VIS Teorija

1. Hipoteza H₀ se naziva :

Nulta

Suprotna

Alternativna

Polazna

Submit

2. Događaji A, B i C su nezavisni i verovatnoće im iznose 1/2 1/3, 1/3. Koliko iznosi verovatnoća događaja ABC?

1/9

1/18

1

2/3

3. Aksime teorije verovatnoće su:

Verovatnoća sigurnog događaja je jednaka 1

Verovatnoća je broj veći od 1

Verovatnoća je broj manji od 0

Verovatnoća je broj u intervalu od 0 do 1

Submit

4. Kad kažemo da je verovatnoća 95%, kod testiranja hipoteza, to znači da postoji :

5% rizika da se nulta hipoteza odbaci

5% rizika da se nulta hipoteza neodbaci

95% je da se nulta hipoteza odbaci

95% je da se nulta hipoteza prihvati

Submit

5. Testiranje hipoteze podrazumeva postavljanje:

Dve hipoteze, nultu i alternativnu

Jednu hipotezu, suprotnu

Jednu hipotezu, nultu

Više raznih hipoteza

6. Idealan test ima:

Male greške prvog i velike greške drugog tipa

Male greške i prvog i drugog tipa

Velike greške i prvog i drugog tipa

Velike greške prvog i male greške drugog tipa

7. Oznaka Ω koristi se za označavanje:

Bilo kog događaja

Skupa (prostora) elementarnih događaja

Ne koristi se u verovatnoći

Nemogućeg događaja

8. Skup svih povoljnih realizacija događaja 'vađenje 2 crvene kuglice iz kese u kojoj se nalaze 5 crvenih i 4 zelene kuglice je

5

10

20

2

9. Skup svih ishoda događaja ' bacanje dve kocke' ima:

2 elementa

6 elemenata

36 elemenata

8 elemenata

10. Suprotan događaj događaju 'ne više od 2 pogotka u 5 gađanja' je

Manje od 2 pogotka

Više od 2 pogotka

3 pogotka

3 promašaja

11. Varijansa je mera odstupanja i predstavlja

Prosečno kvadratno odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

Prosečno odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

Min odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

Max odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

12. Matematičko očekivanje kod Poasonove raspodele iznosi:

Npq

λ

Nq

Pq

13. Intervali za ocenu parametara se zovu

Intervali poverenja

Intervali prepoznavanja

Intervali pouzdanosti

Intervali greške

Submit

14. Prilikom testiranja hipoteza pojavljuju se greške koje mogu biti:

Prvog tipa

Drugog tipa

Trećeg tipa

četvrtog tipa

Submit

15. Siguran događaj:

Ima verovatnoću 0

Ima verovatnoću 1

Je suprotan nemogućem događaju

Je suprotan bilo kom događaju

Submit

16. Ako je (slika) onda je:

Option

17. Disperzija je mera odstupanja i predstavlja

Prosečno kvadratno odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

Prosečno odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

Min odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

Max odstupanje svakog podatka od aritmetičke sredine

18. Ako uzorak ima 20 elemenata, koliko stepena slobode ima pri ocenjivanju matemtičkog očekivanja?

20

19

21

1

19. Izraz sa slike izračunava:

Matematičko očekivanje

Aritmetičku sredinu uzorka

Varijansu uzorka

Disperziju uzorka

20. Skup 2,2,5,7,9,9,9, 10,10,13,15 ima modu :

9

10

7,45

Nema

21. Skup svih ishoda događaja ' bacanje tri novčica' ima:

2 elementa

6 elemenata

36 elemenata

8 elemenata

22. Medijana je :

Vrednost obeležja sa najvećom frekvencom

Vrednost obeležja sa najmanjom frekvencom

Može da ih bude više

Srednja vrednost svih vrednosti obeležja x1,x2,....xn uređenih po veličini

23. Verovatnoća da prilikom bacanja 3 novčića dobijemo 3 puta grb je

0,5

0,125

0,225

0,25

24. Funkcija raspodele za neprekidnu slučajnu promenljivu zadovoljava uslov da pripada intervalu

[0,1]

( 0,+ beskonačno)

( -beskonačno, 1)

[1,x]

25. Disperzija kod Poasonove raspodele iznosi:

Npq

λ

Nq

Pq

26. Hipoteza H₁ se naziva :

Nulta

Suprotna

Alternativna

Polazna

Submit

27. Ako se vrši aproksimacija binomne raspodele normalnom slučajna promenljiva je oblika:

Option

28. Kod definisanja slučajne promenljive moramo znati:

Neke vrednosti koje ona poseduje

Sve vrednosti koje ona poseduje

Smo neke bitne vrednosti koje ona poseduje

Nebitan je broj vrednosti

29. Prvi problemi iz teorije verovatnoće su vezani za:

Kockarske probleme

Statističke probleme

Trgovačke probleme

Naučne probleme

30. U izrazu sa slike, za nivo poverenja β obično se uzima:

0,99;0,95; 0,90...

Proizvoljne vrednosti

Uvek 0,95

0,05; 0,01...

