| engineerklub | Дата: Вторник, 06.05.2025, 05:59 | Сообщение # 1 |
 Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 33442
Статус: Offline
| Прикладной статистический анализ (тест с ответами Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП)
1. Аксиоматический подход к теории вероятностей был разработан
*Колмогоровым
*Гауссом
*Марковым
*Коши
2. Базой методов статистических испытаний являются
*датчики случайных чисел
*датчики псевдослучайных чисел
*метод складного ножа
*байесовские оценки
3. В вероятностной теории статистических методов выборка обычно моделируется как конечная последовательность
*зависимых одинаково распределенных случайных величин или векторов независимых
*экспоненциально распределенных случайных величин или векторов независимых случайных векторов
*независимых одинаково распределенных случайных величин или векторов
4. В классической математической статистике элементы выборки - это
*числа
*Толерантности
*Векторы
*Интервалы
5. В модели случайной выборки данные рассматриваются как реализации
*независимых одинаково распределенных случайных величин
*независимых случайных величин
*зависимых одинаково распределенных случайных величин
*одинаково распределенных случайных величин
6. В непараметрической постановке вероятностной модели статистических данных требуется
*принадлежность функций распределения определенному параметрическому семейству
*непрерывность функций распределения
*конечность центральных и начальных моментов второго порядка
*разрывность функций распределения
7. В общем случае в системе уравнений максимального правдоподобия число уравнений равно
*объему выборки
*числу неизвестных параметров, подлежащих оцениванию
*половине объема выборки
*двум
8. Верно, что в статистике интервальных данных, учитывающей погрешности измерений
*не имеет смысла рассматривать объемы выборок, большие "рационального объема выборки"
*не существует несмещенных оценок
*существуют состоятельные оценки
*оценки максимального правдоподобия лучше оценок метода моментов
9. Взвешенная сумма значений случайной величины с весами, равными вероятностям соответствующих элементарных событий, - это
*Дисперсия
*математическое ожидание
*среднеквадратическое отклонение
*эксцесс
10. Временной ряд, для которого совместные функции распределения для любого числа моментов времения не меняются со временем, называется
*стационарным
*Нестационарным
*Непереодическим
*Случайным
11. Выборочная медиана может выступать оценкой
*Дисперсии
*математического
*коэффициента вариации
*моды
12. Выборочное среднее квадратическое отклонение – это
*квадратный корень из выборочной дисперсии
*неотрицательный квадратный корень из выборочной дисперсии
*квадрат выборочной дисперсии
*квадрат среднего арифметического
13. Выделение групп однородных объектов, сходных между собой, при резком отличии этих групп друг от друга, - это цель
*кластерного анализа
*дискриминантного анализа
*факторного анализа
*регрессионного анализа
14. Дисперсия – это
*центральный момент порядка 1
*центральный момент порядка 2
*начальный момент порядка 2
*начальный момент порядка 3
15. Дисперсия может выступать
*показателем различия
*Расстоянием
*мерой близости
*показателем сходства
СКАЧАТЬ
|
| |
| |
