Основные методы в прикладных задачах моделирования сложных систем

a= ; b=

46. Задание {{ 46 }} ТЗ № 12

Коэффициенты аппроксимации по экспоненциальной формуле

y=ae^bx

47. Задание {{ 47 }} ТЗ № 13

Формула общей дисперсии в уравнениях регрессии

48. Задание {{ 48 }} ТЗ № 14

Ковариация y и x (cov(y,x)) равна:

49. Задание {{ 49 }} ТЗ № 15

Средняя квадратичная относительная ошибка в % в регрессионном анализе:

50. Задание {{ 50 }} ТЗ № 16

Формула остаточной дисперсии в уравнениях регрессии:

51. Задание {{ 51 }} ТЗ № 17

Коэффициент корреляции R между значениями x и y:

52. Задание {{ 52 }} ТЗ=35

Критерий Фишера (D дисперсия, S стандартное отклонение, t критерий Стьюдента):

F=Si^2/Sj^2

F=D^(1/2)/N

F=S^2/N^(1/2)

F=(S^2/N)t

F=(S^2/N)/(D^2/N)

53. Задание {{ 53 }} ТЗ=36

Экстраполяция -

расчет функций вне заданной области

расчет функций внутри заданной области

поиск минимума функции

поиск максимума

определение количества минимаксов функции

54. Задание {{ 54 }} ТЗ=37

Метод Симпсона для численного вычисления определенного интеграла:

I=сумма h/3(y(i-1)+4y(i)+y(i+1)), где i изменяется от 1 до n-1 c шагом 2

I=сумма h/6(y(i-1)+4y(i)+y(i+1)), где i изменяется от 1 до n-1 c шагом 2

I=сумма h/3(y(i-1)+2y(i)+y(i+1)), где i изменяется от 1 до n-1 c шагом 2

I=сумма h/3(y(i-1)+4y(i)+y(i+1)), где i изменяется от 1 до n-1

I=сумма h/3(y(i-1)+4y(i)+y(i+1)), где i изменяется от 1 до n

55. Задание {{ 55 }} ТЗ=38

Стандартное отклонение S рассчитывается по формуле

S=D^(1/2)

S=D/N^(1/2

S=(D/N^(1/2))t

S=t

S=D^2

56. Задание {{ 56 }} ТЗ=39

Регрессионный анализ это …

отображения явления математической формулой

решение дифференциальных уравнений

решение алгебраических уравнений

поиск максимума функции

анализ изменения функций в сторону уменьшения значений

57. Задание {{ 57 }} ТЗ=40

Интерполяция -

расчет функций внутри заданной области

поиск минимума функции

поиск максимума функции

расчет функций вне заданной области

метод сглаживания табличных значений функции

58. Задание {{ 58 }} ТЗ=41

Картой линий уровня функции у=f(x1,х2) называется …

множество всех множеств (линий) уровня функции у=f(х1,х2)

выпуклое множество всех множеств (линий) уровня функции у=f(х1,х2)

множество всех выпуклых множеств (линий) уровня функции у=f(х1,х2)

пересечение всех множеств (линий) уровня функции у=f(х1,х2)

впуклое множество всех множеств (линий) уровня функции у=f(х1,х2)

59. Задание {{ 59 }} ТЗ=42

Метод наименьших квадратов …

определение минимума отклонения расчетного от эмпирического значения функции

вычисление экстремума

Метод Эйлера

Метод Лагранжа

определяется критерием Фишера

60. Задание {{ 60 }} ТЗ=43

Градиентом функции у= f(х1,х2) двух переменных называется …

упорядоченная пара (первых) частных производных функции у=f(х1,х2) двух переменных х1 и х2 обозначается символом grad f(x1,x2)

произведение частных производных функции у=f(х1,х2) двух переменных х1 и х2 обозначается символом grad f(x1,x2)

отношение частных производных функции у=f(х1,х2) двух переменных х1 и х2 обозначается символом grad f(x1,x2)

корень из суммы квадратов частных производных функции у=f(х1,х2) двух переменных х1 и х2 обозначается символом grad f(x1,x2)

