Тест СМ для тренировки

№ п. п.	Вопросы	Варианты ответов
	Какой из приведенных ниже принципов является принципом построения моделей?	1. принцип осуществимости. 2. принцип предпочтения. 3. принцип рассмотрения совместно со связями со средой. 4. принцип глобальной цели. 5. принцип неопределенности.
	Какой из приведенных ниже принципов является принципом построения моделей?	1. принцип эксперимента. 2. принцип ранжирования. 3. принцип приоритета функции над структурой. 4. принцип децентрализации. 5. принцип иерархии.
	Как проверяется степень соответствия модели описываемому явлению?	1. экспертной оценкой. 2. эмпирической оценкой. 3. аддитивным анализом. 4. мультипликативным анализом. 5. последовательно-параллельной оценкой.
	Что бы Вы отнесли к особенностям системного моделирования?	1. необходимость получения показателя эффективности системы. 2. выдвижение гипотез при исследовании. 3. операциональное исследование. 4. использование алгоритмов, допускающих оперативную переналадку. 5. учет характеристик системы на системном уровне.
	Какие из перечисленных требований относятся к математическим моделям?	1. адекватность. 2. синхронность. 3. совместимость. 4. быстродействие. 5. эмерджентность.
	На чем основывается оценка точности модели?	1. на методе максимального правдоподобия. 2. на реалистичности. 3. на совместимости. 4. на результативности. 5. на реализуемости.
	Как можно оценить погрешность модели?	1. методом наименьших квадратов. 2. методом измерения предпочтений. 3. корреляционным анализом. 4. функционально-стоимостным анализом. 5. факторным анализом.
	Как может быть оценена ошибка метода статистических испытаний?	1. доверительной вероятностью. 2. степенью достоверности. 3. границами интервала, заданного ЛПР. 4. корреляционным анализом. 5. статистической проверкой гипотез.
	Какое распределение вероятностей положено в основу процедуры генерирования случайных чисел?	1. равномерное. 2. нормальное. 3. экспоненциальное. 4. логарифмическое. 5. показательное.
	Что является одним из этапов метода статистических испытаний?	1. статистическая оценка результатов. 2. статистическая «калибровка» модели. 3. статистическая проверка гипотез. 4. построение «дерева» целей и задач. 5. анализ неопределенных факторов.
	С использованием какого метода генерируются случайные числа при имитационном моделировании?	1. метода обратных функций. 2. метода последовательных приближений. 3. метода наименьших квадратов. 4. метода максимального правдоподобия. 5. метода попарного сравнения.
	Что является основным достоинством метода статистических испытаний?	1. простота оценки точности результатов. 2. отсутствие необходимости оценки адекватности модели. 3. дешевизна осуществимости. 4. малое число необходимых испытаний. 5. малое время моделирования.
	Согласно какому выражению определяются случайные числа, распределенные экспоненциально?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	Какой величине пропорциональна ошибка метода статистических испытаний?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	Как распределены промежутки времени между событиями простейшего потока?	1. по экспоненциальному закону. 2. по равномерному закону. 3. по нормальному закону. 4. по логарифмическому закону. 5. по гипернормальному закону.
	Чем определяется количество «прогонов» имитационной модели?	1. требуемой точностью определения выходных параметров. 2. сложностью модели. 3. продолжительностью одной реализации параметров модели. 4. структурой модели. 5. числом исходных данных для моделирования.
	Как определяются искомые величины при статистическом испытании?	1. как средние величины параметров при большом числе испытаний. 2. как средние величины параметров при одной реализации. 3. как средние величины от полученных и требуемых параметров. 4. как минимальные величины параметров. 5. как максимальные величины параметров.
	Из какого интервала случайных чисел формируется выборка случайных параметров при имитационном моделировании?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	Как моделируются события в имитационной модели?	1. в хронологическом порядке. 2. случайным образом. 3. по «рангу» определяемого параметра. 4. по «весу» моделируемого события. 5. через равные промежутки времени.
	На чем основывается статистическая обработка и оценка точности результатов моделирования?	1. на предельных теоремах теории вероятностей. 2. на аксиомах теории множеств. 3. на принципах системного анализа. 4. на методе инверсии. 5. на методе наименьших квадратов.
	Какой недостаток имеет точечное оценивание выходных параметров имитационной модели?	1. не дает сведений о мере «разброса» параметра относительно математического ожидания. 2. не дает сведений о свойствах оценки параметра. 3. не дает сведений о точности и надежности результата. 4. не дает представления о величине параметра. 5. дает представление только об одном параметре.
	Когда есть основания принять альтернативную статистическую гипотезу ?	1. когда расчетное значение критерия попадает в критическую область. 2. когда имеется двусторонняя критическая область. 3. когда расчетное значение критерия попадает в область допустимых значений. 4. при асимметричности распределения. 5. когда имеется односторонняя критическая область.
	Что включает в себя точечное оценивание выходных параметров имитационного моделирования?	1. определение объема выборки параметра. 2. определение выборочной дисперсии параметра. 3. определение поправки Бесселя. 4. определение среднеквадратического отклонения параметра. 5. статистическую проверку гипотезы о законе распределения.
	Что является сущностью интервального оценивания выходных параметров имитационной модели?	1. определение характеристик выходных параметров по абсолютной величине. 2. определение характеристик точности и надежности результатов. 3. определение характеристик генеральной совокупности параметров. 4. статистическая обработка результатов. 5. верификация.
	Какая статистика критерия применяется при проверке статистических гипотез о стабильности статистических испытаний?	1. -статистика. 2. -статистика. 3. -статистика. 4. -статистика. 5. -статистика.
