Вопросы к зачёту, тесты и задачи по статистике, РАГС.
Организация статистики в организациях ГМУ РФ, международная статистика, классификаторы, правовая до
Контрольная
Имеются следующие данные об успеваемости 20 студентов группы по теории статистики в летнюю сессию 1998 г.: 5, 4, 4, 4, 3, 2, 5, 3, 4, 4, 4, 3, 2, 5, 2, 5, 5, 2, 3, 3. Постройте: Проверьте правильность произведенных расчетов с помощью правила сложения дисперсий и рассчитайте эмпирическое корреляционное отношение. Ряд распределения студентов по уровню успеваемости, выделив в нем две группы… Читать ещё >
Содержание
- Вопросы к зачету
- 1. Организация статистики в организациях ГМУ РФ, международная статистика, классификаторы, правовая документация
- 2. Статистическое наблюдение. Сводка и группировка статистических данных
- 3. Средние величины и показатели вариации
- 4. Выборочное наблюдение
- 5. Статистические методы изучения взаимосвязей социально
- экономических явлений
- 6. Ряды динамики
- 7. Индексный метод в статистическом анализе
- 8. Статистика национального богатства
- 9. Статистика населения и рынка труда
- 10. Статистика оплаты труда и затрат на рабочую силу
- 11. Статистика уровня и качества жизни населения
- Задания для контрольной работы (задачи)
- ТЕСТЫ
- Литература
Список литературы
- ТЕСТЫ
- Что является предметом исследования статистики?
- а) социально-экономические и технические системы;
- б) массовые, социальные и другие сложные явления в системах, изучаемые с помощью статистических данных;
- в) группы специально выделенных объектов;
- г) предприятия и организации.
- Что такое статистический показатель?
- а) количественная оценка свойств изучаемого явления, процесса;
- б) показатель прогнозируемости явления;
- в) специальная оценка наблюдения;
- г) качественная оценка свойств изучаемого явления, процесса.
- Что такое мониторинг?
- а) статистическая обработка результатов наблюдений;
- б) систематическое наблюдение за одним или несколькими признаками, характеризующими явление или систему;
- в) вероятностная оценка явления;
- г) математическое моделирование социально-экономического процесса.
- Формула сложения вероятностей для совместных событий?
- а) p (A+B) = p (A) + p (B);
- б) p (A+B) = p (A) + p (B) + p (AB);
- в) p (A+B) = p (A) + p (B) — p (AB);
- г) p (A+B) = p (A) + p (B) — 2p (AB).
- Формула сложения вероятностей для несовместных событий?
- а) p (A+B) = p (A) + p (B);
- б) p (A+B) = p (A) + p (B) + p (AB);
- в) p (A+B) = p (A) + p (B) — p (AB);
- г) p (A+B) = p (A) + p (B) — 2p (AB).
- Формула умножения вероятностей для зависимых событий?
- а) p (AB) = p (A)p (B);
- б) p (AB) = p (A)pА (B);
- в) p (AB) = p (B)pB (A);
- г) p (AB) = pА (B) pB (A).
- Формула умножения вероятностей для независимых событий?
- а) p (AB) = p (A)p (B);
- б) p (AB) = p (A)pА (B);
- в) p (AB) = p (B)pB (A);
- г) p (AB) = pА (B) pB (A).
- Что такое распределение вероятностей?
- а) зависимость значения случайной величины от времени;
- б) график изменения случайной величины в зависимости от выбранного фактора;
- в) совокупность значений случайной величины и соответствующих им вероятностей;
- г) зависимость вероятности от времени.
- Что такое плотность вероятности?
- а) отношение вероятности к временному диапазону;
- б) вероятность, соответствующая единичному интервалу значений случайной величины;
- в) отношение вероятности к диапазону изменения выбранного фактора;
- г) интеграл вероятности по времени.
- Что такое мода?
- а) значение признака, приходящегося на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности;
- б) наиболее вероятное значение случайной вероятности, соответствующее минимуму плотности вероятности;
- в) площадь под кривой распределения;
- г) наиболее вероятное значение случайной вероятности, соответствующее максимуму плотности вероятности.
- Что такое медиана?
- а) значение признака, приходящегося на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности;
- б) наиболее вероятное значение случайной вероятности, соответствующее минимуму плотности вероятности;
- в) площадь под кривой распределения;
- г) наиболее вероятное значение случайной вероятности, соответствующее максимуму плотности вероятности.
- Что такое математическое ожидание?
- а) сумма произведений всех возможных значений случайной величины на их вероятности;
- б) наиболее вероятное значение случайной вероятности, соответствующее минимуму плотности вероятности;
- в) площадь под кривой распределения;
- г) сумма произведений всех возможных значений случайной величины на их вероятности.
