для студентов 5 курса факультета БМТ2




Вопросы для повторения

По курсу «Автоматизированная обработка экспериментальных данных»

для студентов 5 курса факультета БМТ2

 

1. Детерминированные и случайные процессы. Классификация детерминированных процессов. Классификация случайных процессов.

2. Среднее значение и ковариационная функция. Стационарные процессы.

3. Эргодические случайные процессы.

4. Стационарность выборочных функций.

5. Одномерные случайные величины. Функция распределения. Плотность вероятности. Математическое ожидание. Начальный и центральный моменты. Свойства функции распределения и плотности вероятности.

6. Преобразования случайных величин.

7. Производящие функции моментов и характеристические функции.

8. Неравенство Чебышева.

9. Двумерные случайные величины. Совместная функция распределения. Совместная плотность вероятности. Математическое ожидание.

10. Коэффициент корреляции.

11. Статистическая независимость и некоррелированность.

12. Совместная производящая функция моментов и совместная характеристическая функция, смешанные моменты.

13. Гауссово (нормальное) распределение.

14. Распределение суммы случайных величин. Центральная предельная теорема.

15. Совместное и многомерное гауссовы распределения.

16. Понятие о евклидовой и махаланобисовой метрике.

17. Основные понятия математической статистики. Выборочные значения и оценивание параметров. Качество оценок.

18. Важнейшие функции распределения. Стандартное нормальное распределение. Хи-квадрат распределение. Распределение Стьюдента.

19. Выборочные распределения: распределения выборочного среднего при известной и неизвестной дисперсии, распределение выборочной дисперсии.

20. Доверительные интервалы, уровень доверия.

21. Проверка гипотез. Уровень значимости и мощность критерия. Ошибки 1-го и 2-го рода. Оценка размера выборки.

22. Критерий согласия Хи-квадрат, проверка нормальности.

23. Статистическая независимость и выявление тренда. Критерий серий. Критерий инверсий.

24. Линейный корреляционный анализ выборочных данных. Выборочный коэффициент корреляции. Проверка значимости корреляции.

25. Линейный регрессионный анализ выборочных данных. Особенности использования для построения линии регрессии методов наименьших квадратов и главных компонент.

26. Стационарные случайные процессы. Корреляционные и ковариационные функции, их свойства. Нормированная корреляционная функция.

27. Взаимная ковариационная функция при наличии запаздывания. Оценка параметров среды.

28. Функции спектральной плотности. Определение спектральной плотности с помощью ковариационных функций. Односторонние спектральные плотности. Определение спектральной плотности с помощью финитного преобразования Фурье. Прямое измерение спектральной плотности.

29. Функция когерентности. Взаимная функция когерентности при наличии запаздывания. Оценка параметров среды.

30. Определение положения максимума ковариационной функции.

31. Эффективная шумовая ширина спектра и эффективное шумовое время корреляции. Соотношение неопределенностей.

32. Эргодические случайные процессы. Достаточное условие эргодичности.

33. Гауссовы случайные процессы.

34. Линейные преобразования случайных процессов.

35. Дифференцирование эргодических случайных процессов.

36. Оценка математического ожидания числа пересечений случайным процессом определенного уровня.

37. Обработка медико-биологических данных: этапы анализа одной реализации случайного процесса; этапы анализа совокупности реализаций случайного процесса.

38. Методы анализа нестационарных случайных процессов.

 

 

39. Основные понятия вычислительной диагностики. Методы вычислительной диагностики.

40. Основные положения байесовской теории статистического вывода. Субъективная мера вероятности.

41. Формула Байеса.

42. Оценивание априорных и условных вероятностей.

43. Алгоритмы вычислительной диагностики. Использование формулы Байеса для группы симптомов. Вероятностная зависимость симптомов, теорема Быховского.

44. Алгоритмы вычислительной диагностики. Правдоподобие, отношение правдоподобия. Диагностические коэффициенты. Последовательная статистическая процедура, пороги диагностики. Коэффициент корреляции симптома с диагнозом.

45. Структура процесса вычислительной диагностики.

46. Сбор информации.

47. Отбор информации. Информативность симптомов. Отсев малоинформативных симптомов.

48. Классификация. Корректировка построенной модели вычислительной диагностики, поиск оптимальной совокупности симптомов.

49. Вероятностно-геометрические алгоритмы диагностики. Алгоритм фазового интервала.

50. Процедура вероятностно-гарантированной диагностики в условиях малой выборки.



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-02-12 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: