Главная / Моделирование систем

Моделирование систем - ответы на тесты Интуит

Курс состоит из теоретической и практической частей. В каждой работе приводятся необходимые теоретические сведения для выполнения и понимания практических примеров. В практической части рассматриваются характерные примеры и их полная программная реализация в таких средах, как MATLAB, GPSS/PC. Большая часть программного кода реализована в MATLAB.

Список вопросов:

# Входной поток требований многофазной системы массового обслуживания может быть
# Обслуживание в многофазной системе осуществляется
# Динамический процесс изменения вероятностей состояния многофазной системы обслуживания описывается
# Вероятности состояний многофазной системы массового обслуживания являются
# Основными элементами, связанными с массовым обслуживанием, являются
# В многофазной системе массового обслуживания перед каждой фазой может допускаться
# В теории многофазных систем массового обслуживания, как правило, оперируют
# Требования, поступающие в многофазную систему массового обслуживания, называются однородными, если
# Требования, поступающие в многофазную систему массового обслуживания, называются неоднородными, если
# Для неоднородных требований, поступающих в многофазную систему массового обслуживания, могут быть следующие дисциплины обслуживания:
# Для многофазных систем массового обслуживания с ожиданием и однородными требованиями принято рассматривать следующие схемы определения порядка обслуживания требований:
# Входной поток требований будет обладать свойством стационарности, если
# Многофазная система массового обслуживания применяется в том случае, когда
# Для динамического описания вероятностей состояний двухфазной системы массового обслуживания с нулевой вместимостью блока ожидания необходимо
# Какое количество различных стационарных вероятностей состояний определяют для двухфазной системы массового обслуживания с нулевой вместимостью блока ожидания?
# Что необходимо знать при расчете стационарных вероятностей двухфазной системы массового обслуживания с нулевой вместимостью блока ожидания?
# Что означают естественные начальные условия при решении дифференциальных уравнений относительно вероятностей состояний двухфазной системы массового обслуживания с нулевой вместимостью блока ожидания?
# Для динамического описания вероятностей состояний трехфазной системы массового обслуживания с нулевой вместимостью блоков ожидания необходимо
# От каких параметров зависят правые части дифференциальных уравнения вероятностей состояний трехфазной системы с нулевой вместимостью блоков ожидания?
# Где лежат собственные числа матрицы коэффициентов дифференциальных уравнений вероятностей состояний трехфазной системы с нулевой вместимостью блоков ожидания?
# Какими должны быть начальные условия при решении дифференци-альных уравнений относительно вероятностей состояний трехфазной системы массового обслуживания с нулевой вместимостью блоков ожидания?
# Какое количество стационарных вероятностей состояний имеет трехфазная система массового обслуживания с нулевой вместимостью блоков ожидания?
# Какой является матрица коэффициентов дифференциальных уравнений вероятностей состояний трехфазной системы с нулевой вместимостью блоков ожидания?
# Вероятности состояний трехфазной системы с нулевой вместимостью блоков ожидания в любой момент времени
# Какие операторы и блоки системы GPSS/PC обеспечивают обслуживание по заданному вероятностному закону?
# Как осуществляется поиск экстремума функции отклика?
# Какой должна быть стратегия планирования эксперимента при поиске оптимальных условий?
# Какие методы получили наибольшее распространение при поиске экстремума функции отклика?
# Что лежит в основе метода крутого восхождения при поиске экстремума функции отклика?
# Как осуществляется кодирование факторов?
# Как осуществляется движение к максимуму функции отклика?
# Какая математическая модель обычно используется при организации движения к максимуму функции отклика?
# Из чего состоят компоненты градиента функции отклика многих переменных?
# Каковы составляющие градиента при использовании линейной регрессионной модели в каждой точке факторного пространства?
# Сколько основных пунктов имеет метод Бокса и Уильсона?
# Как вычисляется оценка градиента в каждой точке факторного пространства при движении к максимуму функции отклика?
# Что определяется в направлении максимального изменения функции отклика при поиске ее максимума?
# Что представляет собой оценка наблюдения функции отклика в заданной точке факторного пространства?
# Что из себя представляет параметр шага, по которому движутся к экстремуму функции отклика?
# Сколько точек плана для двухфакторного полного эксперимента с кодированными значениями факторов?
# Сколько точек плана для трехфакторного полного эксперимента с кодированными значениями факторов?
# Как осуществляется определение максимума функции отклика при активном планировании эксперимента в текущей точке плана?
# Что выполняется в точке плана после определения оценки максимума функции отклика?
# Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели трехфакторного эксперимента?
# Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели двухфакторного эксперимента?
# Какие регрессионные модели имеют практическое значение для расчета градиента экспериментальной функции отклика?
# Какая функция системы MATLAB может использоваться для расчета коэффициентов линейной модели при движении к экстремуму функции отклика?
# Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели четырехфакторного эксперимента?
# Сколько коэффициентов в линейной регрессионной модели пятифакторного эксперимента?
# Когда линейная модель наблюдений будет моделью неполного ранга?
# Как называют обобщенную обратную матрицу?
# Как называют уравнение, из которого определяют коэффициенты линейной модели наблюдений?
# Если в уравнении линейной модели наблюдений учитываются случайные помехи, то каким должно быть их математическое ожидание?
# Почему традиционными методами не может быть решено уравнение относительно неизвестных коэффициентов линейной модели наблюдений?
# В каком случае применяется обобщенная обратная матрица?
# В каком случае числовая матрица R будет идемпотентной?
# Какое основное свойство обобщенной обратной матрицы ?
# В каком случае матрица регрессоров будет матрицей неполного ранга?
# Что означает линейная зависимость столбцов матрицы произвольного ранга?
# В каком случае квадратная числовая матрица Q будет симметричной?
# Какие столбцы матрицы регрессоров используются при расчете обобщенной обратной матрицы?
# Если ранг матрицы регрессоров равен k, то, как он изменится в случае создания линейной зависимости двух строк этой матрицы?
# Что означает линейная зависимость строк матрицы произвольного ранга?
# Можно ли обращать квадратную матрицу при линейной зависимости только двух ее строк?
# Чему равен детерминант обобщенной обратной матрицы размера ?
# На какое число подматриц разбивают матрицу регрессоров для расчета обобщенной обратной матрицы?
# Как изменится линейное уравнение наблюдений неполного ранга, если к обеим частям уравнений применить оператор математического ожидания?
# По какому вероятностному закону должны быть распределены элементы случайного вектора, входящего в уравнение наблюдений неполного ранга?
# Чему равен ранг обобщенной обратной матрицы?
# С помощью какой функции системы MATLAB определяется ранг прямоугольной матрицы?
# Как можно определить размерность вектора наблюдений Y в системе MATLAB?
# Какая из перечисленных функций системы MATLAB может быть использована при расчете обобщенной обратной матрицы?
# Какая функция системы MATLAB может быть использована для определения оценки вектора параметров линейной модели наблюдений неполного ранга?
# Что необходимо сначала выполнить для регрессионной идентификации линейных непрерывных систем управления?
# В каком случае матрица входа дискретной модели управления будет рассчитываться более просто?
# Что будет представлять собой матрица регрессоров при регрессионной идентификации непрерывной системы управления?
# Из какого уравнения определяются оценки матриц дискретной системы управления?
# Какой тип модуляции обычно применяется при дискретизации непрерывной системы управления?
# Какое изменение управляющего воздействия в пределах одного такта квантования обычно применяется при дискретизации непрерывной системы?
# Что необходимо предпринять в случае неполного ранга матрицы регрессоров при регрессионной идентификации дискретной системы управления?
# Сколько специальных свойств имеет матрица Мура - Пенроуза?
# Какими уравнениями описывается модель дискретной во времени системы управления?
# Какой будет размерность матрицы коэффициентов дискретной системы управления, если размерность вектора состояний непрерывной системы управления равна , а размерность вектора управления ?
# Какова размерность информационной матрицы в задаче регрессионной идентификации непрерывной системы управления при размерности век-тора состояния и размерности вектора управления ?
# Какая матрица системы MATLAB может быть использования для формирования матрицы коэффициентов дискретной системы управления?
# В каком случае детерминант информационной матрицы равен нулю при регрессионной идентификации непрерывной системы управления?
# В каком случае приходиться применять операцию интегрирования при модельном расчете матрицы входа дискретной системы управления?
