Intrebari Cu Raspunsuri La Statistica Matematica

  • Uploaded by: AndreiMaxim
  • 0
  • 0
  • May 2020
  • PDF

This document was uploaded by user and they confirmed that they have the permission to share it. If you are author or own the copyright of this book, please report to us by using this DMCA report form. Report DMCA


Overview

Download & View Intrebari Cu Raspunsuri La Statistica Matematica as PDF for free.

More details

  • Words: 8,319
  • Pages: 33
Statistica matematica probleme de dificultate redusa TRUE/FALSE

T

1)

T

2)

T

3)

F

4)

T

5)

Dintr-o populaţie normal repartizată cu dispersia necunoscută se face o selecţie de volum n. Intervalul de încredere pentru media m a populaţiei cu dispersia necunoscută s% s% ⎞ ⎛ este ⎜ x − tα , x + tα ⎟. n n⎠ ⎝

Fie θ un parametru al colectivităţii generale şi θ*(x1,x2,…,xn) o funcţie de selecţie. Spunem că θ* este o estimaţie consistentă a lui θ dacă θ*(x1,x2,…,xn) converge în probabilitate către θ.

Momentele de selecţie sunt estimaţii absolut corecte ale momentelor teoretice.

Fie densitatea de repartiţie f(x,θ), cu θ parametru necunoscut. Fie cazul ipotezei simple: H0:θ=θ0 ; H1:θ=θ1. Probabilitatea de respingere a ipotezei H0 ca funcţie de θ se numeşte riscul furnizorului.

Intervalul de incredere pentru parametrul mediei m din repartia normala N(m,

cunoaste

F

6)

7)

.

Intervalul de incredere pentru parametrul m al repartitiei normale N(m,

dispersia

F

este

) cand nu se cunoaste

este:

Intervalul de incredere pentru parametrul dispersiei al repartiei normale N(m, .

T

) cand se

8) Valoarea mometului de selecţie de ordinul r este

.

) este

T

9) Momentele de selecţie sunt estimaţii absolut corecte ale momentelor teoretice.

T

10)

Urmatoarea estimatie:

T

11)

Fie

T

12)

si

este o estimatie nedeplasata pentru dispersia teoretica.

doi estimatori nedeplasati pentru un parametru . Sa se precizeze daca estimatorul pastreaza proprietatea de a fi nedeplasat pentru parametrul dat .

Testul Z se aplicã pentru verificarea ipotezei

H 0 : m = m0 cu alternativa

(

pentru distributia N m,σ

T

13)

2

) cu σ

H1 : m = m1 2

cunoscut.

Pentru compararea a doua proportii provenite din doua esantioane de volume

si

ale

aceleasi populatii se foloseste statistica normal redusa:

T

14)

Pentru compararea a 2 proportii testam ipoteze nula: contra ipotezei alternative: la un prag de semnificatie . Atunci spunem ca respingem ipoteza nula in cazul: , unde reprezinta cuantila de ordin .

F

15)

Valoriled α = Φ −1 ⎜

⎛1 − α ⎞ ,⎟unde ⎝ 2 ⎠

este functia de repartie pentru o variabila normal redusa, nu

se cunosc.

T

16)

Dacã θ* ( x1 ,..., xn ) converge în probabilitate cãtre parametrul θ , spunem cã θ* este o

estimatie consistentã a lui θ .

T

17)

(

)

(

)

Dacã M θ* ( x1 ,..., xn ) = θ , lim D 2 θ* ( x1 ,..., xn ) = 0 , n→∞

spunem cã θ* ( x1 ,..., xn ) este o estimatie corectã a parametrului θ .

T

18)

F

19)

O estimatie θ* este nedeplasatã pentru parametrul

Dispersia de selectie este s 2 =

()

dacãM θ* = 0 .

1 n (xi − x )2 este o estimatie nedeplasata pentru dispersia ∑ n i =1

teoretica.

T

20) Valoarea mediei de selectie este x = α1 =

T

21) Valoarea dispersiei de selectie este s 2 =

F

1 n ∑ xi n i =1

1 n (xi − x )2 ∑ n i =1

22) Dacã repartitia teoreticã are media m si dispersia σ 2 , atunci media de selectie are valoarea medie

F

si dispersia

σ2 . n

23) Testul "t" (Student) se aplicã pentru verificarea ipotezei

H 0 : m = m0 cu alternativa

(

H1 : m = m1

)

pentru distributia N m,σ2 cu σ 2 cunoscut.

T

24) Pentru compararea dispersiei de sondaj cu dispersia populatiei originare consideratã N m,σ2 trebuie verificatã ipoteza

(

)

H 0 : σ 2 = σ02 contra alternativei

H1 : σ2 = σ12 .

se face cu ajutorul unui esantion de volum n cu statistica U =

(n − 1)~s 2 care are o σ2

repartitie χ 2

T

25)

Dacã nx reprezintã numãrul observatiilor în care a apãrut o valoare a caracteristicii ξmai micã

* decât x atunci functia de repartitie de selectie este Fn ( x ) =

F

26)

T

27)

nx . n

( )

2 * O estimatie θ* este nedeplasatã dacã D θ = 0 .

Problema regresiei constă în a descrie legea de variaţie medie a unei variabile în funcţie de una sau mai multe variabile cunoscute.

T

28) Problema corelaţiei constă în caracterizarea intensităţii legăturii cu ajutorul unui coeficient numeric – coeficient de corelaţie – independent de unităţile de măsură ale variabilelor corelate.

F

29) O condiţie necesară pentru un calcul statistic corect in problema de regresie si de corelatie este omogenitatea datelor şi un număr mic de observaţii.

T

30) Caracterul omogen sau neomogen al colectivităţii statistice poate fi sesizat examinând diagrama de dispersare a unităţilor observate în raport cu valorile variabilelor corelate.

T

T

31)

Histograma se obtine folosind observatiile distincte: populatii statistice si frecventele absolute asociate lor:

32)

Poligolul frecventelor relative este poligonul ce uneste punctele

pentru caracteristica X a unei .

unde

sunt observatii distincte pentru caracteristica X a unei populatii statistice si frecventele absolute asociate lor.

F

33)

Modulul este observatia de selectie cu frecventa cea mai mica.

F

34)

Amplitudinea A are urmatoarea proprietate:

.

F

35)

Amplitudinea A are urmatoarea proprietate:

.

YES/NO

YES

1)

Intervalul de incredere pentru parametrul dispersiei

al repartiei normale N(m,

) este

?

NO

2)

Fie

si n date, atunci cuantilele repartitieiχ12,tab: = χ 2

α 1− ;( n −1) 2

YES

3)

Estimatorul verosimilitatii maxime pentru parametrul eficient.

NO

4)

NO

5)

, χ 22,tab = χ 2α 2

;( n −1)

sunt tabelete?

al repartitiei Poisson este un estimator

Douã estimatii eficiente ale parametrului θ nu sunt egale aproape sigur.

