Сертификат "Прикладная статистика"
  • Сертификат "Прикладная статистика"
  • Сертификат "Прикладная статистика"
Сертификат "Прикладная статистика"
  • Сертификат "Прикладная статистика"
  • Сертификат "Прикладная статистика"

Прикладная статистика

700,00 руб.
В течение часа!
Экзамен "Прикладная статистика" для пользователей и системных администраторов.
Количество
Есть в наличии!

Форма сдачи теста: Экстерн
Количество вопросов: 30
Проходной балл: 90% и выше
Срок действия сертификата: неограничен

Сертификат появляется в профиле ресурса INTUIT, и Вы можете заказать его бумажную версию на сайте INTUIT.
12385 шт.
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!

К статистическим данным нечислового типа относятся

Разбиения
упорядочения
толерантности
нечеткие множества


Номера букв в алфавите измерены в

интервальной шкале
порядковой шкале
шкале наименований
количественной шкале


Номер объекта в упорядоченном по значению некоторой характеристики ряду объектов - это

ранжировка
цензурированное наблюдение
вектор
ранг


Шкалы качественных признаков - это

шкала отношений
шкала интервалов
порядковая шкала
шкала наименований


Температура по Цельсию измеряется в

порядковой шкале
шкале интервалов
шкале разностей
шкале отношений


Для порядковой шкалы допустимы

строго возрастающие преобразования
только сравнения объектов
тождественные преобразования


Синонимами термина "ранжирование" являются термины

линейный квазипорядок
упорядочение
квазисерия


Температура по Кельвину измеряется в

шкале интервалов
шкале разностей
порядковой шкале
шкале отношений


Математической моделью для выражения представлений о сходстве выступает

толерантность
квазипорядок
ранжировка
разбиение


Нечеткое подмножество А множества В характеризуется

функцией принадлежности
ранжировкой
элементом де Моргана


Верно,что результаты измерений значений альтернативного признака - это

дихотомические данные
бинарные данные
данные в шкале наименований
данные в шкале разностей


Функция, выступающая в роли расстоянии между объектами, должна удовлетворять условиям

неравенству треугольника
возрастания
симметричности
неотрицательности


На плоскости заданы две точки: А (7;2) и B(3;5).Тогда евклидово расстояние между ними равно

5
25
7
10


Функция    задает между векторами   и 

расстояние Коши
блочное расстояние
евклидово расстояние
расстояние Колмогорова


Расстояние между множествами А и B задается как  , где  - это символ

симметрического пересечения множеств
симметрической разности множеств
меры на рассматриваемом пространстве множеств
отрицания множества


Если на некотором пространстве определены два или больше расстояний, то

их отношение - также расстояние
их сумма - также расстояние
их сумма не является расстоянием


Если обе точки евклидова пространства сдвинуть на один и тот же вектор, то расстояние между ними

не изменится
увеличится на величину, равную квадрату длины вектора
увеличится на величину, равную длине вектора


Cистема множеств называется кольцом, если

для любых двух входящих в нее множеств в эту систему входит их объединение
для любых двух входящих в нее множеств в эту систему входят их объединение и пересечение, но не разность
для любых двух входящих в нее множеств в эту систему входят их объединение, пересечение и разность
она непуста


Верно, что толерантность

предполагает выполнение свойства транзитивности
это симметричное бинарное отношение
это рефлексивное бинарное отношение
это несимметричное бинарное отношение
не предполагает выполнение свойства транзитивности


Совокупность всех возможных исходов опыта (эксперимента) - это

событие
выборка
пространство элементарных событий (исходов)
пространство событий


Невозможное событие - это

подмножество, совпадающее с множеством элементарных исходов
пустое множество
дополнение до пустого множества


Формула    задает

функцию принадлежности множества А множеству В
симметрическую разность множеств А и В
расстояние между множествами А и В  
События А и В независимы, если
 
 
Аксиоматический подход к теории вероятностей был разработан

Колмогоровым
Коши
Марковым
Гауссом


Достоверное событие - это

пустое множество
дополнение до множества элементарных исходов
подмножество, совпадающее с множеством элементарных исходов


Предположим, что событие В может осуществиться с одним и только с одним из k попарно несовместных событий  . Тогда  - это формула

полной вероятности
Крамера
Байеса


Взвешенная сумма значений случайной величины с весами, равными вероятностям соответствующих элементарных событий, - это

математическое ожидание
среднеквадратическое отклонение
дисперсия
эксцесс


Если события А и В независимы, то
 
0
25
5


Понятию центра тяжести в механике в теории вероятностей соответствует понятие

математического ожидания
среднеквадратического отклонения
дисперсии
эксцесса


Случайные величины, определенные по результатам различных испытаний в схеме независимых испытаний

независимы
могут оказаться независимыми при определенных условиях
зависимы


Если   и   - независимые случайные величины, то величины   и 
могут оказаться независимыми при определенных условиях

зависимы
независимы


Дисперсией случайной величины   называется
 и   - независимые случайные величины,  . Тогда 

9
18
2
0


Функция распределения дискретной случайной величины

скачкообразна
монотонно убывает с увеличением аргумента
монотонно возрастает с увеличением аргумента


Уровень значимости - это

вероятность не отвергнуть нулевую гипотезу, когда она неверна
вероятность не отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна
вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, когда она неверна>
вероятность отвергнуть нулевую гипотезу, когда она верна


Тот факт, что выборочные характеристики при возрастании числа опытов приближаются к теоретическим, следует из

неравенства Коши-Буняковского
закона больших чисел
неравенства Рао-Крамера
центральной предельной теоремы


Плотность вероятности - это

неопределенный интеграл от функции распределения
вторая производная функции распределения
первая производная функции распределения


Функция распределения непрерывной случайной величины

монотонно убывает с увеличением аргумента
монотонно возрастает с увеличением аргумента
скачкообразна


