Добавил:

ivanov666 Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.

Вуз:

Пензенский Государственный Университет Архитектуры и Строительства

Предмет:

[НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Файл:

2074

.pdf

Скачиваний:

Добавлен:

16.06.2024

Размер:

4.62 Mб

Скачать

☆

<<< < Предыдущая 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 3839 / 4039 40 > Следующая >>>

Продолжение прил . 8

64. Коэффициент эксцесса Еk

–

(xi

показатель островершинности.

Еk

i 1

S 4

1 (xi x)4

Еk

S 4

3 .

n i 1

1 (xi x)3

Аk

n i 1

1 (xi x)

Аk

n i 1

65. Методика построения

Определяется максимальное xmax и минимальное

xmin значение показателей

гистограммы распределения

выборки.

случайной величиныxi .

Определяется максимальное xmax и минимальное xmin значение показателей

выборки, находится размах x случайной величины, определяется количество

и значение интервала, подсчитывается число наблюдений ni в каждом интер-

вале, вычисляются частоты pi попадания наблюдений в каждый интервал.

Находится размах x случайной величины,

определяется количество

интервалов, определяется значение интервала, подсчитывается число

наблюдений ni

в каждом интервале.

Определяется количество и значение интервалов.

													Продолжение прил . 8
1												2		3
66. Нахождение размаха x	1.	x = xmin + xmax .												3
случайной величины.	2.	x = xmin - xmax .
	3.	x = xmax - xmin .
	4.	x = xmax + xmin .
67. Определение количества	1.	k 1 3,3lqn .												1
интервалов k .	2.	k 1 9,3lqn .
	3.	k 1 0,3lqn .
	4.	k 1 3,3lqn .

68. Определение значения интервала.	1.				x			.						2
					x
	2.				x			.
	2.							.
					k
	3.				x
	3.				k		x
					k
	4.									.
	4.									.
							k
69. Вычисление частот pj попадания	1.	p		nj										4
69. Вычисление частот pj попадания	1.	p	j	nj
наблюдений nj в каждый			j					n
наблюдений nj в каждый								n
интервал.	2.	pj					n		.
интервал.	2.	pj							.
						nj
	3.	p	j				nj				.
	3.	p									.
						n 1
						n 1
	4.	p	j			nj			.
	4.	p							.
							n
							n

Продолжение прил . 8

1			2				3
70. Гистограмма.	1.	Графическое представление результатов экспериментальных				исследований,	1
		позволяющее в первом приближении получить сведения о				законе f (x)
	2.	распределения случайной величины.
	2.	Первое приближение сведений о законе распределения случайной величины.
	3.	Графическое представление, позволяющее в первом приближении получить
		сведения о законе распределения случайной величины.
71. Вероятность нахождения	4.	Графическое представление экспериментальных исследований.					1
71. Вероятность нахождения			P(x ≤x ≤x + x )=	x x			1
случайной величины xi в	1.	Определяется через функцию F(x) :	P(x ≤x ≤x + x )=		F(x x) F(x) .
интервале x и x + x .				x
интервале x и x + x .				x x
	2.	Определяется через функцию F(x) :	P(x ≤x ≤x + x )=		F(x x) F(x) .
				x
				x x
	3.	Определяется через функцию F(x) :	P(x ≤x ≤x + x )=		F( x) F(x) .
				x
				x x
	4.	Определяется через функцию F(x) :	P(x ≤x ≤x + x )=		F(x x) F(x) .
72. Вид дифференциальной функции		f (x) e x , x 0; 0, x 0 .		x			2
72. Вид дифференциальной функции	1.	f (x) e x , x 0; 0, x 0 .					2
экспоненциального закона	2.	f (x) e x , x 0; 0, x 0 .
распределения (плотности	2.	f (x) e x , x 0; 0, x 0 .
распределения) случайной	3.	f (x) e x , x 0; 0, x 0 .
величины.	4.	f (x) e, x 0; 0, x 0 .
	4.	f (x) e, x 0; 0, x 0 .

								Продолжение прил . 8
1							2	3
73. Вид параметра распределения .	1.	1			1	.		1
		1			1
			x	(x)
			x	(x)
	2.	1			1		.
	2.		x		(x)		.
			x		(x)

3.1 1 .

x(x)

4.1x 1 (1x) .

