Гаусс лестіріміні дисперсиясы белгілі жадайда математикалы ктім туралы гипотезаны тексеру

Гаусс лестіріміні дисперсиясы белгісіз жадайда математикалы ктім туралы гипотезаны тексеру

Гаусс лестіріміні дисперсия туралы гипотезаны тексеру

Екі Гаусс лестірімдеріні дисперсиялар белгілі жадайда математикалы ктімдердін тедігі туралы гипотезаны тексеру

Екі Гаусс лестірімдеріні дисперсиялар белгісіз біра те жадайда математикалы ктімдердін тедігі туралы гипотезаны тексеру

Екі Гаусс лестірімдеріні дисперсиялар тедігі туралы гипотезаны тексеру

Лес шін гипотезаны тексеру

Хи –квадрат келісім критерийі

Хи –квадрат келісім критерийді тексеру алгоритмі

Бірфакторлы дисперсиялы анализ.

Дисперсиялы анализді негізгі тепе-тедігі

Сызыты регрессия тедеуі

1.Берiлген { 0, 0, 1, 1, 1 , 1, 1, 8, 8, 8} тадама арылы мода, медиананы, эмпирикалы лестiрiмдi жне эмпирикалы лестiрiм функциясын табыыз

Берiлген { 1, 2, 2, 2, 3 } тадама арылы мода, медиананы, эмпирикалы лестiрiмдi жне эмпирикалы лестiрiм функциясын табыыз

Берiлген {1, 4, 5, 0, 5} тадама шін математикалы ктiмнi баасын жне дисперсияны ыыспаан жне ыысан бааларын табыыз

Берiлген {1, 1, 2, 2, 4} тадама шін математикалы ктiмнi баасын жне дисперсияны ыыспаан жне ыысан бааларын табыыз

Егер тадаманы рбір элементі 5 есе ссе, ал оны жиілігі 5 есе кемісе, онда орта мн алай згереді?

Егер тадаманы рбір элементі 2 есе ссе, ал оны жиілігі 2 есе кемісе, онда эмпирикалы дисперсия алай згереді?

Моменттер дісімен экспоненттік лестірімнін параметрінін баалауын табыыз

Моменттер дiсiмен Пуассон лестірімнін параметрінін баалауын табыыз.

Моменттер дiсiмен [a;b] сегментінде біралыпты лестірімнін параметрлерінін баалауын табыыз

10.Моменттер дiсiмен [a-1;a+1] сегментінде ( a > 0) біралыпты лестірімнін параметрлерінін баалауын табыыз

Моменттер дiсiмен [0;a] сегментінде ( a > 0) біралыпты лестірімнін параметрлерінін баалауын табыыз

Моменттер дiсiмен [-a;a] сегментінде ( a > 0) біралыпты лестірімнін параметрлерінін баалауын табыыз

Моменттер дiсiмен биномды лестірімнін р параметрінін баалауын табыыз.

Моменттер дiсiмен Бернулли лестірімнін параметрінін баалауын табыыз.

Шыдыа е лкен сйкестiк дiсiмен Бернулли лестірімнін параметрлерінін баалауын табыыз

Шыдыа е лкен сйкестiк дiсiмен N( a, ) Гаусс лестірімнін параметрлерінін баалауын табыыз.

Шыдыа е лкен сйкестiк дiсiмен Пуассон лестірімнін параметрінін баалауын табыыз.

Шыдыа е лкен сйкестiк дiсiмен геометриялы лестірімнін параметрінін баалауын табыыз.

19.Стандарт ауытуы s=3 те Гаусс лестірімнін клемі n=9 те тадама алынып орта мн `х=51 есептелінді. 0,95 сенімділік ытималдыпен белгісіз математикалы тімнін сенімділік интервалын табыыз.

20. Стандарт ауытуы s=5 те Гаусс лестірімнін клемі n=36 те тадама алынып орта мн `х=9 есептелінді. 0,95 сенімділік ытималдыпен белгісіз математикалы тімнін сенімділік интервалын табыыз.

