- •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
4.2 Тесты
Цель предварительной обработки экспериментальных данных?
1. Отсеивание промахов. 2. Проверка гипотезы нормального распределения.
3. Отсеивание промахов и проверка гипотезы нормального распределения.
4. Отсеивание промахов и проверка гипотезы логнормального распределения.
2 Методы отсева грубых погрешностей?
1. Правило трех сигм, максимального относительного отклонения, по критерию Стьюдента.
2. Правило двух сигм, максимального относительного отклонения, по критерию Стьюдента.
3. Правило трех сигм, максимального относительного отклонения, по критерию Фишера.
4. Правило трех сигм, среднего абсолютного отклонения, по критерию Фишера.
3 Методы проверки гипотезы нормальности распределения?
1. Размах варьирования, максимального относительного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных нечетных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.
2. Размах варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных четных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.
3. Размах варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных четных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.
4. Размах варьирования, среднего абсолютного отклонения, вероятностная сетка, стремление центральных нечетных моментов к нулю, анализ показателей асимметрии и эксцесса.
4 Отличие между генеральной совокупностью и выборкой?
1. Выборка – это обследованная часть генеральной совокупности.
2. Генеральная совокупность – это обследованная часть выборки.
3. Выборка – это необследованная часть генеральной совокупности.
4. Генеральная совокупность – это необследованная часть выборки.
5 Закон больших чисел?
1. Среднее геометрическое результатов испытаний с ростом n все точнее отражает математическое ожидание испытываемой случайной величины.
2. Среднее арифметическое результатов испытаний с ростом n все точнее отражает математическое ожидание испытываемой случайной величины.
3. Среднее арифметическое результатов испытаний с ростом n все точнее отражает дисперсию испытываемой случайной величины.
4. Среднее арифметическое результатов испытаний с ростом n все неадекватнее отражает математическое ожидание испытываемой случайной величины.
6 Основные характеристики эмпирических распределений?
1. Асимметрия, эксцесс и стандартное отклонение.
2. Среднее арифметическое и стандартное отклонение.
3. Среднее арифметическое и асимметрия. 4. Среднее арифметическое и эксцесс.
7 Что характеризуют дисперсия и среднеквадратическое отклонение?
1. Погрешность вычисления медианы. 2. Погрешность вычисления моды.
3. Меру рассеивания случайной величины. 4. Меру рассеивания генеральной совокупности.
8 Доверительный интервал? 9 Доверительная вероятность?
1. Диапазон возможного отклонения среднего квадратического отклонения.
2. Вероятность того, что результат измерения отличается от истинного значения на величину, не большую доверительного интервала.
3. Вероятность того, что результат измерения отличается от истинного значения на величину, большую доверительного интервала.
4. Диапазон возможного отклонения случайной величины.
10 Интервальная оценка?
1. Доверительный интервал. 2. Доверительная вероятность.
3. Интервал «три сигма». 4. Дисперсия.
Что
рассчитывают по уравнению: 11 (
)?
12
(
)?
13 (
)?
1. Стандарт. 2. Несмещенная дисперсия.
3. Среднее арифметическое. 4. Смещенная дисперсия.
Что
рассчитывают по уравнениям: 14 (
)?
15
(
)?
16 (
)?
17 (
)?
1. Смещенный и несмещенный стандарты.
2. Центральный момент для оценки асимметрии.
3. Коэффициент вариации. 4. Центральный момент для оценки эксцесса.
18 Правило «трех сигм»?
1. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительной вероятности интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительным диапазоном 95,0%.
2. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительного интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительной вероятностью 68,0%.
3. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительного интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительной вероятностью 95,0%.
4. Разброс случайных величин от среднего значения не должен превышать доверительного интервала величиной в три среднеквадратических отклонения (стандарта) с доверительной вероятностью 99,7%.
19 От чего зависит нормальное распределение случайной величины, которое хотя бы приближенно может быть описано колоколообразной кривой у = ае– bх ?
1. Только от математического ожидания. 2. Только от стандартного отклонения.
3. От двух параметров: математическое ожидание и стандартное отклонение.
4. От трех параметров: математическое ожидание, среднее арифметическое и стандартное отклонение.
