wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Statystyka w zarządzaniu

Total questions: 91

Worksheet time: 4hrs 7mins

Name
Class
Date
1.

Co to jest rozkład prawdopodobieństwa zmiennej losowej?

a)

to funkcja przyporządkowująca wartościom xix_i prawdopodoboeństwa pip_i

b)

Prawdopodobieństwo nieokreślone

c)

Zdarzenie niemożliwe

d)

jest rezultatem doświadczenia, w wyniku którego określone zdarzenie A wystąpi lub nie wystąpi

2.

Co to jest dystrybuanta zmiennej losowej?

a)

Dystrybuanta jest zawsze mniejsza od zera

b)

DYSTRYBUANTA zmiennej losowej X jest to funkcja zdefiniowana następująco

c)

Dystrybuanta dla wybranej wartości zmiennej losowej x jest równa prawdopodobieństwu tego, że zmienna losowa X będzie przyjmowała wartości mniejsze niż wartość x.

d)

Dystrybuanta jest zawsze większa od jedynki

3.

Co to jest zmienna losowa?

a)

Funkcja regresji

b)

Jest to taka zmienna, która przypiera różne wartości liczbowe z określonymi prawdopodobieństwami

c)

jest szczególnym przypadkiem rozkładu dwumianowego, gdy

iloczyn n i p jest liczbą stałą: np = λ

d)

Pojęciem pierwotnym rachunku prawdopodobieństwa jest pojęcie zdarzenia elementarnego.

4.

Dla zmiennej losowej skokowej jest to funkcja prawdopodobieństwa:

a)

b)

c)

d)

5.

Jakie są przykłady zastosowań rozkładu normalnego?

a)

Waga i wzrost zwierząt, ilość populacji, ilość opadów

b)

Wzrost osobników, ilość opadów, iloraz inteligencji

c)

Wzrost roślin, ilość opadów, temperatura

d)

Waga i wzrost osobników, losowe błędy pomiarów, iloraz inteligencji

6.

Dla zmiennej losowej ciągłej jest to funkcja gęstości:

a)

b)

c)

d)

7.

Co należy do rozkładu normalnego?

a)

Średnia i mediana

b)

Rozkład normalny jest rozkładem symetrycznym ponieważ:

średnia = mediana = dominanta

c)

funkcja gęstości

d)

wartość oczekiwaną i odchylenie standardowe

8.

Opisz rozkład Poissona i jego zastosowania?

(a)  

9.

Podaj wzór rozkładu Poissona:

a)

b)

gdzie:n - liczba powtórzonych zdarzeń

c)

gdzie λ - liczba sukcesów , e=2.7192

d)

10.

Podaj wzory dla zmiennej skokowej i ciągłej:

a)

Dystrybuanta zmiennej skokowej

b)

Dystrybuanta zmiennej skokowej

c)

Dystrybuanta zmiennej ciągłej

d)

Dystrybuanta zmiennej ciągłej

11.

Wyjaśnij pojęcia: współczynnik (poziom) ufności i poziom istotności

(a)  

12.

Wyjaśnij pojęcia: parametr θ

(a)  

13.

Wyjaśnij pojęcia: estymator TnT_n

(a)  

14.

Wyjaśnij pojęcia: ocena parametru T

(a)  

15.

Podać wzór na estymację przedziałową dla wartości oczekiwanej (średniej), gdy

znana jest wariancja populacji generalnej, a próba składa się z 25 elementów.

a)

b)

c)

d)

16.

Jaka jest interpretacja rozkładu dwumianowego?

a)

Jest to rozkład prawdopodobieństwa liczby sukcesów w serii n niezależnych prób, z których każda ma stałe prawdopodobieństwo sukcesu p.

b)

Jest to rozkład prawdopodobieństwa liczby sukcesów w serii n zależnych prób, z których każda ma stałe prawdopodobieństwo sukcesu p.

c)

Jest to rozkład prawdopodobieństwa liczby sukcesów w serii n niezależnych prób, z których każda ma zmienne prawdopodobieństwo sukcesu p.

d)

Jest to rozkład prawdopodobieństwa liczby sukcesów w serii n zależnych prób, z których każda ma zmienne prawdopodobieństwo sukcesu p.

