Какие способы применяются для описания структуры системы?
аналитический
графический


Замещение одного исходного объекта другим объектом и проведение с ним экспериментов с целью получения информации об исходном объекте наывается ...
моделированием

Какие модели допускают количественное исследование свойств систем и процессов?
конструктивные

Моделирование предоставляет возможность исследования объектов, прямой эксперимент с которыми ...
трудно выполним
экономически невыгоден
невозможен


Совокупность взаимосвязанных элементов, объединенных в одно целое для достижения некоторой цели, называется ...
системой

Минимальный неделимый объект в системе, рассматриваемый как единое целое, называется ...
элементом

Как называется система с большим числом входящих в его состав элементов и связей между ними?
сложной

Как называется совокупность взаимосвязанных систем?
комплекс

С помощью перечня элементов (входящих в состав системы) и перечня связей между ними задается (...) системы?
структура

Способы описания структуры системы.
графический
аналитический


Как называется правило достижения поставленной цели, описывающее поведение системы и направленное на получение результатов, предписанных назначением системы?
функция

Как называется способ описания функции системы в виде последовательностей шагов, которые должна выполнять система для достижения поставленной цели?
алгоритмический

Как называется способ описания функции системы в виде математических зависимостей в терминах некоторого математического аппарата?
аналитический

Процесс определения свойств, присущих системе называется...
анализ

К характеристикам системы относятся величины, описывающие её…
стоимость
производительность
надежность


Способы описания функции системы.
аналитический
алгоритмический
графический
табличный


Величины, описывающие первичные свойства системы и являющиеся исходными данными при решении задач анализа называются ...
параметры

Какой метод моделирования является универсальным?
имитационный

Способ достижения поставленной цели за счет выбора определенной структуры и функции системы называется (...) системы?
организация

Как называется свойство системы, заключающееся в том, что она рассматривается как единое целое, состоящее из взаимодействующих элементов, возможно неоднородных, но одновременно совместимых?
целостность

Какие утверждения являтся неверными?
система есть простая совокупности элементов
расчленяя систему на отдельные части и изучая каждую из них в отдельности, можно познать все свойства


Величины, описывающие вторичные свойства системы и определяемые в процессе решения задач анализа называется ...
характеристики

Какие свойства присущи сложной системе?
интегративность
целостность
связность
организованность


К параметрам системы относятся величины, описывающие …
структуру системы
нагрузку
функциональную организацию системы


Какие величины относятся к внутренним параметрам?
структурные
функциональные


Какие величины относятся к внешним параметрам?
нагрузочные
внешней среды


Какие величины являются глобальными характеристиками технических систем?
производительности
временные
надёжности
стоимостные


Какой метод позволяет выполнять исследование систем на моделях любой степени детализации?
имитационный

Наличие качеств, присущих системе в целом, но не свойственных ни одному из ее элементов в отдельности называется ...
интегративностью

Мера одного свойства системы называется...?
показатель эффективности

Степень соответствия системы своему назначению называется ...
эффективность

Степень соответствия системы своему назначению называется ...
эффективностью

Процесс порождения функций и структур, удовлетворяющих требованиям, предъявляемым к эффективности системы называется ...
синтез

Процесс порождения функций и структур, удовлетворяющих требованиям, предъявляемым к эффективности системы, называется ...
синтезом

Процесс определения свойств, присущих системе, называется ...
анализ

Мера эффективности системы, обобщающая все свойства системы в одной оценке, называется ...
критерий эффективности

Если при увеличении эффективности значение критерия возрастает, то критерий называется ...
прямым

Как называется критерий эффективности, значение которого возрастает при увеличении эффективности системы ?
прямой

Как называется критерий эффективности, значение которого уменьшается при увеличении эффективности системы?
инверсным

Если при увеличении эффективности значение критерия уменьшается, то критерий называется ...
инверсным

Как называется система, которой соответствует максимальное значение прямого критерия эффективности?
оптимальная

Как называется система, которой соответствует минимальное значение инверсного критерия эффективности?
оптимальная

Как называется система, которой соответствует максимальное значение прямого критерия эффективности?
оптимальная

Как называется система, которой соответствует минимальное значение инверсного критерия эффективности?
оптимальная

Процесс, протекающий в системе - это ...
смена состояний системы во времени

Как называется причина, вызывающая переход процесса из состояния в состояние?
событие

Как называются процессы, для которых характерен плавный переход из состояния в состояние?
с непрерывными состояниями

Как называются процессы, для которых характерен плавный переход из состояния в состояние?
непрерывными

Как называются процессы, для которых характерен скачкообразный переход из состояния в состояние?
с дискретными состояниями

Как называются процессы, для которых характерен скачкообразный переход из состояния в состояние?
дискретные

Как называется процесс, поведение которого может быть предсказано заранее?
детерминированный

Как называется процесс, поведение которого невозможно предсказать заранее?
случайный

Как называется режим функционирования системы, при котором характеристики системы не зависят от времени?
установившийся

Как называется режим функционирования системы, при котором характеристики системы зависят от времени?
неустановившийся

Чем может быть обусловлен неустановившийся режим функционирования системы?
началом работы системы
нестационарностью параметров системы
перегрузкой системы


С чем связан переходной режим функционирования системы?
с началом работы системы

Как называется режим функционирования, при котором система не справляется с возложенной на нее нагрузкой?
режим перегрузок

Какие требования предъявляются к модели?
простота модели
адекватность исследуемой системе


Соответствие модели оригиналу, характеризуемое степенью близости свойств модели свойствам исследуемой системы, называется ...
адекватностью

Соответствие модели оригиналу, характеризуемое степенью близости свойств модели свойствам исследуемой системы, называется ...
адекватность

От чего зависит адекватность математических моделей?
уровня детализации модели
степени полноты и достоверности сведений об исследуемой системе


Моделирование может проводиться в условиях неопределенности, обусловленных:
неточностью сведений о параметрах
отсутствием сведений о значениях некоторых параметров