- Что такое дисперсия?
- а) математическое ожидание квадрата отклонения случайной величины от ее математического ожидания;
- б) сумма произведений всех возможных значений случайной величины на их вероятности;
- в) площадь под кривой распределения;
- г) значение признака, приходящегося на середину ранжированной (упорядоченной) совокупности.
- Что называют средним квадратическим отклонением?
- а) интеграл вероятности по времени;
- б) квадратный корень из математического ожидания;
- в) квадратный корень из дисперсии;
- г) сумма произведений всех возможных значений случайной величины на их вероятности.
- Что такое асимметрия?
- а) отношение центрального момента третьего порядка к кубу среднего квадратического отклонения: ;
- б) характеристика, которая определяется равенством: ;
- в) отношение вероятности к диапазону изменения выбранного фактора;
- г) отношение математического ожидания к дисперсии.
- Что такое эксцесс?
- а) характеристика, которая определяется равенством: ;
- б) отношение центрального момента третьего порядка к кубу среднего квадратического отклонения: ;
- в) площадь под кривой распределения;
- г) наиболее вероятное значение случайной вероятности, соответствующее максимуму плотности вероятности.
- Как выглядит графически нормальное распределение?
- а) в виде симметричной кривой;
- б) в виде несимметричной кривой;
- в) в виде гиперболы;
- г) в виде параболы.
- В каких случаях используется гамма-распределение?
- а) для проверки различных статистических гипотез;
- б) для описания случайных величин, значения которых ограничены конечным интервалом;
- в) для описания случайных величин, ограниченных с одной стороны;
- г) в областях, где наблюдаемые значения составляют случайную долю предыдущего значения.
- В каких случаях используется бета-распределение?
- а) в областях, где наблюдаемые значения составляют случайную долю предыдущего значения;
- б) для описания случайных величин, значения которых ограничены конечным интервалом;
- в) используется в качестве статистической модели для времени безотказной работы отдельных компонентов или системы, когда интенсивность отказов считается постоянной;
- г) для проверки различных статистических гипотез.
- В каких случаях используется логарифмическое нормальное распределение?
- а) для описания случайных величин, ограниченных с одной стороны;
- б) для описания случайных величин, значения которых ограничены конечным интервалом;
- в) используется в качестве статистической модели для времени безотказной работы отдельных компонентов или системы, когда интенсивность отказов считается постоянной;
- г) в областях, где наблюдаемые значения составляют случайную долю предыдущего значения.
- В каких случаях используется экспоненциальное распределение?
- а) в областях, где наблюдаемые значения составляют случайную долю предыдущего значения;
- б) для проверки различных статистических гипотез;
- в) используется в качестве статистической модели для времени безотказной работы отдельных компонентов или системы, когда интенсивность отказов считается постоянной;
- г) для малой выборки.
- В каких случаях используется распределение Пирсона?
- а) в областях, где наблюдаемые значения составляют случайную долю предыдущего значения;
- б) для проверки различных статистических гипотез;
- в) для малой выборки.
- г) используется в качестве статистической модели для времени безотказной работы отдельных компонентов или системы, когда интенсивность отказов считается постоянной23. В каких случаях используется распределение Стъюдента?
- а) для малой выборки;
- б) для проверки различных статистических гипотез;
- в) в областях, где наблюдаемые значения составляют случайную долю предыдущего значения;
- г) при проверке адекватности уравнения регрессии.
- В каких случаях используется распределение Фишера?
- а) в областях, где наблюдаемые значения составляют случайную долю предыдущего значения;
- б) для проверки различных статистических гипотез;
- в) для малой выборки;
- г) при проверке адекватности уравнения регрессии.
- Какой метод применяется при построении прямой регрессии?
- а) метод конечных элементов;
- б) метод наименьших квадратов;
- в) метод конечных разностей;
- г) метод граничных элементов.
- По какой формуле определяется коэффициент корреляции?
- а)
- б)
- в)
- г)
- Что такое линия тренда?
- а) минимальная линяя развития;
- б) средняя линяя развития;
- в) мера зависимости переменных;
- г) количественная мера неопределенности появления случайного события 28. По какой формуле определяется индивидуальный индекс?
- Принцип определения агрегатного индекса цен и физических объемов?
- а) сумма произведений всех возможных значений случайной величины цены на вероятности физических объемов.
- б) площадь под кривой распределения цен и физических объемов;
- в) произведение цены товара на его количество;
- г) квадратный корень из математического ожидания произведения цены товара на его количество.
- По какой формуле определяется индекс потребительских цен?