Основная идея метода Монте-Карло заключается.

Результат отдельного статистического испытания в рамках имитационного моделирования является...

1. случайным

2. неприемлемым

3. детерминированным

15. Как называются процессы, содержащие случайный компонент?

1. линейные

2. стохастические

3. непрерывные

4. детерминированные

16. Как правило, уровень значимости равен:

1. 0,05

2. 0,5

3. 0,01

4. 0,001

 

17. Ошибка первого рода – это:

1. дисперсия > 0

2. неверно полученные оценки распределения

3. ошибочное отклонение верной гипотезы

4. получение неадекватных результатов моделирования

18. Высокое качество статистических оценок при весьма большом числе испытаний гарантируют следующие теоремы:

1. теорема Чебышева

2. теорема Бернулли

3. теорема Лапласа

4. теорема Ферма

19. На этапе анализа исследуемого бизнес-процесса в качестве случайных величин для модели выбираются:

1. только внешние по отношению к процессу случайные факторы

2. случайные величины выбираются на этапе идентификации законов распределения

3. все соответствующие процессу случайные факторы без исключения

4. только те факторы, которые обеспечат в соответствии с целью моделирования необходимую точность модели

20. К компьютерным методам моделирования относятся:

1. математическое

2. имитационное

3. монте-карло

4. аналитическое

Имитационное моделирование экономических процессов рассматривает вопросы, связанные с...

1. финансовым учетом хозяйственной деятельности предприятия

2. графическим моделированием производственных объектов

3. методами автоматизированного анализа сложных экономических и финансовых систем различной направленности, методами принятия обоснованных решений комплексных задач

4. подбором высококвалифицированных кадров

22. При идентификации закона распределения для статистической выборки рассчитываются:

1. дисперсия

2. среднее значение

3. длина интервалов

4. корреляционный момент

23. Имитационное моделирование предполагает освоение следующих приемов:

1. метода системного моделирования при исследовании материальных, денежных и информационных потоков, а также взаимодействий экономических объектов, схем моделирующих алгоритмов и реализации их на языках общего назначения и в пакетах прикладных программ моделирования, автоматизации процесса проектирования на базе аналитико-имитационного подхода с использованием современных инструментальных ЭВМ

 

2. методов проектирования экономических информационных систем, реинжиниринга бизнес-процессов, тестирования и отладки программных компонент, проектирования и усовершенствования клиент-серверной архитектуры предприятия

3. методов моделирования систем, принципов и методов формализации и алгоритмизации объектов, основных классов типовых моделей процессов функционирования изучаемых систем, методов построения программных имитаторов и проведения машинных экспериментов с моделями, анализа и интерпретации результатов моделирования

4. навыков написания и реализации машинных кодов, разработки корпоративных информационных систем с использованием современных языков программирования высокого уровня

24. Имеет ли математическая модель ограничения?

1. имеет

2. не имеет

25. Что из нижеследующего не является целью имитационного моделирования:

1. создание имитационной модели

2. совершенствование управления объектом/системой

3. оптимизация бизнес-процессов

4. исследование процессов/явлений

26. Являются ли аналитические методы исследования более простыми, чем имитационное моделирование?

1. не являются

2. чаще всего являются

3. являются

27. К этапу идентификации закона распределения вероятностей случайной величины относятся:

1. нахождение оценок параметров распределения

2. определение выходных данных имитационной модели

3. получение исходной статистической выборки

4. проверка соответствия эмпирического распределения теоретическому

28. Что не относится к законам распределения вероятностей случайных величин?

1. закон Мёрфи

2. показательный закон

3. ассоциативный закон

4. нормальный закон

29. Гипотеза о законе распределения принимается, если:

1. наблюдаемое значение критерия согласия попадает в критическую область

2. наблюдаемое значение критерия согласия находится вне критической области

30. Возможно ли при создании математических или имитационных моделей воспроизвести реальную систему абсолютно точно, во всей её полноте?

1. возможно

2. невозможно

31. Моделирование сложной системы с большим количеством случайных факторов требует от аппаратной платформы…

1. больших вычислительных затрат

2. наличия распределенной компьютерной сети

3. доступа к сети WWW

4. минимум ресурсов

 

32. Законами распределения случайных величин являются:

1. закон Чебышева

2. закон Пуассона

3. экспоненциальный закон

4. Гауссовский закон

33. К основным математическим схемам имитационного моделирования относятся:

1. системы массового обслуживания

2. конечные и вероятностные автоматы

3. агрегативные системы

4. схема топологии сети

Основная идея метода Монте-Карло заключается...

1. в построении наиболее адекватной имитационной модели

2. в правильной постановке цели и задач моделирования

3. в принятии максимально эффективных управленческих решений

4. в использовании случайных выборок для получения искомых оценок

35. В каких случаях используются эвристические модели?

1. в процессах обработки и интерпретации результатов имитационного моделирования

2. когда невозможно точно сформулировать математическую модель или нельзя найти ее точное решение, а также когда затруднено построение имитационной модели

3. в процессе сбора статистики на начальных этапах имитационного моделирования

4. при идентификации законов распределения вероятностей случайных величин

36. Сколько параметров имеет показательное распределение?

1. 1

2. 2

3. 3

4. 2 или 3

37. Имитационное моделирование – это...

1. метод построения модели процесса или системы

2. вид компьютерного моделирования, позволяющий получить статистические данные об объекте, чаще всего с использованием метода планирования эксперимента

3. эксперимент с реальным объектом

4. воспроизведение на ЭВМ процесса функционирования исследуемой системы

38. Псевдослучайные числа – это...

1. числа с теми же свойствами, что и получаемые путем случайной выборки

2. числа в интервале от 1 до 9

3. числа имеющие нормальный закон распределения

4. числа, задаваемые человеком – пользователем имитационной модели

39. К предельным теоремам относятся:

1. теорема Пуассона

2. теорема Чебышева

3. теорема Абеля

4. теорема Колмогорова

40. Имитационное моделирование основано на …

1. теории систем массового обслуживания

2. методе статистических испытаний

3. «очистке» исходной статистической выборки

4. методе Дельфи

41. Максимальный период моделирования составляет:

1. не более суток

2. не более нескольких минут

3. не ограничен

4. до нескольких месяцев

 

 

42. Число степеней свободы m находится по формуле:

1. m = 1-k

2. m = k-1-1

3. m = k-1

4. m = 2k-1