Random Variables & Distribution Functions MCQ Quiz in हिन्दी - Objective Question with Answer for Random Variables & Distribution Functions - मुफ्त [PDF] डाउनलोड करें
Last updated on Jul 11, 2025
Latest Random Variables & Distribution Functions MCQ Objective Questions
Random Variables & Distribution Functions Question 1:
मान लीजिए X और Y संयुक्त रूप से वितरित संतत यादृच्छिक चर हैं जिनका संयुक्त प्रायिकता घनत्व फलन
निम्नलिखित में से कौन से कथन सत्य हैं?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 1 Detailed Solution
हम बाद में हल अपडेट करेंगे।
Random Variables & Distribution Functions Question 2:
माना कि {Xn}n≥1 स्वतंत्र और समान रूप से वितरित यादृच्छिक चरों का एक अनुक्रम है जहाँ E(X1) = 0 और Var(X1) = 1 है। निम्नलिखित में से कौन से कथन सत्य हैं?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 2 Detailed Solution
संप्रत्यय:
1. बृहत् संख्याओं का नियम (LLN):
बृहत् संख्याओं का नियम कहता है कि जैसे प्रतिदर्श आकार n बढ़ता है, i.i.d. के प्रतिदर्श औसत (या योग) यादृच्छिक चर चर के अपेक्षित मान में अभिसरण करता है। उदाहरण के लिए, विकल्प 3 में,
अपेक्षित मान
2. केंद्रीय सीमा प्रमेय (CLT):
केंद्रीय सीमा प्रमेय हमें बताता है कि परिमित माध्य और प्रसरण वाले i.i.d. यादृच्छिक चरों का योग (या स्केल किया हुआ औसत) वितरण में एक प्रसामान्य बंटन में अभिसरण करता है जैसे
3. प्रायिकता सीमाएँ:
कुछ यादृच्छिक चरों के लिए, उनका वितरण एक निश्चित प्रायिकता मान में अभिसरण करता है। विकल्प 1 और 4 में,
मानकीकृत योग के 0 से कम या उसके बराबर होने की प्रायिकता
व्याख्या:
विकल्प 1: इस व्यंजक में दो पदों का अनुपात शामिल है:
अंश,
हर,
चूँकि
विकल्प 2: अंश
विकल्प 3: बृहत् संख्याओं का नियम (LLN) द्वारा, i.i.d. यादृच्छिक चरों के वर्गों का औसत
विकल्प 4:
केंद्रीय सीमा प्रमेय (CLT) द्वारा,
एक मानक सामान्य चर के 0 से कम या उसके बराबर होने की प्रायिकता
चारों विकल्प सही हैं।
Random Variables & Distribution Functions Question 3:
मान लीजिए X1....X12, N(2, 4) बंटन से एक यादृच्छिक प्रतिदर्श है और Y1...Y15, N(-2, 5) बंटन से एक यादृच्छिक प्रतिदर्श है, जहाँ N(μ, σ2) माध्य μ और प्रसरण σ2 वाले प्रसामान्य बंटन को दर्शाता है। मान लें कि दो यादृच्छिक प्रतिदर्श परस्पर स्वतंत्र हैं। मान लीजिए
निम्नलिखित में से कौन से कथन सत्य हैं?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 3 Detailed Solution
संप्रत्यय:
प्रतिदर्श माध्य एक प्रतिदर्श में डेटा बिंदुओं का औसत देता है, और प्रतिदर्श प्रसरण डेटा के प्रसार को मापता है।
प्रसामान्य बंटन एक सतत प्रायिकता बंटन है जो माध्य के चारों ओर सममित है, ज्यादातर मान केंद्र के आसपास समूहीकृत होते हैं।
व्याख्या:
विकल्प 1:
स्वतंत्र यादृच्छिक चरों के लिए प्रसरण जुड़ते हैं:
इसलिए,
इस प्रकार,
विकल्प 2:
भारित योग सीधे काई-वर्ग बंटन का पालन नहीं करता है। स्वातंत्र्य की संयुक्त कोटि 11 + 14 = 25 होगी, 26 नहीं। यह कथन असत्य है।
विकल्प 3: अनुपात
विकल्प 4:
मात्रा
इसके बजाय,
इसलिए, विकल्प 1) और 3) सही हैं।
Random Variables & Distribution Functions Question 4:
मान लीजिए X एक यादृच्छिक चर है जिसका संचयी बंटन फलन (CDF) निम्न द्वारा दिया गया है:
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 4 Detailed Solution