74. Вид интегральной функции																	X		e xdx 1 e x .	3
экспоненциального закона	1.	F(x) P(x X )																	e xdx 1 e x .
распределения.
																	X
	2.	F(x) P(x X ) e x dx 1 e x .

																	X
	3.	F(x) P(x X ) e xdx 1 e x .
																			X
																			X
	4.	F(x) P(x X ) e xdx 1 e x .
75. Вид дифференциальной функции							( x													2
75. Вид дифференциальной функции			1				( x				x	)2								2
нормального закона	1.	f (x)	1	е				2		2						.
распределения (плотности	1.	f (x)	2	е												.
вероятностей) случайной		f (x)	1							( x					x		)2
величины.	2.		1			е					2 2 .
величины.	2.		2			е					2 2 .
	3.	f (x)	1	е	( x				x		)2			.
			1		2 2
			2		2 2
			2
	4.	f (x)	1			е		( x					x		)2			.
			1						2 2
			2						2 2
			2

																					Продолжение прил . 8
1																			2		3
76. Вид подстановки t , введенной																					2
76. Вид подстановки t , введенной			1.	t	x x				.												2
Лапласом, позволяющей перейти					x x
Лапласом, позволяющей перейти
к центрированному
нормированному распределения,			2.	t	x x			.
нормированному распределения,			2.	t				.
имеющему	x	0 и 1 .
			3.	t		x			x		.
			3.	t							.

			4.	t	x		x	.
			4.	t				.
77. Вид нормированного					2																3
77. Вид нормированного								1				z			t2						3
распределения F(z)			1.	F(z)								e				dt .
															2
								2							2
интегральной функции.								2
												1		z					t2
			2.	F(z)										e						dt .
																			2
												2							2
												2
								1					z				t2
			3.	F(z)									e					dt 0,5 Ф(z) .
																	2
										2							2
										2

zt2

4.F(z) e 2 dt .

78. Функция Лапласа Ф(z) для												3
78. Функция Лапласа Ф(z) для		Ф(z)	1		z	e		t2				3
положительных аргументов	1.								dt .
								2
				2				2
интегральной функции.				2
					1		z					t2
	2.	Ф(z)					e						dt .
												2
					2							2
					2
				1		z				t2
	3.	Ф(z)				e					dt .
										2
				2						2
				2

zt2

4.Ф(z) e 2 dt .

																				Продолжение прил . 8
1																		2		3
79. Плотность вероятности				1				z		(ln x y )2										4
								z				0
логарифмически нормального	1.	f (x)						e			2 2Л			dt .
закона распределения.	1.	f (x)						e						dt .
закона распределения.					Л
							1			z			(ln x y		0	)2
							1			e				2
	2.	f (x)												2 Л			dt .
	2.	f (x)							2								dt .
							Л		2
									1		z			(ln x y				)2
											z					0
																2
	3.	f (x)									e			2 Л					dt .
	3.	f (x)							2		e								dt .
								Л	2
							1			z			(ln x y		0	)2
							1			e				2
	4.	f (x)												2 Л			dt .
	4.	f (x)							2								dt .
							Л		2

80. Математическое ожидание у0			1		n															1
логарифма случайной величины.	1.	у0	1	ln x .
логарифма случайной величины.	1.	у0		ln x .
			n i 1
				1			n
	2.	у0		1		ln x .
	2.	у0				ln x .
				n i 1

3.у0 ln x .

i 1

4. у0 1 ln x .

2n i 1

Продолжение прил . 8

81. Среднеквадратическое

отклонение Л логарифма

(lnxi y0 )2 .

случайной величины.

1 i 1

(lnxi y0 )2 .

n 1 i 1

(lnxi y0 )2 .

i 1

(lnxi y0 )2 .

2 i 1

82. Плотность распределения по

b x

b 1

x b

закону Вейбулла.

f (x)

e a .

b 1

x b

f (x)

a .

b 1

x b

f (x)

a .

b 1

x b

f (x)

a , при условии

что a

– параметр масштаба, косвенно

связанный со средним значением; b

– параметр формы, косвенно связанный

со значением коэффициента вариации. При b =1 закон Вейбулла вырождается

в экспоненциальный.