# Что понимается под верификацией в задаче регрессионной идентификации непрерывной системы управления?
# С помощью какой функции системы MATLAB можно определить полюса модели дискретной системы управления?
# Какая матричная операция используется при формировании информационной матрицы при регрессионной идентификации непрерывной системы управления?
# Какая функция системы MATLAB применяется для модельного определения матрицы входа в случае особенной матрицы коэффициентов непрерывной системы управления?
# Какая функция системы MATLAB применяется для построения переходной функции дискретной системы управления?
# Чему будет равняться размерность матрицы регрессоров в задаче регрессионной идентификации непрерывной системы n-го порядка с одним управляющим воздействием при наличии выходного сигнала на протяжении k отсчетов времени?
# Сколько k отсчетов времени необходимо для регрессионной идентификации дискретной системы управления размерности n с m входными управляющими воздействиями?
# В каких случаях необходима параметрическая идентификация систем управления?
# С помощью какой функции системы MATLAB осуществляется переход от матрицы коэффициентов дискретной системы управления к матрице коэффициентов непрерывной системы?
# Каким образом осуществляется переход от матрицы входа дискретной системы управления к матрице входа непрерывной системы при малом шаге квантования?
# Многоканальная система массового обслуживания - это
# Какому закону может подчиняться входной поток многоканальной системы массового обслуживания?
# Дифференциальные уравнения, относительно вероятностей состояний системы массового обслуживания типа M/M/m/K называются
# Как вычисляется допустимая длина очереди в системе массового обслуживания типа M/M/m/K?
# Какие операторы и блоки системы GPSS/PC могут сформировать пуассоновский поток транзактов?
# Какую размерность имеет абсолютная пропускная способность системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M?
# Какую размерность имеет относительная пропускная способность системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M?
# Как рассчитывается оценка вероятности отказа в обслуживании требований системы массового обслуживания типа M/M/m?
# Стандартное отклонение - это такая характеристика входного потока требований системы типа M/M/m, которая определяет собой
# Что определяет собой первая буква слева в обозначении системы массового обслуживания типа M/M/m/K?
# Что определяет собой вторая буква слева в обозначении системы массового обслуживания типа M/M/m/K?
# Что определяет собой строчная буква m в обозначении системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M?
# Что определяет собой буква K в обозначении системы массового обслуживания типа M/M/m/K?
# Чему будет пропорциональна интенсивность обслуживания требований при расчете вероятности k-го состояния (0 < k ≤ m) системы массового обслуживания типа M/M/m?
# Чему будет пропорциональна интенсивность обслуживания требований при расчете вероятности k-го состояния (m ≤ k ≤ K) системы массового обслуживания типа M/M/m/K?
# При расчете вероятности k-го состояния (m ≤ k < K) системы массового обслуживания типа M/M/m/K интенсивность требований, переводящих систему в это состояние
# При расчете вероятности k-го состояния (0 ≤ k < m) системы массового обслуживания типа M/M/m/K интенсивность требований, перево-дящих систему в это состояние
# При расчете вероятности k-го состояния (0 < k ≤ m) системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M интенсивность обслуживания требований будет
# Чему будет пропорциональна интенсивность обслуживания требований при расчете вероятности k-го состояния (m ≤ k ≤ K) системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M?
# Чему будет пропорциональна возможная длина очереди при расчете вероятности k-го состояния (m ≤ k ≤ K) системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M?
# При расчете вероятности k-го состояния (0 ≤ k < m) системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M возможная длина очереди
# При расчете вероятности k-го состояния (0 < k ≤ m) системы массового обслуживания типа M/M/m/K с ограниченным временем ожидания начала обслуживания интенсивность обслуживания требований будет
# Чему будет пропорциональна интенсивность обслуживания требований при расчете вероятности k-го состояния (m ≤ k ≤ K) системы массового обслуживания типа M/M/m/K с ограниченным временем ожидания начала обслуживания?
# Чему будет пропорциональна интенсивность ухода из очереди нетерпеливых требований при расчете вероятности k-го состояния (m ≤ k ≤ K) системы массового обслуживания типа M/M/m/K с ограниченным временем ожидания?
# При расчете вероятности k-го состояния (m ≤ k ≤ K) системы массового обслуживания типа M/M/m/K с ограниченным временем ожидания возможная длина очереди
# Как рассчитывается нормировочное условие для системы массового обслуживания типа M/M/m/K с ограниченным временем ожидания начала обслуживания?
