Случайная величина \(Х\) распределена нормально с математическим ожиданием \(а=10.\) Вероятность попадания \(Х\) в интервал (10, 20) равна 0,3. Чему равна вероятность попадания \(Х\) в интервал (0, 10)?
Случайная величина Х задана плотностью распределения f (х) =2х в интервале (0, 1); вне этого интервала f (х) =О. Найти математическое ожидание величины Х.
Почему при проверке с помощью критерия Пирсона гипотезы о нормальном распределении генеральной совокупности число степеней свободы находят по формуле \(k = s- 3?\)
При уровне значимости \(\alpha= 0,1,\) проверить нулевую гипотезу о равенстве генеральных дисперсий при конкурирующей гипотезе
Почему при проверке с помощью критерия Пирсона гипотезы о равномерном распределении генеральной совокупности \(X\) число степеней свободы определяется из равенства \(k = s - 3, \)где \(s\)- число интервалов выборки?
Массив из 10 элементов формируется случайным образом. Требуется выполнить сортировку массива и вывести на печать отсортированный.
Случайная величина в интервале задана плотностью распределения. Найти моду, математическое ожидание и медиану.
Доказать, что $$\mu_3 = \mu_3^1+\mu_3^2. $$ где \(\mu_3\)—центральный момент третьего порядка величины \(X.\)
Найти математическое ожидание случайной величины \(X,\) равномерно распределенной в интервале (а, b).
Можно долго писать и рассказывать как выполнять математические операции в Python. Но мы пойдем по другому пути - просто покажем как выполнить операции на простом примере.