Что является синонимом понятия "вероятностная модель"?
стохастическая модель

Что является антонимом понятия "детерминированная модель"?
стохастическая модель

Что является синонимом понятия "содержательная модель"?
концептуальная модель

Что является синонимом понятия "концептуальная модель"?
содержательная модель

Что является синонимом понятия "математическая модель"?
абстрактная модель

Какие модели являются абстрактными?
математические

Что является синонимом понятия "материальная модель"?
физическая модель

Как называются модель, представляющая собой словесное описание только наиболее существенных особенностей структурно-функциональной организации исследуемой системы?
концептуальная

Как называется модель, эквивалентная или подобная оригиналу или процесс функционирования которой такой же, как у оригинала и имеет ту же или другую физическую природу?
физическая

Установите соответствие моделей:
математическая ::: абстрактная
физическая ::: материальная
концептуальная ::: содержательная
программная ::: компьютерная


Установите соответствие моделей:
абстрактная ::: математическая
компьютерная ::: программная
содержательная ::: концептуальная
материальная ::: физическая


Установление соответствия между значениями системных и модельных параметров и характеристик выполняется на этапе ...
параметризации

Укажите последовательность решения задач в процессе исследования сложных систем:
Разработка модели ::: 1
Анализ характеристик системы ::: 2
Синтез системы ::: 3
Детальный анализ синтезированной системы ::: 4


Какие методы математического моделирования получили наиболее широкое применение при исследовании технических систем с дискретным характером функционирования?
аналитические
численные
статистические


Основное достоинство статистического моделирования?
универсальность

Недостатки статистического моделирования?
трудоемкость процесса моделирования
частный характер результатов


Вам достался счастливый вопрос :)
Чтобы набрать по нему 2 балла, введите без кавычек фразу: "Моделирование - это круто!"
Моделирование - это круто!

Пусть F(x) - функция распределения количества детей в семье. Известно, что F(2) = 0.6.
Что это означает?
С вероятностью 0.6 в семье менее двух детей.
Вероятность того, что в семье более одного ребенка, равна 0.4


Как называются случайные величины, принимающие только отделенные друг от друга значения, которые можно пронумеровать?
дискретные

Пусть xi - одно из n значений, которые может принимать дискретная случайная величина X, а pi - вероятность того, что Х = xi (при i = 1,2,..n). Укажите, что рассчитвается с помощью формулы:

Математическое ожидание X.
Первый начальный момент X.


Пусть xi - одно из n значений, которые может принимать дискретная случайная величина X, а pi - вероятность того, что Х = xi, и M[X] - мат.ожидание Х (при i = 1,2,..n). Укажите, что рассчитвается с помощью формулы:

Второй центральный момент X.
Дисперсия X.


Как называются случайные величины, которые могут принимать любое значение из некоторого промежутка?
непрерывные

Какие величины являются непрерывными?
время ожидания в очереди
температура воздуха
напряжение в электросети


Какие величины являются дискретными?
число зрителей на стадионе
количество переданных за единицу времени сообщений в компьютерной сети


Всякое соотношение, устанавливающее связь между возможными значениями случайной величины и соответствующими им вероятностями, называется ...
закон распределения

Первый начальный момент случайной величины называется ...
математическим ожиданием

Второй центральный момент случайной величины называется ...
дисперсией

Что характеризует математическое ожидание случайной величины?
среднее значение случайной величины

Что характеризует дисперсия случайной величины?
разброс случайной величины относительно математического ожидания

Что характеризует среднеквадратическое отклонение случайной величины?
разброс случайной величины относительно математического ожидания

Что характеризует коэффициент вариации случайной величины?
разброс случайной величины относительно математического ожидания

Какие из перечисленных законов распределений являются дискретными?
Пуассона
геометрический


Какие из перечисленных законов распределений являются непрерывными?
экспоненциальный
равномерный
гипоэкспоненциальный
гиперэкспоненциальный
Эрланга


Пусть F(x) - функция распределения, а f(x) - плотность распределения непрерывной случайной величины Х. Чему равна вероятность того, что X попадет в интервал [a; b] ?




Пусть F(x) - функция распределения, а f(x) - плотность распределения непрерывной случайной величины Х. Пусть также a < b. Укажите, что можно рассчитать с помощью данной формулы:

P(a < x < b).
Вероятность того, что величина Х попадет в интервал [a; b] .


Функция распределения случайной величины …
неубывающая

Плотность распределения случайной величины ...
может быть как возрастающей функцией, так и убывающей
может принимать любые положительные значения
определяется как производная от функции распределения


Функция распределения случайной величины …
принимает значения в интервале (0, 1)

Укажите формулу преобразования плотности распределения f(x) в функцию распределения F(x) для случайных величин, определённых в области действительных чисел.


Укажите формулу преобразования плотности распределения f(x) в функцию распределения F(x) для случайных величин, определённых в области положительных чисел.


Какими из представленных ниже в виде формул свойствами обладает функция распределения F(x) случайной величины X?

c
d
f


Какими свойствами обладает функция распределения F(x) случайной величины X?





Какими свойствами не обладает функция распределения F(x) случайной величины X?








Пусть случайная величина Х измеряется в метрах. Какие из указанных величин являются безразмерными?
Коэффициент вариации случайной величины Х.
Вероятность того, что случайная величина Х примет значение 5.
Значение функции распределния случайной величины Х в точке 0.