17.

Co to jest zmienna losowa dyskretna?

a)

Jest to zmienna, która przyjmuje wartości w skończonym lub przeliczalnym zbiorze.

b)

Jest to zmienna, która przyjmuje wartości w zbiorze liczb rzeczywistych.

c)

Jest to zmienna, która przyjmuje wartości w zbiorze liczb naturalnych.

d)

Jest to zmienna, która przyjmuje wartości w zbiorze liczb całkowitych.

18.

Jakie są zastosowania rozkładu Poissona?

a)

Modelowanie zdarzeń rzadkich, takich jak wypadki, awarie, choroby

b)

Modelowanie zdarzeń o skończonej przestrzeni zdarzeń

c)

Modelowanie zdarzeń o nieskończonej przestrzeni zdarzeń

d)

Modelowanie zdarzeń o równomiernym rozkładzie

19.

Co to jest moc testu?


a)

prawdopodobieństwo odrzucenia testowanej hipotezy, gdy

jest ona prawdziwa, czyli prawdopodobieństwo popełnienia błędu I rodzaju.

Oznaczenie: 1 − β

b)

prawdopodobieństwo odrzucenia testowanej hipotezy, gdy

jest ona nieprawdziwa, czyli prawdopodobieństwo nie popełnienia błędu II rodzaju.

Oznaczenie: 1 − β

c)

prawdopodobieństwo przyjęcia testowanej hipotezy, gdy

jest ona nieprawdziwa, czyli prawdopodobieństwo nie popełnienia błędu II rodzaju.

Oznaczenie: 1 − α\alpha

d)

prawdopodobieństwo odrzucenia testowanej hipotezy, gdy

jest ona prawdziwa, czyli prawdopodobieństwo nie popełnienia błędu I rodzaju.

Oznaczenie: 1 − β

20.

Jakie własności, powinien mieć dobry estymator:

a)

Jeśli estymator Tn parametru θ jest zgodny, to jest asymptotycznie nieobciążony. Twierdzenie odwrotne nie jest prawdziwe.

b)

c)

d)

21.

Wyjaśnij pojęcia: Estymacja punktowa

a)

polega na tym, że jeśli znamy spodziewany rząd wielkości szacowanej frakcji p

b)

polega na tym, że za ocenę parametru przyjmuje się konkretną liczbę otrzymaną za pomocą estymatora na podstawie próbylosowej

c)

polega na tym, że konstruuje się pewien przedział, o którym możemy powiedzieć, że z określonym

prawdopodobieństwem 1 − α

d)

jest najefektywniejszy, jeżeli jest nieobciążony i ma najmniejszą wariancję

22.

Wyjaśnij pojęcia: Estymacja przedziałowa

a)

polega na tym, że za ocenę parametru przyjmuje się dolna granica przedziału

b)

polega na tym, że konstruuje się pewien przedział (zwany przedziałem ufności), o którym możemy powiedzieć, że z określonym

prawdopodobieństwem 1 − α będzie zawierał wartość szacowanego parametru. Prawdopodobieństwo 1 − α określa się jako współczynnik

(poziom) ufności.

c)

polega na tym, że za ocenę parametru przyjmuje się konkretną liczbę otrzymaną za pomocą estymatora na podstawie próbylosowej

d)

prawdopodobieństwo tego, że wyznaczając na podstawie n-elementowych prób dolną

23.

Podstawowe charakterystyki estymatora to

a)

1−β1-\beta przedział ufności

b)

wartość oczekiwana – E(Tn)E\left(T_n\right)

c)

odchylenie standardowe - D(Tn)D\left(T_n\right)

d)

θ\theta parametr

24.

Co to jest?

a)

1−α1-\alpha współczynnik ufności

b)

g1(Tn)g_1\left(T_n\right) dolna granica przedziału

c)

g2(Tn)g_2\left(T_n\right) górna granica przedziału ufności

d)

odchylenie standardowe w populacji generalnej

25.

