Объект, которым в процессе моделирования заменяют оригинал.

Ответы:

1: 4; 7; 9; 11; 12; 20; 24; 30; 32; 34. 2: 2; 3; 6; 13; 15; 16; 21; 25; 35.

3: 1; 5; 14; 17; 23; 26; 27; 29; 33. 4: 8; 10; 18; 19; 22; 28; 31; 36; 37.

3. ТЕСТЫ

1. Цель предварительной обработки экспериментальных данных?

1. Отсеивание промахов.

2. Проверка гипотезы нормального распределения.

3. Отсеивание промахов и проверка гипотезы нормального распределения.

4. Отсеивание промахов и проверка гипотезы логнормального распределения.

2. Методы отсева грубых погрешностей?

1. Правило трех сигм, максимального относительного отклонения, по критерию Стьюдента.

2. Правило двух сигм, максимального относительного отклонения, по критерию Стьюдента.

3. Правило трех сигм, максимального относительного отклонения, по критерию Фишера.

4. Правило трех сигм, среднего абсолютного отклонения, по критерию Фишера.

3. Методы проверки гипотезы нормальности распределения?

1. Размах варьирования, максимального относительного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных нечетных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.

2. Размах варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных четных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.

3. Размах варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных четных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.

4. Размах варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных нечетных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.

4. Отличие между генеральной совокупностью и выборкой?

1. Выборка – это обследованная часть генеральной совокупности.

2. Генеральная совокупность – это обследованная часть выборки.

3. Выборка – это необследованная часть генеральной совокупности.

4. Генеральная совокупность – это необследованная часть выборки.

5. Закон больших чисел?

1. Среднее геометрическое результатов испытаний с ростом n все точнее отражает математическое ожидание испытываемой случайной величины.

2. Среднее арифметическое результатов испытаний с ростом n все точнее отражает математическое ожидание испытываемой случайной величины.

3. Среднее арифметическое результатов испытаний с ростом n все точнее отражает дисперсию испытываемой случайной величины.

4. Среднее арифметическое результатов испытаний с ростом n все более неадекватно отражает математическое ожидание испытываемой случайной величины.

6. Основные характеристики эмпирических распределений?

1. Асимметрия, эксцесс и стандартное отклонение.

2. Среднее арифметическое и стандартное отклонение.

3. Среднее арифметическое и асимметрия.

4. Среднее арифметическое и эксцесс.

7. Что характеризуют дисперсия и среднеквадратическое отклонение?

1. Погрешность вычисления медианы.

2. Погрешность вычисления моды.

3. Меру рассеивания случайной величины.

4. Меру рассеивания генеральной совокупности.

8. Доверительный интервал?

1. Диапазон возможного отклонения среднего квадратического отклонения.

2. Вероятность того, что результат измерения отличается от истинного значения на величину, не большую доверительного диапазона.

3. Вероятность того, что результат измерения отличается от истинного значения на величину, большую доверительного интервала.

4. Диапазон возможного отклонения случайной величины.

9. Доверительная вероятность?

1. Диапазон возможного отклонения среднего квадратического отклонения.

2. Вероятность того, что результат измерения отличается от истинного значения на величину, не большую доверительного интервала.

3. Вероятность того, что результат измерения отличается от истинного значения на величину, большую доверительного интервала.

4. Диапазон возможного отклонения случайной величины.

10. Интервальная оценка?

1. Доверительный интервал. 2. Доверительная вероятность.

3. Интервал «три сигма». 4. Дисперсия.

11. Что рассчитывают по уравнению ?

1. Стандарт. 2. Несмещенная дисперсия.

3. Среднее арифметическое. 4. Смещенная дисперсия.

12. Что рассчитывают по уравнению ?

1. Стандарт. 2. Несмещенная дисперсия.

3. Среднее арифметическое. 4. Смещенная дисперсия.

13. Что рассчитывают по уравнению ?

1. Стандарт. 2. Несмещенная дисперсия.

3. Среднее арифметическое. 4. Смещенная дисперсия.