प्रयुक्त अवधारणाएँ:
1. संचयी बंटन फलन (CDF):
CDF F(x) उस प्रायिकता को देता है कि यादृच्छिक चर X का मान x से कम या उसके बराबर है। अर्थात्, F(x) = P(X ≤ x) है।
2. CDF का उपयोग करके प्रायिकता ज्ञात करें:
यह प्रायिकता कि यादृच्छिक चर X एक निश्चित अंतराल (a, b] में स्थित है, निम्न द्वारा दी जाती है:
P(a
3. एक विशिष्ट बिंदु पर प्रायिकता (जम्प असांतत्य):
किसी विशिष्ट बिंदु x = c पर प्रायिकता, c के ठीक दाईं ओर और ठीक बाईं ओर CDF में अंतर है:
P(X = c) = F(c+) - F(c-)
व्याख्या -
हमें एक यादृच्छिक चर X का संचयी बंटन फलन (CDF) F(x) दिया गया है:
F(x) =
CDF से प्रायिकता की परिभाषा से: P(a
इस स्थिति में, हमें
चूँकि
इस प्रकार, प्रायिकता
=
किसी बिंदु पर प्रायिकता उस बिंदु पर CDF में जम्प है। हमें F(0+) - F(0-) की गणना करने की आवश्यकता है।
CDF परिभाषा से: F(0+) = F(0) =
⇒ F(0-) = 0
इस प्रकार,
अब, हम दो परिणामों को जोड़ते हैं:
इस प्रकार, अंतिम उत्तर 17/36 है।
Random Variables & Distribution Functions Question 5:
(Xn, n ≥ 1) तथा X किसी प्रायिकता समष्टि पर यादृच्छिक चर हैं। मानिए कि Xn का X में अभिसरण प्रायिकता में होता है। निम्न में से कौन - से सत्य है?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 5 Detailed Solution
सही उत्तर विकल्प 3 है
हम जल्द ही समाधान अपडेट करेंगे।
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निम्न में से कौन-सा फलन एक वैध संचयी बंटन है?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 6 Detailed Solution
Download Solution PDFअवधारणा:
मान लें कि F(x) एक संचयी वितरण फलन है तो
(i)
(ii) F एक गैर-ह्रासमान फलन है
स्पष्टीकरण:
(2): F(x) =
विकल्प (2) गलत है
(3): F(x) =
=
=
विकल्प (3) गलत है
(4): F(x) =
f(0-) = 1/2 और f(0+) = 1/4 और
विकल्प (4) गलत है।
इसलिए विकल्प (1) सही है।
मानें कि X, λ माध्य वाला प्वासों यादच्छिक चर है। निम्न में से कौन-सा प्राचलिक फलन आकलनीय नहीं है?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 7 Detailed Solution
Download Solution PDFअवधारणा:
एक प्राचलिक फलन f(λ) को अनुमानित कहा जाता है यदि g(X) मौजूद है जैसे कि E(g(X)) = f(λ) अन्यथा इसे अनुमानित नहीं कहा जाता है।
व्याख्या:
दिया गया है कि X एक प्वासों यादृच्छिक चर है जिसका माध्य λ है।
इसलिए E(X) = λ और Var(X) = λ
हमें वह प्राचलिक फलन ज्ञात करना है जो अनुमानित नहीं है।
(2): E(X) = λ तो यहां हमें एक फलन g(X) = X मिल रहा है।
इसलिए यह अनुमानित है
विकल्प (2) गलत है।
(3): E(X2) = [E(X)]2 + Var(X) = λ2 + λ
इसलिए E(X2 - X) = E(X2) - E(X) = λ2 + λ - λ = λ2
यहां हमें फलन g(X) = X2 - X मिल रहा है
इसलिए यह अनुमानित है
विकल्प (3) गलत है।
(4): E
यहां हमें फलन g(X) =
इसलिए यह अनुमानित है
विकल्प (4) गलत है।
इसलिए विकल्प (1) सही है।
मान लीजिए X एक यादृच्छिक चर है जिसका संचयी बंटन फलन (CDF) निम्न द्वारा दिया गया है:
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 8 Detailed Solution
Download Solution PDFप्रयुक्त अवधारणाएँ:
1. संचयी बंटन फलन (CDF):
CDF F(x) उस प्रायिकता को देता है कि यादृच्छिक चर X का मान x से कम या उसके बराबर है। अर्थात्, F(x) = P(X ≤ x) है।
2. CDF का उपयोग करके प्रायिकता ज्ञात करें:
यह प्रायिकता कि यादृच्छिक चर X एक निश्चित अंतराल (a, b] में स्थित है, निम्न द्वारा दी जाती है:
P(a