Valoarea medie a momentului de selectie de ordin r , α r este α r ?

NO

6) Dispersia momentului de selectie de ordin r , α r este

?

YES

Media condiţionată teoretică a lui y în raport cu x este y x = a + bx .Parametrii a şi b se pot estima prin metoda celor mai mici pătrate?

NO

8)

YES

9) Amplitudinea, abaterea medie absoluta si dispersia de selectie sunt indicatori ai variatiei observatiilor?

7)

Media de selectie, mediana si modulul sunt indicatori de pozitie?

YES

10)

In cazul in care pentru observatiile avem frecventele absolute mediana se poate calcula folosind frecventele cumulate?

atunci

NUMERIC RESPONSE

0,35

1) Se face o cercetare selectiva a cheltuielilor lunare de consum la un produs. Se obtin urmatoarele date de selectie: 13,12 10,12,13, 14, 13, 14, 12, 11, 15, 14, 10, 14, 13, 11, 14, 15, 16, 13. Sa se calculeze valoarea functiei de repartie empirice in punctul 12,5.

0,95

2) Se face o cercetare selectiva a cheltuielilor lunare de consum la un produs. Se obtin urmatoarele date de selectie: 13,12 10,12,13, 14, 13, 14, 12, 11, 15, 14, 10, 14, 13, 11, 14, 15, 16, 13. Sa se calculeze valoarea functiei de repartie empirice in punctul 16.

0

3)

Se face o cercetare selectiva a cheltuielilor lunare de consum la un produs. Se obtin urmatoarele date de selectie: 13,12 10,12,13, 14, 13, 14, 12, 11, 15, 14, 10, 14, 13, 11, 14, 15, 16, 13. Sa se calculeze valoarea functiei de repartie empirice in punctul 9.

0,5

4)

12,95

5) Se face o cercetare selectiva a cheltuielilor lunare de consum la un produs. Se obtin urmatoarele date de selectie: 13,12 10,12,13, 14, 13, 14, 12, 11, 15, 14, 10, 14, 13, 11, 14, 15, 16, 13. Sa se calculeze valoarea mediei de selectie.

Se face o cercetare selectiva a cheltuielilor lunare de consum la un produs. Se obtin urmatoarele date de selectie: 13,12 10,12,13, 14, 13, 14, 12, 11, 15, 14, 10, 14, 13, 11, 14, 15, 16, 13. Sa se calculeze probabilitatea ca variabila aleatoare de selectie sa apartina intervalului (12; 14,5)

2,5475

6)

Se face o cercetare selectiva a cheltuielilor lunare de consum la un produs. Se obtin urmatoarele date de selectie: 13,12 10,12,13, 14, 13, 14, 12, 11, 15, 14, 10, 14, 13, 11, 14, 15, 16, 13. Sa se calculeze valoarea dispersiei de selectie.

COMPLETION

1)

Fie θ un parametru necunoscut pentru o densitate de repartitie f ( x, θ ) .Atunci pentru o selectie de volum n obtinem douã statistici A( x1 ,..., xn ) , B( x1 ,..., xn ) astfel încât probabilitatea

P( A( x1 ,..., xn ) ≤ θ ≤ B(x1 ,..., xn )) = δ ,unde δ nu depinde de θ . Atunci [A,B] se

numeste..interval..de incredere.

2)

Fie θ este un parametru necunoscut pentru densitatea de repartitie f ( x, θ ) .Atunci pentru o selectie de volum n obtinem douã statistici, A( x1 ,..., xn ) , B( x1 ,..., xn ) astfel încât

probabilitatea P( A( x1 ,..., xn ) ≤ θ ≤ B( x1 ,..., xn )) = δ ,unde δ nu depinde de θ . In acest caz

multimea punctelor de selectie ( x1 ,..., xn ) pentru care A ≤ θ ≤ B , se numeste ..regiune. de acceptare pentru θ .

3)

Fie θ este un parametru necunoscut al densitatii de repartitie f ( x, θ ) în care pentru o selectie

de volum n obtinem douã statistici, A( x1 ,..., xn ) , B( x1 ,..., xn ) astfel încât probabilitatea

P( A( x1 ,..., xn ) ≤ θ ≤ B( x1 ,..., xn )) = δ ,unde δ nu depinde de θ .Atunci numãrul δ se numeste

.prag. de încredere al intervalului [A,B].

4)

Dispersia de selecţie este o estimaţie consistentă pentru ..dispersia.teoretică.

5)

Probabilitatea de respingere a ipotezei nule

ca functie de parametrul considerat

se numeste

functie de.putere. a testului.

6) În luarea deciziei de admitere sau respingere a unei ipoteze se pot face o eroare de gradul întâi daca respingemH 0 desi ea este adevãratã.

7) În luarea deciziei de admitere sau respingere a unei ipoteze se pot face o eroare de gradul doi dacaacceptam H 0 desi ea este falsa.

8) valorile observate ale variabilei x şi

Fie

valorile observate ale

x1 ,..., x n y1 ,..., y m variabilei y şi fie numărul unităţilor populaţiei care au valoarea a variabilei x şi pentru f ij xi yi y. Atunci f • j =

n

∑f i =1

ij

şi f i• =

m

∑f j =1

ij

se numesc repartiţii marginaleale lui y, respectiv x.

9) Caracteristicile marginaleale lui x şi y (medie şi dispersie) sunt

x=

1 f ••

n

∑ xi f i • , D 2 ( x) = i =1

1 f ••

n

∑ (x i =1

− x ) f i• 2

i

1 y= f ••

m

∑y j =1

j

f •. j

1 , D ( y) = f •• 2

∑ (y

2

m

j =1

j

− y) f• j

Statistica matematica probleme de dificultate medie TRUE/FALSE

F

1)

F

2)

T

3)

T

4)

Efectuand o statistica a salariului dintr-o firma am gasit ca valoarea medianei este de 1400 de RON. Atunci putem concluziona ca cai mai multi angajazi au un salariu de 1400 de RON?

Efectuand o statistica a salariului dintr-o firma am gasit ca valoarea modulului este de 1400 de RON. Atunci putem concluziona ca jumatate din numarul angajatilor au un salariu mai mic de de 1400 de RONsi cealalta jumatate un salariu mai mare de 1400 de RON?

Efectuand o statistica a salariului dintr-o firma am gasit ca valoarea mediei de selectie este de 1400 de RON. Atunci putem concluziona ca daca totalitatea salariilor platite s-ar repartiza in mod egal atunci fiecare angajat ar primi un salariu de 1400 de RON?

Daca Me este valoarea medianei unei populatii statistice atunci avem urmatoarea relatie: .

T

5)

Daca

sunt valorile cuartilelor unei populatii statistice atunci avem urmatoarele relatii: ,

F

6)

Daca

7)

.

sunt valorile cuartilelor unei populatii statistice atunci avem urmatoarele relatii: ,

T

,

,

.

Pentru o repartitie simetrica valoarea medianei coincide cu valoarea mediei de selectie.