14. Что рассчитывают по уравнениям ?

1. Стандарт. 2. Несмещенная дисперсия.

3. Среднее арифметическое. 4. Смещенная дисперсия.

15. Что рассчитывают по уравнению ?

1. Смещенный и несмещенный стандарты.

2. Центральный момент для оценки асимметрии.

3. Коэффициент вариации.

4. Центральный момент для оценки эксцесса.

16. Что рассчитывают по уравнению ?

1. Смещенный и несмещенный стандарты.

2. Центральный момент для оценки асимметрии.

3. Коэффициент вариации.

4. Центральный момент для оценки эксцесса.

17. Что рассчитывают по уравнению ?

1. Смещенный и несмещенный стандарты.

2. Центральный момент для оценки асимметрии.

3. Коэффициент вариации.

4. Центральный момент для оценки эксцесса.

18. Правило «трех сигм»?

1. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительной вероятности интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительным диапазоном 95,0%.

2. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительного интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительной вероятностью 68,0%.

3. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительного интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительной вероятностью 95,0%.

4. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительного интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительной вероятностью 99,7%.

19. Нормальное распределение?

1. Если распредёление случайной величины может быть хотя бы приближенно описано колоколообразной кривой у = ае^{– bх} и зависит только от математического ожидания.

2. Если распредёление случайной величины может быть хотя бы приближенно описано колоколообразной кривой у = ае^{– bх} и зависит только от стандартного отклонения.

3. Если распредёление случайной величины может быть хотя бы приближенно описано колоколообразной кривой у = ае^{– bх} и зависит от двух параметров: математическое ожидание и стандартное отклонение.

4. Если распредёление случайной величины может быть хотя бы приближенно описано колоколообразной кривой у = ае^{– bх} и зависит от трех параметров: математическое ожидание, среднее арифметическое и стандартное отклонение.

20. Стандартное нормальное распределение?

1. Распределение, у которого математическое ожидание равно нулю, дисперсия равна 1,0, а максимальная плотность 0,4.

2. Распределение, у которого математическое ожидание равно нулю, дисперсия равна 1,0, а максимальная плотность 0,3.

3. Распределение, у которого математическое ожидание равно 1,0, дисперсия равна нулю, а максимальная плотность 0,4.

4. Распределение, у которого математическое ожидание равно 1,0, дисперсия равна нулю, а максимальная плотность 0,3.

21. Логарифмически-нормальное распределение?

1. Распределение случайной величины, логарифм плотности которой распределен по нормальному закону.

2. Распределение случайной величины, логарифм которой распределен по нормальному закону.

3. Распределение случайной величины, логарифм дисперсии которой распределен по нормальному закону.

4. Распределение случайной величины, логарифм стандарта которой распределен по нормальному закону.

22. Эксцесс?

1. Пологость или островершинность распределения, оценивается с помощью центрального момента 4-го порядка.

2. Пологость или островершинность распределения, оценивается с помощью центрального момента 3-го порядка.

3. Края кривой распределения имеют различную пологость, оценивается с помощью центрального момента 3-го порядка.

4. Края кривой распределения имеют различную пологость, оценивается с помощью центрального момента 4-го порядка.

23. Асимметрия?

1. Пологость или островершинность распределения, оценивается с помощью центрального момента 4-го порядка.

2. Пологость или островершинность распределения, оценивается с помощью центрального момента 3-го порядка.

3. Края кривой распределения имеют различную пологость, оценивается с помощью центрального момента 3-го порядка.

4. Края кривой распределения имеют различную пологость, оценивается с помощью центрального момента 4-го порядка.

24. Размах варьирования?

1. Разность максимального и минимального значений выборки, отношение S/R применяют для быстрой проверки грубых погрешностей измерений.

2. Разность максимального и минимального значений выборки, отношение S/R применяют для быстрой проверки нормальности распределения.

3. Разность максимального и минимального значений выборки, отношение R/S применяют для быстрой проверки грубых погрешностей измерений.

4. Разность максимального и минимального значений выборки, отношение R/S применяют для быстрой проверки нормальности распределения.

