Прикладная статистика

<<- Назад к вопросам

Параметрами нормального распределения являются

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

только математическое ожидание

медиана и дисперсия

математическое ожидание и дисперсия(Верный ответ)

только среднеквадратическое отклонение

Похожие вопросы

Логарифмическая функция правдоподобия для выборки из нормального распределения объемом n имеет вид

Критериями проверки согласия функции распределения выборки с функцией распределения F(x)

являются

Пусть исходные данные - это совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин с одной и той же функцией распределения F(x). H(x) - функция распределения засоряющей совокупности. Тогда модель $F(x)=(1-\varepsilon)F_0(x)+\varepsilon H(x)$ - это модель

Согласно центральной предельной теореме для одинаково распределенных слагаемых, если X_1,X_2,...,X_n

- независимые одинаково распределенные случайные величины с математическими ожиданиями M(X_i)=m

и дисперсиями $D(X_i)=\sigma^2, i=1,2,...,n$ , то для любого действительного числа

существует предел $\lim_{n\rightarrow\infty}P\left(\frac{*** - nm}{\sigma\sqrt{n}} lt; x\right)=\Phi(x)$ где $\Phi(x)$ - функция стандартного нормального распределения. На месте *** должно быть

Согласно центральной предельной теореме для одинаково распределенных слагаемых, если X_1,X_2,...,X_n

- независимые одинаково распределенные случайные величины с математическими ожиданиями M(X_i)=m

и дисперсиями $D(X_i)=\sigma^2, i=1,2,...,n$ , то для любого действительного числа

существует предел $\lim_{n\rightarrow\infty}P\left(\frac{X_1+X_2+...+X_n - ***}{\sigma\sqrt{n}}lt; x\right)=\Phi(x)$ где $\Phi(x)$ - функция стандартного нормального распределения. На месте *** должно быть

Если

обозначает совместную функцию распределения k-мерного случайного вектора $(X_n^{(1)},...,X_n^{(k)}), n=1,2,...$ и $F_{\lambda n}$ - функция распределения линейной комбинации $\lambda_1X_n^{(1)}+\lambda_2X_n^{(2)}+...+\lambda_k X_n^{(k)}$ , то необходимое и достаточное условие для сходимости F_n

к некоторой k-мерной функции распределения

состоит в том, что ...

Биномиальные распределения образуют

Функция распределения дискретной случайной величины

Функция распределения непрерывной случайной величины

Оценивание центра распределения случайного бинарного отношения проводят с помощью