MULTIPLE CHOICE

3

1)

S-a constatat că cererea unui anumit articol într-o perioadă a anului este o variabilă aleatoare. Luându-se la întâmplare 100 de bonuri de comandă s-au observat următoarele

Cererea ( xi )

1

2

Frecvenţa ( ni ) 4 5 Cererea medie x este: 1 x = 7, 49 2 x = 4, 47 3 x = 5, 49 4 x = 14, 49

5

2)

3

4

5

6

7

8

9

10

12

8

20

18

10

19

3

1

Fie o selecţie de volum 25 repetată asupra unei caracteristici X a unei populaţii statistice care a condus la rezultatele următoare: k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 xk -2 0 1 2 1 2 0 4 -2 -1 -3 1 2 3 4 2 -2 -1 3 2 4 4 1 -3 2 Fie s2 , dispersia de selecţie. Atunci 1 2 3 4 5

2

Se consideră X o caracteristică a unei populaţii cu densitatea de repartiţie f ( x,θ ) cu θ

3)

parametru necunoscut,

( 2θ ) f ( x, θ ) = x!

x

e−2θ , x ∈ N, θ > 0, şi fie { xk }k =1, n rezultatele unei

selecţii repetate de volum n efectuată asupra lui X. Un estimator de maximă verosimilitate al parametrului θ este 1

θ∗ = x

2

x 2 ∗ θ = ln x θ ∗ = ex θ ∗ = 2x

3 4 5

2

θ∗ =

Fie X o carateristică a unei populaţii, X∈(m,σ2), cu σ = 36, şi fie o selecţie de volum n=9 care

4)

conduce la o valoare medie x = 195 . Intervalul de încredere pentru parametrul m este [171,48;218,52] pentru coeficientul de încredere 1 2 3

δ = 0,90 δ = 0,95 δ = 0,98

4

5)

δ = 0,99

. Fie X o carateristică a unei populaţii, X∈(m,σ2) şi fie o selecţie de volum n=9 care conduce la 2 o valoare medie şi o dispersie modificată x = 50, s% = 1,752 .

Intervalul de încredere pentru parametrul m este [ 48,311; 51,689]

pentru coeficientul de

încredere 1 2 3 4 5

6)

Dintr-o populaţie normală se face o selecţie de volum 16 găsindu-se: xk: 2,8; 2,8; 2,8; 3; 3; 3; 3,4; 3,2; 3; 3; 2,9; 2,9; 2,8; 3,4; 3; 3. Intervalul de încredere 98% corespunzător dispersiei σ2 este 1 2 3 4 5

7)

[0, 076;0,1033] [0, 0176;0,1033] [0, 0176;0, 0033] [0, 076;0, 0033] [0,1176;0, 0033]

Dintr-o selecţie ordonată de volum n=25 s-au obţinut următoarele date: medie de selecţie x = 14,85, dispersie de selecţie modificată s* = 1,52. Se face urmatoarea ipoteza asupra valorii medii teoretice H0 : m = 15,15 . In aceste conditii, 1 2 3 4

3

δ = 0,90 δ = 0,99 δ = 0,98 δ = 0,95 δ = 0,975.

nu se acceptă ipoteza H0 la un nivel de semnificaţie α = 0,05. se accepta ipoteza H0 la un nivel de semnificaţie α = 0,5. se accepta ipoteza H0 la un nivel de semnificaţie α = 0,025. se accepta ipoteza H0 la un nivel de semnificaţie α = 0,05

, σ ) de volum n=25 s-a obţinut x = 12,64; s 2 = 6, 25 . eşantion dintr-o populaţie N(m Se fac urmatoarele ipoteze asupra valorii medii teoretice : H0: m = 12, H1 : m ≠ 12 . La un nivel de semnificaţie α = 0,05 , tα = 2, 262

8) Pe un

1 2 3 4

se accepta alternativa H1 datele sunt insuficiente se accepta H0 nu se accepta nici una dintre cele doua ipoteze

2

9) D

intro populaţie normal repartizată cu dispersia necunoscută se face o selecţie de volum n = 9 şi se obţine x = 50 , s% 2 = 1, 752 . Să se scrie intervalul de încredere dacă α = 0, 05 şi tα = 2, 37 .

1 2 3

1

( 47,98;50, 01) ( 48, 61;51,38) ( 37,98; 49,92 )

10) Momentul centrat de selecţie de ordinul r este

3

1

2

11) Daca

pentru o sectie de volum n se cunoaste dispersia de selectie atunci sa se precizeze

valoarea dispersiei de selectie modificate 1

12)

3 4

2

2

.

S ă se arate că dacă este o variabilă aleatoare normală

, atunci pentru o selectie de

volum n repartiţia mediei de selecţie este:

1

2

1

3

2

4

13) este o estimaţie consistentă a lui daca: converge în probabilitate către parametrul

1

Spunem că Dacă

2

Dacă

converge aproape sigur către parametrul

3

Dacă

converge in medie patratica către parametrul

14) Recunoasteti urmatoarea teorema: este o estimaţie absolut corectă a parametrului , atunci Dacă

(

)

D 2 θ* ( x1 ,... xn ) ≥

1 2

1

Cebisev Rao-Cramer

1 ⎛ ⎡ ∂ ln f ( x, θ) ⎤ 2 ⎞ ⎟ nM ⎜ ⎢ ⎥⎦ ⎟ ⎜⎣ ∂ θ ⎠. ⎝ 3 4

Markov Bernoulli

15) este

Dacă

o

funcţie

de

estimaţie

absolut

corectă,

atunci

raportul

1

( )

en θ * = 1 2

2

16)

⎛ ⎡ ∂ ln f ( x, θ) ⎤ 2 ⎞ ⎟ nM ⎜ ⎢ ⎥⎦ ⎟ ⎜⎣ ∂ θ ⎝ ⎠ 2 * D θ

( )

se numeşte:

eficienta lui mediana lui

3 4

Pentru compararea dispersiei de sondaj cu dispersia populatiei originare comsiderata normala trebuie verificata ipoteza nula de incredere 1 Daca 2

3

17)

2

18)

aunci pentru

la un prag

respigem

Determinarea regiunii critice se face cu ajutorul urmatoarei leme: 1 Rao-Cramer 2 Bernoulli 3 Neyman-Pearson

Intervalul de incredere pentru parametrul mediei m din repartia normala N(m,

) cand se

este 3

2

19)

contra alternativei

.Specificati care din urmatoarele situatii este cea adevarata: aunci pentru respigem

Daca

cunoaste 1

3

asimetria lui excesul lui

4

Sa se afle intervalul de incredere pentru parametrul m al repartitiei normale N(m, cunoaste dispersia 1

. 3

) cand nu se

4

2

2

20)

Sa se determine un interval de incredere pentru parametrul dispersiei N(m,

3

)

