WWW.KONFERENCIYA.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Конференции, лекции

 

ВОПРОСЫ ТЕСТА

ЛЕКЦИЯ 1

1. Теория вероятностей изучает явления:

А) сложные

Б) детерминированные

В) случайные

Г) простые

2. Количественная мера объективной возможности это :

А) опыт

Б) вероятность

В) событие

Г) явление

3. Опыт – подбрасывание 2-х игральных кубиков. Сколько всего

элементарных исходов в опыте:

А) 6

Б) 12

В) 18

Г) 36

4. Достоверным называется событие А, если:

А) A = Б) A = В) A = 1 Г) A = 0 5. В ящике находятся белые, красные и черные шары. Какое событие является невозможным:

А) из ящика извлечен черный шар Б) из ящика извлечен белый шар В) из ящика извлечен красный шар Г) из ящика извлечен синий шар 6. Невозможным называется событие А, если:

А) А= Б) А = В) А = Г) А = 7. В ящике находятся только черные шары. Какое событие является достоверным:

А) из ящика извлечен черный шар Б) из ящика извлечен белый шар В) из ящика извлечен синий шар Г) из ящика извлечен красный шар Опыт - подбрасывании 2-х монет, событие А – появление двух «решек», событие A это:

А) появление одного «орла»

Б) появление двух «орлов »

В) появление хотя бы одного «орла »

Г) появление ноль «орлов »

8. Суммой событий А и В называется А) появление одного события Б) появление двух событий В) появление хотя бы одного события Г) появление ноль событий 9. Произведением событий А и В называется А) появление одного события Б) появление двух событий В) появление хотя бы одного события Г) появление ноль событий 10. События А и В несовместны, если А) A + B = Б) A B = А) A B = Б) A + B = 11. Вероятность p(A) принимает значения:

А) [-1; 1] Б) [0; 100] В) [0; 10] Г) [0; 1] 12. Вероятность достоверного события равна:

А) - Б) В) 0. Г) 13. Вероятность невозможного события равна:

А) - Б) В) 0. Г) 14. Вероятность суммы каких событий равно сумме вероятностей этих событий :

А) независимых Б) несовместных В) зависимых Г) совместных 15. Вероятность суммы противоположных событий равна:

А) - Б) В) 0. Г) 16. События А1…Аn не могут быть случаями, если они :

А) несовместные Б) равновозможные В) неравновозможные Г) образуют полную группу 17. В ящике находятся 3 белых и 5 черных шаров. Какова вероятность извлечения белого шара:

А) 3/ Б) 1/ В) 3/ Г) 5/ 18. В ящике находятся 3 белых и 5 черных шаров. Какова вероятность извлечения черного шара:

А) 5/ Б) 1/ В) 3/ Г) 5/ 1. Геометрическое определение вероятности предполагает, что число элементарных исходов опыта:

А) конечно Б) бесконечно В) случайно Г) счетно 2. Вероятность суммы случайных событий A и B:

3. Если при вычислении вероятности события никаких других ограничений, кроме условий испытания не налагается, то такую вероятность называют А) безусловной Б) условной В) простой Г) сложной 4. Критерий независимости случайных событий A и B:

5. Вероятность произведения двух событий равна:

6. Вероятность произведения каких событий равно произведению вероятностей этих событий:

А) независимых Б) несовместных В) зависимых Г) совместных 7. Вероятность появления хотя бы одного события A и B равна:

8. В опыте возможны события A и B. Вероятность появления ровно одного события A и B равна:

9. Вероятность безотказной работы сети, состоящей из двух параллельно соединенных независимо работающих элементов (надежность элементов – 0,2 и 0,4) равна:

10. Вероятность безотказной работы сети, состоящей из двух последовательно соединенных независимо работающих элементов (надежность элементов – 0,2 и 0,4) равна:

1. Формула полной вероятности имеет вид:

2. Формула Байеса имеет вид:

3. В формуле полной вероятности гипотезы Hi должны быть:

А) достоверными Б) равновозможными В) несовместными Г) совместными 4. В формуле Байеса гипотезы Hi должны быть:

А) достоверными Б) равновозможными В) несовместными Г) совместными 5. Формула Байеса применяется, если:

А) событие А уже произошло Б) событие А еще не произошло В) событие А достоверное Г) событие А невозможное 6. Формула Байеса позволяет определить:

