 |
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.
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.
Методы проверки гипотезы нормальности распределения?
1. Размах варьирования, максимального относительного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных не четных 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 не четных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.
Отличие между генеральной совокупностью и выборкой?
1. Выборка – это обследованная часть генеральной совокупности.
2. Генеральная совокупность – это обследованная часть выборки.
3. Выборка – это не обследованная часть генеральной совокупности.
4. Генеральная совокупность – это не обследованная часть выборки.
|
|
|
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 неадекватнее отражает математическое ожидание испытываемой случайной величины.
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.
Что характеризуют дисперсия и среднеквадратическое отклонение?
1. Погрешность вычисления медианы. 2. Погрешность вычисления моды.
3. Меру рассеивания случайной величины. 4. Меру рассеивания генеральной совокупности.
Доверительный интервал? 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.
Интервальная оценка?
1. Доверительный интервал. 2. Доверительная вероятность.
3. Интервал «три сигма». 4. Дисперсия.
Что рассчитывают по уравнению: 11 ( 
)?
12 ( 
)? 13 ( 
)?
1. Стандарт. 2. Несмещенная дисперсия.
3. Среднее арифметическое. 4. Смещенная дисперсия.
Что рассчитывают по уравнениям: 14 (
)?
15 ( 
)? 16 ( 
)? 17 ( 
)?
1. Смещенный и несмещенный стандарты.
|
|
|
2. Центральный момент для оценки асимметрии.
3. Коэффициент вариации. 4. Центральный момент для оценки эксцесса.
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 От чего зависит нормальное распределение случайной величины, которое хотя бы приближенно может быть описано колоколообразной кривой у = ае– bх ?
1. Только от математического ожидания. 2. Только от стандартного отклонения.
3. О т двух параметров: математическое ожидание и стандартное отклонение.
4. От трех параметров: математическое ожидание, среднее арифметическое и стандартное отклонение.
20 Стандартное н ормальное 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.
|
|
|