сумма квадратов частных производных функции у=f(х1,х2) двух переменных х1 и х2 обозначается символом grad f(x1,x2)

61. Задание {{ 61 }} ТЗ=44

Метод прогнозирования основан на …

автокорреляции и экстраполяции

интерполяции

экстраполяции

определении минимума отклонения расчетного от эмпирического значения функции

минимизации функций относительно среднего значения математического ожидания

62. Задание {{ 62 }} ТЗ=45

Функция Кобба-Дугласа имеет свойство:

выпуклости

вогнутости

имеет экстремум

комплексная функция

линейная функция

63. Задание {{ 63 }} ТЗ=46

Тренд это …

выбранная нами функция, описывающая адекватно в смысле метода наименьших квадратов табличную функцию

тенденция, описывающая явление

уравнение кривой, проходящей мимо данных табличной функции, имеющая минимальные абсолютные отклонения

функция, оптимально описывающая табличную функцию

функция, повторяющая очертания табличной функции

64. Задание {{ 64 }} ТЗ=47

Лаг это …

число периодов, по которым рассчитывается коэффициент автокорреляции

порядок коэффициента автокорреляции

величина периода при расчете коэффициента автокорреляции

отношение коэффициента корреляции к коэффициенту автокорреляции

диапазон единичного периода автокорреляции

65. Задание {{ 65 }} ТЗ=48

Временной (динамический) ряд это …

совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени

тренд

степенной ряд, зависящий от времени

сезонная компонента вместе со случайной

любой функциональный ряд

66. Задание {{ 66 }} ТЗ=49

Метод Ньютона при решении трансцендентных уравнений описывается формулой:

текущее значение аргумента = предыдущее значение аргумента минус отношение функции к ее производной от этого аргумента

текущее значение аргумента = предыдущее значение аргумента плюс отношение функции к ее производной от этого аргумент

текущее значение аргумента = предыдущее значение аргумента минус отношение производной функции к функции от этого аргумента

текущее значение аргумента = предыдущее значение аргумента плюс отношение производной функции к функции от этого аргумента

текущее значение аргумента = предыдущее значение аргумента в квадрате плюс отношение производной функции к функции от этого аргумента

67. Задание {{ 67 }} ТЗ=50

Метод Ньютона при решении нелинейных уравнений обеспечивает быструю сходимость, если …

начальное значение выбрано из условия: произведение функции на вторую производную в этой точке > 0

начальное значение выбрано из условия: произведение функции на вторую производную в этой точке = 0

начальное значение выбрано из условия: произведение функции на вторую производную в этой точке < 0

начальное значение выбрано из условия: произведение функции на первую производную в этой точке > 0

начальное значение выбрано из условия: произведение функции на первую производную в этой точке не равно 0

68. Задание {{ 68 }} ТЗ=51

Какие задачи не решаются в регрессионном анализе?

определение экстремумов функции регрессии

установление форм зависимости (положительная, отрицательная, линейная, нелинейная)

оценка неизвестных значений зависимой переменной

определение функции регрессии

оценка коэффициентов уравнения регрессии

69. Задание {{ 69 }} ТЗ=52

Какие случайные величины подчиняются нормальному закону распределения?

случайные величины, являющиеся суммой большого количества факторов

равновероятные случайные величины

ограниченное число случайных величин

не равновероятные случайные величины

все случайные величины

70. Задание {{ 70 }} ТЗ=53

Математические модели прогноза считаются адекватными, если случайная компонента временных рядов подчиняется ниже перечисленным условиям. Выберите лишнее условие.

случайная компонента положительна

нет правильного ответа

существует случайная компонента, которая намного меньше регулярной компоненты

математическое ожидание случайной компоненты близко к 0

случайная компонента подчиняется нормальному закону распределения и существует независимость уровней случайных величин друг от друга

71. Задание {{ 71 }} ТЗ=54

Автокорреляция - это

зависимость случайных величин временного ряда полученных в равных промежутках времени

зависимость случайных величин временного ряда полученных в неравных промежутках времени

независимость показателей временного ряда друг от друга

автоматическое коррелирование функций

автоматическое выявление внутренних связей

72. Задание {{ 72 }} ТЗ=55

Когда строят аддитивную модель временного ряда?