Co to znaczy zα2z_{\frac{\alpha}{2}} ?

a)

wartość odczytana z tablic dystrybuanty rozkładu normalnego dla 1- α/2

b)

odchylenie standardowe w populacji generalnej

c)

liczba obserwacji w próbie

d)

maksymalny błąd szacunku

26.

Co to znaczy σ(x)\sigma\left(x\right) ?

a)

wartość odczytana z tablic dystrybuanty rozkładu normalnego dla 1- α/2

b)

odchylenie standardowe w populacji generalnej

c)

liczba obserwacji w próbie

d)

maksymalny błąd szacunku

27.

Co to znaczy x‾\overline{x} ?

a)

wartość średnia z próby

b)

odchylenie standardowe w populacji generalnej

c)

liczba obserwacji w próbie

d)

maksymalny błąd szacunku

28.

Co to jest za wzór?

a)

Przedział ufności dla średniej ze znanym odchyleniem standardowym w populacji

b)

Przedział ufności dla średniej w populacji o rozkładzie normalnym z nieznanym odchyleniem standardowym w populacji, (n < 30)

c)

Przedział ufności dla wskaźnika struktury (frakcji, prawdopodobieństwa sukcesu, odsetka)

d)

Przedział ufności dla odchylenia standardowego - duża próba, n ≥ 30

29.

Co to znaczy S(x)S\left(x\right) ?

a)

liczba obserwacji w próbie

b)

odchylenie standardowe z próby

c)

wariancja z próby

d)

odchylenie standardowe w populacji generalnej

30.

Co to znaczy tα2,n−1t_{\frac{\alpha}{2},n-1} ?

a)

wartość odczytana z tablic dystrybuanty rozkładu normalnego dla 1- α/2

b)

wartość odczytana z tablic rozkładu t-Studenta (jednostronny i=1

- wariancja z próby, obszar) dla n–1 stopni swobody i wartości α/2

c)

frakcja z próby obliczana p = m / n czyli liczbie sukcesów w próbie, podzielonej przez liczebność próby

d)

odchylenie standardowe w populacji generalnej

31.

Co to jest za wzór?

a)

Przedział ufności dla średniej ze znanym odchyleniem standardowym w populacji

b)

Przedział ufności dla średniej w populacji o rozkładzie normalnym z nieznanym odchyleniem standardowym w populacji, (n ≥ 30)

c)

Przedział ufności dla wskaźnika struktury (frakcji, prawdopodobieństwa sukcesu, odsetka)

d)

Przedział ufności dla odchylenia standardowego - duża próba, n ≥ 30

32.

Co to jest za wzór?

a)

Przedział ufności dla średniej ze znanym odchyleniem standardowym w populacji

b)

Przedział ufności dla średniej w populacji o rozkładzie normalnym z nieznanym odchyleniem standardowym w populacji, (n ≥ 30)

c)

Przedział ufności dla wskaźnika struktury (frakcji, prawdopodobieństwa sukcesu, odsetka), tylko duża próba (n> 120)

d)

Przedział ufności dla odchylenia standardowego - duża próba, n ≥ 30

33.

Co znaczy pˆ?

a)

frakcja w populacji

b)

frakcja z próby, obliczana p^= m / n , czyli liczbie sukcesów w próbie (liczba

elementów w próbie, które posiadają wyróżnioną cechę) podzielonej przez liczebność próby

c)

liczba obserwacji w próbie.

d)

wartości odczytane z rozkładu chi-kwadrat

34.

Co znaczy p?

a)

frakcja w populacji

b)

frakcja z próby, obliczana p^= m / n , czyli liczbie sukcesów w próbie (liczba

elementów w próbie, które posiadają wyróżnioną cechę) podzielonej przez liczebność próby

c)

liczba obserwacji w próbie.

d)

1−pˆ

35.