25. Требования к оценкам?

1. Состоятельность, смещенность и эффективность.

2. Состоятельность, несмещенность и эффективность.

3. Достоверность, несмещенность и эффективность.

4. Достоверность, смещенность и эффективность.

26. Состоятельная оценка?

1. Среди прочих оценок того же параметра обладает наименьшей дисперсией.

2. Среди прочих оценок того же параметра обладает наибольшей дисперсией.

3. По мере роста числа наблюдений стремится к оцениваемому теоретическому значению параметра.

4. При любом числе наблюдений ее математическое ожидание точно равно величине оцениваемого параметра.

27. Несмещенная оценка?

1. Среди прочих оценок того же параметра обладает наименьшей дисперсией.

2. Среди прочих оценок того же параметра обладает наибольшей дисперсией.

3. По мере роста числа наблюдений стремится к оцениваемому теоретическому значению параметра.

4. При любом числе наблюдений ее математическое ожидание точно равно величине оцениваемого параметра.

28. Эффективная оценка?

1. Среди прочих оценок того же параметра обладает наименьшей дисперсией.

2. Среди прочих оценок того же параметра обладает наибольшей дисперсией.

3. По мере роста числа наблюдений стремится к оцениваемому теоретическому значению параметра.

4. При любом числе наблюдений ее математическое ожидание точно равно величине оцениваемого параметра.

29. «Сжатие» информации, две основные статистические характеристики?

1. Представление результатов выборки средним арифметическим и дисперсией.

2. Представление результатов выборки средним арифметическим и стандартом.

3. Представление результатов генеральной совокупности средним арифметическим и стандартом.

4. Представление результатов генеральной совокупности средним арифметическим и дисперсией

30. Чему равна доверительная вероятность доверительного интервала, если =100, S=10?

1. 70-130; 95%. 2. 70-120; 99,7%; 3. 80-120; 99,7%. 4. 80-120; 95%.

31. Мода?

1. Наиболее часто встречающееся значение случайной величины Х, в котором плотность вероятности имеет максимальное значение.

2. Срединное значение случайной величины Х. Геометрически представляет абсциссу точек прямой, которая делит площадь, ограниченную кривой плотности вероятности, на две неравные части.

3. Срединное значение случайной величины Х. Геометрически представляет абсциссу точек прямой, которая делит площадь, ограниченную кривой плотности вероятности, на две равные части.

4. Наименее часто встречающееся значение случайной величины Х, в котором плотность вероятности имеет максимальное значение.

32. Медиана?

1. Наиболее часто встречающееся значение случайной величины Х, в котором плотность вероятности имеет максимальное значение.

2. Срединное значение случайной величины Х. Геометрически представляет абсциссу точек прямой, которая делит площадь, ограниченную кривой плотности вероятности, на две неравные части.

3. Срединное значение случайной величины Х. Геометрически представляет абсциссу точек прямой, которая делит площадь, ограниченную кривой плотности вероятности, на две равные части.

4. Наименее часто встречающееся значение случайной величины Х, в котором плотность вероятности имеет максимальное значение.

33. Доверительная вероятность при

1. 95,0%. 2. 99,7%. 3. 100,0%. 4. 68,0%.

34. Частота?

1. Число измерений в заданном интервале (классе).

2. Число измерений в интервале +- 1,0 σ.

3. Число измерений в интервале +- 2,0 σ.

4. Число измерений в интервале +- 3,0 σ.

35. Частость?

1. Отношение частоты к размаху. 2. Отношение размаха к частоте.

3. Отношение объема выборки к частоте. 4. Отношение частоты к объему выборки.

36.Гистограмма?

1. Линия, соединяющая середины вершин столбиковой диаграммы – оценка плотности вероятностей.

2. График накопленных частостей – оценка функции распределения.

3. Столбиковая диаграмма – графическое отображение частот.

4. Линия, соединяющая середины вершин столбиковой диаграммы – оценка функции распределения.

37. Полигон распределения?

1. Линия, соединяющая середины вершин столбиковой диаграммы – оценка плотности вероятностей.