Какую размерность имеет функция распределения случайной величины?
безразмерная

Какую размерность имеет плотность распределения случайной величины?
обратная размерности случайной величины

Какую размерность имеет плотность распределения случайной величины, принимающей значения от 1 до 100 секунд?
1/с

Какую размерность имеет функция распределения случайной величины, принимающей значения от 0 до 10 метров?
безразмерная

Какую размерность имеет плотность распределения времени обслуживания покупателей в магазине, измеряемого в секундах?
1/с

Какую размерность имеет функция распределения времени обслуживания покупателей в магазине, измеряемого в секундах?
безразмерная

Какую размерность имеет математическое ожидание времени обслуживания покупателей в магазине, измеряемого в секундах?
с

Какую размерность имеет дисперсия времени обслуживания покупателей в магазине, измеряемого в секундах?
с*с

Какую размерность имеет дисперсия случайной величины, измеряемой в секундах?
с^2

Какую размерность имеет среднеквадратическое отклонение времени передачи данных в компьютерной сети, измеряемого в миллисекундах?
мс

Какую размерность имеет математическое ожидание?
размерность случайной величины

Какую размерность имеет дисперсия?
квадрат размерности случайной величины

Какую размерность имеет среднеквадратическое отклонение?
размерность случйной величины

Какую размерность имеет коэффициент вариации?
безразмерная величина

Чему равна дисперсия детерминированной величины X=0,2?
0

Чему равен второй центральный момент детерминированной величины X=0,2?
0

Чему равна дисперсия детерминированной величины X=2?
0

Чему равен второй центральный момент детерминированной величины X=2?
0

Чему равна дисперсия детерминированной величины X=100?
0

Чему равна дисперсия детерминированной величины X=-10?
0

Чему равен коэффициент вариации детерминированной величины X=-10?
0

Чему равно среднеквадратическое отклонение детерминированной величины X=-25?
0

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=-10?
100

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=5?
25

Чему равен первый начальный момент детерминированной величины X=5?
5

Чему равен первый начальный момент детерминированной величины X=16?
16

Чему равно математическое ожидание равномерно распределённой в интервале (0; 1) случайной величины?
0.5

Чему равно математическое ожидание равномерно распределённой в интервале (10; 20) случайной величины?
15

Чему равно математическое ожидание равномерно распределённой в интервале (-20; +20) случайной величины?
0

Чему равно математическое ожидание равномерно распределённой в интервале (-20; +30) случайной величины?
10

Чему равно математическое ожидание равномерно распределённой в интервале (-20; +10) случайной величины?
-5

Чему равно математическое ожидание равномерно распределённой в интервале (-100; -10) случайной величины?
-55

Чему равно математическое ожидание равномерно распределённой в интервале (-10; -2) случайной величины?
-6

Чему равно математическое ожидание детерминированной величины X>0, если её второй начальный момент равен 100?
10

Чему равно математическое ожидание детерминированной величины X<0, если её второй начальный момент равен 25?
-5

Чему равно математическое ожидание детерминированной величины X>0, если её второй начальный момент равен 25?
5

Чему равно математическое ожидание детерминированной величины X<0, если её второй начальный момент равен 4?
-2

Чему равно математическое ожидание детерминированной величины X>0, если её второй начальный момент равен 10000?
100

Чему равно математическое ожидание детерминированной величины X<0, если её второй начальный момент равен 10000?
100

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=0?
0

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=6?
36

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=-6?
36

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=11?
121

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=-12?
144

Чему равно математическое ожидание детерминированной величины X>0, если её второй начальный момент равен 4?
2

Чему равен второй начальный момент детерминированной величины X=-7?
49

Чему равен третий начальный момент детерминированной величины X=-2?
-8

Чему равен третий начальный момент детерминированной величины X=-3?
-27

Чему равен третий начальный момент детерминированной величины X=1?
1

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, определённой в области положительных значений и имеющей математическое ожидание равное 20?
40

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, определённой в области положительных значений и имеющей математическое ожидание равное 15?
30

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, определённой в области положительных значений и имеющей математическое ожидание равное 200?
400

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, определённой в области отрицательных значений и имеющей математическое ожидание равное -20?
-40

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, определённой в области отрицательных значений и имеющей математическое ожидание равное -200?
-400

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, определённой в области отрицательных значений и имеющей математическое ожидание равное -0,5?
-1

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание -10 и -20 соответственно?
-30

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание -1 и -11 соответственно?
-21

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание -2 и -5 соответственно?
-8

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание -100 и -200 соответственно?
-300

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание 20 и 0 соответственно?
-20

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание 100 и 40 соответственно?
-20

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание 80 и -20 соответственно?
-120

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание 10 и -20 соответственно?
-50

Чему равно минимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей максимально возможное значение и математическое ожидание 50 и -25 соответственно?
-100

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей минимально возможное значение и математическое ожидание -10 и 20 соответственно?
50

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей минимально возможное значение и математическое ожидание -20 и 10 соответственно?
40

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей минимально возможное значение и математическое ожидание -100 и -20 соответственно?
60

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей минимально возможное значение и математическое ожидание -55 и -5 соответственно?
45

Чему равно максимально возможное значение равномерно распределённой случайной величины, имеющей минимально возможное значение и математическое ожидание -25 и 25 соответственно?
75

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 25?
5

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 100?
10

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 64?
8

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 16?
4

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 16?
16

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 6?
6

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 1?
1

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 100?
100

Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 10000?
10000

Чему равна дисперсия экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 16?
256

Чему равна дисперсия экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 1?
1

Чему равна дисперсия экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 6?
36

Чему равна дисперсия экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 100?
10000

Чему равна дисперсия экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 4?
16

Чему равно среднеквадратическое отклонение экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 100?
100

Чему равно среднеквадратическое отклонение экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 16?
16

Чему равно среднеквадратическое отклонение экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 20?
20

Чему равно среднеквадратическое отклонение экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 121?
121

Чему равно среднеквадратическое отклонение экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 10000?
10000

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 10?
200

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 1?
2

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 6?
72

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 5?
50

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, математическое ожидание которой равно 12?
288

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 10?
20

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 100?
200

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 6?
12

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 50?
100

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, дисперсия которой равна 36?
72

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 6?
72

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 10?
200

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 1?
2

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 20?
800

Чему равен второй начальный момент экспоненциально распределенной случайной величины, среднеквадратическое отклонение которой равно 11?
242

В каких интервалах может изменяться равномерно распределённая случайная величина с математическим ожиданием равным 50?
0;100
-50; 150
-25; 125


