Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Контроль знаний по курсу

Читайте также:
  1. C) Передача знаний из различных областей наук.
  2. I. Выполнение контрольной работы
  3. I. Выполнение контрольной работы
  4. I. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ
  5. I. ОБЩИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ПО ВЫПОЛНЕНИЮ КОНТРОЛЬНОЙ РАБОТЫ
  6. I. Проведение контрольной работы.
  7. I. Проверка знаний.
  8. II етап. Тести контрольних моментів
  9. II) Темы для контрольных работ
  10. II. Актуализация знаний.

 

Параметр оптимизации - это:

- реакция (отклик) системы на воздействие факторов

- размер, приближенный к оптимальному

- данные, соответствующие наилучшим результатам

 

Оценить адекватность линейной модели

(кроме F-критерия) можно, если:

- значимы все эффекты взаимодействия

- значимы два эффекта взаимодействия

- значим хотя бы один из эффектов взаимодействия

 

Каким из нижеперечисленных способов обеспечивается

минимизация опытов?

- присвоением новому фактору значения эффектов взаимодействия

- отсутствием дублирования опытов

- уменьшением строк в матрице планирования

- заменой одного вектор-столбца на другой

 

При расчете эффектов взаимодействия факторов вектор-столбцы

- складываются

- перемножаются

- сокращаются

- возводятся в квадрат

 

Дисперсия воспроизводимости эксперимента служит для:

- оценки значимости коэффициентов регрессии

- оценки устойчивости (повторяемости) опытов

- определения числа строк матрицы планирования

- определения средних значений опытов в матрице планирования

 

Значимость коэффициентов регрессии оценивается с помощью критерия

- Пирсона

- Бартлетта

- Стьюдента

- Фишера

- Кохрена

 

Дисперсия воспроизводимости опыта при

факторном планировании эксперимента необходима для:

- определения числа строк матрицы планирования

- оценки значимости коэффициентов регрессии

- определения средних значений опытов в матрице планирования

- оценки устойчивости (повторяемости) опытов

 

 

Перевод модели с математического языка

на язык экспериментатора называется:

- аппроксимацией

- интерполяцией

- экстраполяцией

- интерпретацией

 

Перед началом эксперимента необходимо:

- собрать априорную информацию

- проверить наличие сырья и материалов для опытов

- установить постоянные значения температуры и влажности в помещении

- получить апостериорную информацию

 

Критерий оптимизации в планировании эксперимента - это:

- параметр, приближенный к оптимальному

- вариант данных, которые соответствуют наилучшим результатам

- реакция (отклик) системы на воздействие факторов

 

Коэффициент регрессии считается НЕзначимым,

если вычисленное для него значение t-критерия:

- равно табличному

- больше табличного

- меньше табличного

 

Основное требование к параметру оптимизации:

- репрезентативность

- однозначность

- гармоничность

- импрессивность

- многогранность

- эффективность

 

Множество точек, для которых целевая функция имеет

постоянное значение - это:

- девиатор

- линия уровня

- тензор

- градиент

 

Основное требование, предъявляемое к плану второго порядка,

состоит в том, что он должен

- иметь не менее шести строк в матрице планирования

- представляться в виде таблицы

- иметь не менее двух столбцов в матрице планирования

- допускать раздельные оценки коэффициентов регрессии

 

 

Проверку адекватности (соответствия, совпадения) полученной

регрессионной модели проводят по критерию:

- Стьюдента

- Фишера

- Бартлетта

- Кохрена

- Пирсона

 

Вектор, показывающий направление наискорейшего изменения

функции - это:

- тензор

- градиент

- орт

- линия уровня

- девиатор

 

Погрешность определения значения фактора при проведении опытов

должна быть:

- больше интервала варьирования

- меньше интервала варьирования

- меньше двух интервалов варьирования

- не более интервала варьирования

 

Параметр оптимизации должен быть:

- качественным

- непрерывным

- удобочитаемым

- количественным

 

Если линейная модель адекватна, а все коэффициенты регрессии

незначимы, это значит, что интервалы варьирования факторов:

- униформные

- широкие

- узкие

- репрезентативные

- экстремальные

 

При неравномерном дублировании опытов проверка однородности

ряда дисперсий проводится по критерию

- Бартлетта

- Стьюдента

- Кохрена

- Фишера

 

 

Проверка однородности ряда дисперсий проводится по критерию

- Пирсона

- Стьюдента

- Фишера

- Бартлетта

 

Признак, на основании которого производится оценка

или оптимизация регрессионной модели - это:

- фактор

- критерий

- показатель

- признак

 

В теории планировании эксперимента термин <уровни> - это:

- приборы для измерения угла

- ватерпасы

- значения, которые принимает фактор

- высота проведения эксперимента над поверхностью моря

 

Для установления типа поверхности отклика достаточно полинома

- нулевой степени

- второй степени

- первой степени

- третьей степени

 

Параметр при планировании эксперимента должен определяться:

- числом

- объемом

- ценой (желательно в евро)

- качеством

- цветом

 

Для обработки результатов эксперимента используются метод:

- наименьших квадратов

- виртуальных работ

- конечных элементов

- наименьших разностей

- конечных разностей

 