31. U uslovnoj verovatnoći P(A/B) :

Događaj A se realizuje pod uslovom B

Događaj B se realizuje pod uslovom A

Nije bitno koji je od događaja A ili B uslov

P(A/B) =P(AB)P(B)

32. Suprotan događaj događaju 'pojava 2 grba pri bacanju 2 dinara' je

2 pisma

Bar 1 pismo

Bar jedan grb

1 pismo

33. Ako se novčić baca 200 puta i želimo da odredimo verovatnoću da će se pismo pojaviti manje od 112 puta. U pitanju je :

Gausova raspodela

Binomna raspodela

Poasonova raspodela

Ni jedna od predloženih

34. Statistička hipoteza može da bude:

Tačna

Netačna

Istovremeno i tačna i netačna

Nema istinitosnu vrednost

Submit

35. Poasonova raspodela odnosi se na verovatnoće slučajnih promenljivih u:

Jedinici vremena

Jedinici prostora

Ne odnose se na jedinice vremena

Ne odnose se na jedinice prostora

Submit

36. Verovatnoća proizvoda zavisnih događaja A, B i C je :

P(ABC)=P(AB/C)P(B)

P(ABC)=P(A)P(B)P(C)

P(ABC)=P(B/A)P(B/C)

P(ABC)=P(A)P(B/A)P(C/AB)

37. Da bi uzorak bio reprezentativan mora da:

Bude brojan

Ne treba da bude brojan

Svaki element ima istu verovatnoću

Svaki element nema istu verovatnoću

Submit

38. Bernulijevi eksperimenti su niz eksperimenata koji :

Imaju 2 moguća ishoda

Imaju 3 moguća ishoda

Ne znamo broj ishoda

Imaju beskonačno mnogo ishoda

39. Skup 1,3,4,4,5,6,8,8,10 :

Ima modu 4

Ima dve mode

Ima modu 7,45

Nema modu

40. Događaji A i B su nezavisni ako je:

P(A/B)=P(A)

P(B/A)=P(B)

P(A/B)>P(A)

P(A/B)< P(A)

Submit

41. Izraz sa slike izračunava

Matematičko očekivanje za aritmetičku sredinu

Varijansu za aritmetičku sredinu

Disperziju za aritmetičku sredinu

Standardno odstupanje za za aritmetičku sredinu

42. Suprotan događaj događaju A :

Se realizuje kada se događaj A ne realizuje

Se realizuje istovremeno kada i događaj A

Iznosi 1-P(A)

Iznosi 1+P(A)

Submit

43. Ako slučajna promenljiva X uzima vrednosti a,b,.......n, onda je funkcija raspodele

0, za x< a

0, za x>a

1, za x< n

1, za x>=n

Submit

44. Za normalnu raspodelu koristi se oznaka:

Option

45. Izraz sa slike omogućava izračunavanje:

Aritmetičke sredine

Medijane

Mode

Mode, kada su vrednosti zadani intervalima

46. Nemoguć događaj:

Ima verovatnoću 0

Ima verovatnoću 1

Je suprotan sigurnom događaju

Je suprotan bilo kom događaju

Submit

47. Izraz predstavlja verovatnoću slučajne promenljive koja

Poasonovu raspodelu

Binomnu raspodelu

Bernulijevu raspodelu

Laplasovu raspodelu

48. Interval poverenja

Sa verovatnoćom od 100% sadrži nepoznati parametar

Sa verovatnoćom isključivo od 95% sadrži nepoznati parametar

Unapred zadatom verovatnoćom sadrži nepoznati parametar

Određenom pouzdanošću sadrži vrednost nepoznatog parametra

Submit

49. Verovatnoća je preslikavanje:

Realnih brojeva u skup slučajnih dodađaja

Slučajnih događaja su skup svih realnih brojeva

Slučajnih događaja u interval (0,1)

Slučajnih događaja u interval [0,1]

50. Ako je A aritmetička, G geometrijska i H harmonijska sredina onda veži relacija

H< G< A

A< H< G

H< A< G

G< A< H

51. Hipoteza H₀ je :

Pretpostavka koja se testira

Pretpostavka koja se netestira

Pretpostavka koja se smatra uvek tačnom

Pretpostavka koja se smatra uvek pogrešnom

52. Kod funkcija raspodele:

Domen je R

Domen je [0,1]

Kodomen je R

Kodomen je [0,1]

Submit

53. Najčešće korišćena tačkasta ocena matematičkog očekivanja je:

Moda

Medijana

Harmonijska sredina

Aritmetička sredina

54. Izraz predstavlja verovatnoću slučajne promenljive koja ima:

Poasonovu raspodelu

Binomnu raspodelu

Bernulijevu raspodelu

Laplasovu raspodelu

55. Ako se događaji A, B i C međusobno ne isključuju onda je verovatnoća zbira događaja:

P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C)+P(ABC)

P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C)

P(A+B+C)=P(A)+P(B)+P(C)-P(AB)-P(AC)-P(BC)+P(ABC)

P(A+B+C)=P(A)+P(B)-P(AB)-P(AC)-P(BC)

56. Ako se događaji A i B isključuju (disjunktni su) i P(A)=0,3, P(B)=0,5 onda je P(A+B)

0,15

0,8

0,5

1

57. Za standardnu normalnu raspodelu koristi se oznaka:

Option

58. Kod varijansa je:

D(X)=E(X+E(X))

D(X)=E(X-E(X))

D(X)=E(X+E(X))^2

D(X)=E(X-E(X))^2

59. Izraz sa slike omogućava izračunavanje:

Aritmetičke sredine

Medijane, kada su vrednosti zadani intervalima

Mode

Mode, kada su vrednosti zadani intervalima

60. Izraz sa slike predstavlja obrazac za izračunavanje:

Varijanse

Geometrijske sredine

Harmonijske sredine

Aritmetičke sredine

61. Izraz sa slike izračunava

Matematičko očekivanje za aritmetičku sredinu

Varijansu za aritmetičku sredinu

Disperziju za aritmetičku sredinu

Standardno odstupanje za za aritmetičku sredinu

62. Izraz sa slike predstavlja obrazac za izračunavanje:

Varijanse

Geometrijske sredine

Harmonijske sredine

Aritmetičke sredine

63. Izraz sa slike predstavlja:

Centriranu ocenu varijanse

Necentriranu ocenu varijanse

Centriranu ocenu disperzije

Necentriranu ocenu disperzije

Submit

64. Ako tražimo interval poverenja za nepoznato matematičko očekivanje, a nepoznata je disperzija populacije, onda koristimo:

Studentovu raspodelu

T- raspodelu

Gausovu raspodelu

Normalnu raspodelu

Submit

65. Ako su P(A) i P(B) verovatnoće dva nezavisna događaja A i B, onda verovatnoća da se neće realizovati oba događaja:

P(A)P(B)

(1-P(A))(1-P(B))

P(A)(1-P(B))

(1-P(A))P(B)

66. Ako je događaj A da je sijalica proizvedena u prvoj fabrici, a događaj B je da je dobra, šta znači događaj AB^c?

Sijalica je proizvedena u drugoj fabrici i dobra je

Sijalica je proizvedena u drugoj fabrici ili je dobra

Sijalica je proizvedena u prvoj fabrici i nije dobra

Sijalica je proizvedena u drugoj fabrici ili je dobra

67. Tačkasta ocena matematičkog očekivanja je

Moda

Medijana

Uzoračka disperzija

Aritmetička sredina

68. Rešavanje problema pojave grešaka rešava se

Smanjivanjem populacije

Povećavanjem populacije

Smanjivanjem uzorka

Povećavanjem uzorka

69. Funkcija raspodele:

Neprekidna s leva

Neprekidna s desna

Neprekidna sa obe strane

Prekidna funkcija

70. Ako su P(A) i P(B) verovatnoće dva nezavisna događaja A i B, onda je verovatnoća da se neće realizovati događaj A, hoće događaj B:

P(A)P(B)

(1-P(A))(1-P(B))

P(A)(1-P(B))

(1-P(A))P(B)

71. Šta je najpreciznije reći:

Prihvatamo hipotezu

Ne možemo da odbacimo hipotezu

Odbacujemo hipotezu

Ne možemo da prihvatimo hipotezu

Submit

72. Pouzdanost sistema :

Je verovatnoća da sistem radi

Zavisi od pouzdanosti svih komponenti

Ne zavisi od pouzdanosti komponenti

Zavisi od pouzdanosti samo osnovnih komponenti

Submit

73. Ako se vrši aproksimacija binomne raspodele normalnom koristimo vezu:

Option

74. Normalna raspodela zove se i:

Poasonova raspodela

Binomna raspodela

Gausova raspodela

Bernuljeva raspodela

75. Ocena je najefikasnija ako ima :

Najveću varijansu

Najmanju varijansu

Najveću aritmetičku sredinu

Najmanju aritmetičku sredinu

76. Broj α nazivamo

Prag značajnosti testa

Kritična vrednost

Povoljna vrednost

Dozvoljena vrednost

77. Osobine matematičkog očekivanja su:

D(X+a)=D(X)

D(X+a)=D(X)+D(a)

D(X+a)=D(X)+a

D(X+a)=D(X)-a

78. Ako slučajna promenljiva ima normalnu raspodelu, tada artimetička sredina:

Ima normalnu raspodelu

Nema normalnu raspodelu

Ima studentovu raspodelu

Ima Gausovu raspodelu

Submit

79. Diskretna slučajna promenljiva, odnosi se na:

Konačne skupove

Neprebrojive skupove

Prebrojive skupove

Skup {0,1}

Submit

80. Kod testiranja hipoteze H₀(μ = μ₀) , a disperzija je poznata koristimo :

Gausovu raspodelu

Normalnu raspodlu

Studentovu raspodelu

T raspodelu

Submit

81. Kod testiranja hipoteze H₀(μ = μ₀) , a disperzija je nepoznata koristimo :

Gausovu raspodelu

Normalnu raspodlu

Studentovu raspodelu

T raspodelu

Submit

82. Klasična definicija verovatnoće odnosi se na eksperimente:

čiji je skup događaja konačan

čiji je skup događaja beskonačan

čiji ishodi imaju jednake verovatnoće

čiji ishodi imaju proizvoljne verovatnoće

Submit

83. Funkcija gustine za neprekidnu slučajnu promenljivu zadovoljava uslov da je

0

1

-1

Može da bude bilo koja vrednost

84. Ako je zadovoljena veza

Događaji A čine potpuni sistem

Događaji A ne čine potpuni sistem

Unija događaja A je skup svih elementarnih dodađaja

Unija događaja A je podskup svih elementarnih dodađaja

Submit

85. Uobičajeno je da se statistike - prarametri uzorka obeležavaju:

Grčkim slovima

Latiničnim slovima

Ćiričnim slovima

Nema pravila

86. Interval poverenja je:

Interval kod koji sa velikom verovatnoćom sadrži tačnu vrednost parametra

Interval kod koji sa malom verovatnoćom sadrži tačnu vrednost parametra

Interval kod koji sa velikom verovatnoćom sadrži približnu vrednost parametra

Interval kod koji sa malom verovatnoćom sadrži približnu vrednost parametra

87. Izraz sa slike izračunava

Matematičko očekivanje za aritmetičku sredinu

Varijansu za aritmetičku sredinu

Disperziju za aritmetičku sredinu

Standardno odstupanje za za aritmetičku sredinu

Submit

88. Poligon raspodele se dobija kada se :

Na x osu nanose vrednosti frekvencije, a na y osu vrednosti obeležja

Na obe ose se nanose vrednosti obeležja

Na x osu nanose vrednosti obeležja, a na y osu vrednosti frekvencije

Na x osu nanose vrednosti relativane frekvence, a na y osu vrednosti apsolutne frekvence