В каких интервалах может изменяться равномерно распределённая случайная величина с математическим ожиданием равным 10?
-20; 40
-10; 30


В каких интервалах может изменяться равномерно распределённая случайная величина с математическим ожиданием равным -15?
-50; 20
-100; 70
-20; -10
-25; -5


В каких интервалах может изменяться равномерно распределённая случайная величина с математическим ожиданием равным -1?
-2; 0
-6; 4
-24; 22


Установите соответствие для равномерно распределённой случайной величины: [математическое ожидание] -( интервал изменения)
[10] ::: (0; 20)
[-10] ::: (-25; 5)
[-5] ::: (-75; 65)
[1] ::: (-8; 10)
[-1] ::: (-8; 6)


Установите соответствие для равномерно распределённой случайной величины: [математическое ожидание] -( интервал изменения)
[0] ::: (-5; 5)
[2] ::: (-4; 8)
[-2] ::: (-5; 1)
[1] ::: (-3; 5)
[-1] ::: (-3; 1)


Установите соответствие для равномерно распределённой случайной величины: [математическое ожидание] -( интервал изменения)
[-12] ::: (-50; 26)
[-11] ::: (-50; 28)
[-10] ::: (-46; 26)
[-13] ::: (-50; 24)
[-14] ::: (-46; 18)


Установите соответствие для равномерно распределённой случайной величины: (интервал изменения) - математическое ожидание
(12; 24) ::: 18
(-12; 24) ::: 6
(-24; 12) ::: -6
(-24; 20) ::: -2
(-24; 0) ::: -12


Установите соответствие для равномерно распределённой случайной величины: (интервал изменения) - математическое ожидание
(-32; 4) ::: -14
(-30; 4) ::: -13
(-32; 8) ::: -12
(-32; 0) ::: -16
(-34; 0) ::: -17


Установите соответствие для равномерно распределённой случайной величины: (интервал изменения) - математическое ожидание
(-45; 5) ::: -20
(-95; 51) ::: -22
(-25; 1) ::: -12
(-95; 63) ::: -16
(-90; 54) ::: -18


Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (0; 10) случайной величины?
0,1

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (0; 1) случайной величины?
1

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-0,5; 0,5) случайной величины?
1

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-5; 5) случайной величины?
0,1

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-5; -4) случайной величины?
1

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-10; 10) случайной величины?
0,05

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-1; 1) случайной величины?
0,5

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (3; 3,5) случайной величины?
2

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-7,5; -7) случайной величины?
2

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-7; -5) случайной величины?
0,5

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (-0,55; -0,5) случайной величины?
20

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (0,2; 0,3) случайной величины?
10

Чему равно максимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (0,6; 0,8) случайной величины?
5

Чему равно минимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (0,6; 0,8) случайной величины?
0

Чему равно минимальное значение плотности распределения равномерно распределённой в интервале (0,2; 0,3) случайной величины?
0

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-6; 6)?
0,5

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-1; 9)?
0.1

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-9; 1)?
0,9

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-3; 2)?
0.6

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-2; 3)?
0,4

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-0,3; 0,7)?
0,3

Чему равно значение функции распределения в точке х=-5 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-5; 5)?
0

Чему равно значение функции распределения в точке х=5 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-5; 5)?
1

Чему равно значение функции распределения в точке х=-15 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-10; 15)?
0

Чему равно значение функции распределения в точке х=15 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-15; 10)?
1

Чему равно значение функции распределения в точке х=11 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-15; 10)?
1

Чему равно значение функции распределения в точке х=-30 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-25; 10)?
0

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (5; 10)?
0

Чему равно значение функции распределения в точке х=-4 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (5; 10)?
0

Чему равно значение функции распределения в точке х=0 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-50; -10)?
1

Чему равно значение функции распределения в точке х=100 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (25; 125)?
0,75

Чему равно значение функции распределения в точке х=-45 случайной величины Х, равномерно распределённой в интервале (-100; 0)?
0,45

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (5; 10), примет значение х< 5?
0

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (5; 10), примет значение х<20?
1

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (0; 10), примет значение х< 5?
0,5

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (5; 10), примет значение х<10?
1

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (-5; 0), примет значение х<-2?
0,4

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (-5; 0), примет значение х<-3?
0,4

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (-15; -10), примет значение х<-20?
0

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (-15; -10), примет значение х<-12?
0,6

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (-15; -5), примет значение х<-2?
1

Чему равна вероятность того, что случайная величина Х, равномерно распределённая в интервале (-15; -5), примет значение х<-6?
0.9

Чему равен коэффициент вариации экспоненциального распределения?
1

Чему равен коэффициент вариации детерминированной величины?
0

Какие значения может принимать коэффициент вариации экспоненциального распределения?
1

Какие значения может принимать коэффициент вариации детерминированной величины?
0

Какие значения может принимать коэффициент вариации гипоэкспоненциального распределения?
от 0 до 1

Какие значения может принимать коэффициент вариации гиперэкспоненциального распределения?
больше 1

Какие значения может принимать коэффициент вариации распределения Эрланга?
от 0 до 1

Какие значения может принимать коэффициент вариации нормированного распределения Эрланга?
от 0 до 1

Какие значения может принимать коэффициент вариации гиперэрланговского распределения?
любые положительные

Чему равен коэффициент вариации распределения Эрланга 4-го порядка?
0.5

Чему равен коэффициент вариации нормированного распределения Эрланга 4-го порядка?
0,5

Чему равен коэффициент вариации распределения Эрланга 16-го порядка?
0.25

Чему равен коэффициент вариации нормированного распределения Эрланга 16-го порядка?
0,25

Чему равен коэффициент вариации распределения Эрланга 25-го порядка?
0,2

Чему равен коэффициент вариации нормированного распределения Эрланга 25-го порядка?
0,2

Чему равен коэффициент вариации распределения Эрланга 2-го порядка?
0,707

Чему равен коэффициент вариации нормированного распределения Эрланга 2-го порядка?
0,707

