Обработка экспериментальных данных

Внимание !
Вопросы к тесту выложены исключительно в ознакомительных целях: количество вопросов может не совпадать с действительным, актуальность не поддерживается,- за решением теста Welcome to the cashier!

---

Эксперимент является

средством для проведения исследований
важнейшим средством получения знаний
критерием оценки обоснованности принятия решений
критерием оценки проведенных исследований


Конечной целью любой обработки экспериментальных данных является

получение нового знания об исследуемом объекте
выдвижение гипотез о классе и структуре математической модели
получение критериев оценки исследуемых объектов
выбор возможных методов последующей статистической обработки и их анализ


Экспериментальные исследования дают

критерии оценки обоснованности и приемлемости на практике любых теорий и теоретических предположений
критерий положений об исследовании оценки приемлемости тех или иных выводов
средство для достижения принятых решений
средство для получения знаний об объекте исследования


Процесс математического моделирования подразделяется на

4 этапа
3 этапа
5 этапов
не подразделяется на этапы


М.м. – это

максимальный метод исследования
модульное моделирование
математическая модель
математический модулятор


Третий этап математического моделирования это

выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики
формулирование законов, связывающих основные объекты модели
исследование математических задач, к которым приводят М. м.
последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели


Второй этап математического моделирования это

выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики
исследование математических задач, к которым приводят М. м.
последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели
формулирование законов, связывающих основные объекты модели


Первый этап математического моделирования это

последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели
исследование математических задач, к которым приводят М. м.
формулирование законов, связывающих основные объекты модели
выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики


Четвертый этап математического моделирования это

выяснение того, удовлетворяет ли принятая гипотетическая модель критерию практики
формулирование законов, связывающих основные объекты модели
последующий анализ модели в связи с накоплением данных об изучаемых явлениях и модернизация модели
исследование математических задач, к которым приводят М. м.


Для разработки современной М.М. необходимо решить следующие задачи:

выявление статистических связей и взаимовлияния различных измеряемых факторов и результирующих переменных
оценка параметров и числовых характеристик наблюдаемых случайных величин или процессов
объединение нескольких групп измерений


Для разработки современной М.М. необходимо решить следующие задачи:

все ответы
группировка исходной информации экспериментальных данных
экспериментальная проверка законов распределения экспериментальных данных
анализ, выбраковка и восстановление аномальных измерений


Для решения задач предварительной обработки используются проверка гипотез

оценивание параметров и числовых характеристик случайных величин и процессов
корреляционный и дисперсионный анализ


К грубым ошибкам относятся

аномалии в работе измерительных приборов
сбои вычислительной техники
просчеты экспериментатора


Задачи и выводы о природе экспериментальных данных могут быть

статистическими и математическими
общими и детализированными
специальными и простыми
выборочными и грубыми


Итерационное решение основных задач – это

проверка гипотез, оценивание параметров и числовых характеристик случайных величин и процессов
повторное возвращение к решению той или иной задачи после получения результатов на последующем этапе обработки
полная обработка результатов измерения
простейшей предварительной обработкой данных с оценкой математического ожидания


Дисперсия, среднее квадратичное отклонение и коэффициент вариации

применяются при изучении различных действий со случайным исходом
являются случайной величины
являются количественными характеристиками, оценки рассеивания значений результатов эксперимента


Выборочная оценка — это

является количественной характеристикой статических явлений
характеризуется «скошенностью распределения»
случайная величина, точность определения которой и возможные при этом ошибки необходимо контролировать
анализ исследуемой модели на ее работоспособность


К вычисляемым в результате эксперимента оценкам случайных величин предъявляются следующие требования:

состоятельности, смещенности, островершинности
несмещенности, корреляционности, эффективности
состоятельности, несмещенности, эффективности
выборочности статичности корреляционности


Вычисленные моменты распределения являются

дисперсией
точечными оценками выборочных величин
распределительными оценками вычисляемых величин
квадратичным отклонением при вычислении точечных оценок


Вычисленные моменты распределения

несут информацию обо всей генеральной совокупности определения ошибок
позволяют судить о «скошенности распределения», и степени «островершинности» результатов
позволяют судить о значении вычисленной статистической характеристики в данной точке
не позволяют определить возможные пределы варьирования самой оценки