Значение случайной величины, для которого функция распределения принимает значение p или имеет место "скачок" со значения меньше p до значения больше p,- это

квантиль порядка p
квантиль порядка (1-p)
100p-процентная точка


Медиана - это квантиль порядка

0,25
0,5
0,1


Значение случайной величины, соответствующее локальному максимуму плотности вероятности для непрерывной случайной величины или локальному максимуму вероятности для дискретной случайной величины, - это

мода
квантиль порядка 0,99
медиана


Случайная величина распределена равномерно на отрезке  . Ее математическое ожидание равно

5
10
6


Отношение среднего квадратического отклонения к математическому ожиданию - это

дециль
коэффициент вариации
медиана
коффициент эксцесса


Математическое ожидание, медиана и мода совпадают для

симметричных распределений
только для равномерного распределения
только для нормального распределения
любых непрерывных распределений


Дисперсия нормированной случайной величины равна

математическому ожиданию этой случайной величины
1
0


Случайная величина распределена равномерно на отрезке  . Ее дисперсия равна

6
12
0,8
5


Математическое ожидание центрированной случайной величины равно

среднеквадратическому отклонению этой случайной величины
1
0


Дисперсия - это

центральный момент порядка 2
начальный момент порядка 3
начальный момент порядка 2
центральный момент порядка 1


Согласно центральной предельной теореме, если результат измерения складывается под действием многих причин, причем каждая из них вносит лишь малый вклад, а совокупный итог определяется аддитивно, то распределение результата близко к

равномерному
логарифмически нормальному
хи-квадрат
нормальному


Биномиальные распределения образуют

трехпараметрическое семейство
двухпараметрическое семейство
однопараметрическое семейство


Если математическое ожидание оценки равно значению оцениваемого параметра, оценка называется

минимальной
эффективной
состоятельной
несмещенной


Способ оценивания, заключающийся в том, что значение оценки принимается за неизвестное значение параметра распределения, называется

точным
интервальным
доверительным
точечным


Если при безграничном возрастании объема выборки оценка сходится по вероятности к значению оцениваемого параметра, она называется

несмещенной
эффективной
состоятельной
минимальной


Однозначно определенный способ проверки статистических гипотез называется

доверительным оцениванием
статистическим критерием
статистикой


Область в пространстве параметров, в которую с заданной вероятностью входит неизвестное значение оцениваемого параметра распределения, называется

интервальной
доверительной
эффективной


Подлежащая проверке гипотеза называется

нулевой
интервальной
альтернативной


Ошибка второго рода состоит в том, что

принимают нулевую гипотезу, в то время как она неверна
не принимают нулевую гипотезу, в то время как она верна
принимают нулевую гипотезу, когда она верна


Дисперсионный анализ используется для

изучения влияния качественных признаков на количественную переменную
снижения размерности признакового пространства
изучения влияния количественных признаков на качественный


Функция, определяющая вероятность того, что нулевая гипотеза будет отвергнута, - это

мощность критерия
доверительный интервал
эффективность критерия


Из 500 юношей 200 любят "Сникерс", а из 750 девушек - 375. Значение статистического критерия для проверки гипотезы о равенстве вероятностей равно

3,39
-4,20
-3,51
1,76


Из 500 юношей 200 любят "Сникерс", а из 750 девушек - 375. Различаются ли мужчины и женщины по любви к "Сникерсу"

невозможно сделать вывод
да, различаются на уровне значимости 0,05
нет, не различаются на уровне значимости 0,01
нет, не различаются на уровне значимости 0,05


Коэффициент эластичности спроса по цене, равный 2, показывает, что при изменении цены на 1 процент спрос

изменится на 2 единицы
изменится на 2 процента
спрос неэластичен по цене


В формулировке закона больших чисел в форме Чебышева для исследуемых случайных величин предполагается

независимость в совокупности
ограниченность дисперсий
неограниченность дисперсий
попарная независимость


Согласно результатам Хинчина, существование у исследуемых случайных величин математического ожидания является необходимым и достаточным условием применимости закона больших чисел, если случайные величины

попарно независимы
имеют ограниченные дисперсии
имеют неограниченные дисперсии
нормально распределены
независимы в совокупности
одинаково распределены


Законы больших чисел позволяют описать поведение

сумм детерминированных величин
произведений случайных величин
сумм случайных величин
отношений случайных величин
отношений детерминированных величин


Если   обозначает совместную функцию распределения k-мерного случайного вектора   и   - функция распределения линейной комбинации  , то необходимое и достаточное условие для сходимости   к некоторой k-мерной функции распределения   состоит в том, что ...

существует вектор  , для которого   имеет предел
существует вектор  , для которого   имеет предел
имеет предел для любого вектора 


Центральная предельная теорема для одинаково распределенных слагаемых известна также под названием теоремы

Ляпунова
Линдеберга-Феллера
Линдеберга-Леви
Чебышева


Центральная предельная теорема для разнораспределенных слагаемых известна также под названием теоремы

Линдеберга-Леви
Линдеберга-Феллера
Ляпунова
Чебышева


Согласно центральной предельной теореме для одинаково распределенных слагаемых, если   - независимые одинаково распределенные случайные величины с математическими ожиданиями   и дисперсиями  , то для любого действительного числа    существует предел   где   - функция стандартного нормального распределения. На месте *** должно быть
 
 
Согласно центральной предельной теореме для одинаково распределенных слагаемых, если    - независимые одинаково распределенные случайные величины с математическими ожиданиями    и дисперсиями    , то для любого действительного числа   существует предел   где  - функция стандартного нормального распределения. На месте *** должно быть


Плотность k-мерной нормально распределенной случайной величины u имеет вид
 
 
Понятие сходимости распределений случайных элементов в произвольном пространстве формализуется с помощью

