Идея функция желательности Харрингтона?

1. Преобразование натуральных размерных значений частных откликов в обобщенную индивидуальную шкалу желательности.

2. Преобразование натуральных размерных значений частных откликов в безразмерную однотипную шкалу желательности.

3. Преобразование натуральных размерных значений частных откликов в безразмерную индивидуальную шкалу желательности.

4. Преобразование натуральных безразмерных значений частных откликов в размерную однотипную шкалу желательности.

50. Требования к матрице планирования эксперимента?

1. Симметричность относительно центра эксперимента, ортогональность, адекватность.

2. Симметричность относительно начала координат, ортогональность, ротатабельность.

3. Симметричность относительно центра эксперимента, адекватность, ротатабельность.

4. Симметричность относительно центра эксперимента, ортогональность, ротатабельность.

Критерий Стьюдента?

1. Критерий значимости, устанавливающий существенность расхождений между теоретической и фактической частотами, можно применять для проверки согласия с любым законом распределения.

2. Применяется для оценки ротатабельности матрицы планирования эксперимента при проверке однородности построчных дисперсий - дисперсий параллельных опытов.

3. Это нормированное отклонение нормально распределенной случайной величины от центра группирования, статистика малых выборок; применяют для определения доверительных интервалов, оценки статистической значимости коэффициентов регрессии, корреляции и т.д.

4. Это отношение дисперсий, применяется для оценки а декватности уравнений и т.п.

Ортогональность?

1. Сумма почленных произведений двух любых столбцов матрицы равна нулю.

2. Сумма почленных произведений трех любых столбцов матрицы равна нулю.

3. Точность предсказания параметра оптимизации (дисперсия)одинакова на равных расстояниях от начала координат и не зависит от направления.

4. Точность предсказания параметра оптимизации (дисперсия)одинакова на равных расстояниях от центра эксперимента и не зависит от направления.

Ротатабельность?

1. Точность предсказания параметра оптимизации (дисперсия)одинакова на равных расстояниях от начала координат и не зависит от направления.

2. Сумма почленных произведений трех любых столбцов матрицы равна нулю.

3. Сумма почленных произведений двух любых столбцов матрицы равна нулю.

4. Точность предсказания параметра оптимизации (дисперсия)одинакова на равных расстояниях от центра эксперимента и не зависит от направления.

 

Что необходимо для правильной постановки задачи исследований?

1. Нужно предварительно выбрать параметр оптимизации исследований, выбрать подходящую модель объекта исследования, изучить и проанализировать известную априорную информацию об объекте.

2. Нужно предварительно четко сформулировать цель исследований, выбрать подходящую модель объекта исследования, изучить и проанализировать известную апостериорную информацию об объекте.

3. Нужно предварительно четко сформулировать цель исследований, выбрать подходящую модель объекта исследования, изучить и проанализировать известную априорную информацию об объекте.

4. Нужно предварительно выбрать параметр оптимизации исследований, выбрать подходящую модель объекта исследования, изучить и проанализировать известную апостериорную информацию об объекте.

Критерий Кохрена?

1. Применяется для оценки ротатабельности матрицы планирования эксперимента при проверке однородности построчных дисперсий - дисперсий параллельных опытов.

2. Это отношение дисперсий, применяется для оценки адекватности уравнений и т.п.

3. Критерий значимости, устанавливающий существенность расхождений между теоретической и фактической частотами, можно применять для проверки согласия с любым законом распределения.

4. Это нормированное отклонение нормально распределенной случайной величины от центра группирования, статистика малых выборок; применяют для определения доверительных интервалов, оценки статистической значимости коэффициентов регрессии, корреляции и т.д.

 

56. На что направлены все усилия теории планирования эксперимента?

1. На повышение его эффективности путем предельного сокращения числа проводимых опытов.

2. На повышение его эффективности путем многофакторного планирования числа проводимых опытов.

3. На повышение его достоверности путем предельного сокращения числа проводимых опытов.

4. На повышение его достоверности путем многофакторного планирования числа проводимых опытов.

Интерполяция?

1. Расчет коэффициента корреляции.

2. Расчет значений за пределами массива данных.

3. Расчет значений внутри массива данных.

4. Расчет точки центра массива данных.