Основы обработки данных - тест

2 Варианта.

1. Нейронная сеть является обученной, если:
- при подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит
- при запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы
- алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился

2. Каковы основные принципы прогнозирования:
- вариативность, верифицируемость, непрерывность, рентабельность, системность, согласованность
- вариативность, верифицируемость, непрерывность, обоснованность, системность, согласованность
- точность, верифицируемость, непрерывность, рентабельность, системность, согласованность

3. Мультипликативная модель содержит исследуемые факторы в виде:
- как сумма трендовой, сезонной и случайной компонент;
- как произведение трендовой, сезонной и случайной компонент;
- как сумма квадратов трендовой, сезонной и случайной компонент;
- как разность трендовой, сезонной и случайной компонент.

4. Модели на базе цепей Маркова относят к; 1
- статистическим моделям
- структурным моделям

5. По заданному распределению найти выборочную среднюю
X 0.3 0.4 0.5 0.7
P(X) 0.2 0.45 0.15 0.2
- 0,30
- 0,46
- 0,25



6. Для описания поведения объекта во времени используется следующий вид моделирования
- Динамическое моделирование
- Статическое моделирование
- Временное моделирование

7. Графиком интервального ряда распределения является
- полигон
- гистограмма
- столбиковая диаграмма

8. Абсолютная погрешность измерения – это:
- абсолютное значение разности между двумя последовательными результатами измерения
- составляющая погрешности измерений, обусловленная несовершенством принятого метода измерений
- являющаяся следствием влияния отклонения в сторону какого – либо из параметров, характеризующих условия измерения
- разность между измеренным и действительным значением измеряемой величины

9. Модель – это
- объект-заменитель
- материальный объект

10. Для уравнения регрессии y=130-20*x отклонение фактического значения результативной переменной от расчетного для точки с координатами (2;80) равно
- 2
- 80
- 20
- 10



11. Некоррелированность случайных величин означает
- отсутствие линейной связи между ними
- отсутствие нелинейной связи между ними
- отсутствие любой связи между ними
- их независимость

12. Если доверительная вероятность Р=0,95, то соответствующий уровень значимости:
- 0,95
- 0,05
- 0,01
- 0,50

13. Сколько параметров имеет распределение Вейбулла
- 1
- 3
- 2

14. Значение во множестве наблюдений, которое встречается наиболее часто:
- мода;
- дискретная случайная величина;
- стандартное отклонение;
- математическое ожидание.

15. Репрезентативность, определяемая числом наблюдений, гарантирующим получение статистически достоверных данных, называется:
- количественная
- качественная
- математическая
- статистическая


16. К достоинствам анкетирования относятся:
- достоверность;
- оперативность;
- субъективность получаемой информации.

17. Теоретическое значение переменной – это
- значение, полученное по уравнению регрессии
- значение, полученное по уравнению регрессии плюс ошибка регрессии
- фактическое значение переменной в предыдущем периоде
- квадрат фактического значения переменной в предыдущем периоде
- квадрат значения, полученного по уравнению регрессии

18. Алгоритм обучения персептрона является:
- алгоритмом «обучения с учителем»
- алгоритмом «обучения без учителя»

19. Недостатки имитационного моделирования:
- малая точность вероятностных характеристик редких событий;
- визуализировать процессы работы системы
- повторяемость

20. Документ, в котором происходит фиксация результатов опроса:
- счет фактура;
- квитанция;
- бланк;
- анкета.






21. Выберите утверждения относительно коэффициента множественной корреляции
- чем ближе значение R2 к нулю, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами
- чем ближе значение R2 к единице, тем теснее связь результативного признака со всеми факторами
- R2 принимает значения из промежутка [0, 1]

22.  При построении моделей прогнозирования на основе цепей Маркова предполагают:
- будущее состояние процесса зависит только от его текущего состояния и не зависит от предыдущих
- будущее состояние процесса не зависит от его текущего состояния и не зависит от предыдущих
- будущее состояние процесса зависит как от его текущего состояния, так и от предыдущих

23. Дисперсионный анализ служит для:
- оценки значимости влияния отдельных факторов на характер процесса
- установления степени взаимосвязи между параметрами и показателями процесса
- разбиения заданной выборки объектов на подмножества

24. Если наблюдаемое значение критерия больше критического значения, то гипотеза …
- Н1 отвергается
- Н1 принимается
- Н0 отвергается
- Н0 принимается

25. Оценку качества имитационной модели проводят для
- оптимизации модели
- проверки соответствия модели ее назначению
- оценки достоверности результатов

1. В зависимости от используемых источников информации исследования делятся на:
- Кабинетные; Полевые.
2. Погрешностью результата измерений называется:
Отклонение результатов измерений от истинного (действительного) значения.
3. Отсутствие возможности разработки графических интерфейсов пользователя в системе:
MathCAD
4. Теоретическое значение переменной – это
Значение, полученное по уравнению регрессии плюс ошибка регрессии.
5. Какие методы относят к методам кластерного анализа
Метод k-средних; Нейронная сеть Кохонена.
6. Регрессионный анализ используется для
Установления степени взаимосвязи между параметрами и показателями процесса.
7. Парный коэффициент корреляции между переменными равен 0. Это означает:
Отсутствие линейной зависимости.
8. Первый этап статистического исследования включает в себя:
Определение целей и задач, составление плана исследования.
9. Некоррелированность случайных величин означает:
Отсутствие линейной связи между ними.
10. Графиком интервального ряда распределения является:
Гистограмма.
11. Оценка исследуемых процессов квалифицированными специалистами это:
Экспертная оценка.
12. Распределение вероятностей непрерывной случайной величины Х, для которой коэффициенты асимметрии и эксцесса равны нулю называют …
Показательным.
13. Оценку качества имитационной модели проводят для:
Проверки соответствия модели ее назначению;  Оценки достоверности результатов.
14. Алгоритм обучения персептрона является:
Алгоритмом «обучения с учителем».
15. Простая линейная регрессия выражается функцией вида:
f(t)= 840,48t + 81924
16. Если наблюдаемое значение критерия больше критического значения, то гипотеза …
Н0 отвергается.
17. К неопросным методам сбора информации относят:
Кабинетное исследование.
18. Для получения оценок параметров степенной регрессионной модели:
Необходимо выполнить логарифмическое преобразование.
19. По заданному распределению найти выборочную среднюю
0,46
20. Распределение количественного признака характеризует:
Гистограмма.
21. Для уравнения регрессии y=130-20•x отклонение фактического значения результативной переменной от расчетного для точки с координатами (2;80) равно:
10
22. Критерий Пирсона служит для:
Проверки согласия экспериментального и теоретического распределений.
23. Функция RND(X) инициализирует:
Генератор случайных чисел.
24. В каких системах новое состояние зависит только от времени и текущего состояния:
Детерминированных системах.
25. Парный коэффициент корреляции между переменными равен –1. Это означает:
Между переменными существует точная обратная линейная зависимость.

Еще есть 10 вариантов ответов на тестирование. Файл вышлю по электронной почте. Запрос на magoter@yandex.ru