Co znaczy qˆ?

a)

frakcja w populacji

b)

frakcja z próby, obliczana p^= m / n , czyli liczbie sukcesów w próbie (liczba

elementów w próbie, które posiadają wyróżnioną cechę) podzielonej przez liczebność próby

c)

1−pˆ

d)

wartości odczytane z rozkładu chi-kwadrat

36.

Co znaczy n?

a)

liczba obserwacji w próbie

b)

frakcja z próby, obliczana p^= m / n , czyli liczbie sukcesów w próbie (liczba

elementów w próbie, które posiadają wyróżnioną cechę) podzielonej przez liczebność próby

c)

1−pˆ

d)

wartości odczytane z rozkładu chi-kwadrat

37.

Co to jest za wzór?

a)

Przedział ufności dla średniej ze znanym odchyleniem standardowym w populacji

b)

Przedział ufności dla wariancji - mała próba (n<30)

c)

Przedział ufności dla wskaźnika struktury (frakcji, prawdopodobieństwa sukcesu, odsetka), tylko duża próba (n> 120)

d)

Przedział ufności dla odchylenia standardowego - duża próba, n ≥ 30

38.

Co znaczy χα2,n−12\chi_{\frac{\alpha}{2},n-1}^2 , χ1−α2, n−12\chi_{\frac{1-\alpha}{2},\ n-1}^2

a)

wartości odczytane z rozkładu chi-kwadrat o n-1 stopniach swobody

b)

wartość odczytana z tablic dystrybuanty rozkładu normalnego dla 1- α/2

c)

wartość odczytana z tablic rozkładu t-Studenta (jednostronny i=1

- wariancja z próby, obszar) dla n–1 stopni swobody i wartości α/2

d)

wariancja z próby

39.

Co to jest za wzór?

a)

Przedział ufności dla średniej ze znanym odchyleniem standardowym w populacji

b)

Przedział ufności dla wariancji - mała próba (n<30)

c)

Przedział ufności dla wskaźnika struktury (frakcji, prawdopodobieństwa sukcesu, odsetka), tylko duża próba (n> 120)

d)

Przedział ufności dla odchylenia standardowego - duża próba, n ≥ 30

40.

Co to jest za wzór? Wyznaczanie minimalnej liczebności próby przy estymacji średniej (wartości oczekiwanej) – losowanie proste niezależne

a)

Gdy znane jest odchylenie standardowe w populacji

b)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - mała próba n < 30

c)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - duża próba,

n ≥ 30

d)

Jeśli znamy spodziewany rząd wielkości szacowanej frakcji p

41.

Co to jest za wzór?

a)

frakcja z próby, czyli liczbie sukcesów w próbie, podzielonej przez liczebność próby

b)

frakcja z próby, czyli liczbie sukcesów w próbie podniesionej w kwadrat przez liczebność próby

c)

frakcja w populacji

n ≥ 30

d)

Jeśli znamy spodziewany rząd wielkości szacowanej frakcji p

42.

Co to znaczy B

a)

maksymalny błąd szacunku

b)

szacunek na podstawie badania pilotażowego

c)

frakcja w populacji

d)

rząd wielkości

43.

Co to jest za wzór? Wyznaczanie minimalnej liczebności próby przy estymacji średniej (wartości oczekiwanej) – losowanie proste niezależne

a)

Gdy znane jest odchylenie standardowe w populacji

b)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - mała próba n < 30

c)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - duża próba,

n ≥ 30

d)

Jeśli znamy spodziewany rząd wielkości szacowanej frakcji p

44.

Co to jest za wzór? Wyznaczanie minimalnej liczebności próby przy estymacji średniej (wartości oczekiwanej) – losowanie proste niezależne

a)

Gdy znane jest odchylenie standardowe w populacji

b)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - mała próba n < 30

c)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - duża próba,

n ≥ 30

d)

Jeśli znamy spodziewany rząd wielkości szacowanej frakcji p

45.

Co to jest za wzór? Wyznaczanie minimalnej liczebności próby przy estymacji wskaźnika struktury – losowanie proste niezależne

a)

Gdy znane jest odchylenie standardowe w populacji

b)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - mała próba n < 30

c)

Jeśli nie znamy rzędu wielkości szacowanego wskaźnika struktury

d)

Jeśli znamy spodziewany rząd wielkości szacowanej frakcji p

46.

