Прикладная статистика

<<- Назад к вопросам

Временной ряд, для которого совместные функции распределения для любого числа моментов времения не меняются со временем, называется

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

непереодическим

стационарным(Верный ответ)

случайным

нестационарным

Похожие вопросы

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

являются

Значение случайной величины, для которого функция распределения принимает значение p или имеет место "скачок" со значения меньше p до значения больше p,- это

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

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

Из нижеперечисленных критериев для проверки симметрии функции распределения относительно 0 используется критерий

Состоятельной непараметрической оценкой функции распределения числовой случайной величины является

Область в пространстве параметров, в которую с заданной вероятностью входит неизвестное значение оцениваемого параметра распределения, называется

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 ...

Способ оценивания, заключающийся в том, что значение оценки принимается за неизвестное значение параметра распределения, называется

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