А) апостериорные вероятности гипотез Hi Б) априорные вероятности гипотез Hi В) апостериорную вероятность события А Г) априорную вероятность события А 7. Формула Бернулли имеет вид:

8. Пусть проводятся n независимых одинаковых опытов. Формула Бернулли вычисляет вероятность того, что:

А) событие А произойдет ровно в k опытах Б) событие А произойдет ровно в n опытах В) событие А произойдет хотя бы один раз Г) событие А произойдет хотя бы в k опытах 9. Наивероятнейшее число к0 появления события А в n независимых одинаковых опытах определяется неравенством:

10. Пусть проводятся 100 независимых одинаковых опытов. Использовать формулу Пуассона можно, если вероятность появления событие А в одном 11. Пусть проводятся 25 независимых одинаковых опытов. Использовать формулы Муавра-Лапласа можно, если вероятность появления событие А в одном опыте :

1. Случайная величина называется дискретной, если ее множество значений:



А) счетное Б) несчетное В) конечное Г) бесконечное 2. Случайная величина называется непрерывной (недискретной), если ее множество значений:

А) счетное Б) несчетное В) конечное Г) бесконечное 3. Функцией распределения F(x) случайной величины X называется вероятность того что:

А) что она примет значение меньшее, чем аргумент функции x Б) что она примет значение не меньшее, чем аргумент функции x В) что она примет значение большее, чем аргумент функции x Г) что она примет значение не большее, чем аргумент функции x 4. Функция распределения F(x) принимает значения:

А) [0;1] В)[-; + [ Г) [1; +1] 5. Для функции распределения F(x) имеет место предельное соотношение:

6. Для функции распределения F(x) имеет место предельное соотношение:

7. Функция распределения F(x) является:

А) неубывающей функцией Б) убывающей функцией В) невозрастающей функцией Г) возрастающей функцией 8. Вероятность попадания значения случайной величины Х в интервал [ x1;

А) F(x1) - F(x2) Б) F(x1) + F(x2) В) F(x2) - F(x1) Г) F(x2) + F(x1) 9. Плотность распределения f(x) равна:

10. Плотность распределения f(x) принимает значения:

11. Переход от плотности распределения f(x) к функции распределения F(x) 12. Вероятность попадания значения случайной величины Х в интервал [ a; b 13. Условие нормировки имеет вид:

1. Математическое ожидание дискретной случайной величины Х равно:

2. Математическое ожидание случайной величины Х характеризует:

А) среднее значение случайной величины Б) наиболее вероятное значение случайной величины В) степень рассеивания значений случайной величины Г) степень случайности 3. Математическое ожидание непрерывной случайной величины Х равно:

4. M[X] = 1. Математическое ожидание величины Y = 4 - 2X равно:

Б) - Г) - 5. Математическое ожидание случайной величины Х равно:

А) 1 (x) Б) 2 (x) В) µ1 ( x) Г) µ2 ( x) 6. Математическое ожидание центрированной случайной величины Х В) - 7. Дисперсия дискретной случайной величины Х равна:

8. Дисперсия случайной величины Х характеризует:

А) среднее значение случайной величины Б) наиболее вероятное значение случайной величины В) степень рассеивания значений случайной величины Г) степень неопределенности 9. Дисперсия непрерывной случайной величины Х равна:

10. D[X] = 1. Дисперсия величины Y = 4 - 2X равна:

11. Дисперсия случайной величины Х равна:

12. Практически все значения случайной величины Х находятся в интервале:

13. Мода случайной величины Х равна:

А) среднему значению случайной величины Б) наиболее вероятному значению случайной величины В) значению, для которого выполняется условие p{X 1 ;

3. При увеличении числа проведенных независимых опытов n среднее арифметическое значений случайной величины X сходится по вероятности к:

4. Частота появления события А в n опытах равна:

А) числу опытов в которых произошло событие А ;

Б) отношению числа опытов, в которых произошло событие А, к n;

В) отношению n к числу опытов, в которых произошло событие А;

5. При увеличении числа проведенных независимых опытов n частота появления события А в n опытах сходится по вероятности к :

А) p(A);

6. Закон распределения суммы независимых равномерно распределенных случайных величин при неограниченном увеличении числа слагаемых неограниченно приближается к:

А) равномерному;

Б) нормальному;

В) экспоненциальный ;

Г) биномиальный ;

7. Центральная предельная теорема применима для суммы большого числа случайных величин Xi, если :

1. Математической статистикой занимается методами обработки опытных данных, полученных в результате наблюдений над А) случайными явлениями;

Б) неслучайными явлениями;

В) необычными явлениями ;

Г) таинственными явлениями ;

2. Выборка объемом n будет репрезентативной, если:

А) n>100;

Б) ее осуществлять случайно;

В) она содержит повторяющиеся значения;

Г) она не содержит повторяющихся значений;

3. Величина X в 10 опытах приняла значения: 4, 1, 3, 4, 2, 5, 1, 3, 6, 4.

