Аттестация 2 Тест Математические методы моделирования при решении

Аттестация 2. Тест “Математические методы моделирования при решении геологических задач”

число степеней свободы — превышение числа наблюдений над числом оцениваемых параметров распределения.

Числа степеней свободы - это всегда целые положительные числа.

В случае сравнения с. в. сравнивать приходится • не два значения, а два закона распределения.

критерий Пирсона Критерий Стьюдента критерий Фишера F, Критерий Ван-дер-Вардена • Х • χ2 • T • F

Для непараметрических критериев • не требуется никаких предположений о форме закона распределения, • мы не делаем никаких предположений о параметрах (числовых характеристиках) этих распределений

Вариационный ряд – • совокупность значений с. в. , выстроенных в порядке возрастания Ранг – • порядковый номер значения в вариац. ряду

Двумерной случайной величиной называется • вектор (Х 1, Х 2), каждая координата которого является одномерной случайной величиной.

Ковариация • изменчивость • совместная изменчивость • ? ?

Для практического приложения обычно используют • коэффициент корреляции,

коэффициент корреляции - • нормированный коэффициент cov с нормировкой на средний квадрат отклонения одномерных с. в.

Отсутствие корреляции означает • либо отсутствие какой-либо связи • либо связь существенно не линейна

– связь тесная

Тенденция – Связи нет Тесная связь Связь средней полноты Слабая связь

В статистической зависимости • одному значению независимой переменной Х соответствует не одно, а множество значений зависимой переменной Y. • каждому значению аргумента Х соответствует единственное значение переменной Y.

Линия, соединяющие условные средние, • линия регрессии (линия тренда или линия аппроксимации)

статистическая связь, все условные распределения в которой являются нормальными и имеют одинаковую дисперсию, называется • корреляционной •

уравнение, описывающее линию регрессии - • уравнение регрессии (уравнение тренда)

Метод наименьших квадратов применяют • для оценки коэффициента уравнения регрессии

МНК используют в математике для • приближенного описания табличных функций

Задача аппроксимации в методе МНК: найти такую функцию которая обеспечивала бы минимум квадратич. отклонения эмпирич. точек от рассчитанной (теоретической) кривой

аппроксимация имеет • всегда одно решение в классе линейных функций

Остаточный разброс – это • отклонение точек от линии регрессии, которое предопределено другими факторами, влияющими на Y независимо от Х

Коэффициент детерминации оценивает, в какой мере статист. связь близка к функциональной, при этом не важно линейно или нелинейно

Парные коэффициенты корреляции характеризуют тесноту связи двух с. в. • без учета причин, обуславливающих эту корреляцию

К какой задаче сводится метод наименьших квадратов в классе алгебраических полиномов? • К задаче решения системы n нелинейных алгебраических уравнений с n неизвестными • К задаче решения системы n дифференциальных уравнений с n неизвестными • К задаче решения нелинейного алгебраического уравнения порядка n

Два геологических объекта можно считать похожими, если: • А) Их законы распределения либо совпадают, либо мало отличаются • Б) Математические ожидания их совпадают или мало отличаются • В) Их размеры в плане совпадают, либо мало отличаются • Г) Всё вышеперечисленное

Для проверки гипотезы о равенстве математических ожиданий двух нормальных случайных величин используют: • А) Критерий Фишера • Б) Критерий Ван-дер-Вардена • В) Критерий Стьюдента • Г) Критерий Пирсона

Статистическая связь называется корреляционной, если: • А) Все условные распределения являются нормальными и имеют одинаковую дисперсию • Б) Все условные распределения являются нормальными и имеют разную дисперсию • В) Все условные распределения являются нормальными и имеют одинаковые математические ожидания • Г) Часть условных распределений являются нормальными и имеют одинаковую дисперсию

Отклонение точек от линии регрессии, которое предопределено другими факторами, влияющими на Y независимо от Х • А) Ошибка измерений • Б) Остаточная невязка • В) Независимый разброс • Г) Остаточный разброс

Пассивность геологических экспериментов обусловлена: • А) Стационарностью геологических процессов • Б) Невозможностью повторения замера в той же точке либо в соседней • В) Редкой плотностью геологогеофизических наблюдений и данных • Г) Всем вышеперечисленным

В какой мере статистическая связь близка к функциональной, оценивает: • А) Коэффициент корреляции • Б) Коэффициент детерминации • В) Среднее квадратичное отклонение • Г) Количество коэффициентов в уравнении регрессии

Оценки характеристик многомерной случайной величины выполняют на основе эмпирических данных, которые представляют собой: • А) Графики распределения случайных величин • Б) Систему линейных уравнений • В) Вариационные ряды многомерной случайной величины • Г) Таблицу «объект – свойство»

По нормальному закону, как правило, распределены параметры: • А) Проницаемости • Б) Пористости • В) Нефтегазонасыщенности • Г) Эффективной толщины

Одно из свойств коэффициента ковариации • А) cov(x 1; x 2)=М(х1 -M(x 1))*(x 2 -M(x 2)) • Б) cov(x 1; x 2)=М(х1+M(x 1))*(x 2 -M(x 2)) • В) cov(x 1; x 2)=М(х1 -x 2)*(x 2 -x 1) • Г) cov(x 1; x 2)=М(х1+M(x 1))*(x 2+M(x 2))

Ковариация - • А) Степень разброса точек в диаграмме • Б) Нормированный коэффициент на средний квадрат отклонения одномерных случайных величин, входящих в двумерную • В) Совокупность значений случайных величин, выстроенных в порядке возрастания • Г) Порядковый номер значения в вариационном ряду

Коэффициент детерминации оценивает: • А) Меру дальности статистической и функциональной связи • Б) Меру близости статистической и функциональной связи • В) Отклонения эмпирического значения от гиперповерхности • Г) Степень соответствия регрессии эмпирическим данным •

3 аттестация • Почему критерий, основанный на минимизации максимального отклонения сглаженного значения от замеренного, не применяется в геологии? • Т. к. геологические тела неоднородные • Т. к. геологические тела однородные • Т. к. невозможны большие отскоки оценок параметров от искомых значений • Всё вышеперечисленное

Пошаговая регрессия включает методы: • Полного перебора • Метод включения • Метод исключения • Все перечисленные выше методы

Согласно правилам составления классификаций: • Классы и подклассы не пересекаются • Классы и подклассы могут пересекаться • В одной классификации применяются разные основания • Все перечисленное выше

Задача классификации: • Описание геологических объектов согласно принятым концепциям • Создание геологической модели • Выявление естественного расслоения исходных геологических наблюдений и объектов на четко выраженные группы • Все перечисленное выше

Группа элементов, характеризуемых каким-либо общим свойством • Таксон • Кластер • Категория • Класс

Минимальное локальное расстояние, как мера сходства между двумя объектами, измеряется по принципу: • «Дальнего соседа» • «Ближайшего соседа» : • «Средней связи» • «Медианного расстояния»

Хаусдорфово расстояние одновременно учитывает: • Медианное и максимальное расстояние • Центроидное расстояние и Махаланобиса • Минимальное и среднее расстояние • Минимальное и максимальное расстояние • •

Для количественной характеристики корреляции при фиксированном значении других параметров используют • частный коэффициент корреляции • гистограммы • коэффициент детерминации • метод наименьших квадратов

Частный коэффициент корреляции между х1 и х2 при фиксированном значении х3 и х4 • rx 1. x 2 x 3 • rx 1 x 2. x 3 x 4…xp • rx 1 x 2. x 3 х4 •

Коэффициенты уравнения регрессии определяют по эмпирическим данным • с помощью МНК • по справочным таблицам • по аналогии • по методу треугольников

