Modelirovanie_otvety_na_ekzamen (538755), страница 5

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 5)

Описание агригата:

A=<T,X,Y,Z,Z₀,Z⁴,H,V,U,W,G>.

1. Что собой представляет дисперсия адитивности?

1. Как определяется выборочная дисперсия?

Выборочная дисперсия - это случайная величина

,

1. Что собой представляет дисперсия воспроизводимости?

Дисперсия воспроизводимости определяется из параллельных опытов, когда их число различно в каждой экспериментальной точке и равно :

Где

1. Как изображается в виде таблицы автомат Мили?

1. Как изображается в виде таблицы автомат Мура?

1. Как изображается в матричной форме автомат Мили?

Для автомата Мили матричная форма состоит из матрицы размерностью , где каждый элемент матрицы , стоящий на пересечении -ой строки и -го столбца соответствует входному сигналу , вызывающему переход из состояния в состояние с выработкой выходного сигнала . Пример матричного описания автомата Мили показан ниже.

1. Как изображается в матричной форме автомат Мура?

Для автомата Мура матричная форма состоит из матрицы размерностью , где каждый элемент матрицы , стоящий на пересечении -ой строки и -го столбца, соответствует входному сигналу , вызывающему переход из состояния в состояние . Так как выходной сигнал . в автомате Мура зависит только от состояния, следовательно, выходные сигналы могут быть представлены матрицей-столбцом. Пример матричного описания автомата Мура показан на формуле, приведенной выше.

1. Как определяется коэффициент множественной корреляции?

1. Что собой представляет дисперсия коэффициента множественной корреляции?

Обычно, степень зависимости двух или более предикторов (независимых переменных или переменных X) с зависимой переменной (Y) выражается с помощью коэффициента множественной корреляции R. По определению он равен корню квадратному из коэффициента детерминации. Это неотрицательная величина, принимающая значения между 0 и 1. Для интерпретации направления связи между переменными смотрят на знаки (плюс или минус) регрессионных коэффициентов или B-коэффициентов. Если B-коэффициент положителен, то связь этой переменной с зависимой переменной положительна (например, чем больше IQ, тем выше средний показатель успеваемости оценки); если B-коэффициент отрицателен, то и связь носит отрицательный характер (например, чем меньше число учащихся в классе, тем выше средние оценки по тестам). Конечно, если B-коэффициент равен 0, связь между переменными отсутствует.

Характеристики

Список файлов ответов (шпаргалок)