Грубые ошибки –

отличающиеся большим отклонением от центра группирования выборки
отличаются постоянством, при измерении могут не учитываться
отклонения постоянны при определении каждого члена выборки и зависят от технического уровня измерительной аппаратуры и техники эксперимента
определяются на основе ограниченного числа наблюдений, могут приближаться к истинным значениям характеристик генеральной совокупности лишь с определенной точностью


Систематические ошибки – это

отклонения постоянны при определении каждого члена выборки и зависят от технического уровня измерительной аппаратуры и техники эксперимента
в подавляющем большинстве подчиняются нормальному закону распределения с математическим ожиданием, равным "0
ошибки обусловлены влиянием большого количества факторов
отличаются большим отклонением от центра группирования выборки


При выборочном наблюдении встречаются ошибки

грубые, систематические, случайные
случайные, периодические, ассиметричные
грубые, корреляционные, случайные
системные, повторяющиеся, смещенные


Гипотеза в статистике

трактуется как предположение о распределении случайных величин
характеризует долю риска в оценке истинного значения оцениваемой величины и часто называется уровнем значимости
используется в том случае, когда о дисперсии исследуемой величины нельзя составить определенного мнения
является рабочим инструментом статистического анализа


Сколько правил сформулировал статистик А. Кетле?

3
4
нет таких правил
2


Случайные ошибки –

определяются на основе расчетов асимметричности ошибок встречающихся при расчетах
определяются на основе ограниченного числа наблюдений, могут приближаться к истинным значениям характеристик генеральной совокупности
определяются на основе корреляции ошибок встречающихся при расчетах
не могут быть предварительно учтены из-за их зависимости от изменения условий измерений и изменчивости самих измеряемых величин


Что включает в себя второе правило проведения статистических наблюдений?

в программу наблюдений не стоит включать вопросы, на которые не удастся получить ответы удовлетворительного качества
программа статистических наблюдений должна включать только те вопросы, на которые необходимо получить ответы
в программу наблюдений не должны включаться вопросы, которые могут вызвать недоверие обследуемых субъектов относительно целей проведения статистического исследования.


Что включает в себя первое правило проведения статистических наблюдений

в программу наблюдений не должны включаться вопросы, которые могут вызвать недоверие обследуемых субъектов относительно целей проведения статистического исследования.
в программу наблюдений не стоит включать вопросы, на которые не удастся получить ответы удовлетворительного качества.
программа статистических наблюдений должна включать только те вопросы, на которые необходимо получить ответы.


Что включает в себя третье правило проведения статистических наблюдений?

программа статистических наблюдений должна включать только те вопросы, на которые необходимо получить ответы.
в программу наблюдений не стоит включать вопросы, на которые не удастся получить ответы удовлетворительного качества.
в программу наблюдений не должны включаться вопросы, которые могут вызвать недоверие обследуемых субъектов относительно целей проведения статистического исследования


Перечислите достоинства Mathcad

позволяет готовить диссертации, научные отчеты с доступным набором сложных математических формул
программирование на языке математики
удобные средства подготовки документов


Особенности Mathcad

возможен импорт графики из других программ
возможна анимация
математический интерфейс


Mathcad

позволяет готовить статьи, книги, дипломные проекты с доступным набором с изысканным графическим представлением результатов
позволяет решать оформительские задачи
является математически ориентированными универсальными системами


Функция RND(X)

инициализирует генератор случайных чисел
в общем случае эта функция при каждом обращении к ней возвращает последовательность случайных чисел с равномерным распределением вероятности
используется при проведении научно-технических расчетов
используется для представления физических закономерностей


Недостатки Mathcad

программа ориентирована на пользователей-непрограммистов
невозможность использовать в крупных инженерных проектах
невозможность использовать в сложных расчетах и графических представлениях
возможности программирования ограничены


Функции аппроксимации

в общем случае эта функция при каждом обращении к ней возвращает последовательность случайных чисел с равномерным распределением вероятности
при решении данной функции возникает задача приближенного вычисления значений функций в промежутках между узловыми точками и за их пределами
данная функция задаётся как ранжированная переменная и определяет число случайных чисел
при решении данной функции используются зависимости вида y(x), но число точек этих зависимостей ограничено


При сплайн - аппроксимации

исходная функция заменяется отрезками кубических полиномов,
узловые точки соединяются отрезками прямых линий
вычисления дополнительных точек выполняются по линейной зависимости
узловые точки проходят через три смежные узловые точки


При кусочно-линейной интерполяции

вычисления дополнительных точек выполняются по линейной зависимости
узловые точки соединяются отрезками прямых линий
исходная функция заменяется отрезками кубических полиномов,
узловые точки проходят через три смежные узловые точки


Функция аппроксимации представлена следующими типами функций:

кусочно-линейной
генератором случайных чисел
сплайн – корреляционной
сплайновой


Как вычисляется сплайн-аппроксимация?

