Прикладной статистический анализ.ти ЭБС (тест с ответами Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП)

Раздел
Математические дисциплины
Тип
Просмотров
3
Покупок
0
Антиплагиат
Не указан
Размещена
6 Ноя в 00:03
ВУЗ
МФПУ Синергия / Московский открытый институт (МОИ) / Московский технологический институт (МТИ) / МОСАП
Курс
Не указан
Стоимость
300 ₽
Демо-файлы   
1
jpeg
Результат 100 баллов из 100
91.6 Кбайт
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
pdf
Прикладной статистический анализ.ти ЭБС (ОТВЕТЫ)
276.3 Кбайт 300 ₽
Описание

ИТОГОВЫЙ ТЕСТ

60 вопросов с ответами

Последний раз тест был сдан на 100 баллов из 100 "Отлично"

Год сдачи -2024-2025г.

***ВАЖНО*** Перед покупкой запустите тест и сверьте подходят ли эти ответы именно Вам***

После покупки Вы получите файл с ответами на вопросы которые указаны ниже:

ПО ВСЕМ ВОПРОСАМ - ПИШИТЕ В ЛИЧНЫЕ СООБЩЕНИЯ

Оглавление

1. Математической моделью для выражения представлений о сходстве выступает

*толерантность

*ранжировка

*квазипорядок

*разбиение 

2. Параметрами нормального распределения являются

*только математическое ожидание

*медиана и дисперсия

*только среднеквадратическое отклонение

*математическое ожидание и дисперсия

3. Если на некотором пространстве определены два или больше расстояний, то

*их отношение - также расстояние

*их сумма не является расстоянием

*их сумма - также расстояние

*их сумма-скорость

 4. Состоятельность оценок максимального правдоподобия следует из

*теоремы Фишера

*центральной предельной теоремы

*закона больших чисел

*теоремы о сходимости

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. Температура по Цельсию измеряется в

*порядковой шкале

*шкале интервалов

*шкале отношений

*шкале разностей

7. К классическим статистическим технологиям не относятся использование

*метода наименьших квадратов

*статистик типа Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат

*непараметрического коэффициента корреляции Спирмена

*теории нечетких множеств

8. Выборочное среднее квадратическое отклонение - это

*квадратный корень из выборочной дисперсии

*неотрицательный квадратный корень из выборочной дисперсии

*квадрат выборочной дисперсии

*квадрат среднего арифметического 

9. Если предположение о двумерной нормальности анализируемых случайных величин выполнено, то из равенства нулю теоретического коэффициента корреляции

*следует независимость случайных величин

*не следует независимость случайных величин

*следует функциональная связь случайных величин

*не следует наличие тесной связи между случайными величинами

10. Состоятельной непараметрической оценкой функции распределения числовой случайной величины является

*эмпирическая функция плотности

*эмпирическая функция распределения

*функция плотности

*функция Кемени

11. 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 

12. Понятию центра тяжести в механике в теории вероятностей соответствует понятие

*дисперсии

*математического ожидания

*среднеквадратического отклонения

*эксцесса 

13. Необходимость группирования наблюдений - это особенность применения такого критерия согласия, как

*хи-квадрат

*омега-квадрат

*Колмогорова

*Вольфовица 

14. Разбиение совокупности объектов на группы сходных между собой - это

*толерантность

*ранжировка

*классификация

*бутстреп

 15. Для сравнения критериев используется подход,основанный на

*асимптотической относительной эффективности

*теореме Фишера

*рандомизации

*инфинуме эмпирического процесса 

16. Нормальное распределение относится к

*однопараметрическим

*двухпараметрическим

*трехпараметрическим

*четырехпараметрическим

17. Отнесение вновь поступающего объекта к одному из заданных плотностями вероятностей или обучающими выборками классов - это задача

*кластерного анализа

*дискриминантного анализа

*факторного анализа

*регрессионного анализа 

18. Функция правдоподобия представляется в виде произведения плотностей для отдельных элементов выборки

*если элементы выборки зависимы

*если элементы выборки независимы

*если элементы выборки имеют нормальнное распределение

*если объем выборки меньше 10 

19. Согласно центральной предельной теореме, если результат измерения складывается под действием многих причин, причем каждая из них вносит лишь малый вклад, а совокупный итог определяется аддитивно, то распределение результата близко к

*равномерному

*нормальному

*хи-квадрат

*логарифмически нормальному

20. Использование критерия Стьюдента для проверки однородности при отсутствии нормальности и равенства дисперсий - это пример использования

*низких статистических технологий

*средних статистических технологий

*классических статистических технологий

*высоких статистических технологий 

21. Функция правдоподобия - это

*любая функция от случайной выборки

*функция распределения

*совместная плотность распределения вероятносностей, соответствующая выборке

*наиболее правдоподобная функция от случайной выборки 

22. Если вероятностно-статистическая модель полностью описывается конечномерным вектором фиксированной размерности, она называется

*непараметрической

*полупараметрической

*полунепараметрической

*параметрической 

23. Математическое ожидание, медиана и мода совпадают для

*симметричных распределений

*любых непрерывных распределений

*только для равномерного распределения

*только для нормального распределения

24. При изучении двухвыборочных статистик возникает проблема

*перехода к пределу по объему выборки

*перехода к пределу по двум параметрам

*наследования сходимости

*асимптотической размерности 

25. Временной ряд, для которого совместные функции распределения для любого числа моментов времения не меняются со временем, называется

*стационарным

*нестационарным

*непереодическим

*случайным

26. На первом этапе решения любой прикладной задачи математическими методами/методами прикладной статистики осуществляется

