклонение, определяемое формулой: $\sigma (F(x_1, x_2, \dots , x_k)=\sqrt{\sum_{i=1}^{k} \left( \frac{\partial F}{\partial x_i}*\sigma(x_i)\right)^2}$ Исследуйте распределение случайных величин определяющих расход ремонтных комплектов за

дней.

	0,005
	0,995
	1000
	20
	10
	2
	1

Укажите ожидаемое количество дней (целое число), в течение которых расход составит

комплектов.

Пусть вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. Аналогично, вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. При этом, величины

и

являются случайными с математическими ожиданиями:

и

и средними квадратичными отклонениями:

и

. Учтите, что при сложении и умножении случайных величин полученная случайная величина имеет среднее квадратичное отклонение, определяемое формулой: $\sigma (F(x_1, x_2, \dots , x_k)=\sqrt{\sum_{i=1}^{k} \left( \frac{\partial F}{\partial x_i}*\sigma(x_i)\right)^2}$ Исследуйте распределение случайных величин определяющих расход ремонтных комплектов за

дней.

	0,005
	0,995
	1000
	20
	10
	2
	1

Укажите ожидаемое количество дней (целое число), в течение которых расход составит

комплектов.

Пусть вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. Аналогично, вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. При этом, величины

и

являются случайными с математическими ожиданиями:

и

и средними квадратичными отклонениями:

и

. Учтите, что при сложении и умножении случайных величин полученная случайная величина имеет среднее квадратичное отклонение, определяемое формулой: $\sigma (F(x_1, x_2, \dots , x_k)=\sqrt{\sum_{i=1}^{k} \left( \frac{\partial F}{\partial x_i}*\sigma(x_i)\right)^2}$ Исследуйте распределение случайных величин определяющих расход ремонтных комплектов за

дней.

	0,01
	0,99
	1000
	20
	10
	2
	1

Укажите ожидаемое количество дней (целое число), в течение которых расход составит

комплектов.

Пусть вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. Аналогично, вероятность того, что в течение дня потребуется

- ремонтных комплектов составляет

. При этом, величины

и

являются случайными с математическими ожиданиями:

и

и средними квадратичными отклонениями:

и

. Учтите, что при сложении и умножении случайных величин полученная случайная величина имеет среднее квадратичное отклонение, определяемое формулой: $\sigma (F(x_1, x_2, \dots , x_k)=\sqrt{\sum_{i=1}^{k} \left( \frac{\partial F}{\partial x_i}*\sigma(x_i)\right)^2}$ Исследуйте распределение случайных величин определяющих расход ремонтных комплектов за

дней.

	0,001
	0,999
	1000
	20
	10
	2
	1

Укажите ожидаемое количество дней (целое число), в течение которых расход составит

комплектов.

Заданы

наборов (

) значений двух переменных:

(уровень сервисного обслуживания) и

(уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина

- это оценочное значение, полученное с погрешностью

.


1	4	2
2	17	4
3	25	5
4	37	6
5	43	6
6	51	7
7	57	7
8	62	8
9	70	8
10	75	9

Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b

, где $k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x$ . Для вычисления средних значений используются формулы: $\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.$ Здесь $w_i=\frac{1}{Sy^2}$ статистические веса.В ответе указать значение

.Ответ округлить до одного знака после запятой.

Заданы

наборов (

) значений двух переменных:

(уровень сервисного обслуживания) и

(уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина

- это оценочное значение, полученное с погрешностью

.


1	4	2
2	17	4
3	25	5
4	37	6
5	43	6
6	51	7
7	57	7
8	62	8
9	70	8
10	75	9

Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b

, где $k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x$ . Для вычисления средних значений используются формулы: $\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.$ Здесь $w_i=\frac{1}{Sy^2}$ статистические веса.В ответе указать значение среднего

.Ответ округлить до трех знаков после запятой.

Заданы

наборов (

) значений двух переменных:

(уровень сервисного обслуживания) и

(уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина

- это оценочное значение, полученное с погрешностью

.


1	102	10
2	95	10
3	83	9
4	77	8
5	65	8
6	52	7
7	46	7
8	37	6
9	24	5
10	15	4

Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b

, где $k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x$ . Для вычисления средних значений используются формулы: $\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.$ Здесь $w_i=\frac{1}{Sy^2}$ статистические веса.В ответе указать значение среднего

.Ответ округлить до одного знака после запятой.

Заданы

наборов (

) значений двух переменных:

(уровень сервисного обслуживания) и

(уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина

- это оценочное значение, полученное с погрешностью

.


1	4	2
2	17	4
3	25	5
4	37	6
5	43	6
6	51	7
7	57	7
8	62	8
9	70	8
10	75	9

Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b

, где $k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x$ . Для вычисления средних значений используются формулы: $\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.$ Здесь $w_i=\frac{1}{Sy^2}$ статистические веса.В ответе указать значение среднего

.Ответ округлить до двух знаков после запятой.

Заданы

наборов (

) значений двух переменных:

(уровень сервисного обслуживания) и

(уровень целевого параметра - экономический эффект). Величина

- это оценочное значение, полученное с погрешностью

.


1	102	10
2	95	10
3	83	9
4	77	8
5	65	8
6	52	7
7	46	7
8	37	6
9	24	5
10	15	4

Построить уравнение линейной регрессии: y=kx+b

, где $k=\frac{\overline {xy}-\bar x* \bar y}{\ooverline {x62}-(\bar x)^2};\; b \bar y - k* \bar x$ . Для вычисления средних значений используются формулы: $\bar x=\frac{\sum_{i=1}^n (x_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i},\\\bar y=\frac{\sum_[i=1}^n(y_iw_i)}{\sum_{i=1}^n w_i};\\\overline {xy}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_iy_iw_i)}{\sum_{i=1}^nw_i};\\\overline {x^2}=\frac{\sum_{i=1}^n(x_i^2w_i)}{\sum_{i=1}^nw_i}.$ Здесь $w_i=\frac{1}{Sy^2}$ статистические веса.В ответе указать значение среднего

.Ответ округлить до двух знаков после запятой.

Логистика