Стратификация выборок используется для
(*ответ*) увеличения эффективности оценивания
того, чтобы привести выборку к нормальному распределению
определения количества прогонов модели
определения доверительных интервалов
определения значимости результата
Теорема Бернули утверждает, что при n, стремящемуся к бесконечности, доля успехов стремится к
(*ответ*) истинному значению вероятности успешного исхода
нормальному закону
0
1
Термин автокорреляция обозначает, что
(*ответ*) последующие выборочные значения зависят от предыдущих
выборку можно описать нормальным законом распределения
все выборочные значения независимы
выборочные значения зависят друг от друга
наблюдаемые значения можно аппроксимировать линейной функцией
Точность модели определяется по шкале от
(*ответ*) от 0 до 1
от -3σ до 3σ
от -σ до σ
от 0% до 100%
Требование реалистичности данных, необходимых для использования модели, заключается в том, что они
(*ответ*) должны быть доступны и надежны
должны собираться на объекте моделирования
отражают все аспекты моделируемого процесса
описываются нормальным и пуассоновским законами распределения
Уровень доверия к модели определяется (создается)
(*ответ*) в процессе построения модели
проверками результатов моделирования
с помощью критериев согласия
с помощью дисперсионного анализа
с помощью здравого смысла
Устные сообщения предпочтительнее письменных отчетов, потому что
(*ответ*) письменные отчеты редко читают, а возможность задавать вопросы и получать ответы повышает взаимопонимание
письменные отчеты трудоемки
устно легче убедить заказчика в своей правоте
письменный отчет, как правило, проходит множество инстанций у заказчика и процесс внедрения затягивается
сама модель поясняет суть проблемы лучше, чем любой отчет
Формула, основанная на неравенстве Чебышева, показывает значительно больший объем выборки для тех же интервалов, так как
(*ответ*) мы отказались от требований центральной предельной теоремы и от оценки s
неравенство Чебышева сужает доверительный интервал
мы отказались от требований центральной предельной теоремы
мы отказались от оценки s
неравенство Чебышева накладывает более жесткие требования к точности
Формулирование проблемы и определение масштабов исследования возлагается на
(*ответ*) заказчика и аналитика
независимого эксперта
заказчика
аналитика
Х% доверительный интервал означает
(*ответ*) что с вероятностью Х/100 истинное среднее лежит в этом интервале
% совпадения двух выборок
точность в % оценки дисперсии
точность в % оценки среднего
Цель разделения выборки на страты состоит в том, чтобы
(*ответ*) элементы каждой страты обладали меньшей дисперсией
повысить точность определения среднего
повысить точность определения дисперсии
сократить объем вычислений при расчете оценок