К механизму случайного выбора можно отнести:
nbsp;(*ответ*) бросание монет, костей,

К механизму случайного выбора можно отнести:
nbsp;(*ответ*) бросание монет, костей, вынимание жетона из вертящегося барабана
nbsp;результаты математических вычислений
nbsp;1-ые 10 чисел из комплекта двухзначных чисел
nbsp;метод нахождения корней данного квадратного уравнения
Когда построение аналитической модели явления по той либо иной причине тяжело осуществимо, применяется другой способ моделирования, знаменитый под заглавием способа
nbsp;(*ответ*) статистических испытаний либо, иначе, способа Монте-Карло
nbsp;динамики средних
nbsp;скользящего среднего
nbsp;наименьщих квадратов
Любой механизм случайного выбора может быть заменен стандартным механизмом, дозволяющим решить одну-единственную задачку:
nbsp;(*ответ*) получить случайную величину, распределенную с неизменной плотностью от 0 до 1
nbsp;получить закон рассредотачивания случайной величины
nbsp;определить дисперсию случайной величины
nbsp;отыскать определенные значения случайной величины
Математическая теория конфликтных ситуаций - это теория
nbsp;(*ответ*) игр
nbsp;вероятностей
nbsp;надежностей
nbsp;случайных величин
Способ Монте-Карло основан на предельных теоремах теории вероятностей, утверждающих, что
nbsp;(*ответ*) при большом числе опытов N частота действия приближается к его вероятности, а среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины к ее математическому ожиданию
nbsp;среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины отличается от ее математического ожидания
nbsp;при большенном числе опытов N частота действия приближается к неизменному числу
nbsp;среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины приближается к некоторому положительному числу
Моделирование случайных явлений способом Монте-Карло нередко делается с целью
nbsp;(*ответ*) проверить правомочность в данном случае того либо иного математического аппарата, всегда основанного на неких дозволениях и получения статистического материала
nbsp;только для получения статистического материала
nbsp;получения закона рассредотачивания случайной величины
nbsp;исключительно для исследования случайного явления
Нужно учитывать, что при выборе решения в условиях неопределенности всегда неизбежен элемент
nbsp;(*ответ*) произвола и, означает риска
nbsp;случайности
nbsp;неопределенности
nbsp;неизбежности
Главным элементом, из совокупы которых складывается монте-карловская модель, является одна случайная реализация моделируемого явления это
nbsp;(*ответ*) единичный жребий
nbsp;обычной жребий
nbsp;обычной эксперимент
nbsp;единичный опыт
Отсюда появляется такой метод розыгрыша нормально распределенной случайной величины X:
nbsp;(*ответ*) сложить шесть случайных чисел от 0 до 1; пронормировать эту сумму т. е. получить нормированную величину Z, а потом от нее перейти к X по формуле nbsp;
nbsp;пронормировать 6 случайных чисел, сложить 6 случайных чисел от 0 до 1; пронормировать эту сумму т. е. получить нормированную величину Z, а затем от нее перейти к X по формуле nbsp;
nbsp;сложить 6 случайных чисел от 0 до 1, а потом от нее перейти к X по формуле nbsp;
nbsp;сложить шесть случайных чисел от 0 до 1, пронормировать эту сумму т. е. получить нормированную величину Z
Пользуясь способом Монте-Карло, мы, произведя огромное число опытов (реализаций), приближенно сменяем возможность действия
nbsp;(*ответ*) его частотой
nbsp;математическое ожидание
nbsp;средним арифметическим
nbsp;средним квадратическим отклонением
При большенном числе самостоятельных опытов среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины практически наверное малюсенько отличается от ее математического ожидания - это
nbsp;(*ответ*) теорема Чебышева
nbsp;центральной предельной аксиоме теории вероятностей
nbsp;принцип квазирегулярности
nbsp;принцип оптимальности Беллмана