когда амплитуда колебаний приблизительно постоянна

когда амплитуда сезонных колебаний возрастает или уменьшается

когда амплитуда колебаний непостоянна

когда мультипликативная модель дает плохие результаты

когда амплитуда колебаний не предсказуема

73. Задание {{ 73 }} ТЗ=56

Какое утверждение верно?

Любая функция непрерывную на отрезке [a,b] имеет на этом отрезке экстремальные значения

Любую функцию непрерывную на отрезке [a,b] можно представить степенной функцией

Любую функцию непрерывную на отрезке [a,b] можно представить экспоненциальной функцией

Если вторая производная функции положительна, то функция имеет максимум

Если вторая производная функции отрицательна, то функция имеет минимум

74. Задание {{ 74 }} ТЗ=57

Регрессионный (аппроксимационный) анализ …

позволяет делать прогнозы

позволяет установить количественные связи между двумя показателями в виде простых функций от одной или нескольких переменных

позволяет выбирать адекватные значения экономических показателей

позволяет выбирать наилучшие значения экономических показателей, которые являются самыми достоверными

позволяет выбирать наилучшие функции, описывающие данный процесс

75. Задание {{ 75 }} ТЗ=58

Для чего используется коэффициент автокорреляции во временных рядах?

для определения цикличности процесса

для оценки минимальных отклонений данных табличной функции

для определения тренда

для определения ошибок

для нормализации

76. Задание {{ 76 }} ТЗ=59

Интегральная функция распределения (ИФР)– это

функция F(x), определяющая для каждого возможного значения x вероятность того, что случайная величина x примет значение меньшее x

функция F(x), определяющая для каждого возможного значения x вероятность того, что случайная величина x примет значение большее x

функция F(x), определяющая для каждого возможного значения x вероятность того, что случайная величина x примет значение меньшее или равное x

функция F(x), определяющая для каждого возможного значения x вероятность того, что случайная величина x примет значение равное x

функция F(x), определяющая для каждого возможного значения x вероятность того, что случайная величина x примет фиксированное значение

77. Задание {{ 77 }} ТЗ=60

Для чего используют метод наименьших квадратов?

для максимального приближения табличных данных функциями преобразующимися к линейному виду относительно искомых коэффициентов

для оценки минимальных отклонений данных табличной функции

для максимального приближения табличных данных различными функциями

для описания табличных функций адекватными уравнениями математических моделей

для выбора наилучшего критерия оценки экспериментальных данных

78. Задание {{ 78 }} ТЗ=61

Функция Лагранжа представляет собой

коэффициент лямбда, умноженный на функцию ограничений

сумму целевой функции f(x1,x2) и функции ограничения g(x1,x2), умноженной на новую независимую переменную лямбда (называемую множителем Лагранжа), входящую обязательно в первой степени

сумму целевой функции f(x1,x2) и функции ограничения g(x1,x2), умноженной на новую независимую переменную лямбда (называемую множителем Лагранжа), входящую обязательно во вторвой степени

сумму целевой функции f(x1,x2) и функции отклика g(x1,x2), умноженной на новую независимую переменную лямбда (называемую множителем Лагранжа), входящую обязательно в первой степени

сумму функции отклика f(x1,x2) и функции ограничения g(x1,x2), умноженной на новую независимую переменную лямбда (называемую множителем Лагранжа), входящую обязательно в нулевой степени

79. Задание {{ 79 }} ТЗ=62

Метод поиска экстремумов функций

вычисление равных нулю производных

вычисление не равных нулю производных

вычисление производной третьего порядка

определение минимума отклонения расчетного от эмпирического значения функции

вычисление производных

80. Задание {{ 80 }} ТЗ=63

Максимум производственной функции,

если первая производная равна нулю, вторая меньше нуля

если первая производная равна нулю, вторая больше нуля

если первая производная не равна нулю, вторая больше нуля

если первая производная не равна нулю, вторая равна нулю

если первая производная равна нулю

81. Задание {{ 81 }} ТЗ=64

Множество называется выпуклым, если …

оно вместе с двумя любыми своими точками содержит отрезок, их соединяющий

оно не содержит дыр

оно не содержит вмятин

оно состоит из взаимно сопряженных множеств и не имеет разрывов

оно оганичено со всех сторон

82. Задание {{ 82 }} ТЗ=65

Множеством (линией) уровня q функции у=f(х1,х2) называется множество

из огибающих линий, принадлежащих множеству уровня q

всех пар (х1,х2) такое, что f(х1,х2)=q, т.е. во всех точках (х1,х2), принадлежащих множеству уровня q, частное значение функции у=f(х1,х2) одно и то же и равно q

всех пар (х1,х2) такое, что f(х1,х2)<q, т.е. во всех точках (х1,х2), принадлежащих множеству уровня q, частное значение функции у=f(х1,х2) меньше q

всех пар (х1,х2) такое, что f(х1,х2)>q, т.е. во всех точках (х1,х2), принадлежащих множеству уровня q, частное значение функции у=f(х1,х2) больше q

всех пар (х1,х2) такое, что f(х1,х2) не равно q, т.е. во всех точках (х1,х2), принадлежащих множеству уровня q, значение функции у=f(х1,х2) не равны q

83. Задание {{ 83 }} ТЗ=66

Полным дифференциалом функции у=f(х1,х2) называется

сумма двух (первых) частных дифференциалов

разность двух (первых) частных дифференциалов

произведение двух (первых) частных дифференциалов

суперпозиция двух (первых) частных дифференциалов

декомпозиция двух (первых) частных дифференциалов

84. Задание {{ 84 }} ТЗ=67

Решить обратную задачу Леонтьева модели отраслевого баланса X-AX=Y:

X=(E-A)^(-1)Y

X=A^(-1)Y

X=Y(E-A)^(-1)

X=(E^(-1)-A^(-1))Y

X=YA^(-1)

85. Задание {{ 85 }} ТЗ=68

Что характеризует 3-я производная по времени в кубических полиномах временного ряда?

степень изменения ускорения

время

ускорение

скорость

непрерывность ряда

86. Задание {{ 86 }} ТЗ=69

Матрицей Якоби или Якобианом называется …

квадратная матрица, составленная из частных производных функции многих переменных

прямоугольная матрица, составленная из частных производных функции многих переменных

квадратная матрица, составленная из вторых частных производных функции многих переменных

обратная матрица, составленная из частных производных функции многих переменных

диагональная матрица, составленная из частных производных функции многих переменных

87. Задание {{ 87 }} ТЗ=70

Что не является свойством интегральной функции распределения?

Если все возможные значения x случайной величины принадлежат интервалу (a,b), то F(х)=0 при x>=a, 1 при х<=b

Все перечисленные ответы не являются свойством интегральной функции распределения

Значения интегральной функции распределения принадлежат отрезку [0;1]

Вероятность того, что случайная величина x примет значение, заключенной в интервале (a,b), равна приращению интегральной функции распределения на этом интервале

Если все возможные значения x случайной величины принадлежат интервалу (a,b), то F(х)=0 при x<=a, 1 при х>=b

88. Задание {{ 88 }} ТЗ=71

Если 2-я производная ф-и Кобба-Дугласа <0 для y=a0 x k^(a1), где y - производительность труда, k - фондовооруженность, то …

производительность труда падает с ростом фондовооруженности

производительность труда возрастает с ростом фондовооруженности

не изменяется

фондоотдача повышается

производительность труда не зависит от роста фондовооруженности

89. Задание {{ 89 }} ТЗ=72

Производственная функция f(x1,x2,...,xn) при равенстве 0 одного из ресурсов хi:

равна 0

ассимптотически убывает

асимптотически возрастает

имеет экстремум

имеет минимальное значение

90. Задание {{ 90 }} ТЗ=73

Эластичность производства равна …

отношению предельной производительности к среднему значению функции

относительному значению средней производительности

относительному значению предельной производительности

скорости измения производственной функции

ускорению измения производственной функции

91. Задание {{ 91 }} ТЗ=74

Производственная функция бывает …

линейной или мультипликативной

комплексной

мультипликативной и аддитивной

линейной и неаддитивной

нелинейной и аддитивной

92. Задание {{ 92 }} ТЗ=75

Функция полезности с ростом потребления …

уменьшается

возрастает

экстремальная

постоянная величина

не изменяется

93. Задание {{ 93 }} ТЗ=76

Решение задач потребительского выбора выполняется …

минимизацией функцией Лагранжа

с решением функцией Лагранжа

определением первой производной

определением второй производной от функции полезности

определением третьей производной от функции полезности

94. Задание {{ 94 }} ТЗ=77

Множители Лагранжа используются …

для нахождения экстремума функции n переменных с ограничениями на значения этих функций

для нахождения минимума функции одной переменной

для нахождения максимума функции одной переменной

для нахождения точки перегиба функции

для нахождения критических точек функции

95. Задание {{ 95 }} ТЗ=78

Бюджетное множество …

положительное, ограниченное и не пустое

отрицательное и не пустое

бесконечное и положительно

не ограничено по знаку и абсолютной величине

ограничено по знаку и абсолютной величине

96. Задание {{ 96 }} ТЗ=79

Основное свойство области решения системы линейных неравенств:

выпуклость

ограниченность

совместимость общих решений

непрерывность

однозначность решения

97. Задание {{ 97 }} ТЗ=80

Как распологается опорная гиперплоскость относительно вектора С(с1,с2,...,сn), где координаты вектора коэффициенты линейной функции L=c0+c1x1+...+cnxn?

перпендикулярно

параллельно

нет ориентации

в одном направлении и вектор С принадлежит опорной гиперплоскости

под углом 45 градусов

98. Задание {{ 98 }} ТЗ=81

Как решается основная задача линейного программирования геометрическим методом?

строится вектор линейной функции, и движением в направлении вектора по опорной гиперплоскости достигаем минимума или максимума

строится вектор линейной функции, и движением от конца вектора к началу по опорной гиперплоскости достигаем минимума или максимума

строится вектор линейной функции, и передвигая этот вектор по опорной гиперплоскости достигаем минимума или максимума

строится вектор линейной функции, и движением по вектору в положительном направлении достигаем экстремальных решений

строится вектор линейной функции, и движением параллельно вектору в перпендикулярном направлении достигаем экстремальных решений

99. Задание {{ 99 }} ТЗ=82

Решение основной задачи линейного программирования симплекс-методом - это …

получение положительных решений системы ограничений, где число неизвестных больше числа уравнений, аналитическим методом

получение решений системы ограничений, где число неизвестных больше числа уравнений, аналитическим методом

получение положительных решений системы ограничений, где число уравнений больше числа неизвестных, аналитическим методом

получение положительных решений системы ограничений, где число неизвестных больше числа уравнений, приближеным методом

получение отрицательных и положительных решений системы ограничений

100. Задание {{ 100 }} ТЗ=83

Система ограничений называется системой, приведенной к единичному базису, если …

базисные переменные выражены через свободные

базисные переменные отделены знаком равенства от остальных

ранг матрицы системы ограничений равен количеству базисных переменных

коэффициенты при базисных переменных равны единице

коэффициенты при базисных переменных равны нулю

101. Задание {{ 101 }} ТЗ=84

Основная стратегия при поиске максимального значения линейной функции L для системы ограничений в симплекс-методе: Строим матрицу: из коэфф-в системы

привед-й к единичному базису и L-f(сi,x)=c0; выбираем разрешающий столбец(коэфф-в L <0) и min отношение своб.членов к положит-м коэфф-м свободных перем-х, пересекающийся эл-т приводим к 1,в остальных строках столбца к 0,пока коэфф-ты в L не станут >0

привед-й к единичному базису; выбираем разрешающий столбец(коэфф-в L <0) и min отношение своб.членов к положит-м коэфф-м свободных перем-х, пересекающийся элемент приводим к 1, в остальных строках столбца к 0, пока коэфф-ты в L не станут >0

