Для того чтоб быть _ (т. е. схожей либо схожей по

Для того чтоб быть _ (т. е. схожей либо схожей по форме), модель должна удовлетворять двум условиям. Во-первых, обязано существовать обоюдно однозначное соответствие меж элементами модели и элементами представляемого объекта. Во-вторых, обязаны быть сохранены четкие соотношения либо взаимодействия меж элементами.
(*ответ*) изоморфной
Для установления закона рассредотачивания для совокупы, из которой получена выборка, используются:
(*ответ*) c2-аспект
(*ответ*) критерий Колмогорова-Смирнова
nbsp;критерий Манны Уитни
nbsp;аспект Фишера
Для формирования вероятных значений случайных величин с данным законом распределения исходной информацией служат случайные числа, имеющие рассредотачивание
(*ответ*) равномерное
nbsp;обычное
nbsp;треугольное
nbsp;Максвелла
Плюсы _ моделей состоят в способности их расширения и обобщения на другие области внедрения.
(*ответ*) математических
Если зависимая и самостоятельная переменные количественны и постоянны, то для решения задачки поиска оптимума обычно используется методология поверхности _.
(*ответ*) отзыва
Если используемая для построения опыта математическая модель имеет фиксированные характеристики, она именуется _ моделью
(*ответ*) жесткой
nbsp;гибкой
nbsp;самостоятельной
nbsp;определенной
Если модель содержит как фиксированные, так и случайные факторы, она величается _ моделью.
(*ответ*) смешанной
Если мы имеем представление о пределах, в которых может изменяться отклик системы, то грубую оценку величины среднего квадратического отличия s можно получить из условия, что размах переменной отзыва равен приблизительно:
(*ответ*) 4s
nbsp;2s
nbsp;6s
nbsp;10s
Если случайная величина y имеет плотность рассредотачивания f(y), то распределение случайной величины x: nbsp;является равномерным в промежутке:
(*ответ*) [0,1]
nbsp;[-1,1]
nbsp;[-1,0]
nbsp;[0,+]
Если управление трудной системой сосредоточено в единичном центре, оно именуется:
(*ответ*) централизованным
nbsp;периферийным
nbsp;единичным
nbsp;иерархическим
Если уровни квантования выбираются нечаянно (например, с подмогою метода Монте-Карло), то уровни именуются:
(*ответ*) случайными
nbsp;статистическими
nbsp;стохастическими
nbsp;неопределенными
Если фактор либо режим имеет более 2-ух уровней, то обычно используется однофакторный _ анализ с нулевой догадкой.
(*ответ*) дисперсионный
Если причины модели могут изменяться случайным образом, она величается _ моделью
(*ответ*) вероятностной
nbsp;статистической
nbsp;неопределенной
nbsp;зависимой
Желаемую степень точности можно задать в последующих формах: в
(*ответ*) виде доли стандартного отличия
(*ответ*) процентах от величины среднего значения
(*ответ*) безусловных величинах
nbsp;виде периодического фактора, действующего в ходе эксперимента