Co to jest za wzór? Wyznaczanie minimalnej liczebności próby przy estymacji wskaźnika struktury – losowanie proste niezależne

a)

Gdy znane jest odchylenie standardowe w populacji

b)

Gdy nie znane jest odchylenie standardowe w populacji - mała próba n < 30

c)

Jeśli nie znamy rzędu wielkości szacowanego wskaźnika struktury

d)

Jeśli znamy spodziewany rząd wielkości szacowanej frakcji p

47.

Co to jest za wzór?

a)

Przedział ufności dla średniej ze znanym odchyleniem standardowym w populacji

b)

Przedział ufności dla średniej w populacji o rozkładzie normalnym z nieznanym odchyleniem standardowym w populacji

c)

Przedział ufności dla wskaźnika struktury (frakcji, prawdopodobieństwa sukcesu, odsetka)

d)

Przedział ufności dla odchylenia standardowego - duża próba, n ≥ 30

48.

Hipotezą statystyczną nazywa się

a)

nazywamy wnioskowania polegający na odrzuceniu hipotezy zerowej, gdy w rzeczywistości jest ona prawdziwa

b)

drugim, obok estymacji, sposobem uogólniania wyników badania losowej próby na populację generalną, z której próba pochodzi

c)

dowolne przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu statystycznego jednej zmiennej lub łącznego rozkładu wielu zmiennych w populacji.

d)

dotyczą nieznanych wartości parametrów rozkładu statystycznego, takich jak wartość przeciętna, wariancja czy wskaźnik struktury

49.

Hipotezy parametryczne

a)

są przypuszczeniami na temat klasy rozkładów do których należy rozkład statystyczny w populacji, postaci rozkładu cechy statystycznej, współzależności cech lub losowości próby.

b)

drugim, obok estymacji, sposobem uogólniania wyników badania losowej próby na populację generalną, z której próba pochodzi

c)

dowolne przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu statystycznego jednej zmiennej lub łącznego rozkładu wielu zmiennych w populacji.

d)

dotyczą nieznanych wartości parametrów rozkładu statystycznego, takich jak wartość przeciętna, wariancja czy wskaźnik struktury

50.

Hipotezą prostą nazywamy

a)

są przypuszczeniami na temat klasy rozkładów do których należy rozkład statystyczny w populacji, postaci rozkładu cechy statystycznej, współzależności cech lub losowości próby.

b)

Hipotezę statystyczna może jednoznacznie określać rozkład badanej cechy w populacji

c)

podstawowa hipoteza statystyczna sprawdzana danym testem

d)

dotyczą nieznanych wartości parametrów rozkładu statystycznego, takich jak wartość przeciętna, wariancja czy wskaźnik struktury

51.

Hipoteza zerowa nazywamy

a)

hipoteza statystyczna konkurencyjna w stosunku do hipotezy zerowej. Jest to na ogół hipoteza złożona. Oznacza się ją symbolem H1H_1

b)

Hipotezę statystyczna może jednoznacznie określać rozkład badanej cechy w populacji

c)

podstawowa hipoteza statystyczna sprawdzana danym testem. Oznacza się ją zwykle symbolem H0H_0 . Nie zawsze musi być hipotezą prostą

d)

powinna ona łącznie z hipotezą zerową wyczerpywać zbiór dopuszczalnych hipotez

52.

Hipoteza alternatywna nazywamy

a)

hipoteza statystyczna konkurencyjna w stosunku do hipotezy zerowej. Jest to na ogół hipoteza złożona. Oznacza się ją symbolem H1H_1

b)

Hipotezę statystyczna może jednoznacznie określać rozkład badanej cechy w populacji

c)

podstawowa hipoteza statystyczna sprawdzana danym testem. Oznacza się ją zwykle symbolem H0H_0 . Nie zawsze musi być hipotezą prostą

d)

powinna ona łącznie z hipotezą zerową wyczerpywać zbiór dopuszczalnych hipotez

53.