89. Aksiomatiku verovatnoće definisao je

Gaus

Ferma

Laplas

Kolmogorov

90. Veza između funkcija gustine i funkcije raspodele za neprekidnu slučajnu promenljivu je:

Iste su

Izvod gustine je raspodela

Izvod raspodele je gustina

Integral gustine je raspodela

Submit

91. Uslovna verovatnoća P(A/B) :

P(A/B) =P(AB)/P(B)

P(A/B) =P(AB)P(B)/P(AB)

P(A/B) =P(AB)/P(A)

P(A/B) =P(AB)P(B)

92. Statistički podaci se grafički mogu predstaviti kao :

Poligoni

Venovim dijagramima

Histogrami

Tablicama

Submit

93. Za funkciju raspodele neprekidne slučajne promenljive važi:

P(a=< X=< b)=F(b)-F(a)

P(a=< X=< b)=F(a)-F(b)

P(a< X=< b)=F(b)-F(a)

P(a< X< b)=F(b)-F(a)

Submit

94. Tačkasta ocena je:

Slučajna promenljiva

Konstanta-broj

Broj tek kada se definiše konkretni uzorak

Jedinstvena

95. Zaključak testa može da bude :

Odbacujemo nultu hipotezu i prihvatamo alternativnu

Ne odbacujemo nultu hipotezu i ne prihvatamo alternativnu

Odbacujemo nultu hipotezu i odbacujemo alternativnu

Prihvatamo nultu hipotezu i prihvatamo alternativnu

Submit

96. Ako je (slika) onda je:

Option

Submit

97. Hipoteza H₁ je :

Suprotna polaznoj - nultoj

Pretpostavka koju istraživanjem želimo da dokažemo

Pretpostavka koju istraživanjem ne želimo da dokažemo

Uvek na početku poznata i tačna

Submit

98. Tačkasta ocena parametara je:

Broj koji se izračunava iz cele populacije

Broj kada se izračunava iz konkrektnog uzorka

Je slučajna promenljiva

Aproksimacija nepoznate vrednosti parametra

99. Ako su P(A) i P(B) verovatnoće dva nezavisna događaja A i B, onda je verovatnoća da će se realizovati oba događaja

P(A)P(B)

(1-P(A))(1-P(B))

P(A)(1-P(B))

(1-P(A))P(B)

100. Ako je slučajna promenljiva X ishod bacanja kocke. Tada F(x)=P(X<4) je:

4/6

1/2

0

1/6

101. Verovatnoća u binomnoj raspodeli se procenjuje pomoću

Normalne raspodele

T raspodele

Studentove raspodele

Hi-kvadrat raspodele

102. Skup svih ishoda nekog događaja je

Proizvoljan događaj

Siguran događaj

Nemoguć događaj

Verovatnoća mu je 1

Submit

103. Izraz sa slike je greška

Aritmetičke sredine

Varijanse

Disperzije

Standardmog odstupanja

104. Pirsonov test koristi

Empirijske i teorijske frekvence

Empirijske i očekivane frekvence

Matematičko očekivanje i aritmetičku sredinu

Disperziju i uzoračku disperziju

Submit

105. Tačkasta ocena parametra je:

Bolja od intervalne

Lošija od intevalnih

Iste su

Ne mogu se upoređivati

106. Harmonijska sredina se koristi kada su:

Vrednosti i obim obeležje u direktnoj srazmeri

Vrednosti i obim obeležje u obrnutoj srazmeri

Vrednosti i obim obeležje isti

Pojam ne vezan za vrednosti i obim obeležja

107. Disperzija kod binomne raspodele iznosi:

Npq

Np

Nq

Pq

108. Kod normalne raspodele varijansa je:

Option

109. Ako je događaj A da je sijalica proizvedena u prvoj fabrici, a događaj B je da je dobra, šta znači događaj A+B?

Sijalica je proizvedena u drugoj fabrici i dobra je

Sijalica je proizvedena u drugoj fabrici ili je dobra

Sijalica je proizvedena u prvoj fabrici i dobra je

Sijalica je proizvedena u prvoj fabrici ili je dobra

110. Ocenite ovaj kviz???

1

2

3

4

5

111. Izraz sa slike izračunava

Matematičko očekivanje za aritmetičku sredinu

Varijansu za aritmetičku sredinu

Disperziju za aritmetičku sredinu

Standardno odstupanje za za aritmetičku sredinu

Submit

112. U Poasonovoj raspodeli parametar λ predstavlja:

Srednju vrednost

Prosečan broj događanja

Matematičku konstantu

Broj realizovanih događanja

Submit

113. Ocene parametara mogu biti:

Tačkaste

Skupovne

Intervalne

Matrične

Submit

114. U izrazu sa slike, veličina β naziva se

Nivo sigurnosti

Nivo poverenja

Nivo nepoverenja

Nivo pouzdanosti

Submit

115. Osobine varijanse su:

D(C)=0

D(C)=C

D(CX)= C^2 * D(X)

D(CX)= C D(X)