# Как рассчитывается нормировочное условие для системы массового обслуживания типа M/M/m/K/M?
# Для системы массового обслуживания типа M/M/m как можно рассчитать одну неизвестную стационарную вероятность при известных значениях всех остальных?
# Как можно рассчитать одну неизвестную вероятность состояния системы массового обслуживания типа M/M/m/K при известном динамическом режиме остальных вероятностей состояний?
# Нормальный закон распределения случайных величин характеризуется следующими параметрами:
# Что определяет собой функция распределения нормально распределенных случайных величин?
# В каких пределах заключена область изменения функции распределе-ния равномерно распределенных случайных величин?
# В каких пределах заключена область изменения функции распределе-ния экспоненциально распределенной случайной величины?
# Выборка случайных чисел с экспоненциальным распределением может быть определена
# Что определяет собой функция распределения нормально распределенных случайных величин?
# В каких пределах заключена область изменения функции распределения нормально распределенных случайных величин?
# В каких пределах заключена область изменения функции распределения равномерно распределенной случайной величины из интервала от минус десяти до плюс десяти?
# Функция плотности непрерывно распределенных случайных величин представляет собой
# Если даны две функции распределения экспоненциально распределенных случайных величин и они различаются значениями своих параметров, то в каких пределах они будут изменяться?
# Область определения функции распределения экспоненциально распределенных случайных величин заключена в пределах
# Область определения функции распределения нормально распределенных случайных величин заключена в пределах
# Чему равно математическое ожидание равномерно распределенных случайных величин из интервала от нуля до единицы?
# Чему равно математическое ожидание экспоненциально распределенных случайных величин, если параметр функции распределения равен одной второй?
# Чему равен параметр функции распределения экспоненциально распределенных случайных величин, если их математическое ожидание равно двум?
# От чего зависит функция плотности непрерывной равномерно распределенной случайной величины?
# Чему равно математическое ожидание равномерно распределенных случайных величин из интервала от -1 до +1?
# Если случайные величины распределены по закону Эрланга 4-го порядка с параметром равным 1, то чему будет равно математическое ожидание случайных величин?
# Если случайные величины распределены по закону Эрланга 4-го порядка с параметром равным 1, то чему будет равна дисперсия случайных величин?
# В каких пределах изменяется функция распределения случайных величин, распределенных по закону Эрланга 4-го порядка с параметром равным 2?
# С помощью какой функции системы MATLAB рассчитывается выборочное среднее?
# С помощью какой функции системы MATLAB рассчитывается исправленное стандартное отклонение выборки случайных чисел?
# С помощью какой функции системы MATLAB рассчитывается исправленная выборочная дисперсия вектора случайных величин?
# Для чего применяют исправленную выборочную дисперсию?
# С помощью какой функции системы MATLAB можно сформировать выборку равно мерно распределенных случайных чисел из интервала от -3 до +3?
# С помощью какой функции системы MATLAB можно сформировать выборку нормально распределенных случайных чисел с математическим ожиданием, равным 0, и стандартным отклонением, равным 1?
# С помощью какой функции системы MATLAB можно сформировать выборку нормально распределенных случайных чисел с математическим ожиданием, равным 1, и стандартным отклонением, равным 2?
# С помощью какой функции системы MATLAB можно сформировать выборку случайных чисел, распределенных по закону Эрланга 4-го порядка с параметром равным 1?
# Как называют метод Монте - Карло?
# Какой должна быть выбираемая случайная величина в методе Монте - Карло?
# Чему будет пропорциональна верхняя допускаемая ошибка расчета оценки математического ожидания случайной величины с неизвестным законом распределения в методе Монте - Карло?
# Какое распределение случайной величины применяется для расчета определенных интегралов с помощью метода Монте - Карло ?
# Какую функцию системы MATLAB используют в качестве генератора псевдослучайных чисел для расчета площади плоской фигуры с помощью метода Монте - Карло?
# При расчете площади плоской фигуры в декартовых координатах с помощью двойного интеграла чему должна равняться подынтегральная функция?
# При расчете объема фигуры в декартовых координатах с помощью тройного интеграла чему должна равняться подынтегральная функция?
