Тренировка СМ / Тренировочный тест 2 СМ с отв

СМ Вариант 2

№ п. п.	Вопросы	Варианты ответов
	Какое распределение вероятностей положено в основу процедуры генерирования случайных чисел?	1. нормальное. 2. экспоненциальное. 3. равномерное. 4. логарифмическое. 5. показательное.
	Как можно оценить погрешность модели?	1. методом наименьших квадратов. 2. методом измерения предпочтений. 3. корреляционным анализом. 4. функционально-стоимостным анализом. 5. факторным анализом.
	Какие из перечисленных требований относятся к математическим моделям?	1. синхронность. 2. совместимость. 3. быстродействие. 4. эмерджентность. 5. адекватность.
	Как проверяется степень соответствия модели описываемому явлению?	1. эмпирической оценкой. 2. аддитивным анализом. 3. мультипликативным анализом. 4. экспертной оценкой. 5. последовательно-параллельной оценкой.
	Как моделируются события в имитационной модели?	1. случайным образом. 2. в хронологическом порядке. 3. по «рангу» определяемого параметра. 4. по «весу» моделируемого события. 5. через равные промежутки времени.
	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.
	Что бы Вы отнесли к особенностям системного моделирования?	1. выдвижение гипотез при исследовании. 2. операциональное исследование. 3. использование алгоритмов, допускающих оперативную переналадку. 4. необходимость получения показателя эффективности системы. 5. учет характеристик системы на системном уровне.
	На чем основывается оценка точности модели?	1. на реалистичности. 2. на совместимости. 3. на методе максимального правдоподобия. 4. на результативности. 5. на реализуемости.
	Как может быть оценена ошибка метода статистических испытаний?	1. степенью достоверности. 2. доверительной вероятностью. 3. границами интервала, заданного ЛПР. 4. корреляционным анализом. 5. статистической проверкой гипотез.

	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.
	Какой из приведенных ниже принципов является принципом построения моделей?	1. принцип предпочтения. 2. принцип осуществимости. 3. принцип рассмотрения совместно со связями со средой. 4. принцип глобальной цели. 5. принцип неопределенности.
	Как определяются искомые величины при статистическом испытании?	1. как средние величины параметров при одной реализации. 2. как средние величины от полученных и требуемых параметров. 3. как средние величины параметров при большом числе испытаний. 4. как минимальные величины параметров. 5. как максимальные величины параметров.
	Как распределены промежутки времени между событиями простейшего потока?	1. по равномерному закону. 2. по нормальному закону. 3. по логарифмическому закону. 4. по гипернормальному закону. 5. по экспоненциальному закону.
	Согласно какому выражению определяются случайные числа, распределенные экспоненциально?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	С использованием какого метода генерируются случайные числа при имитационном моделировании?	1. метода последовательных приближений. 2. метода наименьших квадратов. 3. метода обратных функций. 4. метода максимального правдоподобия. 5. метода попарного сравнения.
	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.

	Что является основным достоинством метода статистических испытаний?	1. отсутствие необходимости оценки адекватности модели. 2. простота оценки точности результатов. 3. дешевизна осуществимости. 4. малое число необходимых испытаний. 5. малое время моделирования.
	Какой величине пропорциональна ошибка метода статистических испытаний?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	Чем определяется количество «прогонов» имитационной модели?	1. сложностью модели. 2. продолжительностью одной реализации параметров модели. 3. требуемой точностью определения выходных параметров. 4. структурой модели. 5. числом исходных данных для моделирования.
	Из какого интервала случайных чисел формируется выборка случайных параметров при имитационном моделировании?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	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.
	От чего зависит ширина интервала оценки выходного параметра имитационной модели?	1. от значений характеристик генеральной совокупности. 2.от величины оценки выходного параметра. 3. от уровня значимости, задаваемого ЛПР. 4. от продолжительности одного «прогона» имитационной модели. 5. от заданного закона распределения входных параметров модели.

	Что включает в себя точечное оценивание выходных параметров имитационного моделирования?	1. определение уровня значимости. 2. определение доверительной вероятности. 3. определение выборочной дисперсии. 4. определение выборочного среднеквадратического отклонения. 5. определение выборочного среднего.
	Что влияет на ширину доверительного интервала результатов статистических испытаний?	1. заданный закон распределения входных параметров модели. 2. заданная доверительная вероятность. 3. продолжительность одного «прогона» имитационной модели. 4. величина точечной оценки параметра. 5. характеристики генеральной совокупности параметров.
	Что относится к недостатку имитационного моделирования?	1. моделирование очень сложных систем и процессов любой физической природы. 2. необходимость учета случайных факторов. 3. неопределенность функционирования сложной системы. 4. необходимость проведения большого числа испытаний. 5. область применения.
	Какая статистика критерия применяется при проверке статистических гипотез о стабильности статистических испытаний?	1. -статистика. 2. -статистика. 3. -статистика. 4. -статистика. 5. -статистика.
	Что включает в себя точечное оценивание выходных параметров имитационного моделирования?	1. определение выборочной дисперсии параметра. 2. определение объема выборки параметра. 3. определение поправки Бесселя. 4. определение среднеквадратического отклонения параметра. 5. статистическую проверку гипотезы о законе распределения.
	Когда есть основания принять альтернативную статистическую гипотезу ?	1. когда имеется двусторонняя критическая область. 2. когда расчетное значение критерия попадает в область допустимых значений. 3. когда расчетное значение критерия попадает в критическую область. 4. при асимметричности распределения. 5. когда имеется односторонняя критическая область.