с помощью функции Interp(VS,VX,VY,x) вычисляется значения y(x) для каждой искомой точки.
для выбранного способа приближения к узловым точкам вычисляется вектор вторых производных функции
вычисляется первая производная функция аппроксимации
вычисляются физические закономерности, используя зависимости вида y(x)


Линейная регрессия

функция, которая содержит коэффициенты полинома n–й степени
описывает отрезок прямой
является линейной комбинацией нескольких функций
функция должна быть вектором с символьными выражениями


Функции регрессии бывают:

линейная общего вида
линейная, полиноминальная
нелинейная общего вида


Нелинейная регрессия общего вида

функция представлена символьными выражениями, которые содержат аналитические выражения для исходной функции и ее производных по всем параметрам
вычисления в данной функции дополнительных точек выполняются по линейной зависимости
функция должна быть вектором с символьными выражениями
функция описывается отрезками прямой с комбинацией полинома


Линейная регрессия общего вида

функция должна быть вектором с символьными выражениями
это нахождение вектора параметров произвольной функции при котором обеспечивается минимальная среднеквадратичная погрешность приближения «облака»
вычисления дополнительных точек выполняются по линейной зависимости
является линейной комбинацией нескольких функций, причем они могут быть и нелинейными


Полиномиальная регрессия – это

функция, с помощью которой описывается отрезок прямой.
функция наилучшим образом приближается к «облаку» точек с координатами, хранящимися в векторах
функция, в которой координаты отдельной точки занимают в векторах одинаковые позиции
функция, которая возвращает вектор, содержащий коэффициенты полинома n–й степени


Система MATLAB

это система автоматизации математических расчетов, построенная на расширенном представлении и применении матричных операций
это система символьного вычисления матриц
система, в которой применение матриц в системе, как основных объектов, способствует уменьшению числа циклов
это система со сложными программными выкладками основанными на символьных расчетах


Для блокировки результата вычислений в системе MATLAB в конце строчке проставляется

:
;

%
=


Функция предсказания

функция наилучшим образом приближается к «облаку» точек с координатами, хранящимися в векторах
функция, применима к предсказуемым событиям, поведение которых описывается реальной математической зависимостью
функция, обеспечивает возвращение вектора, содержащего коэффициент полинома n–й степени
обеспечивает высокую точность при монотонных исходных функциях представляемых полиномом невысокой степени.


Если не указана переменная для значений результата вычислений, то MATLAB назначает такую переменную с именем

MX
X=
ans
Nan


Большинство команд и функций системы MATLAB реализованы

в виде файлов на языке Assembler
в виде файлов на языке Delphi
в виде m-файлов текстового формата
в виде файлов на языке Си


Недостатком системы MATLAB является:

поддержка двумерной и трехмерной графики
создание собственных функций
отсутствие исполняемого файла
наличие матричной математики


Диалог в системе MATLAB происходит в стиле

ответ дается в виде графиков
символьной математики
без введения знаков ответа не получишь
задал вопрос – получил ответ


Система Simulink

система позволяет выполнять моделирование сложных устройств с высокой степенью достоверности
система базируется на принципах визуально-ориентированного программирования
система создана для моделирования блочно-заданных динамических систем и устройств


Основная задача интерполяции

для решения использовать подходящие функции, значения которых в узловых точках совпадают с координатами этих точек
для решения данной задачи координаты узловых точек исключаются.
оценить значение представляемой данными зависимости в промежутках между ее узловыми точками
для решения использовать функции координаты точек, которых не совпадают с координатами узловых точек


Для указания ввода данных в системе MATLAB используется символ

=>
=
>>
<>


Укажите достоинства системы MATLAB

поддержка двумерной и трехмерной графики
большое количество встроенных математических функций
средства имитационного моделирования


Какие объекты можно создавать с помощью системы MATLAB?

технические отчеты
электронные книги
альбомы проектирования


Ряд Фурье используется

для периодических функций
для аппроксимации функции
все ответы
для равномерных функций


Данные в системе MATLAB вводятся

с помощью простейших математических символов
простым нажатием клавиатуры
с помощью простейшего строчного редактора
с помощью языка Assembler


Как задаются пространственные ориентиры?

