1. Выборка. Генеральная совокупность.
2. Распределения c2, Стьюдента, Фишера.
, где 
- выборка из N(0,1)
3. Среднеквадратическая погрешность (абсолютная) определения (оценки) параметра q
4. Среднеквадратическая погрешность оценки S2 дисперсии в нормальной модели
5. Измерения случайной величины с законом распределения
1 | 3 | 0 | 5 |
0.5 | 0.1 | 0.2 | 0.2 |
дали: 3, 3, 0, 1. Какова погрешность оценки математического ожидания случайной величины по выборочному среднему?
6. Измерения случайной величины с законом распределения
1 | 3 | 0 | 5 |
0.5 | 0.1 | 0.2 | 0.2 |
дали: 3, 3, 0, 1. Какова среднеквадратическая погрешность оценки математического ожидания случайной величины по выборочному среднему?
7. Измерения случайной величины с законом распределения
1 | 3 | 0 | 5 |
0.5 | 0.1 | 0.2 | 0.2 |
дали: 3, 3, 0, 1. Какова стандартная ошибка оценки математического ожидания случайной величины по выборочному среднему?
8. Измерения случайной величины с законом распределения
1 | 3 | 0 | 5 |
0.5 | 0.1 | 0.2 | 0.2 |
дали: 3, 3, 0, 1. Какова погрешность оценки дисперсии случайной величины по статистике S2?
9. Оценка: несмещенность и состоятельность.
10. Стандартная ошибка оценки.
11. Теорема Фишера.
12. Оценка ковариации случайных величин xi и xj
13. Оценка доли p в гипергеометрическом распределении Hypgeo(N, n, p).
14. Из партии объёмом 10 изделий, из которых половина дефектных, взяли для контроля 2 изделия. Каково стандартное отклонение оценки доли дефектных изделий в партии?
15. Накануне выборов один из опросов по 2500 респондентам дал 50% голосов за кандидата NN в президенты России. Какова стандартная ошибка процента всех избирателей, решивших голосовать за NN?
16. Оценка параметра p биномиального распределения Bin(n, p).
17. Метод максимального правдоподобия.
18. Неравенство Рао - Крамера. Эффективные оценки.
19. Интервальные оценки.
20. Идея статистической проверки гипотез. Уровень значимости и его традиционная интерпретация
21. Критерий уровня a проверки гипотезы H0 против альтернативы H1. Смысл a.
22. Функция мощности критерия уровня a.
23. Равномерно наиболее мощный критерий.
24. Функция мощности критерия о значении математического ожидания нормальной случайной величины при левосторонней альтернативе при известной дисперсии.
25. Нецентральное распределение Стьюдента.
26. В проверке гипотез: H0: MX <= a, H1: MX > a критерием уровня a, a имеет смысл...
27. Распознавание образов с известными априорными вероятностями.
28. Распознавание в модели Фишера. Дискриминантный анализ.
29. Распознавание образов 2 - х классов с неизвестными априорными вероятностями. Оптимальный критерий.
30. В теории распознавания образов...
31. Оптимальная модель распознавания образов с известными априорными вероятностями.
32. Распознавание в модели Фишера.
33. Дискриминантный анализ (подстановочное правило).
34. Классическая линейная модель множественной регрессии (КЛММР)
35. В матрице плана в строках стоят
36. Идея метода наименьших квадратов (МНК)
37. Формула МНК – оценки вектора коэффициентов регрессии
38. В линейной модели парной регрессии
39. Формулы оценок коэффициентов парной регрессии содержат
40. Оценка дисперсии ошибок это
41. Стандартная ошибка аппроксимации это
42. МНК - оценки коэффициентов регрессии
43. Стандартные ошибки оценок коэффициентов регрессии это
44. Нормальная КЛММР
45. Проверка гипотез об отдельных коэффициентах регрессии
46. Проверка гипотезы о линейной функции регрессии
47. Нормальная распределенность ошибок проверяется тем, что... .
48. Наилучший точечный прогноз в модели регрессии
49. Интервальный прогноз в модели регрессии