Submit

116. Matematičko očekivanje kod binomne raspodele iznosi:

Npq

Np

Nq

Pq

117. Ako je u pitanju binomna raspodela i np>10 aproksimacija se vrši:

Normalnom raspodelom

Poasonovom raspodelom

Gausovom raspodelom

Nikada se ne vrši

Submit

118. Kod normalne raspodele matematičko očekivanje je

Option

119. Osobine matematičkog očekivanja su:

E(X+Y)=E(X)+E(Y)

E(X+Y)=E(X)+E(Y) samo ako su nezavisne

E(XY)=E(X)E(Y)

E(XY)=E(X)E(Y) samo ako su nezavisne

Submit

120. Izraz sa slike omogućava izračunavanje

Varijanse

Disperzije

Standardnog odstupanja

Aritmetičke sredine

Submit

121. Uobičajeno je da se prarametri populacije obeležavaju:

Grčkim slovima

Latiničnim slovima

Ćiričnim slovima

Nema pravila

122. Kod definisanja intervala poverenja za nepoznato matematičko očekivanje pulacije sa studentovom raspodelom, uzorak treba da bude

N< 30

N> 30

N>0

N>100

123. Slučajni eksperiment mora da:

Može da se ponavlja proizvoljan broj puta pri istim uslovima

Ne može da se ponavlja proizvoljan broj puta pri istim uslovima

Svi njegovi ishodi nisu unapred definisani

Svi njegovi ishodi su unapred definisani

Submit

124. Testovi modu da budu:

Dvostrani

Levostrani

Desnostrani

Obostrani

Submit

125. Greške prvog tipa nastaju kada je:

Nulta hipoteza tačna, a mi je odbacujemo

Nulta hipoteza pogrešna a mi je prihvatamo

Alternativna hipoteza tačna, a mi je odbacujemo

Alternativna hipoteza pogrešna, a mi je prihvatamo

Submit

126. Osobine matematičkog očekivanja su:

D(X)= E(X^2 )-E(X)

D(X)= E(X )+E^2(X)

D(X)= E(X^2 )-E(X)^2

D(X)= E(X^2 )-E^2(X)

127. Kod definisanja intervala poverenja za nepoznato matematičko očekivanje pulacije sa normalnnom raspodelom, uzorak treba da bude

N< 30

N> 30

N>0

N>100

128. Funkcija gustine kod normalne raspodele je :

Option

129. Ako tražimo interval poverenja za nepoznato matematičko očekivanje, a poznata je disperzija populacije, onda koristimo:

Studentovu raspodelu

T- raspodelu

Gausovu raspodelu

Normalnu raspodelu

Submit

130. Moda je :

Vrednost obeležja sa najvećom frekvencom

Vrednost obeležja sa najmanom frekvencom

Može da ih bude više

Srednja vrednost svih vrednosti obeležja x1,x2,....xn uređenih po veličini

Submit

131. Raspodela diskretne slučajne promenljive može se grafički prikazati:

Tačkama u ravni

Poligonom raspodela

Poliedrom raspodela

Histogramom raspodela

Submit

132. Ako je slučajna promenljiva X ishod bacanja kocke. Tada F(x)=P(X>9)je:

4/6

1/2

0

1

133. Aksime teorije verovatnoće su:

Verovatnoća sigurnog događaja je jednaka 0

Verovatnoća zbira događaja jednaka je zbiru verovatnoća tih događaja

Verovatnoća nemogućeg događaja je jednaka 1

Verovatnoća je broj u intervalu od 0 do 1

Submit

134. Ako slučajna promenljiva X uzima vrednosti a,b,.......n, onda je funkcija raspodele

1, za x

1, za x>a

1, za x>n

1, za x>=n

135. Bacamo kocku i novčić. Događaji da padne paran broj ili da padne broj 4 su?

Disjunktni

Nisu disjunktni

Nezavisni

Zavisni

136. Statistička hipoteza je parametarska, ako se odsnosi na:

Bilo koje obeležje populacije

Bilo koje obeležje uzorka

Parametre populacije

Raspodelu populacije

137. Parametri koji reprezentuju centar rasturanja su :

Varijansa

Disperzija

Standardno odstupanje

Matematičko očekivanje

138. Bacamo kocku i novčić. Događaji da padne pismo i da padne broj 5 su?

Disjunktni

Nisu disjunktni

Nezavisni

Zavisni

139. Funkcija raspodele je

F(X)=P{X< x}

F(X)=P{X>x}

F(X)=P{X=x}

F(X)={X< =x}

140. Osobine matematičkog očekivanja su:

E(C)=0

E(C)=C

E(CX)=CE(X)

E(CX)=E(X)

Submit

141. Verovatnoća proizvoda nezavisnih događaja A i B je :

P(AB)=P(A/B)P(B)

P(AB)=P(A)P(B)

P(AB)=P(B/A)P(B)

P(AB)=P(A)+P(B)

142. Statistička definicija verovatnoće je:

Rezultat prakse

Rezultat apstrakcije

Oslanja se na relativnu učestalost

Ne oslanja se na relativnu učestalost

Submit

143. Koeficijent varijacije se koristi kada:

Jedinice mere su iste, a različite su aritmetičke sredine

Jedinice mere su iste, a iste su i aritmetičke sredine

Različite su aritmetičke sredine

Jedinice mere su različite

Submit

144. Izraz sa slike je:

Empirijska funkcija parametra raspodele

Funkcija raspodele parameta populacije

Funkcija gustine

Jedna kumulativna funkcija

145. Klasična definicija verovatnoće:

Definisao ju je Laplas

Odnosi se samo na konačne skupove

Nije bitan broj elemenata skupa

Svi ishodi imaju jednaku verovatnoću

Submit

146. Statističke hipoteze mogu da budu:

Parametarske

Neparametarske

Kumulativne

Funkcionalne

Submit

147. Ako je X: N(0,1) onda je:

P( X > 9 ) = Φ(9)