в виде совокупности линий
в виде совокупности фигур
в виде системы координатных сеток
в виде совокупности точек образующих геометрическую фигуру


При помощи графического изображения статистических данных в системе MATLAB решаются задачи:

распространенность или размещение каких-либо величин по территории
наглядное представление величины показателей в сравнении друг с другом, характеристика структуры какого-либо явления
изменение явления во времени, зависимость изменения одного явления от изменения другого


Что называют графиком в статистике?

наглядное изображение статистических величин и их соотношений при помощи геометрических точек
наглядное изображение статистических величин и их соотношений при помощи географических картосхем
наглядное изображение статистических величин и их соотношений при помощи линий, фигур


Основное достоинство представления данных в графическом виде.

наглядность
спорность результатов изображений
изображение тенденций измерений


Как можно представить явление изучаемое статистикой?

в виде символьной графики
в графической форме
в виде символьной математики


В графике выделяют следующие основные элементы:

масштабные ориентиры
пространственные ориентиры
графический образ


Что должны учитывать разработки параллельного вычислительного устройства – нейрокомпьютера?

необходимо распределять нейроны между процессорами нейрокомпьютера, тем самым реализовать способ распараллеливания по информации;
одинаковые на всех процессорах программы одновременно обрабатываемых нейронов в общем случае должны выполняться по разным ветвям
необходимо задействовать несколько компьютеров, т.к информация поступающая от нейросети имеет большой объем
необходимо распределить нейроны, между компьютерами распараллеливая по информации


В чем выражается параллелизм?

на разных компьютерах одновременно обрабатывается число цепочек нейронов
одновременно обрабатывается большое число цепочек нейронов
обрабатывается большое количество информации
нейроны параллельно распределяются по компьютеру


Определение SPMD-технологии

одна программа - много потоков данных
много программ- много потоков
одна программа – один поток
один поток – одна программа


Принцип работы искусственного нейрона.

на вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона
каждый вход умножается на соответствующий вес, аналогичный синаптической силе
произведения веса и синаптической силы суммируются, определяя уровень активации нейрона


Какие требования следует учитывать при аппаратной реализации НК?

один нейроподобный элемент должен соответствовать одному нейрону
один нейроподобный элемент должен делить время между имитацией многих нейронов
имитацией многих нейронов соответствует многим нейронам
имитацией одного нейрона соответствует одному потоку нейроподобному потоку


Чему соответствует вес?

пороговая константа, которая определяется как линейная функция
"силе" одной биологической синаптической связи
сигмоидальная (S-образная) функция
постоянная пороговая величина, моделирующая линейную характеристику


Какие свойства биологического двойника игнорирует простая модель искусственного нейрона?

входные сигналы сразу же порождают выходной сигнал
воздействий функции частотной модуляции
она не принимает во внимание задержки во времени


В чем нуждаются слабые сигналы?

в использовании "сжимающей" функции
в большом сетевом усилении
в логистической функции гиперболического тангенса
в сигмоидальной функции


ПЛИС – это

программируемая интегральная схема
Рrogrammable logic device
нейроподобный механизм
универсальная нейросеть


Что необходимо принимать во внимание при рассмотрении нейросети

поиск оптимального решения должен осуществляться в реальном времени
предложенное решение должно учитывать текущее состояние сети Качество связи и наличие критических участков


Недостатком нейросете является

невозможность рассмотрения процедуры их модификации, работающие на уровне отдельных связей
количество факторов определяется конкретным числом нейронов в сети
последовательность входов и выходов работающих нейронов
соединение элементов векторов нейронов с выходами, которые определяются матрецей весов


Адаптация — это

подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества
процесс в результате, которого сеть правильно выполняет преобразование на тестовых примерах
процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий
процесс управления в условиях непрерывных изменений внешних условий


Обучение сети – это

процесс в результате, которого сеть правильно выполняет преобразование на тестовых примерах
это подстройка параметров и структуры системы с целью достижения требуемого качества
процесс управления в условиях непрерывных изменений внешних условий
процесс, в результате которого система постепенно приобретает способность отвечать нужными реакциями на определенные совокупности внешних воздействий


Что характерно для реальных сложных систем?

