- •Кафедра эттм «Эксплуатация транспортно-технологических машин»
- •Содержание
- •2.2 Методы научного исследования 8
- •4.2 Тесты 34
- •5.5 Тесты 46
- •Обозначения:
- •Введение
- •1 Предварительная обработка экспериментальных данных 4
- •1.1 Вычисление характеристик эмпирических распределений
- •1 Содержание и объем отчета по самостоятельной работе
- •Оглавление Введение 3
- •1.1 Основные правила оформления пояснительной записки
- •2 Наука. Научное исследование
- •2.1 Основные сведения
- •Теория без практики мертва. Практика без теории неэффективна
- •2.2 Методы научного исследования
- •2. 3 Тесты:
- •2 Процесс научного исследования?
- •Синтез?
- •8 Индукция?
- •9 Дедукция?
- •10 Аналогия?
- •11 Моделирование?
- •12 Виды моделей?
- •13 Абстрагирование?
- •14 Метод «исторической аналогии»?
- •15 Теория подобия?
- •16 Теория?
- •17 Гипотеза?
- •18 Эвристика?
- •19 Математическая модель?
- •20 Закон?
- •21 Виды научных задач?
- •22 Наблюдение?
- •23 Теоретические задачи?
- •24 Эмпирические задачи?
- •25 Наука?
- •26 Цель науки?
- •27 Развитие науки?
- •28 Путь познания?
- •29 Процесс познания?
- •30 Познание?
- •31 Практика?
- •32 Научное исследование?
- •33 Методология?
- •3. Предварительная обработка экспериментальных данных
- •3.1 Основные понятия теории вероятностей и математической статистики
- •3.1.1 Относительная частота и вероятность
- •Генеральная совокупность и выборка
- •Вычисление характеристик эмпирических распределений (выборочных характеристик). Точечные оценки. Моменты
- •Распределение случайных ошибок измерения
- •3.3. Нормальный закон распределения
- •3.4 Основные законы распределения случайных величин
- •4 Пример статистической обработки данных
- •4.1 Порядок выполнения работы
- •Варианты заданий: Исходные данные и результаты расчетов
- •4.1.1 Отсев грубых погрешностей
- •4.1.2 Проверка гипотезы нормальности распределения
- •4.2 Тесты
- •Цель предварительной обработки экспериментальных данных?
- •2 Методы отсева грубых погрешностей?
- •3 Методы проверки гипотезы нормальности распределения?
- •4 Отличие между генеральной совокупностью и выборкой?
- •5 Закон больших чисел?
- •3. Меру рассеивания случайной величины. 4. Меру рассеивания генеральной совокупности.
- •20 Стандартное нормальное распределение?
- •21 Логарифмически-нормальное распределение?
- •22 Эксцесс? 23 Асимметрия?
- •24 Размах варьирования?
- •1. Случайная величина, у которой математическое ожидание равно 0, а дисперсия равна 1.
- •2. Случайная величина, у которой математическое ожидание равно 1, а дисперсия равна 0.
- •5.1 Факторы
- •5.2 Априорное ранжирование факторов
- •5.3. Порядок выполнения работы:
- •5.4 Варианты заданий:
- •5.5 Тесты
- •9. Учет «связанных» рангов? где п - произведение
- •10. Чему равно число факторов tj?
- •1. Стьюдента. 2. Фишера. 3. Кохрена. 4. Пирсона.
- •31. Априорная информация?
- •32. Цель априорного ранжирования факторов?
- •В зависимости от числа степеней свободы f
- •Критические значения для отсева грубых погрешностей
- •Процентные точки распределения Стьюдента
- •Критические границы отношения r/s
- •Предварительная обработка экспериментальных данных
16 Теория?
1. Отрасль знаний, изучающая законы творческого мышления.
2. Наиболее высокая форма обобщения и систематизации знаний. Взаимосвязанная система знаний в той или иной отрасли науки, обобщающая опыт, практику, отражающая объективные закономерности её развития и направленная на дальнейшее преобразование объективной реальности.
3. Это активное, целенаправленное отражение в мозгу человека объективного мира, его законов.
4. Это непрерывно развивающаяся система знаний объективных законов природы, общества и мышления, получаемых и превращаемых в непосредственную производительную силу общества в результате социальной деятельности людей.
17 Гипотеза?
1. Это активное, целенаправленное отражение в мозгу человека объективного мира, его законов.
2. Теория с большим оттенком надежности и достоверности.
3. Научная догадка или предположение, которое в ходе дополнительного исследования и доказательства может превратиться в научную теорию.
4. Наиболее высокая форма обобщения и систематизации знаний. Взаимосвязанная система знаний в той или иной отрасли науки, обобщающая опыт, практику, отражающая объективные закономерности её развития и направленная на дальнейшее преобразование объективной реальности.
18 Эвристика?
1. Теория с большим оттенком надежности и достоверности.
2. Это математическая абстракция, характеризующая физический, биологический, экономический или какие-либо другие процессы.
3. Это непрерывно развивающаяся система знаний объективных законов природы, общества и мышления, получаемых и превращаемых в непосредственную производительную силу общества в результате социальной деятельности людей.
4. Отрасль знаний, изучающая законы творческого мышления.
19 Математическая модель?
1. Объект, которым в процессе моделирования заменяют оригинал.
2. Это активное, целенаправленное отражение в мозгу человека объективного мира, его законов.
3. Наиболее высокая форма обобщения и систематизации знаний. Взаимосвязанная система знаний в той или иной отрасли науки, обобщающая опыт, практику, отражающая объективные закономерности её развития и направленная на дальнейшее преобразование объективной реальности.
4. Это математическая абстракция, характеризующая физический, биологический, экономический или какие-либо другие процессы.
20 Закон?
1. Теория с большим оттенком надежности и достоверности.
2. Это активное, целенаправленное отражение в мозгу человека объективного мира, его законов.
3. Наиболее высокая форма обобщения и систематизации знаний. Взаимосвязанная система знаний в той или иной отрасли науки, обобщающая опыт, практику, отражающая объективные закономерности её развития и направленная на дальнейшее преобразование объективной реальности.
4. Наука о наиболее общих законах развития природы, общества и мышления, внутренний источник которых усматривается в единстве и борьбе противоположностей, теория и метод познания и преобразования действительности.
21 Виды научных задач?
1. Теоретические и физические. 2. Теоретические и эмпирические (экспериментальные).
3. Физические и эмпирические (экспериментальные).
4. Абстрактные и эмпирические (экспериментальные).