ограничений и L-f(сi,x)=c0; выбираем разрешающий столбец(коэфф-в L <0) и min отношение своб.членов к положит-м коэфф-м свободных перем-х, пересекающийся элемент приводим к 1, в остальных строках столбца к 0, пока коэфф-ты в L не станут >0

привед-й к единичному базису и L-f(сi,x)=c0; выбираем разрешающий столбец(коэфф-в L <0) и max отношение своб.членов к положит-м коэфф-м свободных перем-х, пересекающийся эл-т приводим к 1,в остальных строках столбца к 0,пока коэфф-ты в L не станут >0

привед-й к единичному базису и L-f(сi,x)=c0; выбираем разрешающий столбец(коэфф-в L >0) и min отношение своб.членов к положит-м коэфф-м свободных перем-х, пересекающийся эл-т приводим к 1,в остальных строках столбца к 0,пока коэфф-ты в L не станут >0

102. Задание {{ 102 }} ТЗ=85

Основные этапы решения транспортной задачи:

определение исходного опорного решения; построение последовательных итераций уменьшающих (или увеличивающих) целевую функцию

определение исходного базисного решения; построение последовательных итераций уменьшающих (или увеличивающих) целевую функцию

определение исходного решения из системы линейных базисных уравнений; построение последовательных итераций уменьшающих (или увеличивающих) целевую функцию

определение критерия в виде квадрата суммы исходных уравнений; решение системы линейных уравнений полученных приравниванием 0 производных по базисным перем-м; построение последовательных итераций уменьшающих (или увеличивающих) функцию цели

определение критерия в виде модуля суммы исходных уравнений; решение системы линейных уравнений полученных приравниванием 0 производных по базисным перем-м; построение последовательных итераций уменьшающих (или увеличивающих) функцию цели

103. Задание {{ 103 }} ТЗ=86

Какие из производственных функций аддитивны:

f=a0+a1x+a2x+...

f=cx1^(a)x2^(b)

f=c+x1^(a)x2^(b)

f=c(x1+x2)^(a)

f=c(x1+x2)^(a)x3

104. Задание {{ 104 }} ТЗ=87

Какие из производственных функций мультипликативны:

f=cx1^(a)x2^(b)

f=c+x1^(a)x2^(b)

f=a0+a1x+a2x+...

f=c(x1+x2)

f=c(x1+x2)х3

105. Задание {{ 105 }} ТЗ=88

Метод скользящего среднего (y(t),y(t-1)- функции регрессии в текущий и предыдущий моменты времени; x(t),x(t-1) аргументы; а и b искомые по МНК параметры; e(t)-ошибка):

(y(t)+y(t-1))/2=a+b(x(t)+x(t-1))/2+e(t)/2

(y(t)+y(t-1))/2=a+b(x(t)+x(t-1))/2+e(t)

(y(t)-y(t-1))/2=a+b(x(t)-x(t-1))/2+e(t)/2

(y(t)+y(t-1))=a+b(x(t)+x(t-1))+e(t)

(y(t)+y(t-1))=a+b(x(t)+x(t-1))+e(t)^2

106. Задание {{ 106 }} ТЗ=89

Транспортная задача не решается:

по правилу "северо-восточного угла"

по правилу "минимального элемента"

методом потенциалов

по правилу "северо-западного угла"

симплекс-методом

107. Задание {{ 107 }} ТЗ=90

Балансовая система уравнений Леонтьева имеет вид …

Х-АХ=В

АХ=В

АХ-Х=В

(А-Е)Х=В

(А-Е)^(-1)Х=В

108. Задание {{ 108 }} ТЗ=91

Найти наибольшее значение функции L=X1+3X2 при ограничениях: X1+4X2>=4, X1+X2<=6, X2<=2

Lmax=10, при X1=4, X2=2

Lmax=22, при X1=4, X2=6

Lmax=14, при X1=2, X2=4

Lmax=12, при X1=6, X2=2

Lmax=16, при X1=4, X2=2

109. Задание {{ 109 }} ТЗ=92

Глобальный экстремум для функции у=f(х1,х2) отсутствует, если в критической точке

произведение вторых производных плюс квадрат смешанной производной по x1,x2 меньше 0

