Вопрос 18

Зачем вводится шкала уровней качества систем с управлением? Назовите ее эмпирические уровни?

A:

При оценивании качества систем с управлением признают целесообразным введение нескольких уровней качества, проранжированных в порядке возрастания сложности рассматриваемых свойств. Эмпирические уровни качества получили названия – устойчивость, помехоустойчивость, управляемость, способность, самоорганизация.

B:

При оценивании качества систем с управлением признают целесообразным введение нескольких уровней качества, проранжированных в порядке возрастания сложности рассматриваемых свойств. Эмпирические уровни качества получили названия – прочность, гомеостазис, стойкость, сбалансированность, структурная надежность и живучесть.

C:

При оценивании качества систем с управлением признают целесообразным введение нескольких уровней качества, проранжированных в порядке возрастания сложности рассматриваемых свойств. Эмпирические уровни качества получили названия – надежность, инерционность, ресурсоемкость, оперативность, самообучаемость.

D:

При оценивании качества систем с управлением признают целесообразным введение нескольких уровней качества, проранжированных в порядке возрастания сложности рассматриваемых свойств. Эмпирические уровни качества получили названия – пропускная способность, связность, результативность, адаптивность, эффективное кодирование.

E:

При оценивании качества систем с управлением признают целесообразным введение нескольких уровней качества, проранжированных в порядке возрастания сложности рассматриваемых свойств. Эмпирические уровни качества получили названия – электромагнитная совместимость, гибкость и точность, производительность, распознавание ситуаций, свобода выбора решений.

Вопрос 19

В чем принципиальное отличие методов временных рядов от методов линейной регрессии?

A:

Модели временных рядов учитывают динамику развития событий по времени. Модели линейной регрессии основаны на том, что будущее значение показателя находится в зависимости только от его прошлых значений, а другие параметры, какими потенциально изменчивыми они ни были, игнорируется.

B:

Модели линейной регрессии основаны на том, что будущее значение показателя находится в зависимости только от его прошлых значений, а другие параметры, какими потенциально изменчивыми они ни были, игнорируется. Модели временных рядов учитывают динамику развития событий по времени.

C:

Модели временных рядов основаны на том, что будущее значение показателя находится в зависимости только от его прошлых значений, а другие параметры, какими бы потенциально изменчивыми они не были, игнорируются. Модели линейной регрессии учитывают несколько переменных, определяющих значение прогнозируемой переменной.

D:

Модели линейной регрессии используют только реализовавшиеся значения прогнозируемой переменной. Модели временных рядов учитывают несколько переменных, определяющих значение прогнозируемой переменной.

E:

Модели линейной регрессии позволяют строить методики с несколькими независимыми переменными. Однако расчеты на данных моделях требуют применения компьютерных технологий. Модели временных рядов являются более эффективными, ибо они могут использовать ряд математических моделей, могут быть получены с помощью письменных или статистических методов.