Критерий или статистический тест, который может быть применен только к данным, имеющим распределение, отличное от нормального

Критерий или статистический тест, который может быть применен только к данным, имеющим распределение, отличное от нормального

Критерий или статистический тест, который может быть применен только к данным, имеющим нормальное распределение

*3. критерий или статистический тест, который может быть применен к данным, имеющим любое распределение

Закон распределения значений анализируемых признаков отличается от нормального

Закон распределения значений анализируемых признаков не отличается от нормального

Реальный эффект сильно выражен

Регрессионный анализ

2. Корреляционный анализ

3. Множественные сравнения

4. Ни один из перечисленных выше методов

[6]

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R. 0,1 (не отличается от 0 на уровне значимости p. 0,2). Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

2. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

3. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

4. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

[7]

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение коэффициента корреляции Пирсона R. 0,7 (не отличается от 0 на уровне значимости p. 0,2). Какой вывод должен сделать исследователь?

1. Необходимо проверить расчеты

2. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

3. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

4. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

[8]

Коэффициент корреляции Пирсона есть:

1. мера силы линейной связи между двумя количественными признаками

2. мера силы линейной связи между двумя качественными признаками

3. мера силы связи (не обязательно линейной) между двумя количественными признаками

4. мера силы связи (не обязательно линейной) между двумя качественными признаками

[9]

11 марта 2010 года у 50 случайно выбранных молодых людей измерено систолическое давление. Измерение проведено дважды: первый раз в 9-00 и второй раз в 14-00. Исследователь проводил корреляционный анализ для выявления наличия связи между этими значениями давления. В этом случае можно ожидать, что:

1. коэффициент корреляции должен быть близок к нулю, т.к. значение систолического давления утром и после обеда не зависят одно от другого

2. коэффициент корреляции должен быть достаточно высоким, положительным, т.к. более высокие значения, полученные в утреннем измерении имеют тенденцию быть более высокими и после обеда

3. коэффициент корреляции должен быть достаточно высоким, отрицательным, т.к. более высокие значения, полученные в утреннем измерении имеют тенденцию быть более низкими после обеда, из-за того, что, в среднем они у молодых людей не отличаются

4. коэффициент корреляции должен быть близок к нулю, т.к. значение систолического давления подчиняется нормальному закону распределения

[10]

В семейной паре, как правило, жена моложе мужа. Предположим, что все мужчины женятся на женщинах, моложе их ровно на 0,5 года. Какое высказывание, в этом случае верно?

1. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен -0,5

2. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен +0,5

3. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен -1

4. Коэффициент парной корреляции между возрастом жены и мужа равен +1

[11]

При проведении корреляционного анализа между показателями A и B крови распределение значений которых не отличалось от нормального получено значение что значение коэффициента корреляции Пирсона не отличается от 0 (p. 0,12). Какой вывод должен сделать исследователь?

1. С увеличением показателя A увеличивается среднее значение показателя B

2. С увеличением показателя A уменьшается среднее значение показателя B

3. Между показателями A и B линейной корреляционной связи не выявлено

4. Необходимо проверить расчеты

[12]

Методы корреляционного анализ используются

Для выявления связи между признаками

2. Для сравнения дисперсий в трех и более группах

Автоматически формируются эпикризы

Приобретение знаний

2. коррекция баз данных

3. коррекция баз знаний

Решение задач

5. диагностика

6. планирование

7. прогнозирование

[7]

Как связаны универсальность и мощность экспертных систем?

1. прямой связью: чем выше универсальность, тем больше мощность

2. обратной связью: рост универсальности приводит к падению мощности

3. никак не связаны - все зависит от конкретной базы знаний

4. никак не связаны: это определяется базами данных и знаний

[8]

Что такое программа "MICYN" и какова ее экспертная специализация?

1. база данных всех известных микроорганизмов

2. это не программа, а название первой серии нейрокомпьютеров

3. экспертная система по диагностике инфекционных заболеваний крови и их лечению

4. экспертная система с базой данных лекарстенных препаратов

[9]

От чего в первую очередь зависит эффективность решения экспертных задач?

1. От совершенства общей стратегии поиска

2. От качества и "мощности" схем логического ввывода (поиска)

3. От конкретных знаний в предметной области, к которой относится данная задача

[10]

Кто такие ИНЖЕНЕРЫ ЗНАНИЙ?

1. эксперты предметной области

2. программисты

3. посредники между экспертами и компьютерными системами

[11]

Укажите основные проблемы (трудности) при создании экспертных систем

1. Корректная постановка задачи

2. Малая производительность компьютеров

3. Приобретение знаний

4. Большая трудоемкость процесса непосредственного создания ЭС

5. Невозможность полноценного общения экспертов и инженеров знаний

[12]

Сколько КАТЕГОРИЙ ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ экспертной системы принято различать

1. 2

2. 3

3. есть только одна категория

4. любое количество

[13]

Что такое ПОДСИСТЕМА ПРИОБРЕТЕНИЯ ЗНАНИЙ ЭС?

1. подсистема, предназначенная для общения ЭС с группой экспертов и инженеров знаний

2. система общения экспертной системы и эксперта в режиме работы

3. СУБД для заполнения базы данных

4. Любая реляционная база данных

[14]

Можно ли представить экспертную систему, реализованную без участия компьютера?

1. Принципиально невозможно

2. Можно, если в роли компьютера будет какое-то иное устройство, имитирующее интеллектуальное поведение

3. Экспертной системой можно назвать человека-эксперта, назвав его не искусственной, а естественной (биогенной) ЭС

[15]

Достаточно ли базы данных для конструирования экспертной системы

1. нет, не достаточно, так как "морфологическим субстратом" ЭС являются не данные, а знания

2. относительно достаточно, однако первым этапом долна быть трансформация базы данных в базу знаний, на основании которой далее можно создавать ЭС

3. достаточно, так как любая база знаний предполагает "реляцию", т.е. взаимосвязь между данными, а это уже является знанием

4. база данных сама по себе - экспертная система

[16]

Является ли база знаний экспертной системы переменной?

1. нет

2. да

[17]

Какова специализация экспертной системы DENDRAL?

1. ботаника

2. физика

3. дермато-венерология

4. химия

5. биология

6. микробиология

[18]

Что является динамической основой функционирования экспертных систем?

1. символьные правила орфографии

2. эвристические правила

3. правила заполнения баз данных

[19]

Что определяет текущие "интеллектуальные способности" экспертной системы?

1. подсистема приобретения знаний

2. база знаний

3. диалоговый процессор

[20]

Связаны ли между собой базы данных и знаний? Если да - то как, если нет - почему?

1. не связаны, так как это совершенно различные структуры

2. связаны, так как база данных - фундамент для базы знаний

3. очевидно связаны, так как это - одно и то же

[21]

Выберите известные вам экспертные системы, широко известные в мире

1. ACCESS

2. MICYN

3. EXCEL

4. DENDRAL

5. MSWORKS

6. NOVELL

[22]

Укажите функции, которые НЕ СВОЙСТВЕННЫ медицинским экспертным системам в режиме РАБОТЫ

1. экспертиза проектов

2. оценка квалификации специалиста

3. постановка диагноза

4. расширение базы диагнозов

5. оценка эффективности лечения

6. пополнение базы лекарственных средств

7. назначение схемы лечения

[23]

Может ли в режиме обучения расширяться база знаний экспертной системы не путем ввода данных экспертом, а путем опроса этого эксперта самой ЭС?

1. нет

2. да

3. может, но в режиме работы, а не в режиме обучения

[24]

С чем связана основная сложность проблемы приобретения знаний

экспертной системой?

1. с длительностью периода контакта эксперта и ЭС

2. только со сложностью формализации знаний экспертом

3. только с проблемой мощности компьютера

[25]

Функциональные блоки экспертных систем:

База знаний

2. блок "объяснения" вывода заключений

Блок вывода заключений

5. блок управления

[26]

Основные формализованные структуры медицинского знания в

клинической медицине:

Сравнительные

Описательные

3. процедурные

4. функциональные

[27]

Типы медицинских знаний:

1. знания о заболеваниях

2. знания о налюдениях

3. знания о пациентах

4. знания о причинно-следственных связях

5. знания об экспертных системах

[28]

Стратегии получения медицинских знаний:

1. объяснение

2. приобретение

3. извлечение

4. дополнение

5. формирование

[29]

Приобретение знаний - это:

1. разработка моделей, методов и алгоритмов анализа данных для получения знаний и обучения

2. способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы

3. живой контакт инженера по знаниям и источника знаний

[30]

Извлечение знаний - это:

1. разработка моделей, методов и алгоритмов анализа данных для получения знаний и обучения

2. способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы

3. живой контакт инженера по знаниям и источника знаний

[31]

Формирование знаний - это:

1. разработка моделей, методов и алгоритмов анализа данных для получения знаний и обучения

2. способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы

3. живой контакт инженера по знаниям и источника знаний

№14

[1]

Укажите необходимые компоненты при передаче информации

+1. Источник информации

2. модем

+3. Приемник информации

+4. Носитель информации

5. браузер

+6. Среда передачи

[2]

Топология компьютерной сети - это

1. логическая организация компьютеров в локальной компьютерной сети

2. способ передачи пакета информации в глобальной компьютерной сети

+3. геометрическая организация узлов и кабельных соединений в локальной компьютерной сети

4. совместимость аппаратного и программного обеспечения

[3]

Модель взаимодействия открытых систем OSI используется для обеспечения совместимости информационного обеспечения по

1. электрическим характеристикам

2. механическим характеристикам

+3. по системе кодирования

+4. формату данных

?[4]

Архитектура компьютерной сети определяет

1. равноправное объединение компьютеров, обменивающихся информацией

критерий или статистический тест, который может быть применен только к данным, имеющим распределение, отличное от нормального