# Какое распределение случайной величины применяется для расчета объема тела с помощью метода Монте - Карло ?
# Что необходимо определить при расчете площади заданной плоской фигуры методом Монте-Карло?
# Что необходимо определить при расчете заданного объема тела методом Монте - Карло?
# Что является несмещенной оценкой математического ожидания случайной величины?
# Чему будет равна функция плотности равномерно распределенная случайная величина Х из интервала от -1 до +1?
# Погрешность вычисления определенных кратных интегралов методом Монте-Карло будет уменьшаться, если
# Какая операция используется при вычислении объема тела методом Монте - Карло?
# На что заменяют вычисление кратного интеграла методом Монте - Карло?
# Почему применяют исправленное среднее квадратическое отклонение выборки случайных чисел?
# Что необходимо рассчитывать для определения площади круга методом Монте-Карло?
# Что необходимо рассчитывать для определения площади эллипса методом Монте - Карло?
# Что подсчитывается при расчете площади эллипса методом Монте - Карло?
# Какие операторы или функции системы MATLAB могут использоваться для расчета площади круга методом Монте - Карло?
# Что необходимо рассчитывать для определения тройного интеграла методом Монте-Карло?
# Что необходимо рассчитывать для определения двойного интеграла методом Монте - Карло?
# Что подсчитывается при расчете кратного интеграла методом Монте - Карло?
# Какие операторы или функции системы MATLAB могут использоваться для расчета кратных интегралов методом Монте - Карло?
# Из каких чисел должны состоять случайные последовательности, полученные с помощью программных методов?
# Какие параметры содержит программный датчик случайных чисел, предложенный Лемером?
# Какие случайные числа формируются линейным конгруэнтным мето-дом Лемера?
# Какое по величине число применяется в мультипликативном генераторе случайных чисел в качестве модуля?
# Какой проверке подвергаются случайные числа заданной выборки по критерию Колмрогорова - Смирнова?
# Для чего может применяться автокорреляционная функция?
# Какой должна быть мультипликативная константа в методе генерирования псевдослучайных чисел Лемера?
# В генераторе псевдослучайных чисел, предложенным Лемером, какими должны быть инкремент и модуль ?
# С каким числом сравнивается среднее арифметическое выборки чисел, сформированных с помощью программного датчика для интервала [0; 1]?
# Какой основной недостаток генерирования случайных чисел методом срединных квадратов?
# Что можно назвать в качестве недостатка в методе Фибонначи генери-рования случайных чисел заданного объема выборки?
# При проверке датчиков псевдослучайных чисел из интервала от 0 до 1 с каким числом сравнивается выборочная дисперсия?
# Какая функция системы MATLAB может быть применена для определения исправленного среднего квадратического отклонения выборки случайных чисел?
# Какая функция системы MATLAB применяется для определения исправленной выборочной дисперсии выборки случайных чисел?
# Какая функция системы MATLAB применяется для определения среднего значения выборки случайных чисел?
# При проверке датчиков псевдослучайных чисел из интервала от 0 до 1 с каким числом сравнивается выборочное стандартное отклонение?
# Какой параметр датчика псевдослучайных чисел Лемера потребуется для получения случайных чисел из интервала от 0 до 1?
# Какая целочисленная операция используется в методе Леммера для генерирования псевдослучайных чисел?
# Какая функция системы MATLAB применяется для генерирования псевдослучайных чисел по методу Лемера?
# Какая арифметическая операция используется в методе Фибонначи генерирования целых псевдослучайных чисел?
# Какая основная математическая операция используется в методе срединных квадратов генерирования псевдослучайных чисел?
# Что возвращает функция статистической проверки Колмогорова - Смирнова, если проверка прошла успешно?
# Какая функция системы MATLAB применяется для статистической проверки выборки случайных чисел по методу Колмогорова - Смирнова?
# В каком случае корреляционная функция называется автокорреляционной?
# Что необходимо задавать при оценке параметра какой-либо функции распределения случайной величины методом интервальных оценок?
# В каких пределах может изменяться коэффициент доверия?
# Сколько уровней значимости используется в расчетах интервальной оценки параметров вероятностных распределений?
# Какой должна быть центральная статистика при построении интер-вальных оценок параметров вероятностных распределений?
# Что необходимо задавать при оценке параметра какой-либо функции распределения случайной величины методом интервальных оценок?