Чему равен коэффициент вариации распределения Эрланга 3-го порядка?
0,577

Чему равен коэффициент вариации нормированного распределения Эрланга 3-го порядка?
0,577

К какому распределению стремится распределение Эрланга при увеличении его порядка до бесконечности?
нормальному

К какому распределению стремится нормированное распределение Эрланга при увеличении его порядка до бесконечности?
детерминированному

В какое распределение вырождается распределение Эрланга 1-го порядка?
экспоненциальное

В какое распределение вырождается нормированное распределение Эрланга 1-го порядка?
экспоненциальное

Дискретная случайная величина Х принимает значения: 10 или 20, причем первое значение появляется с вероятностью 0,2. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
18

Дискретная случайная величина Х принимает значения: 10 или 20, причем первое значение появляется с вероятностью 0,8. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
12

Дискретная случайная величина Х принимает значения: 10 или 20, причем первое значение появляется с вероятностью 0,4. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
16

Дискретная случайная величина Х принимает значения: 10 или 20, причем первое значение появляется с вероятностью 0,6. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
14

Дискретная случайная величина Х принимает значения: 10 или 20, причем первое значение появляется с вероятностью 0,5. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
15

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100 или 20, причем первое значение появляется с вероятностью 0,2. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
36

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100 или 20, причем второе значение появляется с вероятностью 0,2. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
84

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100 или 20, причем первое значение появляется с вероятностью 0,3. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
44

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100 или 20, причем второе значение появляется с вероятностью 0,6. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
52

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100 или 20, причем второе значение появляется с вероятностью 0,9. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
28

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100 или 400, причем второе значение появляется с вероятностью 0,2. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
160

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100 или 400, причем первое значение появляется с вероятностью 0,5. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
250

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 200 или 400, причем первое значение появляется с вероятностью 0,4. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
320

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 200 или 400, причем первое значение появляется с вероятностью 0,7. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
260

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 200 или 500, причем первое значение появляется с вероятностью 0,4. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
380

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 200 или 500, причем первое значение появляется с вероятностью 0,9. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
230

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 200 или 500, причем первое значение появляется с вероятностью 0,1. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
470

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 10, 20 или 50 с вероятностями 0,7; 0,2 и 0,1 соответственно. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
16

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 10, 20 или 50 с вероятностями 0,5; 0,4 и 0,1 соответственно. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
18

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 10, 30 или 50 с вероятностями 0,7; 0,2 и 0,1 соответственно. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
18

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 10, 30 или 50 с вероятностями 0,5; 0,4 и 0,1 соответственно. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
22

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100, 30 или 50 с вероятностями 0,5; 0,4 и 0,1 соответственно. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
67

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 100, 30 или 50 с вероятностями 0,1; 0,4 и 0,5 соответственно. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
47

Дискретная случайная величина Х может принимать значения: 90, 30 или 60 с равными вероятностями. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
60

Дискретная случайная величина Х с равными вероятностями может принимать значения: 100, 50 или 60. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
70

Дискретная случайная величина Х с равными вероятностями может принимать значения: 10, 40 или 70. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
40

Дискретная случайная величина Х с равными вероятностями может принимать значения: 1, 4 или 19. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
8

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 10 и 200. Чему равна дисперсия случайной величины?
100

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 10 и 550. Чему равна дисперсия случайной величины?
450

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 5 и 75. Чему равна дисперсия случайной величины?
50

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 10 и 100. Чему равна дисперсия случайной величины?
0

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 6 и 90. Чему равна дисперсия случайной величины?
54

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 10 и 200. Чему равно среднеквадратическое отклонение случайной величины?
10

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 5 и 61. Чему равно среднеквадратическое отклонение случайной величины?
6

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 4 и 80. Чему равно среднеквадратическое отклонение случайной величины?
8

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 3 и 25. Чему равно среднеквадратическое отклонение случайной величины?
4

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 1 и 50. Чему равно среднеквадратическое отклонение случайной величины?
7

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 5 и 50. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
1

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 5 и 125. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 5 и 250. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 2 и 68. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
4

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 2 и 104. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
5

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 1 и 101. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
10

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 4 и 160. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 3 и 153. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
4

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 4 и 160. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Математическое ожидание и второй начальный момент случайной величины Х соответственно равны 10 и 500. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 10 и 400. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 2 и 100. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
5

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 2 и 36. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 4 и 64. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 5 и 100. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 4 и 256. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
4

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 2 и 400. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
10

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 3 и 81. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Математическое ожидание и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 3 и 144. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
4

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 200 и 100. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
1

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 500 и 400. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 1000 и 900. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 68 и 64. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
4

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 40 и 36. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 104 и 100. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
5

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 360 и 324. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 45 и 36. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 234 и 225. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
5

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 160 и 144. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
3

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х соответственно равны 125 и 100. Чему равен коэффициент вариации случайной величины?
2

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х ссоответственно равны 200 и 100. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
10

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х ссоответственно равны 40 и 36. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
2

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х ссоответственно равны 180 и 144. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
6

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х ссоответственно равны 425 и 400. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
5

Второй начальный момент и дисперсия случайной величины Х ссоответственно равны 320 и 256. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
8

Дисперсия и второй начальный момент случайной величины Х ссоответственно равны 324 и 405. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
9

Дисперсия и второй начальный момент случайной величины Х ссоответственно равны 441 и 450. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
3

Дисперсия и второй начальный момент случайной величины Х ссоответственно равны 144 и 180. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
6

Дисперсия и второй начальный момент случайной величины Х ссоответственно равны 144 и 160. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
4

Дисперсия и второй начальный момент случайной величины Х ссоответственно равны 625 и 650. Чему равно математическое ожидание случайной величины?
5

Дискретная случайная величина с равной вероятностью принимает целочисленные значения от -4 до 5 (включительно). Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение больше 1?
0,4

Дискретная случайная величина с равной вероятностью принимает целочисленные значения от 1 до 10. Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение больше 8?
0,2

Дискретная случайная величина с равной вероятностью принимает целочисленные значения от 22 до 31 (включительно). Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение больше 22?
0.9

Дискретная случайная величина с равной вероятностью принимает целочисленные значения от 10 до 19 (включительно). Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение больше 13?
0.6

Дискретная случайная величина с равной вероятностью принимает целочисленные значения от -17 до -8 (включительно). Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение большее или равное -11?
0.4

Дискретная случайная величина с равной вероятностью принимает целочисленные значения от 0 до 4 (включительно). Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение большее или равное 3?
0.4

Дискретная случайная величина Х с равной вероятностью принимает целочисленные значения на отрезке [-5.5; -0.7]. Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение х>-4?
0.6

Дискретная случайная величина Х с равной вероятностью принимает целочисленные значения на отрезке [-5.5; -0.7]. Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение х>-2?
0.2

Дискретная случайная величина Х с равной вероятностью принимает целочисленные значения на отрезке [-5.5; -0.7]. Чему равна вероятность того, что случайная величина примет значение х<-4?
0.2

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 10 и 1. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
200

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 20 и 2. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
500

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 30 и 3. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
1000

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 10 и 5. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
104

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 6 и 3. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
40

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 18 и 2. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
405

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 12 и 2. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
180

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 21 и 7. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
450

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 12 и 3. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
160

Среднеквадратическое отклонение и коэффициент вариации случайной величины Х ссоответственно равны 25 и 5. Чему равен второй начальный момент случайной величины?
650

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 5 и 25?
детерминированным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 10 и 100?
детерминированным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 10 и 200?
экспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 4 и 32?
экспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 4 и 20?
Эрланга 4-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 2 и 5?
Эрланга 4-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 4 и 24?
Эрланга 2-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 6 и 40?
Эрланга 3-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 2 и 4,25?
Эрланга 16-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 5 и 125?
гиперэкспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый и второй начальные моменты которого ссоответственно равны 10 и 500?
гиперэкспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 10 и 0?
детерминированным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 10 и 100?
экспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 4 и 16?
экспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 4 и 64?
гиперэкспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 5 и 49?
гиперэкспоненциальным

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 2 и 1?
Эрланга 4-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 2 и 0,25?
Эрланга 16-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 10 и 4?
Эрланга 25-го порядка

Каким из перечисленных распределений следует аппроксимировать полученное экспериментальным путём реальное распределение, первый начальный и второй центральный моменты которого ссоответственно равны 30 и 36?
Эрланга 25-го порядка

Чему равно математическое ожидание случайной величина Х, распределённой по экспоненциальному закону (а)?

0.5

Чему равно математическое ожидание случайной величина Х, распределённой по экспоненциальному закону (b)?

1

Чему равно математическое ожидание случайной величина Х, распределённой по экспоненциальному закону (c)?

2

Какое экспоненциальное распределение (a, b или с) описывает случайную величину с наибольшим математическим ожиданием?

c

Какое экспоненциальное распределение (a, b или с) описывает случайную величину с наименьшим математическим ожиданием?

а

Какое экспоненциальное распределение (a, b или с) описывает случайную величину с наибольшей дисперсией?

с

Какое экспоненциальное распределение (a, b или с) описывает случайную величину с наименьшей дисперсией?

a

На каком рисунке (а, б, в или г) показана функция распределения случайной величины?

а

На каком рисунке (а, б, в или г) показана функция плотности распределения случайной величины?

б

На каком рисунке (а, б, в или г) показана гистограмма функции распределения случайной величины?

в

На каком рисунке (а, б, в или г) показана гистограмма плотности распределения случайной величины?

г

Случайная величина с функцией распределения, приведенной на рисунке, имеет (...) закон распределения. Вставьте пропущенное слово.

равномерный

Чему равно математическое ожидание случайной величины, имеющей распределение, показанное на рисунке?

3

Чему равно математическое ожидание случайной величины, имеющей распределение, показанное на рисунке?

10

Чему равно математическое ожидание случайной величины, имеющей распределение, показанное на рисунке?

10

Чему равно математическое ожидание случайной величины, имеющей распределение, показанное на рисунке?

5

Чему равно математическое ожидание случайной величины, имеющей распределение, показанное на рисунке?

-6

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше 10?

0,5

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше 0?

0,25

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше 0?

1

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше 14?

0,9

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше -3?

0,1

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше -4?

0,75

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше 7?

0,2

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна 7?

0,8

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна 12?

0,3

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна 11?

0,4

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна 11?

0,2

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна -11?

1

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна -11?

1

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна -2?

1

Чему равно значение Z плотности равномерного распределения, показанного на рисунке?

0,1

Чему равно значение Z плотности равномерного распределения, показанного на рисунке?

0,05

Чему равно значение Z плотности равномерного распределения, показанного на рисунке?

0,01

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,5

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,25

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,25

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,5

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,2

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,2

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,5

Чему равно значение Z плотности распределения, показанного на рисунке?

0,125

Чему равно математическое ожидание равномерного распределения, плотность которого показана на рисунке?

10

Чему равно математическое ожидание равномерного распределения, плотность которого показана на рисунке?

-5

Чему равно математическое ожидание равномерного распределения, плотность которого показана на рисунке?

-100

Чему равно математическое ожидание распределения, плотность которого показана на рисунке?

3

Чему равно математическое ожидание распределения, плотность которого показана на рисунке?

5

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше или равна 12?

0,3

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше или равна -3?

0,4

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше или равна -160?

1

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет меньше 12?

0,7

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет меньше -15?

0

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет меньше 0?

1

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет меньше 2?

0,5

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет меньше 4.5?

0,75

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше 7?

0,25

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше 4?

0,5

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше 4?

0,5

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет меньше 5.5?

0,6

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше 6.3?

0,4

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет больше 12?

0,2

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая плотность распределения, показанную на рисунке, будет меньше 10?