закона больших чисел в форме Чебышева
метрики Прохорова
теоремы о многомерной сходимости
расстояния Колмогорова


В соответствии с центральной предельной теоремой выборочное среднее арифметическое является

равномерной случайной величиной
асимптотически нормальной случайной величиной
асимптотически биномиальной случайной величиной


Разбиение пространства С - это такой набор подмножеств этого пространства, что

пересечение любых двух из них непусто
пересечение любых двух из них пусто
их объединение непусто
их объединение совпадает с C


Наиболее известный "принцип инвариантности" - это

закон больших числе в форме Чебышева
закон больших чисел в форме Ляпунова
центральная предельная теорема


Критериями проверки согласия функции распределения выборки с функцией распределения    являются

критерий Ходжеса-Лемана
критерий омега-квадрат
критерий Смирнова


Принцип уравнивания погрешностей состоит в том, что погрешности различной природы должны

вносить примерно одинаковый вклад в общую погрешность математической модели
взаимопогашаться
минимизировать общую погрешность математической модели


Разделение налогового бремени между производителем и потребителем означает, что

производитель закладывает величину налогов в цену продукции
производитель не учитывает налоги в цене продукции
производитель вычитает из цены продукции величину налогов


Кривая спроса, в соответствии с экономической теорией

убывает в направлении от левого верхнего угла чертежа к правому нижнему
убывает в направлении от правого верхнего угла чертежа к левому нижнему
возрастает в направлении от левого нижнего угла чертежа к правому верхнему


Потенциального покупателя обычно интересует

упаковка продукции
цена продукции
производитель продукции


Основная цель производственной и торговой деятельности - это

проиводство заведомо избыточного количества товара
максимизация прибыли производителями
удовлетворение людских потребностей


В анкетировании респонденты - это

вопросы, задаваемые в анкете
опрашиваемые
опрашивающие


Свойство выборочной совокупности, состоящее в близости её характеристик к соответствующим характеристикам генеральной совокупности, из которой она отобрана, называется

подобие
репрезентативность
прозрачность


Биномиальная модель выборки применяется для описания ответов на

открытые вопросы
полузакрытые вопросы
закрытые вопросы


Вопросы анкеты, в ответе на которые респондента просят изложить свое мнение в свободной форме, назваются

закрытыми
полузакрытыми
открытыми


В анализе устойчивости математической модели рассогласование модельных и экспериментальных данных следует интерпретировать как

нормальное явление
признак неадекватности некоторых из принятых аксиом
полную неадекватность построенной модели


В идеальном случае создание и использование модели происходит в соответствии с известной триадой

практика-теория-практика
теория-практика-новая теория
теория-практика-теория


С общей точки зрения модель - это

набор математических формул
некоторая функция, переводящая исходные данные в решение
последовательность некоторых действий


Дисперсия может выступать

показателем сходства
мерой близости
расстоянием
показателем различия


Первоначальное изучение влияния на модель малого изменения одного параметра обычно называют

анализом чувствительности модели
раздражением модели
проверкой модели на прочность


Преимущество закрытых вопросов перед вопросами других типов состоит в том, что

их шифрует составитель анкеты
в ответе респондент может свободно высказать свое мнение
их шифрует респондент


Свойство модели, заключающееся в незначительном изменении результатов при незначительном изменении начальных условий, называется

устойчивостью
универсальностью
инертностью


В общем случае при увеличении издержек

цена продукции возрастает
оптимальный выпуск падает
цена продукции уменьшается


В общем случае при увеличении цены на продукцию

спрос на нее увеличивается
издержки на ее производство увеличиваются
издержки на ее проиводство сокращаются
спрос на нее уменьшается


При уменьшении цен на продукцию в общем случае спрос на нее

уменьшается
остается неизменным
возрастает


Нормальное распределение относится к

четырехпараметрическим
трехпараметрическим
двухпараметрическим
однопараметрическим


В модели случайной выборки данные рассматриваются как реализации

зависимых одинаково распределенных случайных величин
независимых случайных величин
одинаково распределенных случайных величин
независимых одинаково распределенных случайных величин


Из всех средних по Коши допустимыми средними в порядковой шкале являются

только порядковые статистики
среднее арифметическое и порядковые статистики
только среднее арифметическое


Сравнивать выборки на основе среднего арифметического для данных, измеренных в порядковой шкале

можно в любом случае
некорректно
можно, если функция распределения одной выборки всегда лежит над другой


Синонимом термина "бернуллиевский вектор" является термин

дихотом
люсан
люсиан
толерантность


Предположим, что t объектов сравниваются попарно. Тогда всего возможных пар для сравнения имеется
 

В модели парных сравнений Брэдли-Терри используется функция

нормального распределения
логистического распределения
равномерного распределения
логнормального распределения


В модели парных сравнений Терстоуна-Мостеллера используется функция

логнормального распределения
логистического распределения
нормального распределения
равномерного распределения


Понятие "порога чувствительности" используется при построении модели парных сравнений

допускающей ситуации, когда эксперт оценивает объекты одинаково
Бредли-Льюса
Терстоуна-Мостеллера
Бредли-Терри


Метод парных сравнений был введен

Фехнером
Бредли и Терри
Коши
Тейлором


Состоятельной непараметрической оценкой функции распределения числовой случайной величины является

эмпирическая функция плотности
функция Кемени
функция плотности
эмпирическая функция распределения


Экспертный опрос проводился по методу парных сравнений. Для поиска группового мнения используется

медиана Кемени
люсиан Кени
метрика Прохорова
среднее по Колмогорову


Ядерные оценки плотности типа Парзена-Розенблатта являются

полунепараметрическими
непараметрическими
параметрическими
полупараметрическими


Если вероятностно-статистическая модель полностью описывается конечномерным вектором фиксированной размерности, она называется