# Какую размерность имеет уровень доверия?
# Как будет изменяться величина доверительного интервала при умень-шении коэффициента доверия?
# В каких пределах изменяется функция распределения центральной статистики?
# Что необходимо задать для интервальной оценки математического ожидания нормально распределенной случайной величины при известной дисперсии?
# Что необходимо знать для интервальной оценки математического ожидания нормально распределенной случайной величины при неизвестной дисперсии?
# Как ведет себя центральная статистика при проведении испытаний?
# Как будет изменяться точность определения интервальной оценки при увеличении испытаний?
# В каких пределах изменяется квантиль функции распределения центральной статистики?
# Что необходимо знать для интервальной оценки математического ожидания нормально распределенной случайной величины при неизвестной дисперсии?
# Как ведет себя центральная статистика при проведении испытаний?
# Как будет изменяться точность определения интервальной оценки при увеличении испытаний?
# Какую размерность имеет квантиль функции распределения центральной статистики?
# Какую размерность имеют границы доверительного интервала пара-метра экспоненциального распределения случайной величины между требованиями Пуассоновского потока?
# Какую размерность имеет стандартное отклонение экспоненциально распределенной случайной величины между требованиями Пуассоновского потока?
# Какую размерность имеет дисперсия экспоненциально распределенной случайной величины между требованиями Пуассоновского потока?
# Какая функция системы MATLAB используется при расчете уровней значимости для интервальной оценки параметра экспоненциально распределенной случайной величины?
# Какая функция системы MATLAB используется при расчете квантилей при интервальной оценке математического ожидания нормально распределенной случайной величины с известной дисперсией?
# Какая функция системы MATLAB используется при расчете квантилей при интервальной оценке математического ожидания нормально распределенной случайной величины с неизвестной дисперсией?
# Для чего выполняют центрирование нормально распределенных слу-чайных величин при интервальной оценке их математического ожидания?
# Для чего логарифмируют функцию правдоподобия?
# Как определяется экстремум функции правдоподобия?
# Что необходимо знать для определения функции максимального правдоподобия случайной непрерывной величины?
# В каком случае логарифмическая функция правдоподобия будет иметь максимум?
# Что необходимо знать для определения функции максимального правдоподобия случайной дискретной величины?
# Что необходимо сделать для определения уравнения правдоподобия?
# Что служит аргументом функции максимального правдоподобия случайной дискретной величины?
# Что выступают в качестве аргументов оценки параметра вероятностного распределения случайной дискретной величины?
# Что необходимо знать для определения оценки параметров вероятностного распределения случайной непрерывной величины с помощью максимального правдоподобия?
# Что является параметром биномиального распределения случайной дискретной величины?
# Что является параметром отрицательного биномиального распределения случайной дискретной величины?
# С помощью какой функции системы MATLAB определяют биномиальные коэффициенты при оценке параметра отрицательного биномиального распределения?
# Для чего применяется метод максимального правдоподобия?
# Что является решением уравнения правдоподобия при определении точечной оценки параметра экспоненциального распределения?
# Какое значение принимает логарифмическая функция правдоподобия при найденной оценке параметра того или иного вероятностного распределения случайных величин?
# С помощью какой функции системы MATLAB может решаться уравнение правдоподобия при оценке параметра отрицательного биномиального распределения?
# Для чего применяется метод максимального правдоподобия?
# Какой функцией является логарифмическая функция правдоподобия для оценки параметра экспоненциального распределения?
# Какое значение принимает логарифмическая функция правдоподобия при найденной оценке параметра того или иного вероятностного распределения случайных величин?
# В каком квадранте декартовой системы координат располагается логарифмическая функция правдоподобия относительно оценки параметра меньше единицы экспоненциального распределения случайных величин?
# В каком квадранте декартовой системы может располагаться логарифмическая функция правдоподобия относительно оценки параметра экспоненциального распределения?
# Какой класс данных в системе MATLAB возвращает решатель уравнения правдоподобия?
# Какой класс данных в системе MATLAB может возвращать функция вычисления среднего арифметического значения выборки случайных чисел?
# В каком квадранте декартовой системы координат располагается логарифмическая функция правдоподобия относительно оценки параметра биномиального распределения случайных величин?