	Что является сущностью интервального оценивания выходных параметров имитационной модели?	1. определение характеристик точности и надежности результатов. 2. определение характеристик генеральной совокупности параметров. 3. статистическая обработка результатов. 4. определение характеристик выходных параметров по абсолютной величине. 5. верификация.
	Что необходимо для интервального оценивания выходных параметров имитационной модели?	1. указать абсолютные значения параметров генеральной совокупности. 2. указать интервал изменения параметра по одному из законов распределения. 3. указать объем выборки. 4. указать интервал изменения параметра в пределах выборки. 5. указать ширину доверительного интервала.
	Что является ошибкой первого рода или «риском поставщика»?	1. отрицательное заключение по верной гипотезе 2. положительное заключение по верной гипотезе . 3. отрицательное заключение по верной гипотезе . 4. положительное заключение по неверной гипотезе . 5. отрицательное заключение по неверной гипотезе .
	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 является ошибкой второго рода или «риском заказчика»?	1. отрицательное заключение по верной гипотезе 2. отрицательное заключение по неверной гипотезе . 3. положительное заключение по верной гипотезе . 4. положительное заключение по неверной гипотезе . 5. отрицательное заключение по верной гипотезе .
	Какое из требований предъявляется к факторам при активном факторном эксперименте?	1. неопределенности. 2. агрегативности. 3. нормальности. 4. независимости. 5. детерминированности.
	Чем вызваны неопределенности в исходных данных при моделировании?	1. неточностью в округлении параметров исходных данных. 2. инструментальными погрешностями. 3. погрешностями измерительной аппаратуры. 4. видом законов распределений случайных параметров. 5. неполным знанием состояния системы и внешней среды.
	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.
	В чём выражается свойство ортогональности матрицы планирования?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .

	Чем обусловлены неопределенные факторы при моделировании?	1. состоянием среды. 2. методическими ошибками. 3. недостаточной точностью модели. 4. сложностью модели. 5. большим числом выходных параметров.
	Какую часть реплики ПФП содержит ДФП 25-2?	1. 1/2по равномерному закону. 2. 1/4. 3. 1/8по нормальному закону. 4. 1/5по логарифмическому закону. 5. 0,5.
	В чем выражается симметричность матрицы планирования?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	К чему приводит выбор уровня значимости ?	1. производится выбор между право- и левосторонней критическими областями. 2. к выбору расчетной статистики критерия. 3. к изменению закона распределения выходных параметров модели. 4. множество значений критерия разбивается на область допустимых значений и критическую область. 5. к изменению характеристик генеральной совокупности.
	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. экспоненциальный. 2. нормальный. 3. равномерный. 4. логарифмический. 5. аномальный.
	Какое количество реализаций проводится при полном факторном планировании по двум уровням с числом факторов равным ?	1.. 2. . 3. . 4. . 5. .

	В чем отличие активного факторного имитационного эксперимента от пассивного?	1. в активном моделировании внешней среды. 2. в параллельном использовании натурного эксперимента. 3. в получении результатов в реальном масштабе времени. 4. в одновременном варьировании совокупности входных параметров. 5. в предварительной обработке исходных данных.
	Какое из требований предъявляется к факторам при активном факторном эксперименте?	1. однозначности. 2. ординарности. 3. отсутствие последействия. 4. нормальности. 5. стационарности.
	В чём выражается свойство нормировки матрицы планирования?	1. . 2. . 3. . 4. . 5. .
	Какую часть реплики ПФП 24 содержит ДФП 24-1?	1. 1/4. 2. 1/2. 3. 1/24. 4. 0,2. 5. 0,5.
	Чему равен основной уровень в кодированной системе координат ПФП?	1. 0. 2. +1. 3. -1. 4. произвольному значению параметра. 5. абсолютному значению параметра.
	Каким методическим приемом можно учесть неопределенные факторы при моделировании?	1. ограничением числа стратегий. 2. ограничением числа реализаций. 3. расширением числа параметров модели. 4. ограничением числа выходных параметров модели. 5. ограничением числа параметров модели.