																			Продолжение прил . 8
1																		2		3
83. Плотность гамма –	1.	f (x)											1				2 (x x )r 1 e ( x x0 ) .			1
распределения.	1.	f (x)									Г		(r)				2 (x x )r 1 e ( x x0 ) .
распределения.											Г		(r)					0
																		0
	2.	f (x)									1						2 (x x )r 1 e ( x x0 ) .
	2.	f (x)									Г(r)						2 (x x )r 1 e ( x x0 ) .
																		0

	3.	f (x) 2 (x x )r 1 e ( x x0 ) .
											1							0
	4.	f (x)									1							(x x )r 1 e ( x x0 ) .
	4.	f (x)									Г(r)							(x x )r 1 e ( x x0 ) .
																		0
84. Параметр распределения .
84. Параметр распределения .	1.			x x0											.					2
						2
	2.			x x0										.
	2.													.
						2
	3.						x x0									.
	3.															.
										2
	4.			x x0										.
	4.													.

85. Параметр r .	1.	r	(		x				x0 )2								.			3
	1.	r															.

	2.	r				(			x			x )2						.
													0
												2
												2
	3.	r	(		x			x )2									.
													0
										2
										2
	4.	r	(		x			x )2									.
													0

Продолжение прил . 8

86. Параметр Г(r) .

Г r

ur 1edu .

2. Г r

ur e u du .

3. Г r

ur 1e u du .

4. Г r

ur 1e u du .

87. Мера расхождения теоретической

и экспериментальной зависимо-

n j np j

стей 2 (хи – квадрат).

j 1

2. 2 n j np j .

j 1

np j

3. 2 n j np j .

j 1

np j

4. 2 n j np j .

j 1

p j

88. Доверительный интервал

( ;

) .

означает попадание в него

(a ; a ) .

неизвестного значения

( a ) .

показателя a с вероятностью .

4. I (a ; ) .

89. Условие для оценки истинного

P(a a

a ) .

значения a .

P(a a

a ) .

3. P(a a a ) .

4. P(a a a ) .

Продолжение прил . 8

Планирование эксперимента

Вопрос		Фразы	Ответ
1		2	3
90. Планирование эксперимента	1.	Числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для	1
состоит в процедуре выбора…		решения поставленной задачи с требуемой точностью.
	2.	Условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения
		поставленной задачи с требуемой точностью.
	3.	Числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для
		решения поставленной задачи за заданное время.
	4.	Числа проведения опытов, необходимых и достаточных для решения
		поставленной задачи за заданное время.
91. Эксперимент может быть	1.	Объекте и его модели.	2
физическим, психологическим	2.	Объекте или его модели.
или модельным и проводится	3.	Объекте.
непосредственно на …	4.	Модели объекта.
92. Что такое экстремальный	1.	Эксперимент, который ставится для решения задач управления выходным	3
эксперимент?		параметром
	2.	Эксперимент, при котором требуется установить количественную связь
		между значением выходного параметра и факторами
	3.	Эксперимент, который ставится для решения задач оптимизации
93. Что такое интерполяционный	1.	Эксперимент, который ставится для решения задач управления выходным	2
эксперимент?		параметром
	2.	Эксперимент, при котором требуется установить количественную связь
		между значением выходного параметра и факторами
	3.	Эксперимент, который ставится для решения задач оптимизации	2
94. Под математической моделью	1.	Уравнение, связывающее все выходные параметры с факторами	2
объекта исследования пони-	2.	Уравнение, связывающее параметр оптимизации с факторами
мается…	3.	Уравнение, связывающее входные величины с факторами

<<< < Предыдущая 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 3839 / 4039 40 > Следующая >>>

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

#
16.06.2024227.61 Кб0207.pdf
#
16.06.20244.6 Mб12070.pdf
#
16.06.20244.61 Mб12071.pdf
#
16.06.20244.62 Mб12072.pdf
#
16.06.20244.62 Mб02073.pdf
#
16.06.20244.62 Mб12074.pdf
#
16.06.20244.63 Mб02075.pdf
#
16.06.20244.64 Mб02076.pdf
#
16.06.20244.65 Mб02077.pdf
#
16.06.20244.67 Mб02078.pdf
#
16.06.20244.68 Mб22079.pdf