Вариационный ряд будет иметь вид:

4. Величина X в 10 опытах приняла значения: 4, 1, 3, 4, 2, 5, 1, 3, 6, 4.

Эмпирическая функция распределения F*(3) равна:

5. Величина X в 10 опытах приняла значения: 4, 1, 3, 4, 2, 5, 1, 3, 6, 4.

Эмпирическая функция распределения F*(1) равна:

6. Величина X в 10 опытах приняла значения: 4, 1, 3, 4, 2, 5, 1, 3, 6, 4.

Эмпирическая функция распределения F*(7) равна:

7. Объем выборки равен 80. Число интервалов в интервальном статистическом ряду следует взять равным:

8. Объем выборки равен 10000. Число интервалов в интервальном статистическом ряду следует взять равным:

9. Число интервалов в интервальном статистическом ряду равно 10. Сумма площадей всех прямоугольников гистограммы, построенной на его основе 10. Прямоугольники равноинтервальной гистограммы имеют одинаковую:





А) ширину;

Б) высоту;

В) площадь;

Г) диагональ;

11. Прямоугольники равновероятностной гистограммы имеют одинаковую:

А) ширину;

Б) высоту;

В) площадь;

Г) диагональ;

1. Оценка Q называется состоятельной, если :

А) при увеличении объема выборки n она сходится по вероятности к значению параметра Q ;

Б) ее математическое ожидание точно равно параметру Q для любого объема выборки ;

В) ее дисперсия минимальна по отношению к дисперсии любой другой оценки этого параметра;

Г) она точечная;

2. Оценка Q называется несмещенной, если :

А) при увеличении объема выборки n она сходится по вероятности к значению параметра Q ;

Б) ее математическое ожидание точно равно параметру Q для любого объема выборки ;

В) ее дисперсия минимальна по отношению к дисперсии любой другой оценки этого параметра;

Г) она точечная;

3. Оценка Q называется эффективной, если :

А) при увеличении объема выборки n она сходится по вероятности к значению параметра Q ;

Б) ее математическое ожидание точно равно параметру Q для любого объема выборки ;

В) ее дисперсия минимальна по отношению к дисперсии любой другой оценки этого параметра;

Г) она точечная;

4. Состоятельная оценка математического ожидания равна:

5. Состоятельная смещенная оценка дисперсии равна:

6. Состоятельная несмещенная оценка дисперсии равна:

7. Величина X в 10 опытах приняла значения: 4, 1, 3, 4, 2, 5, 1, 3, 6, 4. Оценка вероятности того, что X = 4 равна:

8. Доверительный интервал для математического ожидания случайной величины X с неизвестным законом распределения имеет вид:

9. Доверительный интервал для дисперсии случайной величины X с неизвестным законом распределения имеет вид:

10. Доверительный интервал для дисперсии случайной величины X с нормальным законом распределения имеет вид:

11. Доверительный интервал для вероятности события A в схеме независимых опытов Бернулли имеет вид:

1. Ошибка первого рода ("пропуск цели") для двухальтернативной гипотезы {H0, H1}состоит в том, что:

А) будет отклонена гипотеза H0, если она верна Б) будет принята гипотеза H0, если она неверна В) будет отклонена гипотеза H0, если она неверна Г) будет принята гипотеза H0, если она верна 2. Ошибка второго рода ("ложное срабатывание") для двухальтернативной гипотезы {H0, H1} состоит в том, что:

А) будет отклонена гипотеза H0, если она верна Б) будет принята гипотеза H0, если она неверна В) будет отклонена гипотеза H0, если она неверна Г) будет принята гипотеза H0, если она верна 3. Уровнень значимости это:

А) вероятность совершить ошибку первого рода Б) вероятность совершить ошибку второго рода В) вероятность не совершить ошибку первого рода Г) вероятность не совершить ошибку второго рода 4. В первой серии из 25 опытов событие А появилось в 5 опытах, во второй серии из 100 опытов событие А появилось в 25 опытах. Критерий для проверки гипотезы о равенстве вероятностей события А в этих сериях равен:

5. Критерий Пирсона имеет вид:

6. По выборке объемом 100 значений случайной величины X построен интервальный статистический рад, содержащий 10 интервалов, и выдвинута гипотеза о равномерном законе распределения случайной величины X.