1

3

2

4

21)

al repartiei normale

Fie repartitia de tip continuu f ( x, θ ) unde θ poate lua orice valoare dintr-un interval I . Valorile de selectie x1 ,..., xn obtinute în urma a n extractii independente din populatie sunt variabile aleatoare independente cu aceeasi densitate de probabilitate f ( x, θ ) . Atunci functia 1 2

1

, P( x1 ,..., xn ; θ)dx1 ...dxn = f (x1 , θ)... f ( xn , θ)dx1 ...dxn se numeste functie de repartitie 3 functie de verosimilitate densitate de repartitie 4 variabila aleatoare

22) Momentul centrat de selectie de ordinul r este 1

μr =

1 n (xi − x )r ∑ n i =1

2

3

2

23) Momentul de selectie de ordinul r pentru o variabila aleatoare este 1

2 3

αr =

1 n r ∑ xi n i =1

2

24)

Com pararea mediei unui sondaj cu media cunoscuta a unei populatii originare se face cu ajuorul testului Z care se bazeaza pe statistica Z=... 1 3 2

2

25)

4

Com pararea a douã proportii se realizeza cu ajutorul a douã esantioane de volum n1 respectiv

n2 din populatii diferite sau din aceeasi populatie. Aceste esantioane ne dau proporþiile p1 respectiv p2 de elemente posedând o anumitã caracteristicã A . Vom testa ipoteza

H 0 : p1 = p2 contra alternativei

H 1 : p1 ≠ p2 . cu ajutorul statisticii: 1

1

2

26)

Z=

p1 − p2

3

p1q1 p2 q2 + n1 n2

( ) 0 ≤ e (θ ) ≤ 1 e (θ ) >1

* Daca en θ este eficienta lui θ atunci

1 2

1

3

*

n

4

*

n

en (θ * ) <0 en (θ * )

27) S

-aconstatat că cererea unui anumit articol într-o perioadă a anului este o variabilă aleatoare. Luându-se la întâmplare 100 de bonuri de comandă s-au observat următoarele 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cererea ( xi )

Frecvenţa ( ni )

4

5

12

8

20

18

10

19

3

1

Atunci dispersia modificată de selecţie s% este: 2

1

3

s% 2 = 4, 47

28) Fie o

2

s% 2 = 7, 49

selecţie de volum 25 repetată asupra unei caracteristici X a unei populaţii statistice care a condus la rezultatele următoare: k 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 xk -2 0 1 2 1 2 0 4 -2 -1 -3 1 2 3 4 2 -2 -1 3 2 4 4 1 -3 2 Fie x , media de selecţie. Atunci

1 2 3

29)

x = 2,96 x = 1,96 x = 0,96

Fie o populaţie caracterizată simultan de două variabile X şi Y. Fie x1 , x2 ,..., xn valorile observate ale variabilei X şi y1 , y2 ,..., ym valorile observate ale variabilei Y. Fie fij numărul unităţilor populaţiei care au valoarea xi a variabilei X şi yj pentru Y. Numerele f ij , i = 1, n, j = 1, m , satisfac urmatoarele relatii: 1 2

30)

fij ≥ 1, i = 1, n, j = 1, m,

m

n

∑∑ i =1 j =1

3

fij = 1

m

n

∑∑ f i =1 j =1

fij ≥ 1, i = 1, n, j = 1, m,

4

ij

=1

fij ≥ 0, i = 1, n, j = 1, m,

m

n

∑∑ f i =1 j =1

ij

=1

Se considera o populatie avand doua caracteristici X si Y, variabilele aleatoare discrete, pentru care se cunosc repartiţiile individuale şi repartiţia comună date în tabloul X\Y -1 1 qj

0 1/12 1/4 1/3

1 5/12 1/4 2/3

pi 1/2 1/2

Repartiţia variabilei 3X - 2Y este 1 2 3 4

1

⎛ −3 -1 3 X − 2Y : ⎜ 5 1 ⎜⎜ ⎝ 12 12 ⎛− 3 -1 ⎜ 3 X − 2Y : ⎜ 1 5 ⎜ ⎝ 12 12 ⎛− 3 -1 ⎜ 3 X − 2Y : ⎜ 1 5 ⎜ ⎝ 12 12 ⎛ −3 -1 3 X − 2Y : ⎜ 1 1 ⎜⎜ ⎝ 12 4

31) Fie o

1

⎞ ⎟ 1⎟ ⎟ 4⎠ 3⎞ ⎟ 1⎟ ⎟ 4⎠ 3⎞ ⎟ 1⎟ ⎟ 4⎠ 3 ⎞ ⎟ 5⎟ ⎟ 12 ⎠ 3

1 4 1 1 4 1 1 4 1

1 4

populaţie caracterizată simultan de două variabile X şi Y pentru care calculăm media

teoretica condiţionata a lui Y in raport cu X, $y x . Coeficientul de variatie a ajustarii se calculeaza cu formula: unde y x = a + bx .

1

Dy

1 CV = = ⋅ y y 2

CV = Dy = 3

2

33)

2

34)

)

x

)

n

1 CV = y

CV =

32)

x

n

∑ ( $y − y

4

3

∑ ( $y − y

Dy y

=

1 ⋅ y

∑( y − y ) x

n

La două teste opt elevi au obţinut următoarele rezultate: 35 55 40 35 50 60 Test 1 X 50 60 40 35 65 55 Test 2 Y Valorile medii x şi y sunt 2 x = 50 3 x = 45 1 x = 45 y = 55 y = 45 y = 50

45 45

40 50

4

x = 55 y = 50

La două teste opt elevi au obţinut următoarele rezultate: 35 55 40 35 50 60 45 40 Test 1 X 50 60 40 35 65 55 45 50 Test 2 Y * Coeficientul a al dreptei de regresie a lui y în raport cu x , y x = a + bx este 1 a = 0,70 2 a = 0,75 3 a = 0,77 4 a = 0,80 Dacă se dau x = 7,82 ,y = 7,86, s x = 4,86 , s y = 5,50 şi rxy = 0,5273 , dreapta de regresie a lui y în raport cu x este 1 y = 0,5967 x − 3,17 2 y = 0,5967 x + 3,17 3 y = −0,5967 x + 3,17 4 y = −0,5967 x − 3,17

2

35)

Dacă se dau x = 7,82 ,y = 7,86, s x = 4,86 , s y = 5,50 şi rxy = 0,5273 , coeficientul a din ecuaţia dreptei de regresie y x = a + bx are valoarea 1 a =1 2 a = 0,5967 3 a = −0,5967

1

36)

4

a = 0,3

Dacă se dau x = 7,82 ,y = 7,86, s x = 4,86 , s y = 5,50 şi rxy = 0,5273 , coeficientul b din ecuaţia dreptei de regresie y x = a + bx are valoarea

1

2

2

3

37)

38)

39)

b = 3,17

2

b = −3,17

b=4

3

Pentru datele din tabelul următor x 40 50 y 58 102 valorile medii x şi y sunt 1 x = 58 2 x = 59 y = 140 y = 140

60 142

70 188

b = 4,2

4

75 210 x = 58 y = 140 ,2

3

Pentru datele din tabelul următor x 40 50 60 70 75 y 58 102 142 188 210 coeficientul a al dreptei de regresie y x = a + bx are valoarea 1 a = 4,29 2 a = 4,256 3 a = 4,38

4

4,5

Pentru datele din tabelul următor x

y 16 26 36 46 56 f i⋅ Sa se determine x şi y 1 x = 30 2 y = 29 ,7

20

25

4

6 8

4 x = 31,7 y = 30

30 10 32 4

14

46 3

35

3 12 1 16 x = 31.7 y = 35.6

40

f⋅ j

9 6 5 20

10 18 44 22 6 100 4

x = 32 y = 31

NUMERIC RESPONSE

1

1)

O selectie de volum n=100 asupra unei caracteristici X conduce in urma ordonarii observatiilor la urmatoarele rezultate: -2 -1 0 1 2 3 4 5 5 9 15 25 20 16 7 3 Precizati valoarea medianei.