Для количественной характеристики корреляции при фиксированном значении других параметров используют • частный коэффициент корреляции • гистограммы • коэффициент детерминации • метод наименьших квадратов

Способы построения цифровой модели двумерного поля геол. параметра включают: • Стохастические методы моделирования при редкой сети скважин • Цифровые карты рассчитываются путем интерполяции при густой сети скважин • Использование сейсмических атрибутов при построении карт эффективных толщин • Все перечисленные выше

Метод полного перебора • Метод поиска наиболее информативной группы признаков • Метод поиска наименее информативной группы признаков • Поиск коэффициентов уравнения регрессии • Поиск статистически незначимых коэффициентов уравнения регрессии

Качество многомерной регрессии оценивается • частными коэффициентами корреляции • эмпирическим путем • по отклонению эмпирических точек относительно регрессионной гиперповерхности • по методу наименьших квадратов

Оценка качества многомерной регрессии количественно осуществляется на основе • метода наименьших квадратов • частных коэффициентов корреляции • эмпирическим путем • среднеквадратичного отклонения •

Классификация — это упорядочение объектов • по их сходству • по их различию • по размерам • по их количеству

Систематизированная группа любой категории • система • кластер • категория • таксон

Пара, состоящая из некоторого множества X и расстояния d • система • метрическое пространство • таксон • двумерная регрессия

Для оценки сходства между парами многомерных наблюдений, описываемыми значениями признаков в виде двоичного кода предназначены • коэффициенты корреляции • коэффициенты расстояния • коэффициенты ассоциативности • всё вышеперечисленное

• . Пошаговая регрессия включает методы: • А) Полного перебора • Б) Метод включения • В) Метод исключения • Г) Все перечисленные выше методы •

Согласно правилам составления классификаций: • А) Классы и подклассы не пересекаются • Б) Классы и подклассы могут пересекаться • В) В одной классификации применяются разные основания • Г) Все перечисленное выше

• Задача классификации: • А) Описание геологических объектов согласно принятым концепциям • Б) Создание геологической модели • В) Выявление естественного расслоения исходных геологических наблюдений и объектов на четко выраженные группы • Г) Все перечисленное выше

Группа элементов, характеризуемых каким-либо общим свойством • А) Таксон • Б) Кластер • В) Категория • Г) Класс

• Минимальное локальное расстояние, как мера сходства между двумя объектами, измеряется по принципу: • А) «Дальнего соседа» • Б) «Ближайшего соседа» : • В) «Средней связи» • Г) «Медианного расстояния» •

Хаусдорфово расстояние одновременно учитывает: • А) Медианное и максимальное расстояние • Б) Центроидное расстояние и Махаланобиса • В) Минимальное и среднее расстояние • Г) Минимальное и максимальное расстояние •

Задача геологического моделирования • А) Достоверное описание объекта моделирования • Б) Прогнозирование изменения свойств и характеристик объекта моделирования • В) Описание процессов формирования залежи • Г) Прогнозирование изменения добычи по залежи

• Способы построения цифровой модели двумерного поля геологического параметра включают: • А) Стохастические методы моделирования при редкой сети скважин • Б) Цифровые карты рассчитываются путем интерполяции при густой сети скважин • В) Использование сейсмических атрибутов при построении карт эффективных толщин • Г) Все перечисленные выше

• 89. По нормальному закону, как правило, распределены параметры: • А) Проницаемости • Б) Пористости • В) Нефтегазонасыщенности • Г) Эффективной толщины •

• 90. Вариограмма характеризует: • А) Пространственную изменчивость свойства • Б) Количество взаимосвязанных точек • В) Среднее значение свойства • Г) Всё вышеперечисленное

Метод полного перебора • А) Метод поиска наиболее информативной группы признаков • Б) Метод поиска наименее информативной группы признаков • В) Поиск коэффициентов уравнения регрессии • Г) Поиск статистически незначимых коэффициентов уравнения регрессии