При применении метода статистических испытаний (Монте-Карло) для нахождения средних значений (математические

При применении способа статистических испытаний (Монте-Карло) для нахождения средних значений (математические ожидания) случайных величин употребляется
nbsp;(*ответ*) аксиома Чебышева
nbsp;аксиома Бернулли
nbsp;принцип квазирегулярности
nbsp;ринцип Беллмана
При производстве единичного жребия решается один из вопросов:
nbsp;(*ответ*) Какую совокупность значений приняла система случайных величин nbsp;?
nbsp;Сколько раз выполнялся розыгрыш?
nbsp;Какова продолжительность 1-го розыгрыша?
nbsp;Почему не вышло событие nbsp;?
При сложении всего 6 случайных чисел от 0 до 1 выходит случайная величина, которая с точностью, достаточной для большинства прикладных задач, считается
nbsp;(*ответ*) обычной
nbsp;недостаточной
nbsp;достаточной
nbsp;предельной
При сложении довольно огромного числа независимых случайных величин, сравнимых по своим дисперсиям, выходит случайная величина, распределенная приближенно по нормальному закону, причем этот закон тем ближе к нормальному, чем больше случайных величин складывается это
nbsp;(*ответ*) центральной предельной аксиоме теории вероятностей
nbsp;аксиома Чебышева
nbsp;принцип квазирегулярности
nbsp;принцип оптимальности Беллмана
Примерами единичного жребия являются
nbsp;(*ответ*) один обстрел цели, одна случайная реализация моделируемого явления, один денек работы транспорта
nbsp;одна модель расчета случайной величины, один обстрел цели одна случайная реализация моделируемого явления, один денек работы транспорта
nbsp;один денек работы транспорта, несколько случайных реализаций моделируемого явления
nbsp;обстрел цели, количество дней работы транспорта
Прямоугольная таблица (матрица), строчки которой подходят нашим стратегиям ( ), а столбцы стратегиям соперника ( ) величается
nbsp;(*ответ*) платежной матрицей
nbsp;матрицей оценки
nbsp;матрицей выигрышей
nbsp;выигрышной матрицей
Псевдослучайными называются числа, вырабатываемые (вычисляемые) самой машиной по некоторому правилу (алгоритму), построенному так, чтобы
nbsp;(*ответ*) знаки 0 и 1 встречались в среднем идиентично нередко, и, кроме того, чтоб зависимость как меж отдельными знаками, так и меж сформированными из их неоднозначными числами фактически отсутствовала
nbsp;наблюдалась зависимость как меж отдельными знаками, так и меж сформированными из них неоднозначными числами
nbsp;отсутствовала зависимость как меж отдельными знаками, так и меж сформированными из их неоднозначными числами практически
nbsp;знаки 0 и 1 встречались в одинаково нередко и наблюдалась зависимость как меж отдельными знаками, так и меж сформированными из их многозначными числами
Развитие игры во времени представляет собой ряд поочередных
nbsp;(*ответ*) шагов или ходов
nbsp;шагов
nbsp;операций
nbsp;действий
Разработаны особые математические способы, предназначенные для обоснования решений в условиях неопределенности. Эти способы
nbsp;(*ответ*) дают возможность практически найти и избрать оптимальное решение; доставляют вспомогательный материал, дозволяющий глубже разобраться в трудной ситуации и оценить каждое из вероятных решений с разных (время от времени противоречивых) точек зрения, взвесить его превосходства и недочеты и в окончательном счете принять решение, если не единственно правильное, то, по последней мере, до конца обмысленное
nbsp;доставляют главный материал, дозволяющий поглубже разобраться в трудной ситуации и оценить каждое из вероятных решений с разных (время от времени противоречивых) точек зрения
nbsp;дают возможность принять решение, если не единственно правильное, то, по крайней мере, до конца обмысленное
nbsp;не всегда дают возможность практически отыскать и избрать среднее решение
Очевидно, когда речь идет о неопределенной в каком-то смысле ситуации, советы, вытекающие из научного исследования, не могут быть
nbsp;(*ответ*) четкими и конкретными
nbsp;открытыми
nbsp;частично определенными
nbsp;нечеткими