P( X > 9 ) = 1 - Φ(9)

P( X > 9 ) = 1 - P( X ≤ 9 )

P( X > 9 ) = 1 + Φ(9)

Submit

148. Događaj je slučajan ako:

Ne može da se predvidi

Može da se predvidi

Znamo njegove zakonomernosti

Ne znamo njegove zakonomernosti

Submit

149. Izraz sa slike predstavlja:

Centriranu ocenu varijanse

Necentriranu ocenu varijanse

Centriranu ocenu disperzije

Necentriranu ocenu disperzije

Submit

150. Ako se događaji A i B isključuju (disjunktni su) i P(A)=0,3, P(B)=0,5 onda je P(A B)

0,2

0,15

0,85

0

151. Binomna raspodela se može aproksimirati Poasonovom raspodelom ako je:

Np=10

Np>10

Np

152. Ako slučajna promenljiva ima normalnu raspodelu N(μ, σ^2), onda izraz sa slike ima raspodelu

Aritmetičke sredine uzorka

Varijanse uzorka

Disperzije uzorka

Standardnog odstupanja uzorka

153. Dve najvažnije diskretne raspodele su :

Binomna raspodela

Bernulijeva raspodela

Poasonova raspodela

Gausova raspodela

Submit

154. Interval poverenja se definiše oko:

Tačkaste ocene nepoznatog parametra

Prave vrednosti parametra

Proizvoljno, samo da je nivo poverenja dobar

U svim procenama oko aritmetičke sredine

155. Za funkciju raspodele neprekidne slučajne promenljive važi:

P(X=a)=F(a)

P(X=a)=0

P(X=a)=1

P(a< X< b)=F(b)-F(a)

Submit

156. Izraz predstavlja:

Funkciju raspodele neprekidne slučajne promenljive

Funkciju raspodele diskretne slučajne promenljive

Funkciju gustine neprekidne slučajne promenljive

Funkciju gustine diskretne slučajne promenljive

157. Izraz predstavlja:

Statističku definiciju verovatnoće

Laplasovu definiciju verovatnoće

Klasičnu definiciju verovatnoće

Apriori- definiciju verovatnoće

158. Greške drugog tipa nastaju kada je:

Nulta hipoteza tačna, a mi je odbacujemo

Nulta hipoteza pogrešna, a mi je prihvatamo

Alternativna hipoteza tačna, a mi je odbacujemo

Alternativna hipoteza pogrešna, a mi je prihvatamo

Submit

159. Ako su P(A) i P(B) verovatnoće dva nezavisna događaja A i B, onda je verovatnoća da će se realizovati bar jedan događaj:

P(A)P(B)

1-(1-P(A))(1-P(B))

P(A)(1-P(B))

(1-P(A))P(B)

160. Ako se događaji A i B međusobno ne isključuju onda je verovatnoća zbira događaja:

P(A+B)=P(A)-P(B)

P(A+B)=P(A)+P(B)

P(A+B)=P(A)+P(B)+P(AB)

P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)

161. Izraz predstavlja:

Statističku definiciju verovatnoće

Laplasovu definiciju verovatnoće

Klasičnu definiciju verovatnoće

Apriori- definiciju verovatnoće

Submit

162. Potpuni sistem hipoteza čine događaji :

čije su verovatnoće unapred poznate

čije su verovatnoće nisu unapred poznate

čiji je zbir verovatnoća jednak 1

čiji je zbir verovatnoća proizvoljan broj u [0,1]

Submit

163. Hi-kvadrat raspodelu koristimo kod definisanja intervala poverenja za

Matematičko očekivanje kada je nepoznata disperzija populacije

Matematičko očekivanje kada je poznata disperzija populacije

Za nepoznatu je disperziju populacije

Za nepoznato je standarsno odstupanje populacije

164. Kod standardne normalne raspodele matematičko očekivanje je:

Option

165. Kod standardne normalne raspodele varijansa je:

Option

166. Uzorak se definiše pod sledećim uslovima:

Nije reprezentativan

Elementi u njega ne ulaze na slučajan način

Njegovi elementi se biraju

Svaki element ima podjednaku šansu da uđe u uzorak

167. Ako je ispunjena relacija sa slike, onda je tačkasta ocena:

Centrirana

Nepristrasna

Nije centrirana

Efikasna

168. Na izrazu sa slike, velicina X nadvuceno predstavlja:

Varijansu

Disperziju

Standardno odstupanje

Aritmetičku sredinu

169. Za testiranje neparametarskih hipoteza koristi se:

Pirsonov test

Hi kvadrat test

T test

Normalan test

Submit

170. Ako slučajna promenljiva ima normalnu raspodelu N(μ, σ^2), onda njena aritmetička sredina ima raspodelu

Kod koje se samo matematičko očekivanje menja

Kod koje se samo disperzija menja

Istu

N(0,1)

