17. Существует два прогнозов по регрессионной модели. Если прогноз производится за пределами экспериментальных значений независимой переменной, то он называется:
а) линейный
б) восстановление значений
в) экстраполяция
18. Основные типы величин:
а) числовой, вещественный, символьный;
б) логический, строковый, числовой;
в) символьный, логический, межстрочный; г) числовой, символьный, логический.
19. Имя величины может быть:
а) логическим;
б) целым и вещественным;
в) смысловым и символьным;
г) полным и неполным.
20. Статистические данные:
а) всегда точно определяют данные;
б) всегда являются приближёнными;
в) всегда округляются до целого числа.
21. Регрессивная модель - это:
а) это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем;
б) это совокупность количественных характеристик некоторого объекта и связей между ними, представленными на языке математики;
в) знания человека об объекте моделирования.
22. Из скольких этапов состоит процесс построения регрессионной модели:
а) два
б) три
в) четыре
г) каждая регрессионная модель уникальна, поэтому точное количество этапов не определено.
23. Корреляционная зависимость:
а) функция, график которой должен проходить близко к точкам диаграммы экспериментальных данных;
б) это статистическая взаимосвязь двух или более случайных величин, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу;
в) метод наименьших квадратов, используемый для вычисления параметров регрессивной модели.
24. Существует два прогнозов по регрессионной модели. Если прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной, то он называется:
а) линейный
б) восстановление значений
в) экстраполяция
25. Почему для достоверности результатов, полученных путем анализа статистических данных, этих данных должно быть много:
а) статистические данные всегда являются приближенными, усредненными, и носят оценочный характер;
б) на исследуемую величину оказывают воздействие различные факторы, влияние которых и необходимо учитывать
26. С какого метода вычисляются параметры функции регрессионной модели:
а) метод наименьших квадратов
б) метод наибольших квадратов
в) метод половинного деления
27. Какая из предложенных регрессионных моделей наиболее точно отражает характер зависимости между величинами:
а) у = 3,4302е0,7555х; R2 = 0,98
б) у = 21,845х2 – 106,97х + 150,21; R2 = 0,9
в) у = 46,361х – 99,881; R2 = 0,998
28. График регрессионной модели называется:
а) полиномом
б) экстраполяцией
в) трендом
ответ:
. в нужно вывести все составные числа из промежутка [2; n]. код программы:
program lab3;
var i,n,j,s,l: integer;
m: real;
begin
readln (n);
for i: =2 to n do
begin
s: =trunc (sqrt (i));
for l: =2 to s do
begin
m: = i mod l;
if m=0 then
write (' ',i);
end;
end;
end.
но проблема - как только s становится больше 2, составные числа начинают несколько раз повторятся, т.к., например 12 делится и на 2 и на 3. вопрос: как мне сделать выход из цикла после первого успешного деления?
var
i, n, j, s, l: integer;
m: real;
begin
readln(n);
for i : = 2 to n do
begin
s : = trunc(sqrt(i));
for l : = 2 to s do
begin
m : = i mod l;
if m = 0 then
begin
write(' ', i);
break;
512 бит = 512/8= 64 байт
1073741824 байт =1073741824/1024=1048576 Кбайт / 1024= 1024 Мбайт
1024 Кбайт = 1024*1024=1048576 байт
4
Дискета 3,5 = 720 Кбайт
СD= 650 Мбайт
DVD= 1,4 Гбайт- 17,08Гбайт
Жесткий диск = до 5 Тбайт (Терабайт)
5
30 Кбайт= 30*1024 = 30720 байт
125 Кбайт = 125* 1024 =128000 байт
1024 Кбайт = 1024* 1024 = 1048576 байт
71 Кбайт = 71 * 1024 = 72704 байт
13 Гбайт = 13*1024=13312Мбайт=13312*1024=13631488Кбай= 13631488 * 1024 = 13958643712байт
9216 байт = 9216/1024 = 9 Кбайт
32 Гбайт = 32*1024*1024=33554432 Кбайт
769Мбайт = 769*1024 = 787456 Кбайт
512 байт = 512 /1024 = 0,5 Кбайт
70254592 байт = 70254592/1024/1024=67 Мбайт
42 Гбайт = 42*1024= 43008 Мбайт
20482 Кбайт = 20482/1024 = 20Мбайт
2 Гбайт =2*1024=2048 Мбайт