информация о статистических законах распределения для отдельных величин
информация о точечных замерах и значениях параметров
информация о лингвистических критериях и ограничений


Как изображается A нечеткий интервал между 5 до 8 и B нечеткое число около 4


ТНМ – это

универсальное множество функций
техника нечеткого множества
теория функций специального вида - обобщенных характеристических функций
теория нечетких множеств


Нечеткое подмножество – это

класс непрерывной градации степени принадлежности
не возможности четкой классификации каждого объекта к определенному классу
когда множество «малых и «больших» величин не определены границей их степени малости


Где обязательно использование принципа нейросети?

все ответы
в случае необходимости первичной информации для последующих выводов: органами зрения, слуха, обоняния, осязания.
в случае, когда необходимо сверхоперативное решение
в случае необходимости вычислительных средств сверхвысокой производительности.


Как выглядит нечеткое множество между 5 и 8 И (AND) около 4
 

Нечеткое множество между 5 и 8 ИЛИ (OR) около 4 показано


Логические нейронные сети это

сети, создаваемые на основе описания функциональной алгебры
сети, создаваемые на основе логического описания системы принятия решений в терминах алгебры высказываний
сети, включающие расчеты, основанные на аксонометрических функциях
сети, создаваемые на основе логического описания системы управления


Чем характеризуется нечетка переменная?

нечеткое множество описывающее ограничения на значение нечеткой переменной
именем переменной, универсальным множеством
тройкой 


Лингвистической переменной называется набор

имя лингвистической переменной, терм множество
универсальное множество, терм множество
синтаксическая процедура, семантическая процедура


Что является недостатком нейронных сетей?

является невозможность определения переменной как универсального терм множества
значения нейронов определены как терм множества
значения нейронов определены в виде коэффициентов весов
является невозможность объяснить выходной результат


Какие методы используются для дефазификации нечеткого результата?

метод центра гравитации
метод максимальной высоты
метод максимальной высоты


Что можно выразить с помощью нейронных сетей?

передвижение нейронов по заданному пути
нечеткое множество с функциональной зависимостью
переменную заданную аксонометрической зависимостью
любую непрерывную функциональную зависимость


Почему гибридные системы наиболее интересны в вопросах исследования?

они построены на основе аксонометрических функций
они сочетают в себе преимущества нечетких систем и нейронных сетей
они могут быть смоделированы как системы входов и выходов


Как традиционно формируются функций принадлежности?

с помощью статистических данных
с помощью алгоритма обратного распространения ошибки
с помощью экспериментальных данных
с помощью функции принадлежности


Какие принципы необходимы для работы гибридной системы?

параметры функций четко указанны и рассчитаны
отказ от точных цифр в пользу нечетких
расчет системы по определенным математическим функциям с указанием четких величин
наличие содержательных оценок, позволяющих принять осмысленное решение


За счет чего достигается устойчивость модели?

за счет адаптации модели с поступлением новых данных
за счет построения модели основанной на методах дефазификации
за счет учета центра гравитации и среднего максимума
за счет перемещения данных по кривой, построенной по функции аппроксимации


Чего касается модификация модели нейрона для адаптации к нечетким системам?

реализации операции сложения и умножения
выбора функции аппроксимации
выбора функции активации
реализации операции аппроксимации


Какие функции необходимо определить для реализации интеллектуальной системы логического вывода?

усреднение результата, получаемого по разным правилам путем композиции
вычисление логических выражений условных частей правил с логическими связками И, ИЛИ;
функции принадлежности, вычисление импликации


Перечислите этапы, по которым интеллектуальная система осуществляет логический вывод по базе нечетких правил.

фазификация фактических данных, дефазификация
композиция входной переменной, Агрегация среднего значения
вычисление нечеткой импликации


ННС – это

нечеткая нейронная сеть реализованная с помощью набора функций отвечающим законам физики
сеть, модифицированная на основе аппроксимации функций алгебры
нечеткая нейронная сеть
четкая нейронная сеть прямого распространения сигнала, которая построена на основе многослойной архитектуры с использованием И – ИЛИ – нейронов


Что определяет надежность схем в гибридных сетях?

гибридная модель строится как система управления автоматическими процессами
гибридная модель имеет по каждому параметру относительный коридор стабильности
гибридная модель имеет проксимальный выход и симметричный вход


Седьмой этап подготовки презентации включает в себя

определение состава аудитории
определение времени презентации
выбор средств, представления презентации
составление доклада для презентации


Что такое презентация?