171. Statističke hipoteze se podvrgavaju

Proveravanju

Ne proveravaju se

Testiraju

Ne testiraju

Submit

172. Funkcija raspodele kod normalne raspodele je :

Option

173. Srednje vrednosti uzorka su:

Aritmetička sredina

Medijana

Geometrijska sredina

Matematičko očekivanje

Submit

174. Oblast prihvatanja nulte hipoteze se definiše sa:

Unapred poznatom verovatnoćom

Unapred poznatim svim vrednostima obeležja

Raspodelom obeležja

Proizvoljno, od slučaja do slučaja

175. Verovatnoća je nauka koja izučava:

Slučajne pojave

Determinističke pojave

Stohastičke pojave

Statističke pojave

Submit

176. Ako slučajna promenljiva X uzima vrednosti a,b,.......n, onda je funkcija raspodele

0, za x

0, za x>n

0, za x< a

0, za x>=a

177. Pouzdanost sistema koji se sastoji od dve redno povezane komponente je :

P1p2

P1+p2

(1-p1)(1-p2)

1-(1-p1)(1-p2)

178. Koeficijent varijacije je dat kao:

Odnos uzoračkog standardnog odstupanja i aritmeričke sredine

Odnos aritmeričke sredine i uzoračkog standardnog odstupanja

Odnos matematičkog očekivanja i aritmeričke sredine

Odnos standardnog odstupanja uzorka i populacije

179. Izraz predstavlja:

Matematičko očekivanje diskretne slučajne promenljive

Varijansu diskretne slučajne promenljive

Matematičko očekivanje neprekidne slučajne promenljive

Varijansu neprekidne slučajne promenljive

180. Bajesova formula zove se i :

Formula verovatnoća hipoteza

Formula verovatnoća uzroka

Formula totalne verovatnoće

Formula uslovne verovatnoće

Submit

181. Funkcija raspodele:

Ograničena funkcija

Neograničena funkcija

Neopadajuća funkcija

Nerastuća funkcija

Submit

182. Statistička hipoteza je neparametarska, ako se odsnosi na:

Bilo koje obeležje populacije

Bilo koje obeležje uzorka

Parametre populacije

Raspodelu populacije

183. Srednje vrednosti uzorka su:

Aritmetička sredina

Moda

Standardno odstupanje

Varijansa

184. Za centriranu tačkastu ocenu matematičkog očekivanja populacuje uzima se:

Varijansa uzorka

Disperzija uzorka

Standardno odstupanje uzorka

Aritmetička sredina uzorka

Submit

185. Matematičko očekivanje se još naziva:

Srednja vrednost

Varijansa

Očekivana vrednost

Disperzija

Submit

186. Slučajne promenljive mogu da budu:

Disktretne

Disjunktne

Neprekidne

Nezavisne

Submit

187. Ako se događaji A i B međusobno isključuju onda je verovatnoća zbira događaja:

P(A+B)=P(A)-P(B)

P(A+B)=P(A)+P(B)

P(A+B)=P(A)+P(B)+P(AB)

P(A+B)=P(A)+P(B)-P(AB)

188. Statistika je nauka koja se bavi proučavanjem:

Pojedinačnih slučajeva

Masovnih pojava

Slučajnih pojava

Determinisanih pojava

Submit

189. Ako su P(A) i P(B) verovatnoće dva nezavisna događaja A i B, onda je verovatnoća da se bar jedan od njih neće realizovati :

1-P(A)P(B)

(1-P(A))(1-P(B))

P(A)(1-P(B))

(1-P(A))P(B)

190. Verovatnoća proizvoda zavisnih događaja A i B je :

P(AB)=P(A/B)P(B)

P(AB)=P(A)P(B)

P(AB)=P(B/A)P(B)

P(AB)=P(A)+P(B)

191. Ako je ispunjena relacija sa slike, onda je tačkasta ocena:

Centrirana

Nepristrasna

Nije centrirana

Efikasna

Submit

192. Verifikacija statističke hipoteze je:

Proveravanje

Ne proveravanje

Testiranje

Ne testiranje

193. Statistika, u oznaci θ je:

Slučajna pomenljiva

Broj-konstanta

Funkcija elemenata uzorka

Funkcija elemenata cele populacije

194. Ocena parametara :

Zove se još i estimacija

Koristi parametre uzorka

Koristi parametre populacije

Isto je što i testiranje hipoteze

Submit

195. Funkcija raspodele za normalnu slučajnu promenljivu:

Nije elementarna funkcija

Jeste elementarna funkcija

Vrednost mora da se čita iz tablica

Vrednost može da se čita iz tablica

Submit

196. Statistička hipoteza je svaka pretpostavka koja se odnosi na:

Obeležje populacije

Obeležje uzorka

Parametre populacije

Raspodelu populacije

Submit

197. Uzorak se definiše pod sledećim uslovima:

Nije reprezentativan

Elementi u njega ne ulaze na slučajan način

Njegovi elementi se biraju

Svaki element ima podjednaku šansu da uđe u uzorak

198. Uzorak je:

Deo populacije

Cela populacija

Dobijen na slučajan način

Empirijska populacija

Submit

199. Uzorak se definiše pod sledećim uslovima:

Mora da bude reprezentativan

Elementi u njega ulaze na slučajan način

Njegovi elementi se biraju

Svaki element nema podjednaku šansu da uđe u uzorak

Submit

200. Osobine tačkastih ocena su:

Centriranost

Nepristrasnost

Pristrasnost

Efikasnost

Submit

Vis Teorija

1. Hipoteza H0 se naziva :

2.

What first name or nickname would you like us to use?