полунепараметрической
непараметрической
полупараметрической
параметрической


Дана выборка 5; 6; 1; 2; 7; 8; 3; 10; 15. Медиана равна

5,5
7
5
6


Функция правдоподобия - это

наиболее правдоподобная функция от случайной выборки
любая функция от случайной выборки
функция распределения
совместная плотность распределения вероятносностей, соответствующая выборке


Функция правдоподобия представляется в виде произведения плотностей для отдельных элементов выборки

если элементы выборки зависимы
если элементы выборки независимы
если объем выборки меньше 10
если элементы выборки имеют нормальнное распределение


В общем случае в системе уравнений максимального правдоподобия число уравнений равно

половине объема выборки
числу неизвестных параметров, подлежащих оцениванию
двум
объему выборки


ОМП для математического ожидания нормально распределенной случайной величины является

среднее арифметическое
медиана
эксцесс
мода


ОМП для дисперсии является

смещенной
несмещенной
несостоятельной


Логарифмическая функция правдоподобия для выборки из нормального распределения объемом n имеет вид
 

Результатом первой итерации при решении системы уравнений максимального правдоподобия по методу Ньютона-Рафсона будут

оценки по методу моментов
оценки по методу наименьших квадратов
оценки по методу максимального правдоподобия
одношаговые оценки
байесовские оценки


Робастные оценки Тьюки-Хубера являются частными случаями оценок

Фишера
по методу моментов
по методу наименьших квадратов
минимального контраста


Состоятельность оценок максимального правдоподобия следует из

теоремы Фишера
теоремы о сходимости
центральной предельной теоремы
закона больших чисел


Робастные оценки - это оценки

статистические
устойчивые
минимальные


Необходимость группирования наблюдений - это особенность применения такого критерия согласия, как

Колмогорова
Вольфовица
омега-квадрат
хи-квадрат


Пусть исходные данные - это совокупность независимых одинаково распределенных случайных величин с одной и той же функцией распределения F(x). H(x) - функция распределения засоряющей совокупности. Тогда модель    - это модель

интервальных данных Пуанкаре
засорения Терри-Бредли
слабых связей
засорения Тьюки-Хубера


Критерий Лемана-Розенблатта используется для проверки однородности

двух зависимых выборок
любого числа независимых выборок
двух независимых выборок


К состоятельным критериям согласия относятся критерии

Смирнова
омега-квадрат
хи-квадрат
Колмогорова


Полное сепарабельное метрическое пространство называется

московским
байесовским
афинским
польским


Для определения границ допустимых колебаний одного или фиксированного числа параметров используется

контрольные карты Шухарта
асимптотика Колмогорова
статистика Вальда


Для проверки однородности двух выборок при отсутствии предположения о равенстве дисперсий используется критерий

Колмогорова
Фишера
Стьюдента
Крамера-Уэлча


Асимптотику Колмогорова можно назвать асимптотикой

растущей размерности
постоянной размерности
нормальности
убывающей размерности


Верно, что критерий хи-квадрат

менее мощный, чем критерий Колмогорова
не является состоятельным
является состоятельным
более мощный, чем критерий омега-квадрат
менее мощный, чем критерий омега-квадрат
более мощный, чем критерий Колмогорова


К непараметрическим критериям проверки однородности двух независимых выборок относятся критерии

Крамера-Уэлча
Стьюдента
Лорда
Вилкоксона
Ван-дер-Вардена
Лемана-Розенблатта


Экспоненциальное распределение относится к

трехпараметрическим
двухпараметрическим
однопараметрическим


Оценка математического ожидания    , объем выборки  , верхняя 95%-ная граница для математического ожидания равна 52,94. Тогда выборочная дисперсия равна

625
125
25
15


Оценка математического ожидания   , выборочная дисперсия  , верхняя 95%-ная граница для математического ожидания равна 22,94. Тогда объем выборки равен

100
25
125
10


Оценка математического ожидания  , выборочная дисперсия  , объем выборки  . Тогда 95%-ный доверительный интервал для математического ожидания

[54, 9; 64, 9]
[45,1; 54, 9]
[45, 9; 55, 9]
[25,1; 75,2]


Дана выборка: 1; 12; 7; 6; 8; 9; 10; 20; 22; 3; 25. Тогда нижняя 95%-ная доверительная граница для медианы равна

10
12
3
7


Дана выборка: 1; 12; 7; 6; 8; 9; 10; 20; 22; 3; 25. Тогда верхняя 95%-ная доверительная граница для медианы равна

20
25
12
22


Точечной оценкой для медианы является

среднее арифметическое
мода
выборочная медиана


Выборочная дисперсия равна 600, четвертый выборочный момент 1700000, объем выборки 50. Тогда для вероятности p=0,95 верхняя граница для дисперсии

924,81
622,53
748,97
299,72


Выборочная дисперсия равна 600, четвертый выборочный момент 1700000, объем выборки 100. Тогда для вероятности p=0,95 нижняя граница для дисперсии

548,97
371,92
422,53
628,08


Выборочная дисперсия равна 600, четвертый выборочный момент 1700000, объем выборки 50. Тогда для вероятности p=0,95 нижняя граница для дисперсии

724,13
422,53
648,97
275,81


Выборочное среднее квадратическое отклонение - это

квадратный корень из выборочной дисперсии
квадрат среднего арифметического
квадрат выборочной дисперсии
неотрицательный квадратный корень из выборочной дисперсии


Оценка математического ожидания равна 5, выборочная дисперсия равна 625. Тогда выборочный коэффициент вариации равен

0,2
12,5
5
125


Доверительный интервал для дисперсии имеет вид [9;16]. Тогда доверительный интервал для среднеквадратического отклонения

[8;15]
[81;256]
[3; 9]
[3;4]

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!