искусство построения доказательства
искусство речи и построения графиков
искусство построения графиков
искусство построения алгоритмов решения задач


Перечислите правила создания презентации

эффекты анимации должны быть к месту; как можно меньше текста
шрифт в презентации должен быть большим; таблицы понятными
правильно подобранные графики; оптимальные цвета


Цель пятого этапа презентации

составление плана презентации
выбор средств, представления для презентации
выбор помощника
подготовка раздаточного материала


Какие этапы включает в себя построение презентации?

определение целей и задачи презентации; определение состава аудитории
составление плана презентации; выбор средств представления
подготовка раздаточных материалов; оформление помещения
определение времени, которое займет презентация; выбор помощника


Восьмой этап подготовки презентации включает в себя

определение времени презентации
выбор средств, представления презентации
оформление помещения для презентации
составление доклада для презентации


Девятый этап подготовки презентации включает в себя

выбор средств, представления для презентации
составление плана презентации
подготовка раздаточного материала
оформление помещения для презентации


Цель первого этапа подготовки презентации

выбрать средства представления презентации
определить время на выступление
заинтересовать аудиторию своим докладом
составить план презентации


Цель шестого этапа презентации

составление доклада
заинтересовать аудиторию вашим докладам
выбор помощника
подготовка раздаточного материала


Перечислите типы сравнения данных?

покомпонентное, позиционное
временное, частотное
корреляционное


Процесс выбора диаграммы состоит из

формулирования идеи
определение типа сравнения данных
выбор типа диаграммы


Цель второго этапа презентации

составить план презентации
определиться с помощником
определить состав аудитории
определить время на выступление


Позиционное сравнение

выявляет соотношение объектов друг к другу
ключевые слова "больше чем", "меньше чем", "равно"
выявляют сравнение объектов во времени, какие позиции они занимают
ключевые слова "колебаться по сравнению", "изменяться в сравнении"


Формулирование идеи это

выбор типа диаграммы на основе данных (от данных к диаграмме)
выбор диаграммы при помощи сравнения (от идеи к сравнению)
формулирование идеи на основе данных (от данных к идее)


Третий этап включает в себя

оформление аудитории
составление доклада для презентации
выбор помощника
определение количества слайдов согласно оговоренному времени


Сколько ораторских стилей вы знаете?

5
3
нет такого определения
4


Временное сравнение

ключевые слова "расти", "убывать", "колебаться", "изменяться
показывает изменение показателей за определенный промежуток времени
показывает соотношение размеров каждого компонента
ключевые слова "больше чем", "равно"


Покомпонентное сравнение -

показывает размер каждого компонента в процентах от целого
показывает соотношение размеров каждого компонента
ключевые слова "больше чем", "равно"
ключевые слова покомпонентного сравнения "доля", "процент от целого"


Корреляционное сравнение

ключевые слова "расти", "убывать", "колебаться", "изменяться
ключевые слова "относится к", " снижается при", возрастает в случае"
показывает наличие зависимости между двумя переменными
показывает изменение показателей за определенный промежуток времени


Линейчатая диаграмма строится

при корреляционном сравнении
при компонентном сравнении
при временном сравнении
при позиционном сравнении


Частотное сравнение

ключевые слова "в диапазоне от х до у", "концентрация", "определенность", распределение
помогает определить, сколько объектов попадает в определенные последовательные области числовых значений
показывает наличие зависимости между двумя переменными
ключевые слова "относится к", " снижается в случае", возрастает при"


Гистограмма строится

при позиционном сравнении
при временном сравнении
при частотном сравнении
при корреляционном сравнении


Круговая диаграмма строится

при позиционном сравнении
при частотном сравнении
при покомпонентном сравнении
при корреляционном


Перечислите типы диаграмм

гистограмма, график
точечная диаграмма
круговая, линейчатая диаграмма


График строится

при временном сравнении
при частотном сравнении
при покомпонентном сравнении
при позиционном сравнении


Где располагается самый важный слой в диаграммах с накоплением?

непосредственно над осью диаграммы
непосредственно над осью абсцисс
непосредственно над осью координат
не имеет значения


Точечная диаграмма

при компонентном
при позиционном сравнении
при частотном сравнении
при корреляционном сравнении

Вы можете обратится к нам напрямую, через:

По Skype: molodoyberkut
По Telegram: @MolodoyBerkut
По ICQ: 657089516

Или через форму обратной связи на нашем сайте

Пока сочиняется...