2. Događaji A, B i C su nezavisni i verovatnoće im iznose 1/2 1/3, 1/3. Koliko iznosi verovatnoća događaja ABC?

3. Aksime teorije verovatnoće su:

4. Kad kažemo da je verovatnoća 95%, kod testiranja hipoteza, to znači da postoji :

5. Testiranje hipoteze podrazumeva postavljanje:

6. Idealan test ima:

7. Oznaka Ω koristi se za označavanje:

8. Skup svih povoljnih realizacija događaja 'vađenje 2 crvene kuglice iz kese u kojoj se nalaze 5 crvenih i 4 zelene kuglice je

9. Skup svih ishoda događaja ' bacanje dve kocke' ima:

10. Suprotan događaj događaju 'ne više od 2 pogotka u 5 gađanja' je

11. Varijansa je mera odstupanja i predstavlja

12. Matematičko očekivanje kod Poasonove raspodele iznosi:

13. Intervali za ocenu parametara se zovu

14. Prilikom testiranja hipoteza pojavljuju se greške koje mogu biti:

15. Siguran događaj:

16. Ako je (slika) onda je:

17. Disperzija je mera odstupanja i predstavlja

18. Ako uzorak ima 20 elemenata, koliko stepena slobode ima pri ocenjivanju matemtičkog očekivanja?

19. Izraz sa slike izračunava:

20. Skup 2,2,5,7,9,9,9, 10,10,13,15 ima modu :

21. Skup svih ishoda događaja ' bacanje tri novčica' ima:

22. Medijana je :

23. Verovatnoća da prilikom bacanja 3 novčića dobijemo 3 puta grb je

24. Funkcija raspodele za neprekidnu slučajnu promenljivu zadovoljava uslov da pripada intervalu

25. Disperzija kod Poasonove raspodele iznosi:

26. Hipoteza H1 se naziva :

27. Ako se vrši aproksimacija binomne raspodele normalnom slučajna promenljiva je oblika:

28. Kod definisanja slučajne promenljive moramo znati:

29. Prvi problemi iz teorije verovatnoće su vezani za:

30. U izrazu sa slike, za nivo poverenja β obično se uzima:

31. U uslovnoj verovatnoći P(A/B) :

32. Suprotan događaj događaju 'pojava 2 grba pri bacanju 2 dinara' je

33. Ako se novčić baca 200 puta i želimo da odredimo verovatnoću da će se pismo pojaviti manje od 112 puta. U pitanju je :

34. Statistička hipoteza može da bude:

35. Poasonova raspodela odnosi se na verovatnoće slučajnih promenljivih u:

36. Verovatnoća proizvoda zavisnih događaja A, B i C je :

37. Da bi uzorak bio reprezentativan mora da:

38. Bernulijevi eksperimenti su niz eksperimenata koji :

39. Skup 1,3,4,4,5,6,8,8,10 :

40. Događaji A i B su nezavisni ako je:

41. Izraz sa slike izračunava

42. Suprotan događaj događaju A :

43. Ako slučajna promenljiva X uzima vrednosti a,b,.......n, onda je funkcija raspodele

44. Za normalnu raspodelu koristi se oznaka:

45. Izraz sa slike omogućava izračunavanje:

46. Nemoguć događaj:

47. Izraz predstavlja verovatnoću slučajne promenljive koja

48. Interval poverenja

49. Verovatnoća je preslikavanje:

50. Ako je A aritmetička, G geometrijska i H harmonijska sredina onda veži relacija

51. Hipoteza H0 je :

52. Kod funkcija raspodele:

53. Najčešće korišćena tačkasta ocena matematičkog očekivanja je:

54. Izraz predstavlja verovatnoću slučajne promenljive koja ima:

55. Ako se događaji A, B i C međusobno ne isključuju onda je verovatnoća zbira događaja:

56. Ako se događaji A i B isključuju (disjunktni su) i P(A)=0,3, P(B)=0,5 onda je P(A+B)

57. Za standardnu normalnu raspodelu koristi se oznaka:

58. Kod varijansa je:

59. Izraz sa slike omogućava izračunavanje:

60. Izraz sa slike predstavlja obrazac za izračunavanje:

61. Izraz sa slike izračunava

62. Izraz sa slike predstavlja obrazac za izračunavanje:

63. Izraz sa slike predstavlja:

64. Ako tražimo interval poverenja za nepoznato matematičko očekivanje, a nepoznata je disperzija populacije, onda koristimo:

65. Ako su P(A) i P(B) verovatnoće dva nezavisna događaja A i B, onda verovatnoća da se neće realizovati oba događaja:

66. Ako je događaj A da je sijalica proizvedena u prvoj fabrici, a događaj B je da je dobra, šta znači događaj ABc?

67. Tačkasta ocena matematičkog očekivanja je

68. Rešavanje problema pojave grešaka rešava se

69. Funkcija raspodele:

70. Ako su P(A) i P(B) verovatnoće dva nezavisna događaja A i B, onda je verovatnoća da se neće realizovati događaj A, hoće događaj B:

71. Šta je najpreciznije reći:

72. Pouzdanost sistema :

73. Ako se vrši aproksimacija binomne raspodele normalnom koristimo vezu:

74. Normalna raspodela zove se i:

75. Ocena je najefikasnija ako ima :

76. Broj α nazivamo

77. Osobine matematičkog očekivanja su:

1. Hipoteza H₀ se naziva :

26. Hipoteza H₁ se naziva :

51. Hipoteza H₀ je :

66. Ako je događaj A da je sijalica proizvedena u prvoj fabrici, a događaj B je da je dobra, šta znači događaj AB^c?

80. Kod testiranja hipoteze H₀(μ = μ₀) , a disperzija je poznata koristimo :

81. Kod testiranja hipoteze H₀(μ = μ₀) , a disperzija je nepoznata koristimo :

97. Hipoteza H₁ je :