Если   и   - объемы продаж одного и того же товара до и после рекламного воздействия, то для проверки наличия эффекта рекламы необходимо использовать модель

Крамера-Лундберга
связанных выборок
спонтанных выборок
независимых выборок


Если   и   - выборки, однородность которых необходимо проверить на основе модели связанных выборок, то

строят новые выборки   и 
строят новые выборки   и 
строят новую выборку 
строят новую выборку 


Условия применимости для проверки равенства математических ожиданий двух независимых выборок критерия Стьюдента - это

равенство дисперсий
нормальность закона распределения одной из выборок
неравенство дисперсий
нормальность законов распределения обеих выборок


При нарушении условия нормальности использовать для проверки равенства математических ожиданий двух независимых выборок критерий Стьюдента

можно при больших объемах выборок
можно, нормальность выборок не является условием применимости критерия Стьюдента
нельзя, это приводит к существенным искажениям результатов


При проверке равенства математических ожиданий двух независимых выборок большого объема с помощью критерия Стьюдента можно использовать таблицы квантилей

экспоненциального распределения
распределения Парето
нормального распределения
распределения Коши


В F-критерии Фишера для проверки равенства дисперсий предполагается

нормальность результатов наблюдений
равенство математических ожиданий
непосредственной пользой инноваций
экспоненциальность результатов наблюдений


При росте объемов выборок распределение статистик Крамера-Уэлча сходится к

распределению Вилкоксона
гамма-распределению
распределению Стьюдента
стандартному нормальному распределению


Объем первой и второй выборок равен 100. Оценка математического ожидания первой выборки равна 6, второй - равна 5. Выборочная дисперсия первой выборки равна 4, второй - равна 5. Тогда значение статистики Крамера-Уэлча равно

4,50
0,50
3,33
1,96


Распределение нормированной и центрированной статистики Вилкоксона с ростом объема выборок приближается к

стандартному нормальному распределениюя
распределению Колмогорова
равномерному распределению
стандартному экспоненциальному распределению


При использовании критерия Вилкоксона на первом шаге

элементы обеих выборок центрируются
элементы одной из выборок нормируются
строится вариационный ряд большей из выборок
строится общий вариационный ряд из элементов двух выборок


Дана выборка 1; 2; 2; 3; 4; 5. Ранг элементов со значениями "2" равен

2
2,5
3
2/3


Дана выборка 7; 2; 2; 5; 4; 3; 1. Ранг элемента со значением "3" равен

4
6
2,5
3,5


Из нижеперечисленных критериев для проверки симметрии функции распределения относительно 0 используется критерий

знаковых рангов Вилкоксона
Вилкоксона
Крамера-Уэлча
хи-квадрат


Если предположение о двумерной нормальности анализируемых случайных величин выполнено, то из равенства нулю теоретического коэффициента корреляции

следует функциональная связь случайных величин
не следует независимость случайных величин
не следует наличие тесной связи между случайными величинами
следует независимость случайных величин


Рассчитанный по рангам линейный коэффициент корреляции - это коэффициент

конкордации
ранговой конкордации Кендалла и Смита
ранговой корреляции Спирмена
ранговой корреляции Кендалла


Для перехода от зависимости    к линейной необходимо осуществить замену
 

Для оценки функции Кобба-Дугласа методом наименьших квадратов необходимо

нормировать исходные переменные
перейти к логарифмам исходных переменных
перейти к квадратам исходных переменных
центрировать исходные переменные


Для перехода от зависимости    к линейной необходимо осуществить замену
 
 
Отнесение вновь поступающего объекта к одному из заданных плотностями вероятностей или обучающими выборками классов - это задача

кластерного анализа
дискриминантного анализа
регрессионного анализа
факторного анализа


Выделение групп однородных объектов, сходных между собой, при резком отличии этих групп друг от друга, - это цель

регрессионного анализа
дискриминантного анализа
кластерного анализа
факторного анализа


Если расстоянием между кластерами называется минимальное из расстояний между парами объектов, один из которых входит в первый кластер, а другой - во второй, то это расстояние

ближайшего центра
дальнего соседа
ближайшего соседа
средней связи


К методам снижения размерности признакового пространства относятся

метод главных компонент
дискриминантный анализ
многомерное шкалирование
факторный анализ


Согласно лемме Неймана-Пирсона решение об отнесении вновь поступающего объекта к одному из двух классов принимается на основе

разности функций распределения рассматриваемых классов
отношения плотностей распределения рассматриваемых классов
критерия Фишера
линейной комбинации плотностей распределения рассматриваемых классов


Cтатистический относительный показатель, характеризующий соотношение во времени или в пространстве социально-экономических явлений, - это

индекс
кластер
дендрограмма
дискриминант


Временной ряд, для которого совместные функции распределения для любого числа моментов времения не меняются со временем, называется

непереодическим
нестационарным
стационарным
случайным


Периодограмма - это

состоятельная оценка функции распределения
состоятельная оценка спектральной плотности
несостоятельная оценка плотности распределения
несостоятельная оценка спектральной плотности


Для оценки параметров системы одновременных уравнений в целом используется

трехшаговый метод наименьших квадратов
двухшаговый метод наименьших квадратов
косвенный метод наименьших квадратов
обобщенный метод наименьших квадратов


Для оценки результатов влияния описывающих ситуацию факторов на итоговые показатели и друг на друга используется метод

ОМП
ЖОК
МНК
ПФ


При исследовании периодической составляющей временного ряда в качестве оценки периода можно взять

наименьшее положительное число, в котором достигается локальный минимум автокорреляционной функция
наименьшее положительное число, в котором достигается локальный максимум автокорреляционной функция
наименьшее положительное число, в котором достигается локальный минимум частной автокорреляционной функция
наибольшее положительное число, в котором достигается локальный максимум автокорреляционной функция


Исходная информация для реализации метода ЖОК

может быть только количественного характера
может быть как качественного, так и количественного характера
может быть только качественного характера