0,4

Чему равно значение функции распределения F(9) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,4

Чему равно значение функции распределения F(0) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,75

Чему равно значение функции распределения F(0) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

1

Чему равно значение функции распределения F(1.5) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,25

Чему равно значение функции распределения F(3.8) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,5

Чему равно значение функции распределения F(7) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,75

Чему равно значение функции распределения F(3) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,4

Чему равно значение функции распределения F(6) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,6

Чему равно значение функции распределения F(5.5) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,1

Чему равно значение функции распределения F(12.5) случайной величины, плотность распределения которой показана на рисунке?

0,9

Вам достался счастливый вопрос :) Вероятность его появления в тесте - менее 2%
Чтобы набрать 5 баллов, введите без кавычек фразу: "Моделирование - это круто!"
Моделирование - это круто!

Какое экспоненциальное распределение (a, b или с) описывает случайную величину с наименьшим коэффициентом вариации?

коэффициенты вариации во всех случаях имеют одинаковое значение

Какое экспоненциальное распределение (a, b или с) описывает случайную величину с наибольшим коэффициентом вариации?

коэффициенты вариации во всех случаях имеют одинаковое значение

Чему равна дисперсия случайной величина Х, распределённой по экспоненциальному закону (а)?

0.25

Чему равна дисперсия случайной величина Х, распределённой по экспоненциальному закону (b)?

1

Чему равна дисперсия случайной величина Х, распределённой по экспоненциальному закону (c)?

4

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет больше или равна 14.7?

0.15

Чему равна вероятность того, что случайная величина, имеющая распределение, показанное на рисунке, будет меньше или равна 4.4?

0.7

Как называется процесс, который развивается в зависимости от ряда случайных факторов?
случайный

Какие понятия присущи любому случайному процессу?
состояние
переходы между состояниями


Как называется граф, в котором вершины соответствуют состояниям, а ориентированные дуги - переходам из одного состояния в другое?
граф переходов

Как называется граф переходов, если на дугах графа указаны условия перехода в виде вероятностей или интенсивностей переходов?
размеченый

Что указывается на дугах размеченного графа переходов?
вероятности переходов
интенсивности переходов


Как называются состояния случайного процесса, если процесс после какого-то числа переходов непременно покидает их?
невозвратные

Как называются состояния случайного процесса, если процесс, достигнув этих состояний прекращается?
поглощающими

Как называется случайный процесс, в котором из любого состояния можно перейти за то или иное число шагов в любое другое состояние и вернуться в исходное?
транзитивным

Как называется случайный процесс, в котором переходит из одного состояния в другое происходит скачком?
Процесс с дискретными состояниями

Как называется случайный процесс, для которого характерен плавный переход из одного состояния в другое?
Процесс с непрерывными состояниями

Как называется дискретный случайный процесс, в котором переход из одного состояния в другое происходит в заранее известные моменты времени?
с дискретным временем

Как называется дискретный случайный процесс, в котором переход из одного состояния в другое происходит в заранее неизвестные моменты времени?
с непрерывным временем

Как называется дискретный случайный процесс, в котором переход из одного состояния в другое происходит в случайные моменты времени?
с непрерывным временем

Как называется процесс, у которого вероятность состояния в будущем зависит только от состояния в настоящем и не зависит от того, когда и каким образом процесс попал в это состояние?
марковский

По какому закону должны быть распределены интервалы времени между соседними переходами из состояния в состояние для того, чтобы случайный процесс с непрерывным временем был марковским?
экспоненциальному

Как называется процесс, в котором переход из одного состояния в другое зависит только от состояния, в котором находится процесс?
марковский

Какие параметры используются для описания марковского случайного процесса с дискретным временем?
перечень состояний, в которых может находиться система
матрица вероятностей переходов
начальные вероятности состояний


Какие параметры используются для описания марковского случайного процесса с непрерывным временем?
перечень состояний
матрица интенсивностей переходов
начальные вероятности состояний


Как для случайного процесса с непрерывным временем называется предел отношения вероятности перехода за бесконечно малый промежуток времени к длине этого промежутка?
интенсивность перехода

Что представляет собой нормировочное условие для марковского случайного процесса?
сумма вероятностей состояний равна 1

Какие процессы называют стохастическими последовательностями?
процессы с дискретным временем

Какие процессы называют случайными цепями?
с дискретным временем

Что является основной характеристикой марковского случайного процесса?
вектор состояний

Какими из перечисленных свойств обладает эргодический процесс?
транзитивность
отсутствие невозвратных и поглощающих состояний
по истечении большого промежутка времени вероятности состояний стремятся к предельным значениям


Какой является матрица интенсивностей переходов случайного процесса?
дифференциальной

Какой является матрица вероятностей переходов случайного процесса?
стохастической

Параметром какого распределения является интенсивность перехода марковского процесса?
экспоненциального

Как называется марковский процесс, если интенсивности переходов постоянны и не зависят от времени?
однородным

Чему равна сумма вероятностей переходов случайного процесса в пределах одной строки матрицы переходов?
1

Чему равна сумма интенсивностей переходов случайного процесса в пределах одной строки матрицы переходов?
0

Из какого условия определяются диагональные элементы матрицы интенсивностей переходов случайного процесса?
сумма элементов строки должна быть равна 0

Если по истечении достаточно большого промежутка времени вероятности состояний стремятся к предельным значениям, не зависящим от начальных вероятностей и от самого промежутка времени, то говорят, что случайный процесс обладает ...
эргодическим свойством

Если случайный процесс обладает эргодическим свойством, то соответствующая система работает ...
в установивишемся режиме

Определить, обладает ли эргодическим свойством случайный процесс с дискретным временем со следующей матрицей вероятностей переходов.

да

Определить, обладает ли эргодическим свойством случайный процесс с дискретным временем со следующей матрицей вероятностей переходов.

нет

Случайный процесс с непрерывным временем имеет два состояния. Интенсивность перехода из 1-го состояния во 2-е равна 12 1/с. Чему равна вероятность перехода из 1-го состояния во 2-е в момент времени 5 с (считая от начала наблюдения)?
0

Как называется матрица вероятностей переходов, представленная на рисунке, в которой A, C и D - ненулевые подматрицы; 0 - нулевая подматрица?