Weryfikacja hipotez statystycznych jest

a)

nazywamy wnioskowania polegający na odrzuceniu hipotezy zerowej, gdy w rzeczywistości jest ona prawdziwa

b)

drugim, obok estymacji, sposobem uogólniania wyników badania losowej próby na populację generalną, z której próba pochodzi

c)

dowolnym przypuszczeniem dotyczące nieznanego rozkładu statystycznego jednej zmiennej lub łącznego rozkładu wielu zmiennych w populacji

d)

sposobem wyrzucenia wyników badania losowej próby na populację generalną

54.

Błędem II rodzaju nazywamy

(a)  

55.

Błędem I rodzaju nazywamy

(a)  

56.

Poziom istotności (α)

a)

jest to prawdopodobieństwo popełnienia błędu I-ego rodzaju

b)

jest to miara zdarzenia losowego

c)

jest to prawdopodobieństwo popełnienia błędu II-ego rodzaju

d)

charakterystyka określająca całą populację

57.

obszary krytyczne w zależności od hipotezy alternatywnej:

a)

obszar dwustronny

b)

obszar krytyczny prawostronny

c)

obszar krytyczny lewostronny

58.

obszary krytyczne w zależności od hipotezy alternatywnej:

a)

obszar dwustronny

b)

obszar krytyczny prawostronny

c)

obszar krytyczny lewostronny

59.

Zapisz formalny obszar krytyczny

a)

W = (−∞,−T ]∪[T ,+∞)

b)

W = (0,T' ]∪ [T ,+∞)

c)

W = [T ,+∞)

d)

W = [0,T'α ]

60.

Zapisz formalny obszar krytyczny

a)

W = (−∞,−T ]∪[T ,+∞)

b)

W = (0,T' ]∪ [T ,+∞)

c)

W = [T ,+∞)

d)

W = [0,T'α ]

61.

Zapisz formalny obszar krytyczny

a)

W = (−∞,−T ]∪[T ,+∞)

b)

W = (− ∞ ,−Tα ]

c)

W = [T ,+∞)

d)

W = [0,T'α ]

62.

obszary krytyczne w zależności od hipotezy alternatywnej:

a)

obszar dwustronny

b)

obszar krytyczny prawostronny

c)

obszar krytyczny lewostronny

63.

Jeżeli p > α

a)

to należy odrzucić hipotezę alternatywnej

b)

to należy odrzucić hipotezę zerową

c)

to nie możemy odrzucić hipotezy zerowej

d)

to możemy odrzucić hipotezy alternatywnej

64.

Jeżeli p ≤ α

a)

to należy odrzucić hipotezę alternatywnej

b)

to należy odrzucić hipotezę zerową

c)

to nie możemy odrzucić hipotezy zerowej

d)

to możemy odrzucić hipotezy alternatywnej

65.

Od czego zależy położenie obszaru krytycznego?

(a)  

66.

Obszar krytyczny

(a)  

67.

Nieparametryczne testy istotności

a)

testy zgodności

b)

testy losowości

c)

testy niezależności

d)

testy zależności

68.

Testy zgodności można podzielić na dwie grupy:

a)

Służące do weryfikacji hipotez, że dystrybuanty dwóch lub więcej zmiennych losowych są identyczne (sprawdza się zgodność dwóch lub więcej rozkładów empirycznych z próby).

b)

Służące do weryfikacji hipotez o postaci funkcyjnej rozkładu populacji generalnej (sprawdza się zgodność rozkładu empirycznego z próby z rozkładem hipotetycznym). Wśród tych testów można wyróżnić grupę testów służących do weryfikacji hipotezy, że populacja generalna ma rozkład normalny

c)

Służące do weryfikacji hipotez, że dystrybuanty jednej zmiennej losowej jest identyczne

d)

Służące do weryfikacji hipotez o postaci funkcyjnej rozkładu z próby (sprawdza się zgodność rozkładu empirycznego z populacji generalnej z rozkładem hipotetycznym). Wśród tych testów można wyróżnić grupę testów służących do weryfikacji hipotezy, że próba ma rozkład normalny

69.