ВНП =

национальный доход + косвенные налоги на бизнес
чистый национальный продукт + амортизационные отчисления
личный доход + налоги на прибыли корпораций + нераспределенные доходы корпораций


Математико-статистической моделью компьютерной системы ЖОК являются системы

одновременных регрессионных уравнений
линейных конечноразностных рекуррентных уравнений
дифференциальных уравнений в частных производных
линейных алгебраических уравнений


Заполните пропуски в утверждении: "для эффективной работы специалиста по методу ЖОК желательно, чтобы общее число факторов не превышало ***, число непосредственных взаимосвязей - ***"

20 и 40
10 и 40
30 и 465
20 и 80


К трансфертным платежам относятся

процентные платежи, выплачиваемые правительством и потребителями
пособия по безработице
освобождение от уплаты налогов
выплаты по вспомоществованию


Чистый доход домохозяйств =

личные сбережения + личные потребительские расходы + трансфертные платежы
личные сбережения + личные потребительские расходы - индивидуальные налоги
личные сбережения + личные доходы


Расходы государства =

косвенные налоги на бизнес + налоги на прибыли корпораций + взносы на социальное страхование + индивидуальные налоги
трансфертные платежи + косвенные налоги на бизнес + налоги на прибыли корпораций + индивидуальные налоги
государственные закупки товаров и услуг + трансфертные платежи + заработная плата
государственные закупки товаров и услуг + трансфертные платежи


Порядковая шкала задается группой всех

строго возрастающих преобразований
взаимнооднозначных преобразований
линейных возрастающих преобразований
строго убывающих преобразований


Номинальная шкала задается группой всех

строго убывающих преобразований
линейных возрастающих преобразований
строго возрастающих преобразований
взаимнооднозначных преобразований


Шкала интервалов задается группой всех

строго убывающих преобразований
строго возрастающих преобразований
взаимнооднозначных преобразований
линейных возрастающих преобразований


Последовательность испытаний Бернулли с, вообще говоря, различными вероятностями успеха - это

реализация люсиана
фиктивная последовательность
люсиан
бернуллиан


Представление объектов точками в пространстве небольшой размерности с максимально возможным сохранением расстояний между точками- - это цель

кластерного анализа
многомерного шкалирования
логлинейного анализа
факторного анализа


Оценивание центра распределения случайного бинарного отношения проводят с помощью

медианы Кемени
логарифма Кемени
расстояния Смирнова
моды Кемени


При использовании вероятностных моделей расстояние между случайными нечеткими множествами является величиной

нулевой
детерминированной
случайной


В статистике парных сравнений для проверки адекватности модели Терстоуна-Мостеллера используются статистики типа

хи-квадрат
Фмшера
омега-квадрат
Крамера-Уэлча


Если носителем нечеткого множества А является конечная совокупность действительных чисел  , а под средним значением нечеткого множества иногда понимают число    где   - функция принадлежности нечеткого множества, то на месте *** должно стоять
 
 
Рассматриваются два нечетких множества А и С. Если для любого x из носителя A функции принадлежности множеств A и C таковы, что   при  , то

А - линейная функция от С
А и С пусты
С - линейная функция от А
А совпадает с С


На первом шагу агломеративных алгоритмов кластерного анализа

каждый результат наблюдения рассматривается как отдельный кластер
все результаты наблюдения рассматриваются как один кластер
три ближайших по выбранной метрике наблюдения объединяются в один кластер
выбираются центры будущих классов


Функция принадежности нечеткого множества имеет вид ступеньки на [5; 10]. Это означает, что значение функции принадлежности для 7,5 равно

0
0,5
1
7,5


Нечеткое множество А имеет функцию принадежности типа треугольник, задаваемый числами 0; 2; 3. Это означает, что значение функции принадлежности для 1,6 равно

0,8
1
0
1,6


Нечеткое множество А имеет функцию принадежности типа трапеция, задаваемый числами 0; 2; 3; 5. Это означает, что значение функции принадлежности для 2,5 равно

1
0,8
-1
0


Нечеткое множество А имеет функцию принадежности типа треугольник, задаваемый числами 0; 2; 3. Это означает, что значение функции принадлежности для 2 равно

0
0,8
-1
1


Медиана Кемени

неустойчива к незначительному изменению состава экспертной комиссии
устойчива к незначительному изменению состава экспертной комиссии
при уменьшении числа экспертов приближается к нулю
при увеличении числа экспертов приближается к некоторому пределу


Если бинарные отношения задаются матрицами, то расстояние Кемени между отношениями равно

числу совпадающих элементов матриц
числу несовпадающих элементов матриц
квадрату числа несовпадающих элементов матриц
квадрату числа совпадающих элементов матриц


Сумма двух интервальных чисел    равна
 

Произведение двух интервальных чисел    равна
 

Разность двух интервальных чисел    равна
 

Частное двух интервальных чисел    равна
 

Погрешности, вызванные неточностью измерения исходных данных, называют

метрологическими
статистическими
методическими
вычислительными


Верно, что в статистике интервальных данных, учитывающей погрешности измерений

существуют состоятельные оценки
для повышения точности оценивания объем выборки целесообразно безгранично увеличивать
оценки максимального правдоподобия лучше оценок метода моментов
не существует несмещенных оценок
не существует состоятельных оценок
не имеет смысла рассматривать объемы выборок, большие "рационального объема выборки"


Плата за депозит равна 50 процентам. Это означает, что 3 рубля, обещанные через год, равноценны

1,5 рубля
2,5 рубля
2 рублям


Разность между эмпирической и теоретической функциями распределения, умноженная на квадратный корень из объема выборки, - это

процесс Вейбулла
эмпирический процесс
нормированный процесс
плотность распределения


В непараметрической постановке вероятностной модели статистических данных требуется

принадлежность функций распределения определенному параметрическому семейству
непрерывность функций распределения
конечность центральных и начальных моментов второго порядка
разрывность функций распределения