произведение вторых производных минус квадрат смешанной производной по x1,x2 меньше 0

произведение вторых производных минус квадрат смешанной производной по x1,x2 больше 0

произведение вторых производных плюс квадрат смешанной производной по x1,x2 больше 0

произведение вторых производных плюс квадрат смешанной производной по x1,x2 равно 0

110. Задание {{ 110 }} ТЗ=93

Нахождение корня уравнения f(x)=0 методом простых итераций сводится к следующей последовательности действий

выделение x как функции от х; задание начального приближения из условия |f'(x)|>1; организация итерационного процесса по рекурентной формуле до требуемой точности

выделение x как функции от х; задание начального приближения из условия f'(x)<1; организация итерационного процесса по рекурентной формуле до требуемой точности

выделение x как функции от х; задание начального приближения из условия f'(x)>0; организация итерационного процесса по рекурентной формуле до требуемой точности

выделение x как функции от х; задание начального приближения из условия f'(x)<0; организация итерационного процесса по рекурентной формуле до требуемой точности

выделение x как функции от х; задание начального приближения из условия |f'(x)|<1; организация итерационного процесса по рекурентной формуле до требуемой точности

111. Задание {{ 155 }} ТЗ № 155

Привести в соответствие соотношения разделов таблицы МОБ

112. Задание {{ 156 }} ТЗ № 156

Используя модель Леонтьева можно ответить на основной вопрос межотраслевого баланса...

каким должно быть валовое производство каждой отрасли, чтобы экономическая система произвела заданное количество конечной продукции

каким должно быть производство продукции, чтобы экономическая система произвела требуемое количество продукции

каким должно быть конечное производство продукции, чтобы оно удовлетворяло решению экономических проблем

каким должно быть валовое производство, чтобы оптимизировать затраты трудовых ресурсов

113. Задание {{ 157 }} ТЗ № 157

Основное свойство коэффициентов прямых затрат в модели Леонтьева.

сумма элементов любого ее столбца меньше 1

сумма элементов любой ее строки меньше 1

сумма всех элементов меньше 1

нет ограничений на сумму элементов, только на отдельные элементы - < 1

114. Задание {{ 158 }} ТЗ № 158

Матрицей коэффициентов полных материальных затрат называют...

обратную матрицу к матрице (Е-А)

обратную матрицу к матрице (А)

транспонированную матрицу к матрице (Е-А)

транспонированную матрицу к матрице (А)

115. Задание {{ 159 }} ТЗ № 159

Коэффициент полной фондоемкости Ф показывает...

какое количество основных фондов всех отраслей необходимо для производства единицы j-го конечного продукта

какое количество основных фондов каждой отрасли необходимо для производства единицы j-го конечного продукта

какое количество основных фондов всех отраслей необходимо для производства единицы j-го валового продукта

какое количество основных фондов одной отрасли необходимо для производства единицы j-го конечного продукта

какое количество основных фондов каждой отрасли необходимо для производства единицы j-го валового продукта

116. Задание {{ 160 }} ТЗ № 160

Несколько ответов

Отличия динамической модели МОБ от статической.

содержит соотношения, определяющие зависимость последующих состояний от предыдущих

не содержит соотношения, определяющие зависимость последующих состояний от предыдущих

содержит соотношения, определяющие независимость последующих состояний от предыдущих

предусматривает дифференциацию конечного продукта на 2 составляющие - непроизводственное потребление и накопление

предусматривает дифференциацию конечного продукта на 2 составляющие - производственное потребление и накопление

не предусматривает дифференциацию конечного продукта на составляющие

117. Задание {{ 161 }} ТЗ № 161

Магистральная модель равновесного роста (Дж. Фон Неймана). Что отражает?

моделирует процесс развития экономики в предположении, что пропорции потребления и инвестиций постоянны

моделирует процесс развития экономики в предположении, что пропорции потребления и инвестиций равны

моделирует процесс развития экономики в предположении, что пропорции потребления и инвестиций независимы

моделирует процесс функционирования отдельных отраслей в предположении, что пропорции потребления и инвестиций постоянны