3. एक विशिष्ट बिंदु पर प्रायिकता (जम्प असांतत्य):
किसी विशिष्ट बिंदु x = c पर प्रायिकता, c के ठीक दाईं ओर और ठीक बाईं ओर CDF में अंतर है:
P(X = c) = F(c+) - F(c-)
व्याख्या -
हमें एक यादृच्छिक चर X का संचयी बंटन फलन (CDF) F(x) दिया गया है:
F(x) =
CDF से प्रायिकता की परिभाषा से: P(a
इस स्थिति में, हमें
चूँकि
इस प्रकार, प्रायिकता
=
किसी बिंदु पर प्रायिकता उस बिंदु पर CDF में जम्प है। हमें F(0+) - F(0-) की गणना करने की आवश्यकता है।
CDF परिभाषा से: F(0+) = F(0) =
⇒ F(0-) = 0
इस प्रकार,
अब, हम दो परिणामों को जोड़ते हैं:
इस प्रकार, अंतिम उत्तर 17/36 है।
माना कि X1, X2, ... i.i.d. यादृच्छिक चर हैं जिनका χ2-बंटन है तथा स्वतंत्रता की कोटि 5 है। माना कि a ∈
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 9 Detailed Solution
Download Solution PDFदिया गया है:-
X1, X2, ... स्वतंत्र और समान रूप से बंटित यादृच्छिक चर हैं जिनका χ2-बंटन 5 स्वातंत्र्य कोटि के साथ है।
प्रयुक्त अवधारणा:-
केंद्रीय सीमा प्रमेय का उपयोग करके दिए गए व्यंजक का सीमांत बंटन ज्ञात किया जा सकता है।
केंद्रीय सीमा प्रमेय कहता है कि कई स्वतंत्र और समान रूप से बंटित यादृच्छिक चरों का योग, उचित रूप से प्रसामान्यीकृत, बंटन में एक प्रसामान्य बंटन में अभिसरण करता है।
व्याख्या:-
यहाँ, हमारे पास n स्वतंत्र और समान रूप से बंटित (i.i.d.) यादृच्छिक चर हैं जिनका χ2-बंटन 5 स्वातंत्र्य कोटियों के साथ है।
प्रत्येक χ2-बंटित चर का माध्य 5 है और प्रसरण है,
2 x 5 = 10
इसलिए, ऐसे n चरों के योग का माध्य n5 है, और प्रसरण है,
⇒ प्रसरण = (n × 10)
हम माध्य को घटाकर और मानक विचलन से विभाजित करके व्यंजक को प्रसामान्यीकृत कर सकते हैं। अर्थात्,
दाहिने पक्ष की ओर कोष्ठक में पद 0 के माध्य और 1/2 के प्रसरण के साथ n, स्वतंत्र और समान रूप से बंटित (i.i.d.) यादृच्छिक चरों का योग है।
इसलिए, CLT द्वारा, यह पद बंटन में एक मानक प्रसामान्य बंटन में अभिसरण करता है क्योंकि n अनंत तक जाता है।
समग्र व्यंजक बंटन में एक प्रसामान्य बंटन में अभिसरण करता है जिसका माध्य शून्य और प्रसरण a2/10 है।
इसलिए,
अतः सही विकल्प 3 है।
Random Variables & Distribution Functions Question 10:
n ≥ p +1 के लिए, मान लीजिए कि
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 10 Detailed Solution
सही उत्तर विकल्प 4 है।
हम यथाशीघ्र हल अपडेट करेंगे।
Random Variables & Distribution Functions Question 11:
मानें कि X ऐसा यादृच्छिक चर है कि P(X ∈ {0, 1, 2}) = 1. यदि किसी स्थिरांक c के लिए P(X = i) = cP (X = i - 1), i = 1, 2, तब E[X] है
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 11 Detailed Solution
सही उत्तर विकल्प 2 है
हम जल्द ही समाधान अपडेट करेंगे।
Random Variables & Distribution Functions Question 12:
निम्न में से कौन-सा फलन एक वैध संचयी बंटन है?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 12 Detailed Solution
अवधारणा:
मान लें कि F(x) एक संचयी वितरण फलन है तो
(i)
(ii) F एक गैर-ह्रासमान फलन है
स्पष्टीकरण:
(2): F(x) =
विकल्प (2) गलत है
(3): F(x) =
=
=
विकल्प (3) गलत है
(4): F(x) =
f(0-) = 1/2 और f(0+) = 1/4 और
विकल्प (4) गलत है।
इसलिए विकल्प (1) सही है।
Random Variables & Distribution Functions Question 13:
मानें कि X, λ माध्य वाला प्वासों यादच्छिक चर है। निम्न में से कौन-सा प्राचलिक फलन आकलनीय नहीं है?