Test zgodności λ\lambda Kołmogorowa

(a)  

70.

Test zgodności χ2\chi^2


(a)  

71.

Test zgodności λ\lambda Kołmogorowa. Sposób postępowania:

a)

Dla każdego przedziału wyznaczamy wartość dystrybuanty empirycznej F(x): F(x)= nskumnF\left(x\right)=\ \frac{n_{skum}}{n} gdzie nskum oznacza skumulowane liczebności, n to liczba obserwacji

b)

Wyniki próby należy uporządkować w kolejności rosnącej i pogrupować w przedziały. Górne krańce tych przedziałów oznaczamy jako x1ix_{1i} , natomiast ich liczebności jako nin_i ,

c)

  • W każdym przedziale wyznaczamy teoretyczną wartość dystrybuanty
    F0(x)F_0\left(x\right)

d)

  • Dla każdego przedziału obliczamy bezwzględną wartość różnicy: F(x) − F0(x)F\left(x\right)\ -\ F_0\left(x\right)

e)

  • Obliczamy kres górny (sup), co w praktyce polega na znalezieniu największej różnicy bezwzględnej: Dn=sup⁡∣F(x)−F0(x)∣D_n=\sup\left|F\left(x\right)-F_0\left(x\right)\right|

72.

Test zgodności χ2\chi^2

a)

oczekiwana liczebność w każdej klasie jest równa przynajmniej 5

b)

populacja generalna ma dowolny rozkład o dystrybuancie F(x),

c)

wylosowano niezależnie dużą próbę, której wyniki podzielono na r

rozłącznych klas o liczebności nin_i w każdej klasie
n=∑i=1rnin=\sum_{i=1}^rn_i

d)

Z populacji wylosowano niezależnie do próby n elementów

73.

Co to za wzór?

a)

statystykę χ2\chi^2 , o k-r-1 stopniach swobody, gdzie r oznacza liczbę oszacowanych parametrów rozkładu

b)

statystykę χ2\chi^2 , o k-r-1 stopniach swobody, gdzie k oznacza liczbę oszacowanych parametrów rozkładu

c)

statystykę χ2\chi^2 ,

k-r-1 stopniach swobody, gdzie r oznacza zaobserwowana liczebność

74.

Test normalności Jarque-Bera

a)

b)

c)

75.

Test normalności Jarque-Bera AsA_s to

a)

klasyczny współczynnik asymetrii

b)

klasyczny współczynnik koncentracji

c)

d)

76.

Statystyka Jarque-Bera

a)

najmniejszą wartością jaką może osiągnąć jest 0

b)

klasyczny współczynnik koncentracji

c)

d)

77.

w tescie normalności Jarque-Bera , hipoteza zerowa:

a)

próba pochodzi z rozkładu normalnego

b)

próba pochodzi z innego rozkładu niż normalnego

c)

Wyniki próby należy poklasyfikować w tablicę

d)

Łączymy dwie próby i porządkujemy obserwacje od najmniejszej do największej

78.

Test normalności Jarque-Bera KK to

a)

klasyczny współczynnik asymetrii

b)

klasyczny współczynnik koncentracji

c)

d)

79.

Test niezależności χ2\chi^2

a)

b)

c)

80.

Test zgodności χ2\chi^2

a)

b)

c)

81.

Opisz rozkład normalny i zastosowania:

a)

 jest jednym z najważniejszych rozkładów zmiennej losowej ciągłej.

b)

Charakteryzują go dwa parametry: wartość oczekiwana i odchylenie standardowe

c)

 jest rozkładem symetrycznym, ponieważ:   Średnia = Mediana = Dominanta.

d)

Zastosowania:

- waga i wzrost osobników jednorodnych populacji ludzkich i zwierzęcych;

- losowe błędy pomiarów;

- iloraz inteligencji

e)

 funkcja gęstości prawdopodobieństwa

82.