2. График накопленных частостей – оценка функции распределения.

3. Столбиковая диаграмма – графическое отображение частот.

4. Линия, соединяющая середины вершин столбиковой диаграммы – оценка функции распределения.

38. Кумулятивная линия?

1. Линия, соединяющая середины вершин столбиковой диаграммы – оценка плотности вероятностей.

2. График накопленных частостей – оценка функции распределения.

3. Столбиковая диаграмма – графическое отображение частот.

4. Линия, соединяющая середины вершин столбиковой диаграммы – оценка функции распределения.

39. Вероятностная сетка?

1. Спрямляет кумулятивную линию, позволяет оценить накопленную частость.

2. Спрямляет полигон распределения, позволяет оценить накопленную частоту.

3. Спрямляет кумулятивную линию, позволяет оценить параметры распределения.

4. Спрямляет полигон распределения, позволяет оценить параметры распределения.

40. У какого распределения математическое ожидание

и среднее квадратическое отклонение равны?

1. Экспоненциальное. 2. Вейбулла.

3. Нормальное. 4. Логарифмически-нормальное.

41. Характеристики рассеивания случайной величины?

1. Медиана. 2. Дисперсия и среднее квадратичное отклонение.

3. Среднее арифметическое. 4. Среднее геометрическое.

42. Стандартная случайная величина?

1. Случайная величина, у которой математическое ожидание равно 0, а дисперсия равна 1.

2. Случайная величина, у которой математическое ожидание равно 1, а дисперсия равна 0.

3. Случайная величина, у которой математическое ожидание и дисперсия равны 1.

4. Случайная величина, у которой математическое ожидание и дисперсия равны 0,

43. Какой процент наблюдений нормального распределения

расположен между z-оценками -0,67 и 0,67?

1. 99,7%; 2. 95,0%; 3. 68,0%; 4. 50,0%.

44. Какой процент наблюдений нормального распределения

расположен между z-оценками -1,0 и 1,0?

1. 99,7%; 2. 95,0%; 3. 68,0%; 4. 50,0%.

45. Какой процент наблюдений нормального распределения

расположен между z-оценками -2,0 и 2,0?

1. 99,7%; 2. 95,0%; 3. 68,0%; 4. 50,0%.

46. Какой процент наблюдений нормального распределения

расположен между z-оценками -3,0 и 3,0?

1. 99,7%; 2. 95,0%; 3. 68,0%; 4. 50,0%.

47. Чему равна z-оценка при коэффициенте IQ = 110?

1. -0,67; 2. 0,67; 3. 1,33; 4. 2,0.

48. Чему равна z-оценка при коэффициенте IQ = 90?

1. -0,67; 2. 0,67; 3. 1,33; 4. 2,0.

49. Чему равна z-оценка при коэффициенте IQ = 120?

1. -0,67; 2. 0,67; 3. 1,33; 4. 2,0.

50. Чему равна z-оценка при коэффициенте IQ = 130?

1. -0,67; 2. 0,67; 3. 1,33; 4. 2,0.

51. Правило 3σ?

1. Среднее арифметическое расположено в интервале 3σ.

2. 68% измерений расположено в интервале 3σ.

3. 95% измерений расположено в интервале 3σ.

4. Выход случайной ошибки измерений за трехсигмовые пределы считают практически невозможным.

52. Вероятность?

1. Срединное значение случайной величины.

2. Абсцисса центра тяжести площади под кривой плотности вероятности.

3. Значение случайной величины, при котором плотность вероятности имеет максимальное значение.

4. Мера объективной возможности наступления случайного события.

53. Содержание предварительной обработки экспериментальных данных?

1. Определение среднего арифметического и дисперсии результатов измерений.

2. Отсеивание промахов и проверка соответствия распределения результатов измерений закону нормального распределения.

3. Построение гистограммы результатов измерений.

4. Отсеивание промахов и построение гистограммы результатов измерений.

54. Генеральная совокупность?

1. Все мыслимые наблюдения, которые могли бы быть сделаны при данном комплексе условий.

