MBF1-объединено. Простые вопросы по медицинской и биологической физике с ответами. Модуль 1

• Название: Простые вопросы по медицинской и биологической физике с ответами. Модуль 1
• Дата: 11.01.2022
• Размер: 1.86 Mb.
• Имя файла: MBF1-объединено.pdf
• Тип: Документы; #328760
• страница: 1 из 5

Простые вопросы по медицинской и биологической физике с ответами.
Модуль 1
1. Предел отношения приращения функции одной переменной к приращению аргумента при стремлении приращения аргумента к нулю является
A. *производной функции;
B. дифференциалом функции;
C. частной производной функции;
D. частным дифференциалом функции;
E. полным дифференциалом функции.
2. Если касательная к графику функции y=f(x) в точке х
0
образует с осью абсцисс угол α, то значение производной y'(x) при x=x
0
равно
A. *

tg
;
B.

sin ;
C.

;
D.

cos
;
E.

arctg
3. Предел отношения приращения функций нескольких переменных, связанного с приращением одного из аргументов, к этому приращению при его стремлении к нулю является
A. *частной производной функции;
B. частным дифференциалом функции;
C. дифференциалом функции;
D. полным дифференциалом функции;
E. производной сложной функции.
4. Пусть с – постоянное число (константа). Выберите правильную формулу
A. *
0
)
2
ln c
(


;
B.
2
ln c
)
2
ln c
(


;
C.
2
c
)
2
ln c
(


;
D.
2
c
2
ln
)
2
ln c
(



;
E.
2 1
2
ln
)
2
ln c
(



5. Пусть u(x) и v(x) – функции переменной х. Выберите правильную формулу
A. *(u(x) ± v(x))' = u' (x) ± v' (x);
B. (u(x) ± v(x))' = u' (x) ∙ v' (x);
C. (u(x) ± v(x))' = u' (x) / v' (x);
D. (u(x) ± v(x))' = u'(x)v(x) ± u(x)v(x)';
E. (u(x) ± v(x))' = u' (x) : v' (x).
6. Пусть u(x) и v(x) – функции переменной х. Выберите правильную формулу
A. *(u(x) ∙ v(x))' = u' (x) ∙ v (x) + v' (x) ∙ u(x);
B. (u(x) ∙ v(x))' = u' (x) ∙ v (x) - v' (x) ∙ u(x);
C. (u(x) ∙ v(x))' = u' (x) ∙ v' (x);
D. (u(x) ∙ v(x))' = u' (x) / v' (x);

E. (u(x) ∙ v(x))' = (u' (x) ∙ v (x) - v' (x) ∙ u(x)).
7. Пусть u(x) и v(x) – функции переменной х. Тогда производная частного этих двух функций
A. *
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
u
2













;
B.
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
u
2













;
C.
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
u













;
D.
)
x
(
v
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
u
2











;
E.
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
v
)
x
(
u
)
x
(
v
)
x
(
u











8. Дифференциал аргумента равен
A. *приращению аргумента;
B. приращению функции;
C. нулю;
D. производной функции;
E. единицей.
9. Главная часть приращения функции, линейная относительно приращения ее аргумента, называется
A. *дифференциалом функции;
B. производной функции;
C. частным дифференциалом функции;
D. полным дифференциалом функции;
E. частной производной функции.
10. При вычислении какого из нижеследующих интегралов метод интегрирования по частям надо применять 2 раза?
A. *

dx
2
x x
2
;
B.

xdx ln x
2
;
C.

arctgxdx x
2
;
D.

dx x
x
2
;
E.


dx
)
x cos x
(
2 11. Функция F(x) называется первообразной функции f(x), если выполняется равенство:
A. *
)
x
(
f
)
x
(
F


;
B.
)
x
(
f
)
x
(
F


;
C.
)
x
(
f
)
x
(
dF

;
D.


)
x
(
f
)
x
(
dF
;

E.