*сбор информации

*переход от математических выводов к практической проблеме

*внутриматематическое изучение и решение задачи

*переход от исходной проблемы до теоретической чисто математической задачи 

27. Базой методов статистических испытаний являются

*датчики случайных чисел

*датчики псевдослучайных чисел

*метод складного ножа

*байесовские оценки

28. Уровень значимости - это

*вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна

*вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, когда она неверна

*вероятность не отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна

*вероятность не отвергнуть нулевую гипотезу, когда она неверна 

29. В общем случае в системе уравнений максимального правдоподобия число уравнений равно

*объему выборки

*числу неизвестных параметров, подлежащих оцениванию

*половине объема выборки

*двум 

30. Совокупность всех возможных исходов опыта (эксперимента) - это

*пространство элементарных событий (исходов)

*выборка

*событие

*пространство событий 

31. Номинальная шкала задается группой всех

*взаимнооднозначных преобразований

*строго возрастающих преобразований

*строго убывающих преобразований

*линейных возрастающих преобразований

32. Дисперсия может выступать

*показателем различия

*расстоянием

*мерой близости

*показателем сходства 

33. Шкала интервалов задается группой всех

*взаимнооднозначных преобразований

*строго возрастающих преобразований

*строго убывающих преобразований

*линейных возрастающих преобразований

34. Отношение среднего квадратического отклонения к математическому ожиданию -это

*дециль

*коэффициент вариации

*медиана

*коффициент эксцесса

35. Тот факт, что выборочные характеристики при возрастании числа опытов приближаются к теоретическим, следует из

*закона больших чисел

*центральной предельной теоремы

*неравенства Коши-Буняковского

*неравенства Рао-Крамера 

36. Выборочная медиана может выступать оценкой

*дисперсии

*математического

*коэффициента вариации

*моды

37. Порядковая шкала задается группой всех

*взаимнооднозначных преобразований

*строго возрастающих преобразований

*строго убывающих преобразований

*линейных возрастающих преобразований 

38. 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 

39. Согласно лемме Неймана-Пирсона решение об отнесении вновь поступающего объекта к одному из двух классов принимается на основе

*линейной комбинации плотностей распределения рассматриваемых классов

*разности функций распределения рассматриваемых классов

*отношения плотностей распределения рассматриваемых классов

*критерия Фишера 

40. 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

41. Законы больших чисел позволяют описать поведение

*произведений случайных величин

*сумм случайных величин

*отношений случайных величин

*отношений детерминированных величин 

42. При проверке равенства математических ожиданий двух независимых выборок большого объема с помощью критерия Стьюдента можно использовать таблицы квантилей

*нормального распределения

*распределения Коши

*распределения Парето

*экспоненциального распределения 

43. На третьем, последнем этапе решения любой прикладной задачи математическими методами/методами прикладной статистики осуществляется

*cбор информации

*переход от математических выводов к практической проблеме

*внутриматематическое изучение и решение задачи

*переход от исходной проблемы до теоретической чисто математической задачи 

44. Согласно результатам Хинчина, существование у исследуемых случайных величин математического ожидания является необходимым и достаточным условием применимости закона больших чисел, если случайные величины

*имеют ограниченные дисперсии

*имеют неограниченные дисперсии

*попарно независимы

*независимы в совокупности 

45. ОМП для математического ожидания нормально распределенной случайной величины является

*среднее арифметическое

*мода

*медиана

*эксцесс

46. Дисперсия - это

*центральный момент порядка 1

*центральный момент порядка 2

*начальный момент порядка 2

*начальный момент порядка 3 

47. Среднее арифметическое является состоятельной оценкой математического ожидания

*только если исходное распределение нормальное

*при любом исходном распределении, если математическое ожидание существует

*только если существует дисперсия

*если распределение бимодально

48. Номер объекта в упорядоченном по значению некоторой характеристики ряду объектов - это

*вектор

*ранг

*ранжировка

*цензурированное наблюдение 

49. 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 

50. Температура по Кельвину измеряется в

*порядковой шкале

*шкале интервалов

*шкале отношений

*шкале разностей

51. Аксиоматический подход к теории вероятностей был разработан

*Колмогоровым

*Гауссом

*Марковым

*Коши

 52. В классической математической статистике элементы выборки - это

*числа

*толерантности

*векторы

*интервалы 

53. Представление объектов точками в пространстве небольшой размерности с максимально возможным сохранением расстояний между точками- - это цель

*кластерного анализа

*многомерного шкалирования

*факторного анализа

*логлинейного анализа 

54. Если математическое ожидание оценки равно значению оцениваемого параметра, оценка называется

*эффективной

*состоятельной

*несмещенной

*минимальной

55. Компьютерные технологии, в которых в модель реального явления или процесса искусственно вводится большое число случайных элементов, - это

*метод статистических испытаний

*метод наименьших квадратов

*технологии ошибок измерений

*метод приближения подобным 

56. На втором этапе решения любой прикладной задачи математическими методами/методами прикладной статистики осуществляется

*сбор информации

*переход от математических выводов к практической проблеме

*внутриматематическое изучение и решение задачи

*переход от исходной проблемы до теоретической чисто математической задачи

57. Взвешенная сумма значений случайной величины с весами, равными вероятностям соответствующих элементарных событий, - это

*дисперсия

*математическое ожидание

*среднеквадратическое отклонение

*эксцесс 

58. Способ оценивания, заключающийся в том, что значение оценки принимается за неизвестное значение параметра распределения, называется

*точным

*точечным

*интервальным

*доверительным 

59. Если при безграничном возрастании объема выборки оценка сходится по вероятности к значению оцениваемого параметра, она называется

*эффективной

*состоятельной

*несмещенной

*минимальной 

60. При проверке однородности математических ожиданий по большим выборкам на основе критерия Стьюдента можно использовать квантили

*гамма-распределения

*нормального распределения

*распределения хи-квадрат

*линейного распределения

Список литературы
Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир