• 2021-04-14 问题

    xk+2=F(xk+1,xk),k=0,1,2,…,是( )阶差分方程.

    xk+2=F(xk+1,xk),k=0,1,2,…,是( )阶差分方程.

  • 2022-07-28 问题

    ‎在分支定界法中,若选xk=5/3进行分支,则构造的约束条件应为( )‌ A: xk <=1 or xk >=2 B: xk <=1 and xk >=2 C: xk <1 or xk >2 D: 1<= xk <=2

    ‎在分支定界法中,若选xk=5/3进行分支,则构造的约束条件应为( )‌ A: xk <=1 or xk >=2 B: xk <=1 and xk >=2 C: xk <1 or xk >2 D: 1<= xk <=2

  • 2022-05-31 问题

    用牛顿迭代法求方程f(x)=0的根时,迭代公式为xk+1=( )。 A: xk-f(xk) B: xk-f’(xk) C: f(xk) D: f’(xk) E: xk-f(xk)/f’(xk) F: xk+f(xk)/f’(xk)

    用牛顿迭代法求方程f(x)=0的根时,迭代公式为xk+1=( )。 A: xk-f(xk) B: xk-f’(xk) C: f(xk) D: f’(xk) E: xk-f(xk)/f’(xk) F: xk+f(xk)/f’(xk)

  • 2022-05-30 问题

    关于事件xk和yj的非平均自信息量、非平均互信息量,条件的非平均自信息量和联合的非平均自信息量之间的关系,下列说法中错误的是()。 A: I(xk|yj)=I(xk)-I(xk;yj) B: I(xk,yj)=I(yj)+I(xk|yj)=I(xk)+I(yj|xk) C: I(xk,yj)=I(xk)+I(yj)-I(xk;yj) D: I(xk,yj)≤min{I(xk),I(yj)}

    关于事件xk和yj的非平均自信息量、非平均互信息量,条件的非平均自信息量和联合的非平均自信息量之间的关系,下列说法中错误的是()。 A: I(xk|yj)=I(xk)-I(xk;yj) B: I(xk,yj)=I(yj)+I(xk|yj)=I(xk)+I(yj|xk) C: I(xk,yj)=I(xk)+I(yj)-I(xk;yj) D: I(xk,yj)≤min{I(xk),I(yj)}

  • 2022-05-26 问题

    非线性模型中,当其他自变量保持不变,X1 变化△X1,因变量的期望值的变化量为: A: △Y = f(X1 + X1, X2,... Xk). B: △Y = f(X1 + △X1, X2 + △X2,..., Xk+ △Xk)- f(X1, X2,...Xk). C: △Y = f(X1 + △X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk). D: △Y = f(X1 + X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).

    非线性模型中,当其他自变量保持不变,X1 变化△X1,因变量的期望值的变化量为: A: △Y = f(X1 + X1, X2,... Xk). B: △Y = f(X1 + △X1, X2 + △X2,..., Xk+ △Xk)- f(X1, X2,...Xk). C: △Y = f(X1 + △X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk). D: △Y = f(X1 + X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).

  • 2022-06-26 问题

    非线性模型中,当其他自变量保持不变,X1变化△X1,因变量的期望值的变化量为: A: △Y = f(X1+ △X1, X2+ △X2,..., Xk+ △Xk)- f(X1, X2,...Xk). B: △Y = f(X1+ X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk). C: △Y = f(X1+ X1, X2,... Xk). D: △Y = f(X1+ △X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).

    非线性模型中,当其他自变量保持不变,X1变化△X1,因变量的期望值的变化量为: A: △Y = f(X1+ △X1, X2+ △X2,..., Xk+ △Xk)- f(X1, X2,...Xk). B: △Y = f(X1+ X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk). C: △Y = f(X1+ X1, X2,... Xk). D: △Y = f(X1+ △X1, X2,..., Xk)- f(X1, X2,...Xk).

  • 2022-05-29 问题

    在单因素方差分析中,所提出的原假设是H0:X1=X2=X3……=Xk,备择假设是() A: X1≠X2≠X3……≠Xk B: X1&gt;X2&gt;X3……&gt;Xk C: X1&lt;X2&lt;X3……&lt;Xk D: X1,X2,X3……,Xk不全相等

    在单因素方差分析中,所提出的原假设是H0:X1=X2=X3……=Xk,备择假设是() A: X1≠X2≠X3……≠Xk B: X1&gt;X2&gt;X3……&gt;Xk C: X1&lt;X2&lt;X3……&lt;Xk D: X1,X2,X3……,Xk不全相等

  • 2022-11-04 问题

    令动态规划当前状态为Sk,所做的决策为xk,系统将转移到下一阶段的某个状态Sk+1,状态转移方程的一般函数形式为: A: Sk+1=Tk(Sk,xk) B: Sk+1=Tk+1(Sk,xk) C: Sk+1=Tk(Sk+1,xk) D: Sk+1=Tk(Sk,xk+1)

    令动态规划当前状态为Sk,所做的决策为xk,系统将转移到下一阶段的某个状态Sk+1,状态转移方程的一般函数形式为: A: Sk+1=Tk(Sk,xk) B: Sk+1=Tk+1(Sk,xk) C: Sk+1=Tk(Sk+1,xk) D: Sk+1=Tk(Sk,xk+1)

  • 2022-06-09 问题

    设总体X具有分布律pk=P{Xk= xk}:p1=P{X1 =1}=q2, p2=P{X2=2}=2q(1-q), p3=P{X3=3}=(1-q)2,其中q(0<q<1)为未知参数,已知取得了样本值x1=1, x2=2, x3=1,则q的最大似然估计值为

    设总体X具有分布律pk=P{Xk= xk}:p1=P{X1 =1}=q2, p2=P{X2=2}=2q(1-q), p3=P{X3=3}=(1-q)2,其中q(0<q<1)为未知参数,已知取得了样本值x1=1, x2=2, x3=1,则q的最大似然估计值为

  • 2022-11-04 问题

    已知回归模型:y = ????0 + ????1 ????1+????2 ????2 +????3 ????3 +…????k ????k + ????,其中x1, x2, x3, ...xk 属于 A: 因变量 B: 自变量 C: 响应变量

    已知回归模型:y = ????0 + ????1 ????1+????2 ????2 +????3 ????3 +…????k ????k + ????,其中x1, x2, x3, ...xk 属于 A: 因变量 B: 自变量 C: 响应变量

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