2. Это результаты бесконечного ряда наблюдений.

3. Это результаты ограниченного ряда наблюдений.

4. Это результаты бесконечного ряда наблюдений из выборки.

55. Выборка?

1. Все мыслимые наблюдения, которые могли бы быть сделаны при данном комплексе условий.

2. Это результаты бесконечного ряда наблюдений из генеральной совокупности.

3. Это результаты ограниченного ряда наблюдений из генеральной совокупности.

4. Это результаты бесконечного ряда наблюдений из выборки.

56. Точечная оценка?

1. Это оценка, определяемая по одной выборке и выражаемая в виде одного интервала величин.

2. Это оценка, определяемая по нескольким выборкам и выражаемая в виде одного числа.

3. Это оценка, определяемая по генеральной совокупности и выражаемая в виде одного числа.

4. Это оценка, определяемая по одной выборке и выражаемая в виде одного числа.

57. Момент?

1. Моментом порядка k в случае одномерного эмпирического распределения называется произведение k-х степеней отклонений результатов наблюдений от произвольного числа С, деленная на объем выборки n.

2. Моментом порядка k в случае одномерного эмпирического распределения называется сумма k-х степеней отклонений результатов наблюдений от произвольного числа С, деленная на объем выборки n.

3. Моментом порядка k в случае одномерного эмпирического распределения называется сумма k-х степеней отклонений результатов наблюдений от произвольного числа С.

4. Моментом порядка k в случае одномерного эмпирического распределения называется разность k-х степеней отклонений результатов наблюдений от произвольного числа С.

58. Начальный момент?

1. Если произвольное число С= 0.

2. Если произвольное число С равно среднему арифметическому.

3. Если произвольное число С равно стандарту.

4. Если произвольное число С равно дисперсии.

59. Центральный момент?

1. Если произвольное число С= 0.

2. Если произвольное число С равно среднему арифметическому.

3. Если произвольное число С равно стандарту.

4. Если произвольное число С равно дисперсии.

60. Дисперсия?

1. Первый центральный момент.

2. Второй центральный момент.

3. Начальный момент первого порядка.

4. Начальный момент второго порядка.

61. Выборочное среднее?

1. Первый центральный момент.

2. Второй центральный момент.

3. Начальный момент первого порядка.

4. Начальный момент второго порядка.

62. Стандарт?

1. Отношение среднего арифметического к среднеквадратичному отклонению.

2. Отношение стандарта к среднему арифметическому.

3. Корень квадратный от среднеквадратического отклонения.

4. Корень квадратный от дисперсии.

63. Коэффициент вариации?

1. Отношение среднего арифметического к среднеквадратичному отклонению.

2. Отношение стандарта к среднему арифметическому.

3. Корень квадратный от среднеквадратического отклонения.

4. Корень квадратный от дисперсии.

64. Вариационный ряд?

1. Упорядочивание выборочных наблюдений в порядке возрастания.

2. Группировка членов интервального ряда по интервалам.

3. Группировка членов вариационного ряда по интервалам.

4. Упорядочивание членов генеральной совокупности в порядке возрастания.

65. Интервальный ряд?

1. Упорядочивание выборочных наблюдений в порядке возрастания.

2. Группировка членов интервального ряда по интервалам.

3. Группировка членов вариационного ряда по интервалам.

4. Упорядочивание членов генеральной совокупности в порядке возрастания.

66. Частость?

1. Интервал вариационного ряда.

2. Количество членов выборки в интервале.

3. Относительная частота - отношение объема выборки к частоте интервала.

4. Относительная частота - отношение частоты интервала к объему выборки.

67. Частота?

1. Интервал вариационного ряда.

2. Количество членов выборки в интервале.

3. Отношение объема выборки к интервалу.

4. Отношение интервала к объему выборки.

68. Основные методы проверки гипотезы нормальности распределения

1. На основе размаха варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление нечетных центральных моментов к нулю, по коэффициенту вариации, по критерию Пирсона.

2. На основе размаха варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление четных центральных моментов к нулю, по коэффициенту корреляции, по критерию Пирсона.