Число степеней свободы для критерия Пирсона равно:

7. По выборке объемом 100 значений случайной величины X построен интервальный статистический рад, содержащий 10 интервалов, и выдвинута гипотеза о экспоненциальном законе распределения случайной величины X.

Число степеней свободы для критерия Пирсона равно:

8. По выборке объемом 100 значений случайной величины X построен интервальный статистический рад, содержащий 10 интервалов, и выдвинута гипотеза о нормальном законе распределения случайной величины X. Число степеней свободы для критерия Пирсона равно:

9. Критерий Колмогорова имеет вид:

1. Состоятельная несмещенная оценка корреляционного момента выборки 3. Проверка гипотезы об отсутствии корреляционной зависимости для двумерной случайной величины (X, Y), распределенной по нормальному закону, по выборке объемом n = 25 выполняется с помощью критерия:

В) t = Г) Z = 4. Проверка гипотезы об отсутствии корреляционной зависимости для двумерной случайной величины (X, Y), распределенной по нормальному закону, по выборке объемом n = 100 выполняется с помощью критерия:

А) t = Б) Z = В) t = Г) Z = 5. Проверка гипотезы о равенстве математических ожиданий случайных величин X и Y выполняется с помощью:

А) t-критерия Б) F-критерия В) критерия Уилкоксона Г) критерия Пирсона 6. Проверка гипотезы о равенстве дисперсий случайных величин X и Y выполняется с помощью:

А) t-критерия Б) F-критерия В) критерия Уилкоксона Г) критерия Пирсона 7. Проверка гипотезы о том, что случайные величины X и Y имеют одинаковый закон распределения выполняется с помощью:

А) t-критерия Б) F-критерия В) критерия Уилкоксона Г) критерия Пирсона 8. Корреляционное поле (диаграмма рассеивания) для двумерной случайной величины (Х,У) это:

А) изображение в виде точек на плоскости в декартовой системе координат результатов опытов Б) линии регрессии Y на х и X на y В) эмпирические линии регрессии Y на х и X на y Г) график функции f(x,y) 9. Метод наименьших квадратов используется для определения:

А) типа зависимости эмпирической линии регрессии Б) значений параметров эмпирической линии регрессии В) точечных оценок математического ожидания Г) точечных оценок дисперсии 10. Целевая функция метода наименьших квадратов имеет вид:

11. Система уравнений в методе наименьших квадратов

ЭКЗАМЕНАЦИОННЫЕ ВОПРОСЫ

1. Основные понятия теории вероятностей.

2. Случайные события, операции над событиями.

3. Основные аксиомы теории вероятностей. Непосредственный подсчет вероятностей.

4. Классическое и геометрическое определение вероятности. Свойства вероятности.

5. Основные комбинаторные формулы. Виды выборок.

6. Сумма событий. Теоремы сложения вероятностей.

7. Условная вероятность. Теоремы умножения вероятностей.

8. Зависимые и независимые событий. Вероятность безотказной работы сети.

9. Формула полной вероятности. Формула Байеса.

10. Схема испытаний Бернулли. Теорема о повторении опытов.

Предельные теоремы в схеме испытаний Бернулли.

11. Случайные величины. Типы величин. Закон распределения дискретной случайной величины.

12. Функция распределения случайных величин и ее свойства.

13. Плотность распределения непрерывной случайной величины и ее свойства.

14. Числовые характеристики одномерной случайной величины.

Математическое ожидание и его свойства.

15. Числовые характеристики одномерной случайной величины. Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение.

16. Числовые характеристики одномерной случайной величины. Начальные и центральные моменты. Мода, медиана, квантиль, коэффициент вариации.

17. Типовые законы распределения дискретной случайной величины.

18. Типовые законы распределения непрерывной случайной величины.

Равномерное, экспоненциальное распределения.

19. Типовые законы распределения непрерывной случайной величины.

