База ответов ИНТУИТ

Прикладная статистика

<<- Назад к вопросам

Оценка математического ожидания \overline{X} = 20, выборочная дисперсия s_0^2 = 125, верхняя 95%-ная граница для математического ожидания равна 22,94. Тогда объем выборки равен

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
10
100(Верный ответ)
125
25
Похожие вопросы
Оценка математического ожидания \overline{X} = 50, объем выборки n = 100, верхняя 95%-ная граница для математического ожидания равна 52,94. Тогда выборочная дисперсия равна
Оценка математического ожидания \overline{X} = 50, выборочная дисперсия s_0^2 = 625, объем выборки n = 100. Тогда 95%-ный доверительный интервал для математического ожидания
Объем первой и второй выборок равен 100. Оценка математического ожидания первой выборки равна 6, второй - равна 5. Выборочная дисперсия первой выборки равна 4, второй - равна 5. Тогда значение статистики Крамера-Уэлча равно
Оценка математического ожидания равна 5, выборочная дисперсия равна 625. Тогда выборочный коэффициент вариации равен
Выборочная дисперсия равна 600, четвертый выборочный момент 1700000, объем выборки 50. Тогда для вероятности p=0,95 верхняя граница для дисперсии
Если F_n 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 F состоит в том, что ...
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 xсуществует 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
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 xсуществует 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
X и Y - независимые случайные величины,M(X)=3, M(Y)=6. Тогда M(XY)=
Если x_{i}, i=1,...,n и y_{i}, i=1,...,n - выборки, однородность которых необходимо проверить на основе модели связанных выборок, то