1

2)

O selectie de volum n=100 asupra unei caracteristici X conduce in urma ordonarii observatiilor la urmatoarele rezultate: -2 -1 0 1 2 3 4 5 5 9 15 25 20 16 7 3

Precizati valoarea modulului.

7

3)

O selectie de volum n=100 asupra unei caracteristici X conduce in urma ordonarii observatiilor la urmatoarele rezultate: -2 -1 0 1 2 3 4 5 5 9 15 25 20 16 7 3 Precizati valoarea amplitudinei.

1,37

4) O selectie de volum n=100 asupra unei caracteristici X conduce in urma ordonarii observatiilor la urmatoarele rezultate: -2 -1 0 1 2 3 4 5 5 9 15 25 20 16 7 3 Precizati valoarea mediei de selectie.

205

5)

O selectie de volum n=40 asupra unei caracteristici X conduce in urma ordonarii observatiilor la urmatoarele rezultate: 115 145 175 205 235 265 295 325 2 6 6 15 6 1 3 1 Precizati valoarea medianei.

6)

Timpii de defectare pentru 225 de componente in multipli de 100 de ore sunt grupati in clase. =454 si =426 sa se afle lungimea clasei de grupare. Daca

7)

Timpii de defectare pentru 225 de componente in multipli de 100 de ore sunt grupati in clase. =454 si =426 sa se afle numarul claselor atunci cand sunt de lungime egala. Daca

78

8)

56

9)

94

10)

Punctele realizate de studentii care au promovat examenul de statistica sunt: 64, 62, 76, 82, 56, 76, 84, 92, 86, 62, 58, 78, 82, 56, 58, 68, 82, 84, 78, 76, 94, 82, 64, 78, 84, 94, 88, 78, 92, 78. Precizati care este valoarea modulului.

Punctele realizate de studentii care au promovat examenul de statistica sunt: 64, 62, 76, 82, 56, 76, 84, 92, 86, 62, 58, 78, 82, 56, 58, 68, 82, 84, 78, 76, 94, 82, 64, 78, 84, 94, 88, 78, 92, 78. . Precizati care este valoarea statisticii de ordine

Punctele realizate de studentii care au promovat examenul de statistica sunt: 64, 62, 76, 82, 56, 76, 84, 92, 86, 62, 58, 78, 82, 56, 58, 68, 82, 84, 78, 76, 94, 82, 64, 78, 84, 94, 88, 78, 92, 78. . Precizati care este valoarea statisticii de ordine

11)

Punctele realizate de studentii care au promovat examenul de statistica sunt: 64, 62, 76, 82, 56, 76, 84, 92, 86, 62, 58, 78, 82, 56, 58, 68, 82, 84, 78, 76, 94, 82, 64, 78, 84, 94, 88, 78, 92, 78. Precizati care este valoarea quartilei .

12)

Punctele realizate de studentii care au promovat examenul de statistica sunt: 64, 62, 76, 82, 56, 76, 84, 92, 86, 62, 58, 78, 82, 56, 58, 68, 82, 84, 78, 76, 94, 82, 64, 78, 84, 94, 88, 78, 92, 78. . Precizati care este valoarea quartilei

13)

Punctele realizate de studentii care au promovat examenul de statistica sunt: 64, 62, 76, 82, 56, 76, 84, 92, 86, 62, 58, 78, 82, 56, 58, 68, 82, 84, 78, 76, 94, 82, 64, 78, 84, 94, 88, 78, 92, 78. . Precizati care este valoarea percentilei

14)

Sa se afle valoarea medianei pentru urmatorul sir de date: 2,5; 3,7; 1,4; 0,2; 5,4; 8,9; 4,2.

statistica matematica probleme de dificultate ridicata TRUE/FALSE

F

1. Repartiţia valorilor unei variabile observate este dată de tabelul

Valorile mărimii -1 0 1 2 3 4 5 6 Frecvenţele 2 5 6 9 10 8 7 3 Valoarea medie a mărimii observate este x = 2, 7 4 .

T

2. S-a constatat că cererea unui anumit articol într-o perioadă a anului este o variabilă aleatoare.

Luându-se la întâmplare 100 de bonuri de comandă s-au observat următoarele 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Cererea ( xi ) 20 18 10 19 3 1 Frecvenţa ( ni ) 4 5 12 8 Cererea medie x şi dispersia modificată de selecţie s% 2 sunt egale cu x = 5, 49 , s% 2 = 4, 47 .

F

3. Dintr-o populaţie normal repartizată cu dispersia necunoscută se face o selecţie de volum 9

găsindu-se x = 50 şi s% 2 = 1, 752 . Pentru α = 0,95 şi tα = 1, 96 intevalul de încredere este

( 47,98;57, 01) .

4. Se consideră X o caracteristică a unei populaţii cu densitatea de repartiţief x(,θ

F

necunoscut,

( 2θ ) f ( x,θ ) = x!

x

cu ) θ parametru

e−2θ , x ∈ N, θ > 0, şi fie { xk }k =1, n rezultatele unei selecţii repetate de

volum n efectuată asupra lui X. Un estimator de maximă verosimilitate al parametrului θ este θ * = x

F

5. Fie

o selectie asupra unei variabile aleatoare

Atunci estimatorul de maxima verosimilitate pentru

si

.

este un estimator nedeplasat pentru .

MULTIPLE CHOICE Se fac cinci măsurători cu un aparat asupra lungimii unei bare şi se găsesc rezultatele în mm: 92 ; 94 ; 103 ; 105 ; 106 . Să se determine valoarea medie a lungimii barei, dispersia de selecţie şi dispersia de selecţie modificată.

1.

a. b.

2.

c. d.

Repartiţia valorilor unei variabile observate pe baza a 50 de observaţii este dată de tabelul:

xi

0

1

2

3

4

5

6

7

ni

3

8

5

10

8

6

7

3

Să se calculeze valoarea medie a mărimii observate . c. d.

a. b.