	Что необходимо для интервального оценивания выходных параметров имитационной модели?	1. указать ширину доверительного интервала. 2. указать абсолютные значения параметров генеральной совокупности. 3. указать интервал изменения параметра по одному из законов распределения. 4. указать объем выборки. 5. указать интервал изменения параметра в пределах выборки.
	Что относится к недостатку имитационного моделирования?	1. необходимость проведения большого числа испытаний. 2. моделирование очень сложных систем и процессов любой физической природы. 3. необходимость учета случайных факторов. 4. неопределенность функционирования сложной системы. 5. область применения.
	Что является ошибкой первого рода или «риском поставщика»?	1. отрицательное заключение по верной гипотезе . 2. отрицательное заключение по верной гипотезе 3. положительное заключение по верной гипотезе . 4. положительное заключение по неверной гипотезе . 5. отрицательное заключение по неверной гипотезе .
	Что влияет на ширину доверительного интервала результатов статистических испытаний?	1. заданная доверительная вероятность. 2. заданный закон распределения входных параметров модели. 3. продолжительность одного «прогона» имитационной модели. 4. величина точечной оценки параметра. 5. характеристики генеральной совокупности параметров.
	Когда есть основания принять исходную статистическую гипотезу?	1. когда расчетное значение критерия попадает в область допустимых значений. 2. когда имеется двусторонняя критическая область. 3. когда расчетное значение критерия попадает в критическую область. 4. когда расчетное значение критерия не попадает в область допустимых значений. 5. когда имеется односторонняя критическая область.
	Что включает в себя точечное оценивание выходных параметров имитационного моделирования?	1. определение выборочного среднего. 2. определение уровня значимости. 3. определение доверительной вероятности. 4. определение выборочной дисперсии. 5. определение выборочного среднеквадратического отклонения.
	Что является ошибкой второго рода или «риском заказчика»?	1. отрицательное заключение по неверной гипотезе . 2. отрицательное заключение по верной гипотезе 3. положительное заключение по верной гипотезе . 4. положительное заключение по неверной гипотезе . 5. отрицательное заключение по верной гипотезе .
	От чего зависит ширина интервала оценки выходного параметра имитационной модели?	1. от уровня значимости, задаваемого ЛПР. 2. от значений характеристик генеральной совокупности. 3.от величины оценки выходного параметра. 4. от продолжительности одного «прогона» имитационной модели. 5. от заданного закона распределения входных параметров модели.
	Что относится к признакам выбора статистики критерия?	1. объем испытаний . 2. уровень значимости . 3. правосторонняя критическая область. 4. левосторонняя критическая область. 5. величины выходных параметров модели.
	Какие законы распределения применяются при интервальном оценивании результатов моделирования?	1. нормальный. 2. экспоненциальный. 3. равномерный. 4. логарифмический. 5. аномальный.
	К чему приводит выбор уровня значимости ?	1. множество значений критерия разбивается на область допустимых значений и критическую область. 2. производится выбор между право- и левосторонней критическими областями. 3. к выбору расчетной статистики критерия. 4. к изменению закона распределения выходных параметров модели. 5. к изменению характеристик генеральной совокупности.
	Какое количество реализаций проводится при полном факторном планировании по двум уровням с числом факторов равным ?	1. . 2.. 3. . 4. . 5. .
	В чем выражается симметричность матрицы планирования?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	В чем отличие активного факторного имитационного эксперимента от пассивного?	1. в одновременном варьировании совокупности входных параметров. 2. в активном моделировании внешней среды. 3. в параллельном использовании натурного эксперимента. 4. в получении результатов в реальном масштабе времени. 5. в предварительной обработке исходных данных.
	Какую часть реплики ПФП содержит ДФП 25-2?	1. 1/4. 2. 1/2по равномерному закону. 3. 1/8по нормальному закону. 4. 1/5по логарифмическому закону. 5. 0,5.
	Какое из требований предъявляется к факторам при активном факторном эксперименте?	1. однозначности. 2. ординарности. 3. отсутствие последействия. 4. нормальности. 5. стационарности.
	Чем обусловлены неопределенные факторы при моделировании?	1. сложностью модели. 2. состоянием среды. 3. методическими ошибками. 4. недостаточной точностью модели. 5. большим числом выходных параметров.
	В чём выражается свойство нормировки матрицы планирования?	1. . 2.. . 3. . 4. . 5. .
	В чём выражается свойство ортогональности матрицы планирования?	1. . 2.. . 3. . 4. . 5. .
	Какую часть реплики ПФП 24 содержит ДФП 24-1?	1. 1/2. 2. 1/4. 3. 1/24. 4. 0,2. 5. 0,5.
	Для чего проводится нормирование частных показателей, входящих в составной функциональный критерий?	1. для придания показателям безразмерного вида. 2. для того, чтобы сумма показателей была равна единице. 3. для уменьшения числа частных показателей. 4. для повышения точности модкли. 5. для упрощения модели.
	Чему равен основной уровень в кодированной системе координат ПФП?	1. 0. 2. +1. 3. -1. 4. произвольному значению параметра. 5. абсолютному значению параметра.
	Чем вызваны неопределенности в исходных данных при моделировании?	1. неполным знанием состояния системы и внешней среды. 2. неточностью в округлении параметров исходных данных. 3. инструментальными погрешностями. 4. погрешностями измерительной аппаратуры. 5. видом законов распределений случайных параметров.
	Каким методическим приемом можно учесть неопределенные факторы при моделировании?	1. ограничением числа параметров модели. 2. ограничением числа стратегий. 3. ограничением числа реализаций. 4. расширением числа параметров модели. 5. ограничением числа выходных параметров модели.
	Какое из требований предъявляется к факторам при активном факторном эксперименте?	1. независимости. 2. неопределенности. 3. агрегативности. 4. нормальности. 5. детерминированности.