# Каковы пределы области определения логарифмической функции правдоподобия относительно оценки параметра биномиального распределения случайных величин?
# Что входит в задачу дисперсионного анализа?
# С помощью какого статистического критерия осуществляется проверка значимости фактора?
# Что требуется определять для проверки значимости влияния фактора на изучаемую величину?
# Что является объектом исследования дисперсионного анализа?
# Что такое уровень фактора?
# Сколько уровней будет иметь фактор при проведении N экспериментов?
# Сколько дублирующих опытов может быть в однофакторном дисперсионном анализе?
# Какой в общем случае является таблица наблюдений однофакторного эксперимента при дисперсионном анализе?
# Сколько в общем случае может быть строк в таблице наблюдений при проведении однофакторного эксперимента?
# Что вычисляется в строке таблицы наблюдений однофакторного экспе-римента?
# Для чего рассчитывается общая сумма квадратов отклонений отдельных наблюдений от общего среднего в однофакторном дисперсионном ана-лизе?
# Сколько имеет степеней свободы выборочная дисперсия внутри серий по уровням фактора при однофакторном эксперименте?
# В каком случае фактор будет оказывать существенное влияние на изучаемую величину?
# Чем обусловлена остаточная дисперсия?
# Кем в основном развит дисперсионный анализ?
# В каком случае средние величины наблюдаемых значений на каждом уровне фактора различаются значимо?
# Чему равняется число необходимых данных для проведения двухфакторного дисперсионного анализа?
# Как рассчитывается остаточная сумма квадратов отклонений изучаемой величины?
# Что собой характеризует факторная сумма квадратов отклонений групповых средних от общей средней в двухфакторном дисперсионном анализе?
# Почему в дисперсионном анализе применяется исправленная общая дисперсия?
# В каком случае влияние факторов признается значимым?
# Каково число степеней свободы принимается при расчете остаточной дисперсии при двухфакторном эксперименте в количестве N испытаний?
# Как определяется расчетная величина F критерия для проверки значимости влияния фактора на изучаемую величину при двухфакторном дисперсионном анализе?
# Какая функция системы MATLAB применяется для определения влия-ния факторов на изучаемую величину в двухфакторном дисперсионном анализе?
# В чем заключается основная задача пассивного эксперимента?
# Какими должны быть входные переменные (факторы) для успешного применения метода пассивного эксперимента?
# В каком случае функция отклика является аналитической?
# Что называется факторным пространством?
# В каком случае корректным будет применение регрессионного анализа?
# Что необходимо для построения регрессионной модели по данным пассивного эксперимента?
# Какими должны быть входные величины для корректного применения метода регрессионного анализа?
# Каким должен быть процесс изменения выходной величины для корректного применения регрессионного анализа?
# Каким должно быть число экспериментальных данных для определения коэффициентов регрессионной модели?
# Какова размерность матрицы планирования пассивного эксперимента при N наблюдениях и k факторов?
# Как можно определить число экспериментов N при k факторах, каждый из которых имеет р уровней?
# На каком методе в основном базируется регрессионный анализ?
# Что определяет собой RSS?
# В каком случае оценка параметров линейной регрессионной модели может осуществляться по наблюдениям полного ранга, если число наблюдений равно N , а число факторов равно k?
# В каком случае регрессионный анализ будет называться линейным?
# Какой вид критерия относительно неизвестных параметров применяется в регрессионном анализе?
# В каких пределах может изменяться величина RSS?
# Как можно устранить в регрессионной модели нелинейные переменные, факторы?
# В каких случаях возникает полиномиальное раскачивание при аппроксимации функций (экспериментальных данных) степенными полиномами?
# В каком случае функция может быть приближена полиномом?
# Для чего предназначена функция vectorize системы MATLAB?
# Какую систему уравнений необходимо решать для определения параметров линейной регрессионной модели?
# Какая функция системы MATLAB обычно используется при выборе степени аппроксимирующего полинома?
# Какая функция системы MATLAB применяется для сравнения дисперсий при аппроксимации экспериментальных данных полиномом?
# Сколько параметров следует определить при проведении пассивного эксперимента для системы с m входными воздействиями и многомерной функции отклика размера n на основе линейного регрессионного анализа?