3. На основе размаха варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление нечетных центральных моментов к нулю, по коэффициенту детерминации, по критерию Фишера.

4. На основе размаха варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление нечетных начальных моментов к нулю, по коэффициенту конкордации, по критерию Стьюдента.

69. Коэффициент вариации, его величина при распределении близком к нормальному?

1. Отношение стандарта к среднему арифметическому, более 0,35.

2. Отношение стандарта к размаху, более 0,35.

3. Отношение стандарта к среднему арифметическому, не более 0,35.

4. Отношение стандарта к размаху, не более 0,35.

70. Максимальная величина плотности нормального распределения?

1. 0,6; 2. 0,3; 3. 0,5; 4. 0,4.

Ответы:

1: 2;4;10;14;20;22;28;31;34;37;40;42;46;48;54;58;64;68.

2: 5;6;9;13;16:21;25;29;33;38;41;45;47;53;57;59;60;63;67.

3: 1;7;11;15;19;23;26;32;36;39;44;49;55;61;65;69.

4: 3;8;12;17;18;24;27;30;35;43;50;51;52;56;62;66;70.

Современная техника тесно связана с наукой.

НАУКА – это непрерывно развивающаяся система знаний объективных законов природы, общества и мышления, получаемых и превращаемых в непосредственную производительную силу общества в результате социальной деятельности людей.

Эта система знаний достигается человеком посредством соответствующих методов познания и выражается в точных понятиях, истинность которых проверяется и доказывается общественной ПРАКТИКОЙ.

ЦЕЛЬ НАУКИ – познание законов развития природы и общества и воздействие на природу на основе использования знаний для получения полезных обществу результатов.

РАЗВИТИЕ НАУКИ идет от сбора фактов, их изучения и систематизации, обобщения и раскрытия отдельных закономерностей к связанной, логически стройной системе научных знаний, которая позволяет объяснить уже известные факты и предсказать новые.

ПОЗНАНИЕ – это активное, целенаправленное отражение в мозгу человека объективного мира, его законов.

ПУТЬ ПОЗНАНИЯ определяется формулой – от живого созерцания к абстрактному мышлению и от него к практике – таков диалектический путь познания истины, познания объективной реальности.

ПРОЦЕСС ПОЗНАНИЯ включает в себя накопление фактов (действительных явлений или событий), эти факты систематизируют и обобщают с помощью понятий, источником которых является материальный мир.

ПРАКТИКА – это активная деятельность людей по преобразованию природы и общества. Практика является источником научного познания, его движущей силой, мерой проверки истинности результатов познания.

НАУЧНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

- это форма осуществления и развития науки, т.е. изучение с помощью научных методов явлений и процессов, анализ влияния на них различных факторов, а также изучение взаимодействия между явлениями с цельюполучить убедительно доказанные и полезные для науки и практики решения с максимальным эффектом.

ЦЕЛЬ НИ – определение конкретного объекта и всестороннее, достоверное изучение его структуры, характеристик, связей на основе разработанных в науке принципов и методов познания, а также получения полезных для деятельности человека результатов, внедрения их в производство и получения эффекта.

ОСНОВОЙ РАЗРАБОТКИ каждого НИ является МЕТОДОЛОГИЯ – совокупность методов, способов, приемов и их определенная последовательность, принятая при разработке НИ. В конечном счете, МЕТОДОЛОГИЯ – это схема, план решения поставленной научно-исследовательской задачи.

Для любого НИ общей методологической основой является ДИАЛЕКТИЧЕСКИЙ метод.

ДИАЛЕКТИКА– развитие, борьба нового со старым – наука о наиболее общих законах развития природы, общества и мышления, внутренний источник которых усматривается в единстве и борьбе противоположностей, теория и метод познания и преобразования действительности.

МЕТАФИЗИКА – метод мышления противоположный диалектике, рассматривающий явления действительности не в их развитии и взаимной связи, а в состоянии покоя, разрозненно. Отрицание развития, движение – это простое перемещение в пространстве.