Желаемую степень точности можно задать в следующих формах: в виде доли стандартного отклонения
Вопрос посетителя
Для того чтобы быть _ (т. е. идентичной или сходной по форме), модель должна удовлетворять двум условиям. Во-первых, должно существовать взаимно однозначное соответствие между элементами модели и элементами представляемого объекта. Во-вторых, должны быть сохранены точные соотношения или взаимодействия между элементами.
(*ответ*) изоморфной
Для установления закона распределения для совокупности, из которой получена выборка, используются:
(*ответ*) c2-критерий
(*ответ*) критерий Колмогорова-Смирнова
критерий Манны – Уитни
критерий Фишера
Для формирования возможных значений случайных величин с заданным законом распределения исходной информацией служат случайные числа, имеющие распределение
(*ответ*) равномерное
нормальное
треугольное
Максвелла
Достоинства _ моделей состоят в возможности их расширения и обобщения на другие области применения.
(*ответ*) математических
Если зависимая и независимая переменные количественны и непрерывны, то для решения задачи поиска оптимума обычно используется методология поверхности _.
(*ответ*) отклика
Если используемая для построения эксперимента математическая модель имеет фиксированные параметры, она называется _ моделью
(*ответ*) жесткой
гибкой
независимой
определенной
Если модель содержит как фиксированные, так и случайные факторы, она называется _ моделью.
(*ответ*) смешанной
Если мы имеем представление о пределах, в которых может изменяться отклик системы, то грубую оценку величины среднего квадратического отклонения s можно получить из условия, что размах переменной отклика равен примерно:
(*ответ*) 4s
2s
6s
10s
Если случайная величина y имеет плотность распределения f(y), то распределение случайной величины x: является равномерным в интервале:
(*ответ*) [0,1]
[-1,1]
[-1,0]
[0,+¥]
Если управление сложной системой сосредоточено в едином центре, оно называется:
(*ответ*) централизованным
периферийным
единым
иерархическим
Если уровни квантования выбираются случайно (например, с помощью метода Монте-Карло), то уровни называются:
(*ответ*) случайными
статистическими
стохастическими
неопределенными
Если фактор или режим имеет более двух уровней, то обычно используется однофакторный _ анализ с нулевой гипотезой.
(*ответ*) дисперсионный
Если факторы модели могут изменяться случайным образом, она называется _ моделью
(*ответ*) вероятностной
статистической
неопределенной
зависимой
Желаемую степень точности можно задать в следующих формах: в
(*ответ*) виде доли стандартного отклонения
(*ответ*) процентах от величины среднего значения
(*ответ*) абсолютных величинах
виде систематического фактора, действующего в ходе эксперимента
Ответ эксперта
Для того чтобы быть _ (т. е. идентичной или сходной по форме), модель должна удовлетворять двум условиям. Во-первых, должно существовать взаимно однозначное соответствие между элементами модели и элементами представляемого объекта. Во-вторых, должны быть сохранены точные соотношения или взаимодействия между элементами.
(*ответ*) изоморфной
Для установления закона распределения для совокупности, из которой получена выборка, используются:
(*ответ*) c2-критерий
(*ответ*) критерий Колмогорова-Смирнова
критерий Манны – Уитни
критерий Фишера
Для формирования возможных значений случайных величин с заданным законом распределения исходной информацией служат случайные числа, имеющие распределение
(*ответ*) равномерное
нормальное
треугольное
Максвелла
Достоинства _ моделей состоят в возможности их расширения и обобщения на другие области применения.
(*ответ*) математических
Если зависимая и независимая переменные количественны и непрерывны, то для решения задачи поиска оптимума обычно используется методология поверхности _.
(*ответ*) отклика
Если используемая для построения эксперимента математическая модель имеет фиксированные параметры, она называется _ моделью
(*ответ*) жесткой
гибкой
независимой
определенной
Если модель содержит как фиксированные, так и случайные факторы, она называется _ моделью.
(*ответ*) смешанной
Если мы имеем представление о пределах, в которых может изменяться отклик системы, то грубую оценку величины среднего квадратического отклонения s можно получить из условия, что размах переменной отклика равен примерно:
(*ответ*) 4s
2s
6s
10s
Если случайная величина y имеет плотность распределения f(y), то распределение случайной величины x: является равномерным в интервале:
(*ответ*) [0,1]
[-1,1]
[-1,0]
[0,+¥]
Если управление сложной системой сосредоточено в едином центре, оно называется:
(*ответ*) централизованным
периферийным
единым
иерархическим
Если уровни квантования выбираются случайно (например, с помощью метода Монте-Карло), то уровни называются:
(*ответ*) случайными
статистическими
стохастическими
неопределенными
Если фактор или режим имеет более двух уровней, то обычно используется однофакторный _ анализ с нулевой гипотезой.
(*ответ*) дисперсионный
Если факторы модели могут изменяться случайным образом, она называется _ моделью
(*ответ*) вероятностной
статистической
неопределенной
зависимой
Желаемую степень точности можно задать в следующих формах: в
(*ответ*) виде доли стандартного отклонения
(*ответ*) процентах от величины среднего значения
(*ответ*) абсолютных величинах
виде систематического фактора, действующего в ходе эксперимента
