Решение задач и выполнение научно-исследовательских разработок: Отправьте запрос сейчас: irina@bodrenko.org
Контрольные
вопросы
к
лекции № 2 «Моделирование
экономических систем с использованием марковских
случайных процессов»
по
предмету
«Математическое моделирование
экономических систем»
1.
Модой Мо(Х) непрерывной
случайной величины Х называется
такое возможное значение случайной величины Х:
А) при
котором плотность распределения имеет максимум;
Б) что вертикальная прямая х=Мо(Х) делит пополам площадь, ограниченную кривой плотности распределения;
В) не А) и не Б).
2.
Медианой Ме(Х) непрерывной случайной величины Х называется:
А) возможное
значение случайной величины Х, при
котором плотность распределения имеет
максимум;
Б) такое
возможное значение случайной
величины Х, что вертикальная
прямая х=Ме(Х) делит пополам площадь, ограниченную
кривой плотности распределения;
В) не А) и не Б).
3.
Функция X(t) называется случайной, если:
А) ее аргумент t является случайной величиной;
Б) ее значение при любом аргументе t является случайной величиной.
В) не А) и не Б).
4.
Случайным процессом называется:
А) случайная функция X(t),
аргументом которой является время;
Б) функция
X(t), аргумент которой является случайной величиной;
В) не А) и не Б).
5. Вероятностями состояний цепи Маркова называются:
А)
условные вероятности того, что система S после k-го шага окажется
в состоянии Sj при условии, что
непосредственно перед этим (после (k – 1)-го шага) она находилась в состоянии Si ;
Б) вероятности Pi(k) того, что после
k-го шага (и до (k+1)-го) система S будет находиться в состоянии Si
.
В) не А) и не Б).
6.
Вероятностью перехода (переходной вероятностью цепи Маркова) на k-м шаге из состояния Si
в состояние Sj называется:
А) условная
вероятность того, что система S после k-го шага окажется в состоянии Sj при условии, что непосредственно перед этим
(после (k – 1)-го шага) она находилась в
состоянии Si ;
Б) вероятность Pi(k) того, что после k-го шага (и до (k+1)-го) система S
будет находиться в состоянии Si
.
В) не А) и не Б).
7.
Марковская цепь - это:
А) марковский случайный процесс с дискретными
состояниями и дискретным временем;
Б) марковский
случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем;
В) марковский
случайный процесс с непрерывными состояниями и непрерывным временем.
8.
Непрерывная цепь Маркова - это:
А) марковский случайный процесс
с дискретными состояниями и непрерывным временем при условии, что переход системы
из состояния в состояние происходит не в фиксированные, а в случайные моменты
времени;
Б) марковский
случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем;
В) марковский
случайный процесс с непрерывными состояниями и непрерывным временем.
9.
Простейшим потоком событий называется поток событий, который обладает
свойствами:
А) стационарности и ординарности;
Б) стационарности, ординарности и отсутствия
последействия;
В) ординарности и отсутствия
последействия.
10.
Нестационарным пуассоновским потоком событий называется поток событий, который
обладает свойствами:
А) ординарности и отсутствия последействия;
Б) отсутствия последействия;
В) ординарности.