На графике видно, что вершина кривой, соответствующей случайной величине А, находится левее вершины кривой, соответствующей случайной величине В. Это означает, что математическое ожидание (среднее значение) для А меньше, чем для В. Математическое ожидание нормального распределения соответствует точке максимума функции плотности вероятности. Таким образом, \( m_A < m_B \).
Ширина кривых, характеризующая разброс значений, для А больше, чем для В. Более широкая кривая соответствует большей стандартной отклонению ( \( σ \) ). Следовательно, \( σ_A > σ_B \).
Множества значений случайных величин А и В теоретически могут быть одинаковыми, но графики показывают, что разброс у А больше, а среднее значение меньше. Однако, нормальное распределение определено на всей числовой оси, поэтому множества значений для обоих распределений — вся числовая ось \( (-\infty, +\infty) \), что делает их одинаковыми.
Функции плотности вероятности двух разных нормально распределенных случайных величин, если их математические ожидания и стандартные отклонения отличаются, не могут быть одинаковыми. Графики четко показывают различия.
Ответ: Истинные высказывания: 3. Ложные высказывания: 1, 2, 4.