Учебная работа № /7667. «Контрольная Математическое моделирование , тест (25 вопросов)
Учебная работа № /7667. «Контрольная Математическое моделирование , тест (25 вопросов)
Содержание:
Какое свойство простейшего потока обуславливает возможность перехода модели гибели и размножения только в одно из соседних состояний?
Чему равна относительная пропускная способность одноканальной СМО если число мест в очереди равно 8, а интенсивность входного потока заявок равна интенсивности потока обслуживания
При каком условии возможно функционирование одноканальной СМО с отсутствием ограничений на число мест в очереди?
Какая аксиома не используется при построении теории игр?
Найти оптимальные стратегии по критерию Вальда и критерию Сэвиджа в игре с природой, матрица платежей которой имеет вид:
Если в бескоалиционной игре существует положение, при котором выигрыши всех игроков равны, то:
Определите положение равновесия Нэша в биматричной игре, платежная матрица которой имеет вид:
Три фирмы, работая независимо, зарабатывают $ 150 тыс., $ 200 тыс., $ 300 тыс. соответственно. Если третья фирма уйдет с рынка то, объединившись, первые две фирмы могут заработать $ 600 тыс., а если третья фирма останется, объединение этих фирм может заработать $ 450 тыс. Чему равна характеристическая функция коалиции первых двух фирм?
Если характеристическая функция кооперативной игры аддитивна, то:
Если решение ЗЛП существует, то:
Найти значение целевой функции ЗЛП на оптимальном плане ЗЛП.
Значимость уравнения регрессии в целом оценивает
Объясненная (факторная) сумма квадратов отклонений в линейной парной модели имеет число степеней свободы, равное
Для построения модели линейной множественной регрессии вида необходимое количество наблюдений должно быть не менее
При исследовании зависимости себестоимости продукции от объема выпуска и производительности труда по данным предприятий получено уравнение регрессии: . Определите, на сколько процентов в среднем изменится себестоимость продукции, если производительность труда увеличить на 1%, учитывая при этом, что , , .
Число степеней свободы для остаточной суммы квадратов в линейной модели множественной регрессии, построенной по n наблюдениям и имеющей в своем составе m факторов равно
На графике изображена зависимость случайных величин от теоретических значений результативной переменной: Это означает, что:
Пусть в модели линейной регрессии – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников, тогда уравнение является моделью издержек производства с объемными факторами. В трансформированной модели переменная это:
Пусть в модели линейной регрессии – издержки производства, – объем продукции, – основные производственные фонды, – численность работников, тогда уравнение является моделью издержек производства с объемными факторами. В трансформированной модели переменная это:
Условием сверхидентифицируемости уравнения структурной формы модели является:
Могут ли искусственные переменные входить в состав базисных оптимального плана М – задачи.
Чему равно число линейно независимых ограничений транспортной задачи, если количество складов равно 8, а количество потребителей 11?
Сколько точек минимума существует у строго выпуклой функции?
Какие из перечисленных функций являются аддитивными.
Зависимость переменной от времени задана соотношением Указать, где правильно выполнена дискретизация функции на отрезке с шагом 1 сек.
Если сумма элементов какого либо столбца матрицы переходных вероятностей больше единицы, то:
Выдержка из похожей работы
Цель работы, Познакомится с таким статистическим методом, как однофакторный дисперсионный анализ, а так же с реализацией его на ПК в различных программах и выполнить сравнение этих программ,
Задачи:
Изучить теорию однофакторного дисперсионного анализа,
Изучить программы для решения задач на однофакторный анализ,
Провести сравнительный анализ данных программ,
Достижения работы: Практическая часть работы полностью проделана автором: подбор программ, подбор задач, их решение на ПК, после проведен сравнительный анализ, В теоритической части проведена классификация групп дисперсионного анализа, Данная работа была апробирована в качестве доклада на студенческой научной сессии «Избранные вопросы высшей математики и методики преподавании математики»
Структура и объём работы, Работа состоит из введения, заключения, содержания и списка литературы, включающего 4 наименования, Полный объём работы — 25 страниц печатного текста, Рабо��а содержит 1 пример решенный 2 программами,
Понятие дисперсионного анализа
Часто возникает необходимость исследовать влияние одной или нескольких независимых переменных (факторов) на одну или несколько зависимых переменных (результативных признаков), подобные задачи можно решать методами дисперсионного анализа, автором которого является Р, Фишер,
Дисперсионный анализ ANOVA — совокупность статистических методов обработки данных, позволяющих анализировать изменчивость одного или нескольких результативных признаков под влиянием контролируемых факторов (независимых переменных) [1, с, 24], Здесь под фактором понимается некоторая величина, определяющая свойства исследуемого объекта или системы, т,е, причина, влияющая на конечный результат, При проведении дисперсионного анализа важно правильно выбрать источник и объект влияния, т,е, определить зависимые и независимые переменные,
В зависимости от признаков классификации различают несколько классификационных групп дисперсионного анализа (табл, 1),
Таблица 1
Категории дисперсионного анализа
По количеству учитываемых факторов:
Однофакторный анализ — исследуется влияние одного фактора;
Многофакторный анализ — изучается одновременное воздействие двух или более факторов,
По наличию связи между выборками значений:
Анализ несвязанных (различных) выборок — проводится, когда имеется несколько групп объектов исследования, находящихся в разных условиях, (Проверяется нулевая гипотеза H0: среднее значение зависимой переменной одинаково в разных условиях замера, т,е, не зависит от исследуемого фактора,);
Анализ связанных (одних и тех же) выборок — проводится для двух и более замеров, проведенных на одной и той же группе исследуемых объектов в разных условиях»