3. Repartiţia valorilor unei variabile observate pe baza a 50 de observaţii este dată de tabelul:

xi

0

1

2

3

4

5

6

7

ni

3

8

5

10

8

6

7

3

Să se calculeze valoarea dispersieie modificate a. b.

.

c. d.

4. Pentru a cerceta prezenta studentilor la un anumit curs s-a ales un esantion de 100 studenti si s-a inregistrat numarul absentelor acestora la cinci cursuri consecutive: 40 de studenti nu au nici o absenta, 20 de studenti au 1 absenta, 15 studenti au 2 absente, 10 studenti au 3 absente, 8 studenti au 4 absente si ultimii 7 studenti au absentat la toate cele 5 cursuri. Sa se determine valoarea mediei de selectie. a. c. 1,47 2 b. d. 1 2,47 5. O selectie aleatoare de volum n=10 dintr-o populatie normala a dat urmatoarele valori: -2, -2, 1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5 Sa se scrie un interval de incredere pentru media populatiei normale la un prag de ,26. incredere de 95%. Se cunoaste ca a. 1<m<5 c. 0,3<m<3,7 b. -1<m<2 d. 10,3<m<12,4 6. Se efectueaza 12 masuratori independente asupra unei variabile aleatoare repartizate normal , rezultatul masuratorilor fiind urmatorul :-0,5;-0,4;-0,4;-0,2;0;0,2;0,6;0,8;1;1,2;1,2;1,5. Sa se detrmine la un prag de incredere de 0,05 un interval de increder pentru media teoretica. Se cunoaste cuantila a. 1<m<5,8 c. 10<m<12 b. -0,04<m<0,8 d. 21<m<25,7

7. Sa se gaseasca o estimatie eficienta pentru parametrul k=0,1..., pe baza unei selecţii repetate de volum n.

a.

c.

din repartitia Poisson

,

d.

b.

Sa se precizeze un estimator eficient pentru parametrul mediei m din repartitia normala cu

8.

− 1 f ( x, m ) = e σ 2π densitatea de probabilitate

( x − m )2 2 σ2

.

a. dispersia de selectie b. media de selectie

9. O selectie de volum n=31 a dat o estimatie deplasata estimatie nedeplasata a dispersiei teoretice. a. 3 c. 3,1 b. 3,5 d. 4

a dispersiei teoretice. Sa se determine o

10. Durata de functionare a unui tip de tub florescent de 40 de w poate fi considerata o variabila aleatoare . O selectie de 50 de tuburi dau o durata medie de reprezentata de media m=1500h si ore.Sa se verifice ipoteza nula h fata de alternativa functionare de pentru . Se cunoaste cuantila a. deci acceptam b. deci respingem c. deci acceptam d. deci respingem 11. Durata de functionare a unui tip de tub florescent de 40 de w poate fi considerata o variabila aleatoare . O selectie de 50 de tuburi dau o durata medie de reprezentata de media m=1500h si ore. Sa se determine puterea testului pentru functionare de a. c. b.

d.

12. Salariul mediu lunar dintr-o unitate de productie este de 1.550.000 lei. Se face o cercetare selectiva pe un esantion de 25 de salariati si se obtine

. Stiind ca salariul este o variabila aleatoare

normala si ca abaterea medie patratica a salariatilor =30.000lei sa se decida daca salariul mediu este . semnificativ mai mic decat cel anuntat la un prag de incredere de =0,01. Se stie ca c. a. deci respingem deci respingem d. b. deci acceptam deci acceptam

13. 1. Pe un esantion format din 10.000 de indivizi din totalul populaþiei unei zone de 700 .000 de indivizi, s-a constatat cã consumul mediu lunar pentru menaj este de 950 .000 lei ºi o abatere medie pãtraticã s = 700.000 . Sã se determine un interval de încredere pentru estimarea mediei de consum a întregii populaþii.Se cunoaste ca t α = 1,96 . a. 136.000 m 200.000 b. 100.000 m 255.000

c. 550.000 m 935.000 d. 936.000 ≤ m ≤ 964.000

14. 1. Sã se determine un interval de încredere pentru parametrul σ cu un prag de încredere de 98% stiind cã în urma a 25 de mãsurãtori independente s-a obþinut media x = 18,2 si dispersia

~ s 2 = 1,63 . a. 1,23< <3,456 b. 0,23< <0,88

c. 0.88< <1,2 d. 0,88 ≤ σ ≤ 1,896

15. Sa se afle estimatorul de verosimilitate maxima pentru parametrul m din repartitia normala N(m, ). a. m= b.

m=

1 n ∑ xi n i =1

c.

16. Sa se estimeze parametrul

pentru repartitia normala N(m,

a.

c.

b.

d.

)

17. Sa se estimeze parametrului λ din repartia Poisson f ( k ; λ ) = selectii repetate de volum n . a. b.

λk k!

e− λ , k = 0,1,... pe baza unei

c.

18.

Se efectueazã o selectie de volum n = 100 asupra unei variabile aleatoare ξ care ne furnizeazã valorile 1 , 5 , 9 , 12 cu frecventele

10 30 15 45 = 0,3 , = 0,15 , = 0,1 , si = 0,45 atunci 100 100 100 100

a. F(2)=0,1 b. F(2)=0,3

c. F(2)=0,15 d. F(2)=0,45

(

)

19. Fie ξ o variabilã aleatoare normalã N m,σ2 , atunci sa se afle repartitia mediei de selectie. a. este o variabilã aleatoare normalã b.

este o variabilã aleatoare normalã

c.

este o variabilã aleatoare normalã

20. Fie ξ o variabilã aleatoare cu o repartitie Poisson de parametru λ . Sã se determine repartitia mediei de selectie. a. b. c.

este repartizat Poisson este repartizat Binomial este repartizat Cauchy

21. O masinã fabricã piese în serie. Ea a fost reglatã astfel ca diametrul pieselor sã fie de 12,60 mm. Pe un esantion de 100 de piese s-a obtinut valoarea medie a diametrelor x = 12,65 mm. Dacã

σ2 = 0,16 se cere: Sã se decidã dacã diametrele sunt semnificativ mai mari decât diametrul anuntat pentru α = 0,01 . a. nu sunt semnificativ mai mari b. sunt semnificativ mai mari 22.

O masinã fabricã piese în serie. Dacã volumul esantionului este n = 10 , x = 12,65 si

s = 0,1584 sã se verifice dacã diametrele diferã semnificativ de cel anuntat. α = 0,05 . 2

a. diametrele difera semnificativ

b. diametrele nu difera semnificativ

23. Într-un oras s-a efectuat un sondaj privind cheltuielile lunare pentru consumul alimentar. Sondajul a fost efectuat pe douã esantioane cuprinzând categorii sociale diferite. S-au obtinut rezultatele:

Volumul esantion

Media de consum (lei)

Abaterea mediei pãtraticã

Muncitori

n1 = 327

x1 = 612 .000

s1 = 104 .000

Functionar i

n2 = 286

x2 = 642 .000

s2 = 118 .000

Sã se testeze dacã diferenta cheltuielilor medii lunare este semnificativã pentru cele douã categorii sociale a. da, diferenta este semnificatica

b. nu, diferenta nu este semnificatica

24. Repartiţia valorilor unei variabile observate pe baza a 50 de observaţii este dată de tabelul:

xi

0

1

2

3

4

5

6

7

ni

3

8

5

10

8

6

7

3

Să se calculeze valoarea dispersiei. a. s 2 = 4 b.

c. d.