21.Гаусс лестірімнін клемі n=10 те тадама алынып орта мн `х=16 жне эмпирикалы дисперсия S² = 4 есептелінді. 0,95 сенімділік ытималдыпен белгісіз математикалы тімнін сенімділік интервалын табыыз.

22.Гаусс лестірімнін клемі n=37 те тадама алынып орта мн `х=8 жне эмпирикалы дисперсия S² = 9 есептелінді. 0,95 сенімділік ытималдыпен белгісіз математикалы тімнін сенімділік интервалын табыыз.

Берілген тадаманы Гаусс лестірім деп йарып 0,95 сенімділік ытималдыпен белгісіз математикалы тім шін сенімділік интервалды табыыз.

Кейбiр фирманы 40 кездейсо тадап алынан бйымдарыны iшiнде 15-i жарамсыз болып шыты. Барлы фирманы бйымдарындаы жарамсыз бйымдарды лесi шiн 95%-iк сенiмдiлiк интервалын табыыз.

Лкен партиядан 100 деталь тексергенде 12 деталь жарамсыз болып шыты. Барлы партиядаы жарамсыз детальдарды лесi шiн 95%-iк сенiмдiлiк интервалыннын жоары шекарасын тыбыыз.

Жшiктi арап шыанда 10-ы бзылан екенi аныталды. Барлы жшiктердi арасындаы бзылан жшiктердiн лесi шiн 90%-iк сенiмдiлiк интервалын табыыз.

28.Стандарт ауытуы =4 те нормаль лестiрiлген бас жиынтытан лемi n= 16 те тадама алынып орта мн = 120 есептелiндi . : а= 117 нльдiк гипотезаны : а > 117 альтернативаа арсы тексеру шiн критерий статистикасыны мнiн табыыз.

29.Гаусс лестірімнін лемi n= 36 те тадама алынып орта мн =17 жне = 6 есептелiндi. : а= 15 нльдiк гипотезаны : а >15 альтернативаа арсы тексеру шiн критерий статистикасыны мнiн табыыз.

30.Гаусс лестірімнін лемi n= 36 те тадама алынып орта мн = 23 жне = 6 есептелiндi. : а= 20 нльдiк гипотезаны : а < 20 альтернативаа арсы тексеру шiн критерий статистикасыны мнiн табыыз.

31.Гаусс лестiрiмнен лемi n= 36 те тадама алынып эмпирикалы дисперсия =16 есептелiндi. : = 18 нльдiк гипотезаны : < 18 альтернативаа арсы тексеру шiн критерий статистикасыны мнiн табыыз.

32.Екі Гаусс лестiрiмнен лемi бірдей n= m=10 те тадамалар алынып бірінші тадама шін орта мн 15,3 -ке, ал эмпирикалы дисперсиялар S ²₁=0,2 те болды жне екінші тадама шін жне орта мнд16,1 –ке, ал эмпирикалы дисперсия S ²₂=0,15 те болы. Дисперсиялар тедігі туралы гипотезаны тексеру шiн критерий статистикасыны мнiн табыыз.

33.Екі Гаусс лестiрiмнен лемi бірдей n= m=10 те тадамалар алынып бірінші тадама шін орта мн 15,3 -ке, ал эмпирикалы дисперсиялар S ²₁=0,2 те болды жне екінші тадама шін жне орта мнд16,1 –ке, ал эмпирикалы дисперсия S ²₂=0,15 те болы. Математикалы ктімдерді тедігі туралы гипотезаны тексеру шiн критерий статистикасыны мнiн табыыз.

34.Екі тадама берілсін X={3; 4; 6; 8; 10 } , Y={5, 8, 7, 9, 10 }. Cызыты регрессия тедеуін табыыз

35.Екі тадама берілсін X={10; 20; 25; 30; 35 } , Y={5, 8, 7, 12, 14 }. Cызыты регрессия тедеуін табыыз