Opisz rozkład Poissona i jego zastosowania:

a)

jest to rozkład zmiennej losowej X przyjmującej wartości będące liczbami całkowitymi nieujemnymi, z prawdopodobieństwem określonym wzorem:

b)

jest rozkładem prawostronnie asymetrycznym

c)

kontrola jakości - obliczanie praw-twa wystąpienia wadliwych produktów, ubezpieczenia - obliczanie praw-stwa wystąpienia szkody

d)

83.

Opisz rozkład dwumianowy:

a)

b)

korzystamy z niego, gdy chcemy określić prawdopodobieństwo wystąpienia k razy określonego zdarzenia, w n niezależnych doświadczeniach, przy danym prawdopodobieństwie p

c)

k- ilość sukcesów, czyli doświadczeń w których ma wystąpić dane zdarzenie

d)

q = 1-p - prawdo-stwo porażki, czyli nie wystąpinia zdarzenia w pojedynczym doświadczeniu

e)

n - liczba powtórzonych zdarzeń,

p - prawdopodobieństwo wystąpienia zdarzenia w pojedynczym doświadczeniu

84.

Dystrybuanta zmiennej losowej to:

a)

 jest to funkcja: 

F(x) = P(X<x)

b)

0≤Fx≤1 przyjmuje wartości od zera do jedynki jest funkcją

niemalejącą

c)

Dystrybuanta zm. los. skokowej

d)

Dystrybuanta zm. los. ciągłej

85.

Co to jest rozkład prawdopodobieństwa zmiennej losowej?

a)
Rozkład prawdopodobieństwa to sposób rozkładania pieniędzy na różne cele
b)

Dla zm. l. ciągłej to funkcja gęstości

c)

jest to funkcja przyporządkowująca wartościom xi prawdopodobieństwo pi

d)

Dla zmiennej losowej skokowej

86.

Estymacja punktowa to

a)

polega na tym, że konstruuje się pewien przedział

b)

polega na tym, że za ocenę parametru przyjmuje się konkretną liczbę otrzymaną za pomocą estymatora, na podstawie próby losowej

c)
Wybór losowej wartości z populacji
d)
Szacowanie zakresu wartości parametru
87.

Weryfikacja hipotez statystycznych

a)

sposob uogólniania wyników badania losowej próby na populację generalną, z której próba pochodzi

b)
Sprawdzanie równań matematycznych
c)
Analiza danych demograficznych
d)
Testowanie teorii fizycznych
88.

Co nazywamy hipotezą statystyczną?

a)

dowolne przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu statystycznego jednej zmiennej lub łącznego rozkładu wielu zmiennych w populacji.

b)
Stwierdzenie dotyczące cechy próby
c)
Założenie dotyczące próby losowej
d)
Twierdzenie dotyczące cechy jednostki
89.

Co nazywamy hipotezę parametryczną?

a)
Hipoteza alternatywna
b)

dotyczą nieznanych wartości parametrów rozkładu statystycznego, takich jak: wartość przeciętna, wariancja, czy wskaźnik struktury

c)
Hipoteza zerowa
d)
Hipoteza parametryczna
90.

Hipotezy nieparametryczne

a)
Parametric hypotheses
b)
Statistical assumptions
c)

są to przypuszczenia na temat klasy rozkładów, do których należą: rozkład statystyczny w populacji, postaci rozkładu cechy statystycznej, współzależności cech lub losowości próby

d)
Normal distribution
91.

Mocą testu nazywamy

a)
Mocą testu jest jego cena
b)
Mocą testu jest jego kolor
c)
Mocą testu jest jego rozmiar
d)

praw-stwo odrzucenia test. hipotezy, gdy ona jest fałszywa, praw-stwo niepopełniania błędu II-go rodzaju: 1−β1-\beta

Similar Resources on Wayground

akh ketelitian

90 questions

akh ketelitian

quiz

Worksheet

•

University

Ashley mathematics q.e

86 questions

Ashley mathematics q.e

quiz

Worksheet

•

12th Grade - University

Тест по программированию на Python

91 questions

Тест по программированию на Python

quiz

Worksheet

•

University