разложимая

Как называется матрица вероятностей переходов, представленная на рисунке, в которой A, B и D - ненулевые подматрицы; 0 - нулевая подматрица?

разложимая

Как называется матрица вероятностей переходов, представленная на рисунке, в которой B и C - ненулевые подматрицы; 0 - нулевая подматрица?

периодическая

Чему равен элемент A в матрице интенсивностей переходов?

-0,5

Чему равен элемент A в матрице вероятностей переходов?

0,5

Определить коэффициент загрузки СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

0,75

Определить коэффициент простоя СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

0,25

Определить вероятность потери заявок в СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

0,75

Определить вероятность попадания на обслуживание заявки в СМО типа М/М/1/0 , матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

0,25

Определить среднее число заявок в СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

0,75

Определить нагрузку СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

3

Определить среднее число обслуживаемых заявок в СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

0,75

Определить вероятность простоя обслуживающего прибора в СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

0,25

Определить нагрузку СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

2

Определить загрузку СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,6

Определить коэффициент простоя СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,4

Определить среднее число работающих приборов в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

1,2

Определить среднее число простаивающих приборов в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,8

Определить среднее число заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

1,2

Определить вероятность отказа в обслуживании заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,4

Определить вероятность принятия заявки на обслуживание в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,6

Определить производительность СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,24

Определить интенсивность потока потерянных заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,16

Определить среднее время пребывания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

5

Определить нагрузку СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

2

Определить загрузку СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,6

Определить коэффициент простоя СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,4

Определить среднее число работающих приборов в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

1,2

Определить среднее число простаивающих приборов в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,8

Определить среднее число заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

1,2

Определить вероятность отказа в обслуживании заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,4

Определить вероятность принятия заявки на обслуживание в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,6

Определить производительность СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,24

Определить интенсивность потока потерянных заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,16

Определить среднее время пребывания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

5

Определить нагрузку СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

1

Определить загрузку СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,75

Определить коэффициент простоя СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,25

Определить среднюю длину очереди в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,75

Определить среднее число заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

1,5

Определить вероятность потери заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,25

Определить вероятность попадания заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,75

Определить производительность СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,15

Определить интенсивность потока потерянных заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,05

Определить среднее время ожидания заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

5

Определить среднее время пребывания заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

10

Определить интенсивность входящего потока заявок в СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

4,5

Определить интенсивность обслуживания заявок в СМО типа М/М/1/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка):

1,5

Определить интенсивность входящего потока заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,4

Определить интенсивность обслуживания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,2

Определить средний интервал между заявками во входящем потоке в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

2,5

Определить среднюю длительность обслуживания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

5

Определить интенсивность входящего потока заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,2

Определить интенсивность обслуживания заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,2

Определить средний интервал между заявками во входящем потоке в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

5

Определить среднюю длительность обслуживания заявок в СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

5

Определить интенсивность выходящего потока заявок из СМО типа М/М/1/2, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,15

Определить интенсивность выходящего потока заявок из СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (состояние 0 - в СМО нет заявок, состояние 1 - в СМО одна заявка, состояние 2 - в СМО две заявки):

0,24

Определить нагрузку СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

1

Определить интенсивность входящего потока заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,2

Определить интенсивность обслуживания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,2

Определить средний интервал между заявками во входящем потоке в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

5

Определить среднюю длительность обслуживания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

5

Определить загрузку СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,4

Определить коэффициент простоя СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,6

Определить среднее число работающих приборов в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,8

Определить среднее число простаивающих приборов в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

1,2

Определить среднее число заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,8

Определить вероятность потери заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,2

Определить вероятность попадания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,8

Определить производительность СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,16

Определить интенсивность потерянных заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,04

Определить среднее время пребывания заявок в СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

5

Определить интенсивность выходящего потока заявок из СМО типа М/М/2/0, матрица интенсивностей переходов которой представлена на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

0,16

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/1/0

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/1/0

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/1/1

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/1/1

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/2/0

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/2/0

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/1/2

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/1/2

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/2/1

Опишите СМО, используя обозначения Кендалла, в которую поступают заявки с интенсивностью 0,2 заявки в секунду и обслуживаются в среднем 4 секунды. Размеченный граф переходов марковского процесса функционирования СМО предстален на рисунке (номер состояния равен количеству заявок в СМО):

М/М/2/1

Определить, обладает ли эргодическим свойством случайный процесс с дискретным временем со следующей матрицей вероятностей переходов.

да

Определить, обладает ли эргодическим свойством случайный процесс с дискретным временем со следующей матрицей вероятностей переходов.

нет

Случайный процесс с непрерывным временем имеет два состояния. Интенсивность перехода из 1-го состояния во 2-е равна 18 1/с. Чему равна вероятность перехода из 1-го состояния во 2-е в момент времени 9 с (считая от начала наблюдения)?
0

Случайный процесс с непрерывным временем имеет два состояния. Интенсивность перехода из 1-го состояния во 2-е равна 16 1/с. Чему равна вероятность перехода из 1-го состояния во 2-е в момент времени 8 с (считая от начала наблюдения)?
0

Случайный процесс с непрерывным временем имеет два состояния. Интенсивность перехода из 1-го состояния во 2-е равна 5 1/с. Чему равна вероятность перехода из 1-го состояния во 2-е в момент времени 15 с (считая от начала наблюдения)?
0

Случайный процесс с непрерывным временем имеет два состояния. Интенсивность перехода из 1-го состояния во 2-е равна 7 1/с. Чему равна вероятность перехода из 1-го состояния во 2-е в момент времени 14 с (считая от начала наблюдения)?
0

Чему равен элемент A в матрице интенсивностей переходов?

-0.4

Чему равен элемент A в матрице вероятностей переходов?

0.6

Чему равен элемент A в матрице интенсивностей переходов?

-0.1

Чему равен элемент A в матрице вероятностей переходов?

0.9