Учет взаимодействий факторов при многофакторном эксперименте

обеспечивает получение модели

- дифференцированной

- оптимальной

- интегральной

- экстраполяционной

- интерполяционной

 

Фактором называется:

- данные, от которых зависит конечный результат

- измеряемая переменная величина

- отклик системы (модели)

- движущая сила, причина какого-либо процесса

 

Факторное планирование эксперимента - это:

- составление бизнес-плана

- процедура выбора числа и условий проведения опытов

- добывание <плана> в условиях неопределенности

- описание последовательности действий экспериментатора

 

Понятие <черного ящика> в теории планирования эксперимента - это:

- ящик, окрашенный в черный цвет

- представление модели как кибернетической системы

- тара, используемая на ТВ в игре <Что? Где? Когда?>

- самописец в самолетах

 

Размерность факторного пространства зависит от:

- пространственного воображения экспериментатора

- числа параметров модели

- числа факторов

- степени аппроксимирующего полинома

- вида модели

 

Замена одних математических объектов другими, более простыми

и в том или ином смысле близких к исходным - это:

- рационализация

- экстраполяция

- оптимизация

- аппроксимация

- интерполяция

 

Параметр оптимизации должен выражаться:

- функцией

- словом

- символом

- буквой

- числом

 

Управлять фактором при планировании эксперимента - это означает:

- возможность вносить изменения в систему управления

- изменение управляющих программ

- установка заданного значения и поддержка его постоянным

- стимулирование исполнителя эксперимента

- постоянное информирование заказчика

 

Интервал области определения факторов называют узким,

если он менее

- 5 %

- 20 %

- 50 %

- 10 %

 

Процесс выбора наилучшего варианта из возможных - это:

- оптимизация

- рационализация

- аппроксимация

- интерполяция

- экстраполяция

 

Интервал области определения факторов

называют широким, если он свыше

- 100%

- 10 %

- 50 %

- 30 %

 

 

В практике экспериментальных исследований

область определения фактора - это:

- совокупность всех значений, которые принимает фактор

- значения фактора в интервале от -до +1

- значения фактора в окрестности некоторой средней точки

 

Выражение x_i= (X_i–X_i0)/(X_i_мах–X_i_мин) определяет:

- среднее арифметическое значение фактора

- кодированное значение фактора

- натуральное значение фактора

- среднее геометрическое значение фактора

 

Принципиальные ограничения на значения факторов - это значения

- менее 1/100 номинала фактора

- превышающие 100 номиналов фактора

- которые противоречат законам физики

- превышающие 10 номиналов фактора

 

Величина коэффициента регрессии - это оценка меры влияния фактора:

- относительная

- экстремальная

- качественная

- количественная

- эффективная

 

Математическая модель в планировании эксперимента -

это функция, которая позволяет:

- составить план эксперимента

- получить представление о поверхности отклика

- заглянуть в <черный> ящик

- построить необходимые графики

 

Коэффициент регрессии считается значимым,

если вычисленное для него значение t-критерия:

- меньше табличного

- больше табличного

- равно табличному

 

Основной уровень фактора - это:

- экстремальное значение фактора

- наилучшее значение для условий проведения опытов

- номинальное значение фактора

- главное значение фактора

 

При равномерном дублировании опытов проверка однородности

ряда дисперсий проводится по критерию

- Стьюдента

- Кохрена

- Пирсона

- Фишера

 

Для квадратичной полиномиальной модели

зависимость N > (k+2)*(k+3)/ определяет:

- число столбцов матрицы планирования

- число эффектов взаимодействий

- минимальное число строк матрицы планирования

- дисперсию неадекватности

 

С расширением интервалов варьирования факторов в эксперименте,

коэффициенты регрессии:

- увеличиваются

- уменьшаются

- не изменяются

 

Измеряемая переменная величина, принимающая в некоторый

момент времени заданное определенное значение называется:

- функция желаемости

- движущая сила (причина какого-либо процесса)

- значимость

- фактор

- функция отклика

 

Каким способом обеспечивается минимизация опытов?

- уменьшением строк в матрице планирования

- присвоением новому фактору значений взаимодействия

- заменой одного вектор-столбца на другой

 

Чем определяется минимально необходимое число уровней факторов?

- волюнтаризмом исполнителя

- желанием заказчика

- максимальным порядком полинома по данному фактору

- планом эксперимента

- числом выбранных факторов

 

Минимально необходимое число уровней варьирования факторов

при планировании эксперимента определяется:

- числом выбранных факторов

- желанием заказчика

- планом эксперимента

- волюнтаризмом исполнителя

- максимальным порядком интерполяционного полинома по данному фактору

 

Учет взаимодействий факторов при многофакторном эксперименте

обеспечивает получение модели:

- интегральной

- полной

- оптимальной

- интерполяционной

 

В практике экспериментальных исследований в машиностроении

вероятность ошибки (уровень риска) принимают:

- 20 %

- 15%

- 10%

- 5%

 

Проверка однородности ряда дисперсий проводится по критерию

- Кохрена

- Стьюдента

- Пирсона

- Фишера




Дата добавления: 2015-05-05; просмотров: 17 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Методы воспитания в западной педагогике| Список рекомендованной литературы по мясной продукции

lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2024 год. (0.026 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав