м о д е л и р о в а н и я в г е о л о г и и

Составил проф. Усиков Ю.Т.

Задание №1

Чаще всего для оценки математического ожидания (M(x)) используется средняя арифметическая (). Почему?

1. При любом законе распределения она является наиболее эффективной оценкой .

2. Независимо от закона распределения случайной величины является

несмещённой и состоятельной оценкой

3. При любом законе распределения она является состоятельной оценкой

4. При любом законе распределения она является несмещённой оценкой

5. При увеличении числа наблюдений в выборке

Задание №2

Для какой цели применяется критерий Пирсона ()?

1. Для сравнения средних двух нормальных генеральных совокупностей.

2. Для оценки математического ожидания.

3. Для оценки асимметрии распределения случайной величины.

4. Для сравнения дисперсий двух нормальных генеральных совокупностей.

5. Для выяснения согласия эмпирического распределения случайной величины с

нормальным законом распределения.

Задание №3

Как вычислить среднее арифметическое () всей статической совокупности по

групповым средним ()случайной величины?

1. — среднее геометрическое

2. — среднее арифметическое

3. — среднее квадратичное

Задание №4

Чему равна вероятность выпадения двойки при одном бросании игральной кости?.

1. ; 2. ; 3. ; 4.. ; 5. 1

Задание №5

На рис. 1 представлена область распределения геометрических вероятностей.

Какая геометрическая область характеризует совместные события?

1. А

2. Б

3. В

4. Г

5. А и Б

Задание №6

Два геолога независимо друг от друга на одной и той же территории осуществляют поиски расположенного там рудного объекта. Вероятность обнаружения его первым геологом равна 0,8, а вторым 0,6 (связано с квалификацией геолога). Какова вероятность обнаружения рудного объекта?

1. Р = 0,92 2. Р = 1,00 3. Р = 1,40 4. Р = 0,80 5. Р = 0,48

Какова вероятность одновременного обнаружения объекта только одним геологом?

Задание №7

Какова вероятность выпадения герба ровно три раза при трёх бросаниях монеты?

1. 2. 3. 4. 5.

Задание № 8

1. Укажите общую модель оценки математического ожидания для непрерывных

случайных величин

1.

2.

3.

4.

Задание № 9

Укажите общую модель оценки дисперсии для распределений дискретных случайных величин?

1.

2.

3.

4.

5.

Задание №10

Какая из формул является общей моделью определения математического ожидания для дискретных и непрерывных случайных величин?

1.

2. р – вероятность события

3. , где — частость события.

4.

5.

Задание №11

Какие из названных статистических параметров характеризуют центр рассеивания случайной величины?

1. Медианы (Ме)

2. Дисперсия

3. Коэф. вариации

4. Коэф. асимметрии. (момент третьего порядка)

5.Коэф. эксцесса. (момент четвёртого порядка)

Какая из названных статистических характеристик характеризует изменчивость случайной переменной (мера рассеивания)?

Задание №12

Какие из названных статистических параметров характеризуют скошенность

и крутость ряда распределения случайной величины?

1. Мода (Мо)

2. Дисперсия (D(x))

3. Коэффициент асимметрии А(х)

4. Коэффициент эксцесса Е(х)

5. Медиана (Ме)

Задание №13

Какая харакктеристика оценивает уровень изменчивости ряда статистического распределения?

1. Асимметрия

2. Эксцесс

3. Мода

4. Медиана

5. Дисперсия

Задание №14

Какую формулу следует применить при оценке колеблемости статистического ряда дискретных величин (сгруппированные данные)?

1.

2.

3.

4.

5.

Задание 15

Для чего используется функция Лапласа?

1. Определение вероятности того, что случайная величина, распределённая по

нормальному закону, примет значения принадлежащие заданному интервалу.

2. Для оценки вероятности попадания случайной величины в заданный интервал.

3. Для оценки нормальности статистического распределения.

4. Для вычисления нормальной функции по эмпирическим данным.

5. Для нормирования случайной величины.

Задание №16

Какие коэффициенты характеризуют центр статистического распределения.?

1. Коэффициент эксцесса

2. Коэффициент асимметрии

3. Коэффициент вариации

4. Мода распределения

5. Медиана распределения

Задание №17

Какие параметры характеризуют систему двух нормально распределённых случайных величин?

1. , где ∂ - стандарты х и y., М(х)- матем. ожидание

2.

3.

4. ,

5.

Задание №18

Какая из названных характеристик распределения случайной величины оце

нивает её колеблемость (изменчивость)?

1. Мода (Мо)

2. Медиана (Мо)

3. Дисперсия (D(x))

4. Асимметрия (Ах)

5. Эксцесс (Ех)

Задание №19

Для чего служит корреляционное отношение?

1. Для оценки статистической линейной связи.

2. Для оценки тесноты связи между случайными величинами (x, y) в независимости

от формы этой связи.

3. Для оценки криволинейной связи.

4. Для оценки прямолинейной связи.

5. Для оценки зависимости между случайными величинами.

Задание №20

Для чего служит коэффициент корреляции?

1. Для оценки статистической линейной связи между нормально распределёнными случайными величинами.

2. Для оценки функциональной линейной связи.

3. Для оценки статистической связи.

4. Для оценки криволинейной связи.

5. Для оценки зависимости между случайными величинами.

Задание №21

Для чего используется дис персионный анализ?

1. Для оценки парной корреляции.

2. Для распознавания образов

3. Для оценки множественной корреляции.

4. Для оценки автокорреляционнои функции или вариаграмм.

5. Для оценки зависимости между случайными величинами.

Задание №22

Для чего применяются корреляционные функции и вариограммы?

1. Для оценки статистической линейной связи между нормально распределёнными

случайными величинами.

2. Для оценки функциональной линейной связи.

3. Для оценки статистической связи.

4. Для оценки криволинейной связи.

Задание №23

Для чего исподьзуется математический аппарат “крайгинга”?

1. Для оценки статистической линейной связи между случайными величинами.

2. Для оценки среднего по блоку с учетом пространственной переменной.

3. Для оценки статистической связи.

4. Для оценки криволинейной связи.

5. Для оценки зависимости между случайными величинами

Задание №24

Для чего проводится проверка статистических гипотез?

1. Для решения различных практических задач..

2. Для оценки выдвигаемых гипотез.

3. Для оценки значимости различия между параиетрами.

4. Для формирования статистической выборки.

5. Для оценки зависимости между случайными величинами

Задание №25

Для какой цели применяется критерий Фишера (F)?

1. Для сравнения средних двух нормальных генеральных совокупностей.

2. Для оценки математического ожидания.

3. Для оценки асимметрии распределения случайной величины.

4. Для сравнения дисперсий двух нормальных генеральных совокупностей.

5. Для выяснения согласия эмпирического распределения случайной величины с

нормальным законом распределения.

Задание №26

Для какой цели применяется критерий Стьюдента (t)?

1. Для сравнения средних двух нормальных генеральных совокупностей.

2. То же для независимых иыборок.

3. То же для зависимых переменных.

4. Для проверки гипотезы об отличии коэффициента корреляции от нуля.й.

5. Для выяснения согласия эмпирического распределения случайной величины с

нормальным законом распределения.

Задание №27

Какие методы позволяют оценить закономерности размещения

геологоразведочных параметров в недрах?

1. Метод Каллистова.

2. Метод разрежения.

3. Метод скачков и смены знаков.

4. Алгеброические полиномы.

5. Тригонометрические полиномы.

Дата добавления: 2015-07-15