25. Se consideră o populaţie caracterizată simultan de variabilele aleatoare discrete X, Y si de următorul tablou incomplet X\Y -1 1 qj unde λ este un parametru real strict pozitiv.

0 λ

1

pi 1/2

2/3

Să se completeze tabloul dat astfel încât acesta să furnizeze repartiţia comună a variabilelor aleatoare X şi Y. a. X\Y -1 1 qj b. X\Y -1 1 qj c. X\Y -1 1 qj d. X\Y -1 1 qj

0 1 pi λ 1/6-λ 1/2 1/3-λ 1/2+λ 1/2 1/3 2/3 0 1 pi 1/3+λ 1/2-λ 1/2 -λ 1/6+λ 1/2 1/3 2/3 0 1 pi λ 1/2-λ 1/2 1/3-λ 1/6+λ 1/2 1/3 2/3 0 1 pi 1/6+λ 1/2-λ 1/2 1/3-λ λ 1/2 1/3 2/3

26. Se consideră o populaţie caracterizată simultan de variabilele aleatoare discrete X, Y si de următorul tablou incomplet X\Y -1 1 qj

0 1/6

1

pi 1/2

2/3

Repartiţia comună a variabilelor aleatoare X şi Y este dată de următorul tablou: a. X\Y -1 1 qj b. X\Y -1 1 qj c. X\Y -1 1 qj d. X\Y -1 1 qj

0 2/3 1/3 1/3 0 1/6 1/2 1/3 0 1/6 1/6 1/3 0 1/6 1/6 1/3

1 pi 1/6 1/2 1/2 1/2 2/3 1 pi 1/2 1/2 1/6 1/2 2/3 1 pi 1/3 1/2 1/3 1/2 2/3 1 pi 1/6 1/2 1/3 1/2 2/3

27. Doua caracteristici ale unei populatii sunt descrise de variabilele aleatoare discrete X, Y, pentru care se cunosc repartiţiile individuale şi repartiţia comună date în tabloul X\Y -1 1 qj

0 1/12 1/4 1/3

1 5/12 1/4 2/3

pi 1/2 1/2

In aceste conditii, X si Y sunt a. b. c. d.

independente, dar corelate independente şi deci necorelate independente şi deci corelate dependente şi corelate

28. Coeficientul de corelatie r asociat la doua variabile X si Y are urmatoarele proprietati: A.r este cuprins între –1 şi +1 B.Dacă r este strict pozitiv, ambele variabile variază în acelaşi sens. Dacă r este strict negative, variabilele variază în sensuri opuse. C.Dacă valoarea absolută a coeficientului de corelaţie este mică, poate exista o legatura intre variabilele X si Y, dar aceasta nu poate fi de formă liniară.

D.Coeficientul de corelaţie este direct proporţional cu coeficientul de regresie. a. b. c. d.

A A+B A+B+C A+B+C+D

29. Pentru testarea caracterului omogen al unei colectivităţi statistice se utilizează coeficientul de variaţie. Cu cât nivelul acestui coeficient este mai apropiat de zero cu atât: a. b. c. d.

variaţia este mai mare, iar colectivitatea mai omogenă. variaţia este mai mică iar colectivitatea mai omogenă. variaţia este mai mică iar colectivitatea mai neomogenă. variaţia este mai mare iar colectivitatea mai neomogenă.

30. Fie o populaţie caracterizată simultan de două variabile X şi Y. Se considera urmatoarele date 1 2 4 5 xi yj 3 10 12 15 Cea mai buna functie de ajustare liniara a datelor este: a. b. c. d.

y = 3x + 2 y = 2x + 3 8 26 y =− x− 5 5 26 8 y = − x− 5 5

31. Fie o populaţie caracterizată simultan de două variabile X şi Y. Se considera urmatoarele date xi yj

1 3

2 10

4 12

5 15

Se studiaza dependenta liniara a celor doua caracteristici si se determina functia de regresie

y x = ax + b prin metoda celor mai mici patrate. Eroarea de ajustare globala S =

4

∑ ( y − ax − b ) si coeficientul de variatie CV sunt: i =1

a. b. c. d.

S S S S

i

i

= 10, 4, CV = 1, 612 = 1, 04, CV = 0,1612 = 10, 4, CV = 0,1612 = 1, 04, CV = 1, 612

32. Proprietarul unui magazine isi propune sa analizeze mosul in care valoarea incasarilor a fost uinfluentata de cheltuielile cu publicitatea. Pentru aceasta extrage din documentele de evidenta nivelul cheltuielilor cu publicitatea si valoarea vanzarilor din ultimile 5 luni.

Cheltuieli publicitate (mii lei) xi Nivelul vanzarilor (mil. lei) yi

3

5

7

9

5

25

70

45

Functia de regresie liniara care descrie interdependenta dintre cele doua caracteristici este a. b. c. d.

y = 8, 25 x − 13, 25 y = −8, 25 x + 13, 25 y = 8, 25 x + 13, 25 y = −8, 25 x − 13, 25

33. La două teste opt elevi au obţinut următoarele rezultate:

Test 1 35 55 X 50 60 Test 2 Y Dreapta de regresie y n = a + bx este a. y x = 0,75 − 15 ,25 x b. y x = 0,75 + 16 ,25 x c. y x = −0,75 + 16 ,25 x d. y x = 0,75 − 16 ,25 x 34. Pentru datele din tabelul următor x

18 23 y 125 1 150 1 2 175 3 200 225 250 1 6 fx să se calculeza mediile x şi y . a. x = 32 b. x = 328 y = 188 y = 187

35. Pentru datele din tabelul următor x 40

40 40

28

33

5 2 1

8

45 45

3 1 4

10 x = 33 y = 187

60 142

60 55

43

7 3

20 c.

50 65

38

12 8

50 58 102 ecuaţia dreptei de regresie y x = a + bx este a. y x = 4,256 − 106 ,84 x b. y x = −4,256 + 106 ,84 x c. y x = 4,256 + 106 ,84 x

y

35 35

70 188

48

fy

1 1

1 8 17 16 6 2 50

d.