)
x
(
f dx
)
x
(
F
d
12. Если
)
x
(
v v
и
)
x
(
u u


– функции х, то для неопределѐнного интеграла, метод интегрирования по частям выражается формулой:
А. *




vdu uv udv
;
В.




vdu uv udv
;
С.




udv uv udv
;
D.




udv uv du
;
Е.




b a
vdu uv udv
13. При вычислении какого из нижеприведенных интегралов используется метод замены переменной?
A. *

xdx ln x
1
;
B.

xdx ln x
;
C.

xdx ln
;
D.

xdx ln x
1 2
;
E.

xdx ln x
2 14. Следующее утверждение является свойством только неопределенного интеграла:
A. *дифференциал интеграла равен подинтегральному выражению;
B. постоянный множитель можно выносить за знак интеграла;
C. интеграл алгебраической суммы функций равен алгебраической сумме интегралов этих функций;
D. дифференциал интеграла равен подинтегральной функции;
E. если верхний предел равен нижнему, то интеграл равен нулю.
15. Согласно свойствам определѐнного интеграла:
A. *
0
dx
)
x
(
f b
b


;
B.
1
dx
)
x
(
f b
b



;
C.



2
dx
)
x
(
f b
b
;
D.
1
dx
)
x
(
f b
b


;

E.



b b
dx
)
x
(
f
.
16. Следующая формула не является свойством определенного интеграла:
A. *



b a
)
a
(
F
)
b
(
F
dx
)
x
(
f
;
B.



b a
b a
dx
)
x
(
f c
dx
)
x
(
cf
;
C.






b a
b a
b a
dx
)
x
(
v dx
)
x
(
u dx
))
x
(
v
)
x
(
u
(
;
D.


a a
0
dx
)
x
(
f
;
E.




b a
a b
dx
)
x
(
f dx
)
x
(
f
17. Для функции f(x) = x
– 1 первообразными являются функции:
A. *
4
ln
,
2
ln
,
ln


x
x
x
и др.;
B. -1; 0; 1 и др.;
C. x, x + 1, x + 2 и др.;
D. x, 2x, 3x и др.;
E. x, x - 2, x – 3 и др.
18. Какая из нижеуказанных замен переменной подходит для вычисления интеграла

tgxdx ?
A. *
x cos t

;
B. tgx t

;
C. x
sin t

;
D. ctgx
;
E. arctgx
19. Вероятность (Р) случайного события может принимать значения, лежащие в интервале:
A. *0

Р

1;
B. 0

Р


;
C. -1

Р

1;
D. -


Р


;
E. 0,1

Р

1.
20. Сумма вероятностей несовместных случайных событий, образующих полную группу
A. *равна единице;
B. равна нулю;
C. равна бесконечности;
D. меньше единицы;
E. меньше или равна единице.
21. В статистическом определении вероятности n
m lim
P
n



n – это число

A. *испытаний;
B. равновозможных исходов;
C. благоприятных исходов;
D. событий, образующих полную группу;
E. исходов.
22. Вероятность события В при условии, что произошло событие А, принято обозначать
A. * P(В/А);
B. Р(В);
C. Р(В и А);
D. Р(А/В);
E. Р(В ∙ А).
23. В формуле классического определения вероятности Р(А) = n
m
, n – это:
A. * число всех равновозможных исходов;
B. вероятность события А;
C. число благоприятных исходов события А;
D. относительная частота события А;
E. число всех испытаний.
24. Если несовместные события А и В образуют полную группу событий, то:
A. * Р(А) + Р(В) = 1;
B. Р(А) = Р(В);
C. Р(А и В) = Р(А) ∙ Р(В/А);
D. Р(А) + Р(В) = 0;
E. Р(А и В) = Р(А) ∙ Р(В).
25. Вероятность сложного события, состоящего в том, что произойдут два зависимых события А и В (и событие А, и событие В) равна
A. * Р(А и В) = Р(А) ∙ Р(В/А);
B. Р(А и В) = Р(А)/Р(В);
C. Р(А и В) = Р(А) ∙ Р(В);
D. Р(А и В) = Р(А) + Р(В);
E. Р(А и В) = Р(А) + Р(В/А).
26. В классическом определении вероятности n
m
P

m – это число
A. *благоприятных исходов;
B. испытаний;
C. всех равновозможных исходов;
D. равновероятных исходов;
E. несовместных исходов.
27. События А и В являются зависимыми, если:
A. * вероятность появления события В зависит от того, произошло или не произошло событие А;
B. вероятность события А зависит от вероятности события В;
C. вероятность события А не зависит от того, произошло или нет событие
В;
D. событие А зависит от события В;
E. появление одного из этих событий исключает возможность появления другого события.