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 13 Detailed Solution
अवधारणा:
एक प्राचलिक फलन f(λ) को अनुमानित कहा जाता है यदि g(X) मौजूद है जैसे कि E(g(X)) = f(λ) अन्यथा इसे अनुमानित नहीं कहा जाता है।
व्याख्या:
दिया गया है कि X एक प्वासों यादृच्छिक चर है जिसका माध्य λ है।
इसलिए E(X) = λ और Var(X) = λ
हमें वह प्राचलिक फलन ज्ञात करना है जो अनुमानित नहीं है।
(2): E(X) = λ तो यहां हमें एक फलन g(X) = X मिल रहा है।
इसलिए यह अनुमानित है
विकल्प (2) गलत है।
(3): E(X2) = [E(X)]2 + Var(X) = λ2 + λ
इसलिए E(X2 - X) = E(X2) - E(X) = λ2 + λ - λ = λ2
यहां हमें फलन g(X) = X2 - X मिल रहा है
इसलिए यह अनुमानित है
विकल्प (3) गलत है।
(4): E
यहां हमें फलन g(X) =
इसलिए यह अनुमानित है
विकल्प (4) गलत है।
इसलिए विकल्प (1) सही है।
Random Variables & Distribution Functions Question 14:
मान लीजिए X एक यादृच्छिक चर है जिसका संचयी बंटन फलन (CDF) निम्न द्वारा दिया गया है:
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 14 Detailed Solution
प्रयुक्त अवधारणाएँ:
1. संचयी बंटन फलन (CDF):
CDF F(x) उस प्रायिकता को देता है कि यादृच्छिक चर X का मान x से कम या उसके बराबर है। अर्थात्, F(x) = P(X ≤ x) है।
2. CDF का उपयोग करके प्रायिकता ज्ञात करें:
यह प्रायिकता कि यादृच्छिक चर X एक निश्चित अंतराल (a, b] में स्थित है, निम्न द्वारा दी जाती है:
P(a
3. एक विशिष्ट बिंदु पर प्रायिकता (जम्प असांतत्य):
किसी विशिष्ट बिंदु x = c पर प्रायिकता, c के ठीक दाईं ओर और ठीक बाईं ओर CDF में अंतर है:
P(X = c) = F(c+) - F(c-)
व्याख्या -
हमें एक यादृच्छिक चर X का संचयी बंटन फलन (CDF) F(x) दिया गया है:
F(x) =
CDF से प्रायिकता की परिभाषा से: P(a
इस स्थिति में, हमें
चूँकि
इस प्रकार, प्रायिकता
=
किसी बिंदु पर प्रायिकता उस बिंदु पर CDF में जम्प है। हमें F(0+) - F(0-) की गणना करने की आवश्यकता है।
CDF परिभाषा से: F(0+) = F(0) =
⇒ F(0-) = 0
इस प्रकार,
अब, हम दो परिणामों को जोड़ते हैं:
इस प्रकार, अंतिम उत्तर 17/36 है।
Random Variables & Distribution Functions Question 15:
मान लीजिए कि एक सतत यादृच्छिक चर X एक समान (0, 4) बंटन का पालन करता है। अब
Answer (Detailed Solution Below)
Random Variables & Distribution Functions Question 15 Detailed Solution
व्याख्या -
एक यादृच्छिक चर X के लिए जो एक समान (0, 4) बंटन का पालन करता है, X समान प्रायिकता के साथ 0 और 4 के बीच कोई भी मान लेगा।
परिभाषित
विकल्प (1) - Y का परिसर [0, 2] है
यह कथन सत्य है।
विकल्प (2) - X और Y दोनों का माध्य समान है
यह कथन सत्य नहीं है। एक समान बंटन में, माध्य (a + b) / 2 द्वारा दिया जाता है।
X का माध्य (0+4)/2 = 2 होगा, और Y का माध्य (0+2)/2 = 1 होगा, इसलिए उनका माध्य समान नहीं है।
विकल्प (3) - X का प्रसरण Y के प्रसरण से अधिक है
यह कथन सत्य है। प्रसरण माध्य से विचलन को मापता है, और चूँकि X व्यापक परिसर (0 से 4, Y के लिए 0 से 2 के विपरीत) में मान ले सकता है, इसलिए इसका प्रसरण आम तौर पर अधिक होगा।
विकल्प (4) - Y का बंटन भी समान है
यह कथन सत्य नहीं है। जब हम
इसलिए, कथन B और D सत्य नहीं हैं।
इसलिए, सही विकल्प 2 और 4 हैं।