"Размножение выборок" - это

подход случайного ножа
бутстреп
байесовский подход
рандомизация


Статистика критерия согласия Колмогорова представляет собой

интеграл квадрата эмпирического процесса по теоретической функции распределения
интеграл квадрата теоретического процесса по теоретической плотности распределения
супремум модуля эмпирического процесса
инфимум эмпирического процесса


Если "размножение выборок" осуществляется исключением по 2 наблюдения, то из выборки объемом 20 похожих выборок можно получить

190
18
19
120


Многократное извлечение выборки из эмпирического распределения, осуществляемое методом Монте-Карло, - это суть

бутстрепа
метода случайного ножа
метода складного ножа
метода случайного поиска


В классической математической статистике элементы выборки - это

векторы
толерантности
числа
интервалы


Разбиение совокупности объектов на группы сходных между собой - это

толерантность
бутстреп
классификация
ранжировка


В статистике интервальных данных рациональный объем выборки - это такой объем

превышение которого существенное повышает точность оценивания
при котором уже возможно получение состоятельных оценок
при котором еще возможно получение несмещенных оценок
превышение которого не дает существенного повышения точности оценивания


Задача распознавания образов с учителем решается в рамках

ранжирования
кластерного анализа
многомерного шкалирования
дискриминантного анализа


Задача распознавания образов без учителя решается в рамках

ранжирования
кластерного анализа
многомерного шкалирования
дискриминантного анализа


Если исходное распределение выборки было нормальным, то после разбиения на классы распределение в классах

будет равномерным
останется нормальным
будет усеченным нормальным


Недостаток физических датчиков случайных чисел заключается в

нестабильности
длительности ожидания результата
слишком частых повторах генерируюемых чисел
сложности реализации


К классическим статистическим технологиям относятся использование

непараметрического коэффициента корреляции Спирмена
метода наименьших квадратов
теории нечетких множеств
статистик типа Колмогорова, Смирнова, омега-квадрат


Базой методов статистических испытаний являются

байесовские оценки
датчики псевдослучайных чисел
метод складного ножа
датчики случайных чисел


При оценке и сравнении инвестиционных проектов используются

внутренняя норма доходности
бутстреп
чистая текущая стоимость


Бутстреп был предложен

Эфроном
Фишером
Прохоровым
Кенуем


Создаваемый с целью получения и/или хранения информации специфический объект, отражающей свойства, характеристики и связи объекта-оригинала произвольной природы, существенные для решаемой субъектом задачи, - это

метод
модель
датчик


В настоящее время для генерации псевдослучайных чисел используют

физические датчики
таблицы случайных чисел
бутстреп
расчетный способ


При росте числа испытаний методом Монте-Карло бутстреп-оценка для математического ожидания приближается к

среднему геометрическому
моде
среднему арифмемтическому
медиане


Дисконтирование позволяет учесть

ассиметричность распределения данных
нечеткость входных данных
изменение стоимости денежной единицы во времени
наличие погрешностей измерений


Теорией и практикой управления материальными, финансовыми и информационными потоками занимается

реинжиниринг
прикладная статистика
логистика
информатика


Модели управления запасами рассматриваются в рамках

логистики
бутстрепа
механики


Компьютерные технологии, в которых в модель реального явления или процесса искусственно вводится большое число случайных элементов, - это

метод статистических испытаний
метод наименьших квадратов
метод приближения подобным
технологии ошибок измерений


К высоким статистическим технологиям относятся

метод складного ножа
методы статистики интервальных данных
бустреп
робастные технологии


Использование критерия Стьюдента для проверки однородности при отсутствии нормальности и равенства дисперсий - это пример использования

классических статистических технологий
средних статистических технологий
низких статистических технологий
высоких статистических технологий


Бутстреп может применяться на таком этапе статистического исследования, как

первичное описание данных
проверка устойчивости полученных оценок и выводов
планирование
применение полученных статистических результатов в прикладных целях


Спирмен и Кендалл разработали

ранговые коэффициенты корреляции
кластерный анализ
критерии согласия
метод парных сравнений


Колмогоров и Смирнов разработали

критерии согласия
метод парных сравнений
кластерный анализ
ранговые коэффициенты корреляции


В модели выбросов, в которой исходная выборка "засоряется" малым числом "выбросов", имеющих принципиально иное распределение, известной считается

происхождение засорения
величина выбросов
частота засорения


Cочетание "критерий типа Колмогорова-Смирнова" используется для обозначения критериев, основанных на использовании

интегралов от квадрата эмпирического процесса интеграл по теоретической функции распределения
супремума функций от эмпирических процессов
инфинума функций от эмпирических процессов
супремума функций от теоретических процессов


Теорию робастности развивали такие ученые, как

Хубер
Хампель
Колмогоров
Фишер


Модель робастности, в которой расстояние между распределением каждого элемента выборки и базовым распределением не превосходит заданной малой величины, называется моделью

Тьюки-Хубера
статистических имитаций
малых отклонений распределений
Тьюки


В бутстрепе используется

метод главных компонент
метод Монте-Карло
метод сдвига назад
регрессионный анализ


В методе складного ножа используется

построение главных компонент
сдвиг назад
регрессионный анализ
моделрование Монте-Карло


В вероятностной теории статистических методов выборка обычно моделируется как конечная последовательность

зависимых одинаково распределенных случайных величин или векторов
независимых случайных векторов
независимых одинаково распределенных случайных величин или векторов
независимых экспоненциально распределенных случайных величин или векторов


При проверке однородности математических ожиданий по большим выборкам на основе критерия Стьюдента можно использовать квантили

нормального распределения
гамма-распределения
линейного распределения
распределения хи-квадрат


При справедливости гипотезы нормальности для проверки однородности математических ожиданий используется критерий