28. Выражение, имеющее вид:





n
1
i i
i j
j j
)
B
(
P
)
B
/
A
(
P
)
B
(
P
)
B
/
A
(
P
)
A
/
B
(
P
, называется
A. *формулой Байеса;
B. статистическим определением вероятности случайного события;
C. формулой полной вероятности;
D. классическим определением вероятности случайного события;
E. формулой Бернулли.
29. Выражение, имеющее вид:




n
1
i i
i
)
B
(
P
)
B
/
A
(
P
)
A
(
P
, называется формулой:
A. *полной вероятности;
B. статистическим определением вероятности случайного события;
C. классическим определением вероятности случайного события;
D. Байеса;
E. Бернулли.
30. Выражение, имеющее вид: m
n m
q p
)!
m n
(
!
m
!
n
)
n из m
(
P




, называется формулой:
A. *Бернулли;
B. статистическим определением вероятности случайного события;
C. полной вероятности;
D. Байеса;
E. классическим определением вероятности случайного события.
31. В ящике находятся 2 белых и 8 чѐрных шаров. Из ящика наугад вынимают один шар. Определить вероятность того, что этот шар белый.
A. *0,2;
B. 8/10;
C. 1/4;
D. 0,5;
E. 1/10.
32. В ящике находятся 4 белых и 6 чѐрных шаров. Из ящика вынимают чѐрный шар и его обратно в ящик не возвращают. Какова вероятность вынуть после этого чѐрный шар?
A. *5/9;
B. 6/10;
C. 4/10;
D. 1/3;
E. 5/10.
33. В ящике находятся 4 белых и 6 чѐрных шаров. Из ящика вынимают белый шар и его обратно в ящик не возвращают. Какова вероятность вынуть после этого белый шар?
A. *1/3;
B. 4/10;
C. 4/9;
D. 0,4
E. 6/10.

34. В ящике находятся 2 белых и 6 красных шаров. Определить вероятность того, что последовательно будут вынуты 2 белых шара. Вынутые шары обратно в ящик не возвращаются.
A. *1/28;
B. 1/4;
C. 1/16;
D. 3/28;
E. 1/5.
35. В ящике находятся 2 белых и 6 красных шаров. Определить вероятность того, что последовательно будут вытянуты 2 красных шара. Вынутые шары обратно в ящик не возвращаются.
A. *15/28;
B. 12/28;
C. 1/5;
D. 12/56;
E. 15/56.
36. В ВУЗе 2 факультета. На первом факультете учится вдвое больше студентов, чем на втором. Вероятность того, что наугад выбранный студент первого факультета является отличником, равна 0,12, а второго факультета – 0,15. Определить вероятность того, что наугад выбранный студент этого ВУЗа является отличником.
A. *0,14;
B. 0,13;
C. 0,27;
D. 0,135;
E. 0,12.
37. Для непрерывной случайной величины условием нормировки является выражение:
A. *






1
dx
)
x
(
f
;
B.






1
dx
)
x
(
xf
;
C.




x
1
dx
)
x
(
f
;
D.




x
1
dx
)
x
(
f
;
E.






0
dx
)
x
(
xf
38. Для дискретной случайной величины условие нормировки является выражение:
A. *



n
1
i i
1
)
x
(
p
;

B.



n
1
i i
2
i
1
)
x
(
p x
;
C.



n
1
i i
i
1
)
x
(
p x
;
D.
0
)
x
(
p n
1
i i



;
E.



n
1
i i
i
0
)
x
(
p x
39. Для непрерывной случайной величины вероятность того, что она примет какое-нибудь конкретное значение равна:
A. *0;
B. плотности вероятности при этом значении;
C.
1 2
;
D. Функции распределения при этом значении;
E. 1.
40. Укажите способ задания закона распределения непрерывной случайной величины:
A. *задание плотности вероятности этой величины;
B. задание числовых характеристик этой величины;
C. задание величины интервала, в который попадает эта величина;
D. задание всех возможных значений этой величины;
E. задание всех возможных значений и указание соответствующих им вероятностей.
41. Для непрерывной случайной величины Х функция распределения F(X) определяется по формуле:
A. *
dx
)
x
(
f
)
X
(
F
x




;
B.


1 0
dx
)
x
(
f
)
X
(
F
;
C.




1
dx
)
x
(
f
)
X
(
F
;
D.




x dx
)
x
(
f
)
X
(
F
;
E. dx
)
x
(
f
)
X
(
F






42. Дисперсия имеет размерность
A. *квадрата размерности случайной величины;
B. корня квадратного из размерности случайной величины;
C. всегда не имеет размерности;
D. случайной величины;
E. корня квадратного из размерности математического ожидания случайной величины.

