Вопрос: К механизму случайного выбора можно отнести: 
 (*ответ*) бросание монет, костей, вынимание жетона из вращающегося барабана
 результаты математических вычислений
 первые 10 чисел из набора двухзначных чисел
 алгоритм нахождения корней заданного квадратного уравнения
Когда построение аналитической модели явления по той или другой причине трудно осуществимо, применяется другой метод моделирования, известный под названием метода
 (*ответ*) статистических испытаний или, иначе, метода Монте-Карло
 динамики средних
 скользящего среднего
 наименьщих квадратов
Любой механизм случайного выбора может быть заменен стандартным механизмом, позволяющим решить одну-единственную задачу:
 (*ответ*) получить случайную величину, распределенную с постоянной плотностью от 0 до 1
 получить закон распределения случайной величины
 определить дисперсию случайной величины
 найти конкретные значения случайной величины 
Математическая теория конфликтных ситуаций - это теория
 (*ответ*) игр
 вероятностей
 надежностей
 случайных величин
Метод Монте-Карло основан на предельных теоремах теории вероятностей, утверждающих, что 
 (*ответ*) при большом числе опытов N частота события приближается к его вероятности, а среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины – к ее математическому ожиданию
 среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины отличается от ее математического ожидания
 при большом числе опытов N частота события приближается к постоянному числу
 среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины приближается к некоторому положительному числу
Моделирование случайных явлений методом Монте-Карло часто производится с целью 
 (*ответ*) проверить правомочность в данном случае того или другого математического аппарата, всегда основанного на некоторых допущениях и получения статистического материала
 только для получения статистического материала 
 получения закона распределения случайной величины
 исключительно для исследования случайного явления
Необходимо учитывать, что при выборе решения в условиях неопределенности всегда неизбежен элемент …
 (*ответ*) произвола и, значит риска
 случайности
 неопределенности
 неизбежности
Основным элементом, из совокупности которых складывается монте-карловская модель, является одна случайная реализация моделируемого явления – это 
 (*ответ*) единичный жребий
 простой жребий
 простой эксперимент
 единичный эксперимент
Отсюда возникает такой способ розыгрыша нормально распределенной случайной величины X:
 (*ответ*) сложить шесть случайных чисел от 0 до 1; пронормировать эту сумму т. е. получить нормированную величину Z, а затем от нее перейти к X по формуле  
 пронормировать шесть случайных чисел, сложить шесть случайных чисел от 0 до 1; пронормировать эту сумму т. е. получить нормированную величину Z, а затем от нее перейти к X по формуле  
 сложить шесть случайных чисел от 0 до 1, а затем от нее перейти к X по формуле  
 сложить шесть случайных чисел от 0 до 1, пронормировать эту сумму т. е. получить нормированную величину Z
Пользуясь методом Монте-Карло, мы, произведя большое число опытов (реализаций), приближенно заменяем вероятность события
 (*ответ*) его частотой
 математическое ожидание
 средним арифметическим
 средним квадратическим отклонением
При большом числе независимых опытов среднее арифметическое наблюденных значений случайной величины почти наверняка мало отличается от ее математического ожидания - это
 (*ответ*) теорема Чебышева
 центральной предельной теореме теории вероятностей
 принцип квазирегулярности
 принцип оптимальности Беллмана
Категория: экономические
Ответы:
Правильные вопросы выделены по тесту
тест уже прошел свою проверку