Стьюдента
знаков
Вилкоксона
Фишера


Статистический анализ конкретных экономических данных проводится в рамках

эконометрики
математической статистики
логистики
высшей математики


Оценивание параметров производственной функции для конкретной страны/отрасли/предприятия относится к задачам

экономики
теории игр
математической статистики
эконометрики


Оценивание параметров функции спроса на конкретный товар относится к задачам

принятия решений
экономической теории
эконометрики
математической статистики


Подход на основе асимптотической относительной эффективности используется для

построение альтернативной гипотезы
проверке состоятельности критерия
сравнения критериев
построения эффективных оценок


Известны определения асимптотической относительной эффективности по

Питмену
Нейману-Фишеру
Ходжесу-Леману
Бахадуру


Для сравнения критериев используется подход,основанный на

теореме Фишера
рандомизации
инфинуме эмпирического процесса
асимптотической относительной эффективности


Среднее арифметическое является оптимальной оценкой математического ожидания

при любом исходном распределении
только если исходное распределение нормальное
только если существует дисперсия


Среднее арифметическое является состоятельной оценкой математического ожидания

если распределение бимодально
только если исходное распределение нормальное
только если существует дисперсия
при любом исходном распределении, если математическое ожидание существует


Выборочная медиана может выступать оценкой

моды
коэффициента вариации
математического ожидания
дисперсии


ОМП для математического ожидания случайной величины, распределенной по закону Лапласа, является

среднее арифметическое
выборочная медиана
дециль
мода


Оптимальной оценкой математического ожидания случайной величины, распределенной по закону Лапласа, является

мода
выборочная медиана
дециль
среднее арифметическое


Теоретическим обоснованием перехода к пределу по двум параметрам выступает

закон больших чисел
неравенство Берри-Эссеена
центральная предельная теорема
теория наследования сходимости


При изучении двухвыборочных статистик возникает проблема

наследования сходимости
перехода к пределу по двум параметрам
перехода к пределу по объему выборки
асимптотической размерности


Параметрами нормального распределения являются

только математическое ожидание
только среднеквадратическое отклонение
математическое ожидание и дисперсия
медиана и дисперсия


При расчете коэффициента корреляции для учета того, что данные имеют лишь ограниченное число значащих цифр, используются

ранги Кендалла
неравенства Йенсена
предельные переходы
поправки Шепарда


На втором этапе решения любой прикладной задачи математическими методами/методами прикладной статистики осуществляется

внутриматематическое изучение и решение задачи
сбор информации
переход от исходной проблемы до теоретической чисто математической задачи
переход от математических выводов к практической проблеме


На первом этапе решения любой прикладной задачи математическими методами/методами прикладной статистики осуществляется

переход от математических выводов к практической проблеме
сбор информации
переход от исходной проблемы до теоретической чисто математической задачи
внутриматематическое изучение и решение задачи


На третьем, последнем этапе решения любой прикладной задачи математическими методами/методами прикладной статистики осуществляется

переход от математических выводов к практической проблеме
сбор информации
переход от исходной проблемы до теоретической чисто математической задачи
внутриматематическое изучение и решение задачи


Если оптимизация проводится по бесконечному множеству, то оптимум

всегда достигается и единственен
всегда достигается, но обязательно будет неединственным
всегда достигается, но может быть неединственным
может не достигаться


Если оптимизация проводится по конечному множеству, то оптимум

не достигается
всегда достигается, но обязательно будет неединственным
всегда достигается и единственен
всегда достигается, но может быть неединственным


Одна математическая модель может применяться для решения

только одной задачи
ряда сходных по прикладной сущности задач
разных по прикладной сущности задач


Верно, что

одношаговые оценки обладают худшими асимтотическими свойствами, чем ОМП
с вычислительной точки зрения одношаговые оценки проще ОМП
при малых объемах выборок одношаговые оценки совпадают с ОМП


В качестве средних величин для данных, измеренных в порядковой шкале, рекомендуется использовать порядковые статистика, например

моду
люсиан
медиану
среднее арифметическое


Метод Монте-Карло- это

метод статистических испытаний
метод складного ножа
метод предеьных переходов
абстракция


Метрика Хаусдорфа - это одно из расстояний между

множествами
ранжировками
функциями распределения
полутолерантностями


Верно, что в пространствах объектов нечисловой природы

нельзя ввести метрику
нет операции сложения
не решаются оптимизационные задачи


Государственный комитет по статистике ранее назывался

Центральным статистическим управлением
Управлением по делам статистики
Комитетом по математической статистике и выборочным обследованиям


При математической формализации задачи сравнения мнений двух различных групп потребителей мнения потребителей в каждой группе обычно моделируются как

независимые случайные выборки
одна выборка
зависимые случайные выборки


Сопоставление результатов обработки деталей двумя способами сводится к

применению конфлюентного анализа
проверке той или иной статистической гипотезы однородности
оценке медианы Кемени
применению факторного анализа


При изучении предпочтений потребителей решение вопроса о том, различаются ли мнения двух групп потребителей, сводится к

проверке той или иной статистической гипотезы однородности
введению специальной метрики в пространстве нечисловой природы
применению кластерного анализа
применению регрессионного анализа


При росте объема выборки квантили распределения Стьюдента стремятся к соответствующим квантилям

равномерного распределения
нормального распределения
распределения хи-квадрат
распределения Фишера


Модель засорения Тьюки-Хубера нацелена на борьбу с

малыми отклонениями
большими выбросами
несимметричными выбросами


Теорию вероятностей обычно используется при изучении

массовых явлений
необычных явлений
единичных, уникальных явлений

Вы можете обратится к нам напрямую, через:

skype По Skype: molodoyberkut
telegram По Telegram: @MolodoyBerkut
icq По ICQ: 657089516

Или через форму обратной связи на нашем сайте
Пока сочиняется...
4.png