43. Плотность вероятности не может принимать значение
A. *-1;
B. 0;
C. 1;
D. 2;
E.

44. Для задания закона распределения дискретной случайной величины надо
A. *указать все возможные значения и соответствующие им вероятности;
B. указать все ее возможные значения;
C. указать вероятности появления всех возможных значений этой величины;
D. задать ее функцию распределения;
E. задать ее плотность вероятности.
45. Каково число возможных значений непрерывной случайной величины?
A. *бесконечно большое;
B. равное математическому ожиданию этой величины;
C. равное дисперсии этой величины;
D. счетное;
E. конечное.
46. При вычислении границ доверительного интервала для математического ожидания число степеней свободы
A. *меньше объема выборки на 1;
B. меньше объема выборки на 2;
C. равно объему выборки;
D. больше объема выборки на 1;
E. больше объема выборки на 2.
47. Если уровень значимости равен 0,01, то доверительная вероятность равна:
A. *0,99;
B. 0,999;
C. 0,95;
D. 0,9;
E. 0,09.
48. Если доверительную вероятность

уменьшать, то ширина доверительного интервала оценки математического ожидания величины
X
по выборке:
A. *уменьшится;
B. останется неизменной;
C. увеличится;
D. будет стремиться к единице;
E. будет стремиться к нулю.
49. Выборочная оценка дисперсии ( D
ˆ ) связана с ошибкой среднего (m) формулой
A. *
2
nm
D
ˆ

;
B. n
m
D
ˆ
2

;
C. n
m
D
ˆ

;
D. n
m
D
ˆ

;

E. n
m
D
ˆ
2

50. Величина коэффициента Стьюдента зависит от:
A. *уровня значимости и числа степеней свободы;
B. доверительной вероятности и объема генеральной совокупности;
C. от объема генеральной совокупности и числа степеней свободы;
D. только от объема выборки и числа степеней свободы;
E. только от доверительной вероятности.
51. При построении доверительного интервала для математического ожидания величины Х оценка среднего квадратического отклонения равнялась 20, а число степеней свободы равнялось 15. Чему при этом равнялась ошибка среднего?
A. *5;
B. 4;
C. 3;
D. 8;
E. 6.
52. Среднее выборочное значение
)
x
(
является оптимальной точечной оценкой:
A. *математического ожидания величины Х;
B. дисперсии величины Х;
C. среднего квадратичного отклонения величины Х;
D. ошибки среднего;
E. уровня значимости.
53. Найти ошибку среднего, если объем выборки равен 9, а выборочная оценка дисперсии равна 81.
A. *3;
B. 9;
C. 1/9;
D. 72;
E. 90.
54. Оптимальная точечная оценка математического ожидания величины
X
по выборке с вариантами (2;4;6;8;10) равна:
A. *6;
B. 30;
C. 3;
D. 5;
E. 15.
55. Если х – непосредственно измеряемая величина, а y – искомая величина, то уравнение косвенных измерений имеет вид
A.

)
x
,...,
x
,
x
(
f y
n
2 1

;
B. x
y

;
C.


0
y
,...,
y
,
y
,
x
F
n
2 1

;
D.


0
x
,...,
x
,
x
,
y
,...,
y
,
y
F
n
2 1
k
2 1

;
E.
   
x f
y
F

56. Абсолютная погрешность прямых измерений равна
A.

полуширине доверительного интервала;
B. разности между истинным и измеренным значениями;
C. разности между измеренным и действительным значениями;

D. ширине доверительного интервала;
E. среднему квадратичному отклонению измеряемой величины.
57. Формулой для вычисления относительной погрешности x

является:
A.

д x
x x



;
B. д
x x
x




;
C. д
x x
x




;
D.
4
x x
x д




;
E. д
x x
x



; где x

- абсолютная погрешность измерения, д
x
- действительное значение измеряемой величины.
58. Примером косвенных измерений является
A.

расчет величины сопротивления цепи по результатам измерения силы тока и напряжения;
B. измерение времени секундомером;
C. определение R
0
и

в формуле


T
1
R
R
0



на основе многократных поперечных измерений величин R и T;
D. обработка результатов измерений с помощью метода наименьших квадратов;
E. измерение силы тока амперметром.
59. Точностью измерений называется величина
A.

обратная относительной погрешности;
B. равная относительной погрешности;
C. равная абсолютной погрешности;
D. равная приведенной погрешности;
E. обратная приведенной погрешности.
60. Погрешность отсчета равна
A.

половине цены деления шкалы прибора;
B. цене деления шкалы прибора;
C. разности крайних значений шкалы прибора;
D. модулю разности крайних значений шкалы прибора;
E. половине модуля разности крайних значений шкалы прибора.
61. Класс точности прибора определяет величину
A.

приведенной погрешности;
B. погрешности отсчета;
C. относительной погрешности измерений;
D. систематической погрешности;
E. случайной погрешности.
62. Случайную погрешность можно уменьшить за счет
A.

увеличения числа измерений с последующей статистической обработкой результатов измерения;
B. учета всех постоянно действующих факторов;
C. исключения инструментальной погрешности;
D. исключения методической погрешности;

E. учета корреляции между измеренными величинами.
63. Если инструментальная погрешность намного превосходит случайную, то
A.

измерения производят один раз;
B. измерения производят многократно;
C. в качестве действительного значения принимается среднее выборочное;
D. в качестве абсолютной погрешности принимается ошибка среднего;
E. абсолютной погрешности принимается погрешность отсчета.
64. При решении уравнений, однородных относительно переменных у и х, используется замена переменной
A. *
x y
t

;
B. x
y t
2

;
C.
2
yx t

;
D. yx t

;
E.
2 2
x y
t


65. Чтобы получить частное решение дифференциального уравнения, имея его общее решение, необходимо использовать
A. *начальные или граничные условия;
B. метод понижения порядка производной;
C. метод замены переменной;
D. метод наименьших квадратов;
E. преобразовать решение к явному виду.
66. Если в линейном уравнении
)
x
(
g y
)
x
(
f y




функция g(x)=0, то такое уравнение может быть решено в соответствии с методикой решения
A. *уравнений с разделяющими переменными;
B. уравнений с постоянным коэффициентом;
C. уравнений, однородных относительно переменных у и х;
D. уравнений с частными производными;
E. уравнения гармонических колебаний.
67. Уравнение arctgx
6
y cos x
2
y
4



является
A. *обыкновенным дифференциальным уравнением;
B. уравнением с частными производными второго порядка;
C. уравнением, однородным относительно переменных у и х;
D. линейным дифференциальным уравнением;
E. уравнением с постоянными коэффициентами.
68. Уравнение
2 2
2
x y
cos x
5
x y
3
y x
2



является
A. *уравнением, однородным относительно переменных у и х;
B. линейным дифференциальным уравнением;
C. обыкновенным дифференциальным уравнением второго порядка;
D. уравнением с разделяющими переменными;
E. уравнением с постоянными коэффициентами.
69. Уравнение x
sin
7
x cos y
5
y
2



является
A. *линейным дифференциальным уравнением;
B. уравнением с разделяющими переменными;
C. уравнением, однородным относительно переменных у и х;

D. линейным однородным дифференциальным уравнением;
E. уравнением с постоянными коэффициентами.
70. Уравнение
2
ln y
yarctgx
3
y



является
A. *уравнением с разделяющими переменными;
B. линейным однородным дифференциальным уравнением;
C. линейным неоднородным дифференциальным уравнением;
D. уравнением с частными производными;
E. уравнением с постоянными коэффициентами.
71. Уравнение
3 3
2 2
y x
y z
y
3
x z






является
A. *дифференциальным уравнением второго порядка с частными производными;
B. дифференциальным уравнением первого порядка с частными производными;
C. дифференциальным уравнением третьего порядка с частными производными;
D. уравнением с разделяющими переменными;
E. обыкновенным однородным уравнением.
72. Уравнение y
x
2
x cos y
y
3 2