75 210

40 50

x = 328 y = 188

d.

y x = −4,256 − 106 ,84 x

36. Pentru datele din tabelul următor x 6 9

y

69

57

10 65

12 53

22 44

26 40

28 37

32 34

35 32

valorile lui s şi s sunt 2 x

a.

s x2 = 119,25 s y2 = 210

2 y

b.

s x2 = 119,25 s y2 = 220

c.

s x2 = 120

d.

s y2 = 210

s x2 = 120 s y2 = 220

37. Repartitia valorilor unei variabile observate este data in urmatoarea tabela pe baza a 500 de observatii: -1 0 1 2 3 4 5 6 2 5 6 9 10 8 7 3 Sa se calculeze dispersia. c. a. =3,38 =-1,12 b. d. =10,21 =24,23 38. Repartitia valorilor unei variabile observate este data in urmatoarea tabela pe baza a 500 de observatii: -1 0 1 2 3 4 5 6 2 5 6 9 10 8 7 3 Sa se calculeze vectorul frecventelor cumulate. a. b. c.

39. Repartitia valorilor unei variabile observate este data in urmatoarea tabela pe baza a 500 de observatii: -1 0 1 2 3 4 5 6 2 5 6 9 10 8 7 3 Sa se calculeze modulul. a. 3,5 c. 3 b. 2,74 d. -1 40. Repartitia valorilor unei variabile observate este data in urmatoarea tabela pe baza a 500 de observatii: -1 0 1 2 3 4 5 6 2 5 6 9 10 8 7 3 Sa se calculeze valoarea functiei de frecventa in punctul 5,2. a. 47/50 c. 40/50 b. 45/50 d. 42/50 41. Un grup de 100 de persoane se repartizeaza dupa inaltime astfel: 110-120 -130 -140 -150 -160 -170 2 3 3 6 10 20 Sa se calculeze inaltimea medie.

-180 26

-190 14

-200 16

a. 165,3 b. 171,1

c. 185,2 d. 169,9

42. Un grup de 100 de persoane se repartizeaza dupa inaltime astfel: 110-120 -130 -140 -150 -160 -170 2 3 3 6 10 20 Sa se calculeze abatearea media patratica. a. 16,2 c. 15,3 b. 19,4 d. 20,1

-180 26

-190 14

-200 16

valori observate asupra unei caracteristici X si fie media de selectia asociata. Atunci 43. Fie precizati care din urmatoarele afirmatii este adevarata. a.

b.

valori observate asupra unei caracteristici X si fie media de selectia asociata. Atunci 44. Fie pentru orice a numar real precizati care din urmatoarele afirmatii este adevarata. a.

b.

c.

45. Fie

o selectie asupra unei variabile aleatoare

si

.

si

.

Atunci functia de verosimilitate are urmatoarea forma: a. c.

b.

46. Fie

d.

o selectie asupra unei variabile aleatoare

Atunci estimatorul de maxima verosimilitate pentru .

a.

c.

b.

d.

47. Fie

o selectie asupra unei variabile aleatoare

Atunci estimatorul de maxima verosimilitate a. b.

si

.

este in urmatoarea relatie cu estimatorul nedeplasat . c. d.

48. O cercetare selectiva a nivelului salariului la 18 salariati a unei firme a dat rezultatele din tabelul: 17,1 17,2 18,4 17 16,5 19,6 15,8 18,5 20,5 19,2 17,6 18,2 19 21,6 16,8 17,5 18,8 17,8 Consideram ca salariile au distributie de probabilitate normala cu , sa se determine intervalul de incredere pentru salariul mediu m, corespunzator coeficientului de incredere de 90%.Se cunoaste ca . a. (17,20; 19,14) b. (16,20; 20,14) c. (17,90; 19,59) 49. O cercetare selectiva a nivelului salariului la 18 salariati a unei firme a dat rezultatele din tabelul: 17,1 17,2 18,4 17 16,5 19,6 15,8 18,5 20,5 19,2 17,6 18,2 19 21,6 16,8 17,5 18,8 17,8 Consideram ca salariile au distributie de probabilitate normala cu , sa se determine intervalul de incredere pentru salariul mediu m, corespunzator coeficientului de incredere de 95%.Se cunoaste ca . a. (17,20; 19,14) b. (16,20; 20,14) c. (17,01; 19,32) 50. O cercetare selectiva a nivelului salariului la 18 salariati a unei firme a dat rezultatele din tabelul: 17,1 17,2 18,4 17 16,5 19,6 15,8 18,5 20,5 19,2 17,6 18,2 19 21,6 16,8 17,5 18,8 17,8 Sa se calculeze dispersia de selectie modificata. a. 1,2 c. 1,432 b. 1,71 d. 1,613 51. O cercetare selectiva a nivelului salariului la 18 salariati a unei firme a dat rezultatele din tabelul: 17,1 17,2 18,4 17 16,5 19,6 15,8 18,5 20,5 19,2 17,6 18,2 19 21,6 16,8 17,5 18,8 17,8 Sa se determine intervalul de incredere pentru salariul mediu m, corespunzator coeficientului de . incredere de 95%.Se cunoaste ca

a. (17,54; 18,8) b. (12,3; 17,54) c. (18,8; 21,9) 52. O cercetare selectiva a nivelului salariului la 18 salariati a unei firme a dat rezultatele din tabelul: 17,1 17,2 18,4 17 16,5 19,6 15,8 18,5 20,5 19,2 17,6 18,2 19 21,6 16,8 17,5 18,8 17,8 Sa se determine intervalul de incredere pentru salariul mediu m, corespunzator coeficientului de . incredere de 90%.Se cunoaste ca a. (17,65; 18,69) b. (12,3; 17,54) c. (18,8; 21,9) 53. O cercetare selectiva a nivelului salariului la 18 salariati a unei firme a dat rezultatele din tabelul: 17,1 17,2 18,4 17 16,5 19,6 15,8 18,5 20,5 19,2 17,6 18,2 19 21,6 16,8 17,5 18,8 17,8 Sa se determine intervalul de incredere pentru salariul mediu m, corespunzator coeficientului de . incredere de 98%.Se cunoaste ca a. (13,9; 32,9) b. (17,4; 18,94) c. (19,8; 22,8) 54. O cercetare selectiva a nivelului salariului la 18 salariati a unei firme a dat rezultatele din tabelul: 17,1 17,2 18,4 17 16,5 19,6 15,8 18,5 20,5 19,2 17,6 18,2 19 21,6 16,8 17,5 18,8 17,8 Sa se determine intervalul de incredere pentru salariul mediu m, corespunzator coeficientului de . incredere de 99%.Se cunoaste ca a. (13,9; 32,9) b. (16,5; 17,9) c. (17,3; 19,04)

NUMERIC RESPONSE

3,075

1. Pentru o selectie de volum n=41 se cunoaste disperis de sectie . Sa se determine dispersia de

selectie modificata

3

.

2. Repartiţia valorilor unei variabile observate pe baza a 50 de observaţii este dată de tabelul:

xi

0

1

2

3

4

5

6

7

ni

3

8

5

10

8

6

7

3

Sa se determine moda variabilei( valoarea caracteristicii careia ii corespunde cea mai mare frecventa).

Related Documents


More Documents from "AndreiMaxim"