является
A. *обыкновенным дифференциальным уравнением третьего порядка;
B. линейным однородным дифференциальным уравнением;
C. линейным неоднородным дифференциальным уравнением;
D. уравнением с постоянными коэффициентами;
E. уравнением, однородным относительно переменных у и х.
73. Что называется корреляционной зависимостью между двумя случайными величинами?
A. *зависимость, при которой существуют условные плотности вероятности случайных величин Y




x
/
Y
f и X




y
/
X

;
B. зависимость, при которой каждому значению одной переменной соответствует вполне определенное значение другой;
C. зависимость, при которой изменение одной из величин не влечет изменения распределения другой;
D. зависимость, при которой линия регрессии - прямая;
E. зависимость, при которой функция регрессии Y на X совпадает с функцией регрессии X на Y.
74. Коэффициент корреляции между величинами Y и X максимален, если
A. *Y и X связаны линейной функциональной зависимостью;
B. Y и X связаны функциональной зависимостью;
C. функции регрессии Y на X и X на Y параллельны;
D. коэффициент регрессии а стремиться к нулю;
E. линия регрессии Y на X параллельна оси OY.
75. Если коэффициент корреляции имеет отрицательное значение, то это означает, что
A. *функция регрессии Y на X является убывающей функцией Х;
B. степень линейности между Y и X невелика;
C. коэффициент регрессии b (в уравнении y=ax+b) также отрицателен;

D. функция регрессии Y на X является возврастающей;
E. точки корреляционного поля удалены от линии регрессии Y на X.
76. Линия регрессии Y на X может быть
A. *параболой;
B. только прямолинейной;
C. только возрастающей;
D. только убывающей;
E. окружностью.
77. Коэффициент корреляции может принимать значения лежащие в диапазоне
A. *от -1 до +1;
B. от 0 до 1;
C. от 1 до

;
D. от 0 до

;
E. от -1 до 0.
78. Методика вычисления коэффициентов регрессии базируется на использовании
A. *метода наименьших квадратов;
B. теоремы умножения вероятностей;
C. формулы Бернулли;
D. метода Стьюдента;
E. дисперсионного анализа.
79. Истинное значение коэффициента корреляции тем ближе к выборочному
A. *чем больше объем выборки;
B. чем слабее корреляционная связь;
C. чем ближе распределение случайных величин к нормальному;
D. чем ближе распределение случайных величин к биномиальному;
E. чем слабее зависимость между случайными величинами Х и Y.
80. Коэффициента в уравнении y=ax+b линейной регрессии Yна X определяет
A. *тангенс угла наклона линии регрессии к оси Ох;
B. тангенс угла наклона линии регрессии к оси Оу;
C. площадь корреляционного поля:
D. коэффициент корреляции;
E. вытянутость корреляционного поля.
81. В уравнении линейной регрессии y=ax+b, если
5
,
3
y

;
5
,
1
x

; a=2; найти значение коэффициента b
A. *0,5;
B. 6,5;
C. 0;
D. 1;
E. 3.
82. С ростом параметра σ значение плотности вероятности нормального распределения при х=а
A. *уменьшается;
B. увеличивается;
C. остается неизменным;
D. увеличивается при а>0 и уменьшается при а<0;

E. увеличивается при а<0 и уменьшается при а>0.
83. Распределение случайной величины Х является биноминальным с параметрами n=100, р=0,2. Дисперсия величины Х равна
A. *16;
B. 20;
C. 36;
D. 50;
E. 80.
84. Дисперсия случайной величины не может принимать значение
A. *-1;
B. 0;
C. 1;
D. 0,5;
E. 3.
85. Функция распределения непрерывной случайной величины может принимать такие значения
A. *0

F(x)

1;
B. F(x) > 1;
C. F(x)

1 ;
D. 0
;
E. -


F(x) < 0.
86. Распределение случайной величины Х является биноминальным с параметрами n=25, р=0,2. Среднее квадратическое отклонение величины
Х равно
A. *2;
B. 1;
C. 4;
D. 8;
E. 16.
87. Укажите одну из числовых характеристик случайной величины :
A. *математическое ожидание;
B. плотность вероятности;
C. функция распределения;
D. вероятность попадания в заданный интервал;
E. ни одно из вышеуказанных понятий.
88. Случайная величина имеет нормальное распределение с параметром а=3.
Чему равно значение F(3)?
A. *0,5;
B. 1;
C. 0;
D. 3;
E. φ(3).
89. Плотность вероятности непрерывной случайной величины не может принимать значение
A. *-0,5;
B. 0,5;
C. 1;
D. 0;
E. 8.

90. Непрерывная случайная величина х имеет нормальное распределение с параметрами а=-1. Известно, что при х=1 плотность вероятности этой величины равна 2. Чему равна плотность вероятности этой же величины при х=-3?
A. *2;
B. 1;
C. 3;
D. -2;
E. -1.