Нормальное распределение. Функции Лапласа.

20. Закон распределения функции случайного аргумента.

21. Числовые характеристики функции случайного аргумента.

22. Двумерные случайные величины. Двумерная функция распределения, ее свойства.

23. Распределение дискретной двумерной случайной величины (матрица распределения, eё свойства).

24. Плотность распределения двумерных случайных величин и ее свойства.

25. Зависимые и независимые случайные величины. Условные законы распределения.

26. Числовые характеристики двумерных величин. Композиция законов распределения.

27. Закон распределения функций двух случайных величин. Числовые характеристики функций двух случайных величин. Композиция законов распределения.

28. Многомерные случайные величины. Числовые характеристики многомерных случайных величин.

29. Закон больших чисел. Неравенства Чебышева.

30. Закон больших чисел. Сходимость по вероятности. Теорема Чебышева.

Теорема Бернулли.

31. Центральная предельная теорема.

32. Основные понятия математической статистики (выборка, вариационный ряд, гистограмма).

33. Выборочные характеристики. Состоятельность, эффективность и несмещенность оценок.

34. Точечные оценки числовых характеристик, их свойства.

35. Точечные оценки параметров распределения, метод моментов.

36. Точечные оценки параметров распределения, метод максимального правдоподобия.

37. Интервальные оценки числовых характеристик. Доверительный интервал для математического ожидания и вероятности.

38. Интервальные оценки числовых характеристик. Доверительный интервал для вероятности и дисперсии 39. Проверка статистических гипотез. Ошибки, допускаемые при проверке гипотез. Методика проверки гипотез на основе критериев значимости.

40. Проверка статистических гипотез Типы статистических гипотез. Гипотеза о равенстве вероятностей.

41. Статистическая обработка двухмерных массивов. Доверительный интервал для коэффициента корреляции и гипотеза о корреляционной зависимости.

42. Статистическая обработка двухмерных массивов. Критерий Уилкоксона.

43. Статистическая обработка двухмерных массивов. Критерии о равенстве основных числовых характеристик.

44. Критерий согласия 2.

45. Критерий согласия Колмогорова.

46. Корреляционный и регрессионный анализ. Метод наименьших квадратов.

47. Оценки коэффициентов уравнения регресии и коэффициента корреляции (оценки по методу наименьших квадратов).

КОНТРОЛЬ ЗНАНИЙ

Для контроля знаний после изучения курса “Теория вероятностей и математическая статистика” используется специальная программа “tester.exe” разработанная на кафедре ВМиП БГУИР (рук. Волковец А.И.).

Для выполнения теста папку “Тест по курсу ТВиМС” необходимо скопировать на диск, на который установлена операционная система (как правило, это диск C), и запустить программу “tester.exe”. Во время теста будут случайным образом выбраны 85 вопросов (по 5 вопросов на лекцию) из базы, содержащей 200 вопросов. Для каждого вопроса на экране выводится варианта ответа, один из них правильный. Тест по каждой из лекций будет пройден, если тестируемый допустит не более одной ошибки в 5 вопросах, относящихся к данной лекции.



Похожие работы:

«ать книгу александрова летающие лодки м-5 и м-20 Скачать беспласно и без смс порно ххх Скачать бесплатно и без регистрации ирину алегрову-уже не твоя Скачать и прослушать песни максим бесплатно Скачать книгу богодухова с и Dodge caravan б\у 2006 г выпуска Скачать бесплатно мелодии, стихи и смс приколы для мобильного Скачать песню бесплатно и без регистрации валерия нежность Скачать и прослушать рингтоны 2011 Скачать бесплатно луна + и текила Скачать бесплатно и без регистрации приколы для...»

«ИСТОРИЯ ОТЕЧЕСТВЕННОГО ГОСУДАРСТВА И ПРАВА обзорная лекция УДК 340(09) История отечественного государства и права обзорная лекция для студентов заочного факультета по специальности Юриспруденция / Сост. Л.Н. Булдыгерова – Хабаровск: Изд-во Тихоокеанского гос. ун-та, 2011. – 32 с. Обзорная лекция составлена на кафедре “История Отечества, государства и права”. Материал приведен в соответствии с учебной программой курса История отечественного государства и права. Используя данную лекцию при...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Уральский государственный университет им. А.М. Горького ИОНЦ Толерантность, права человека и предотвращение конфликтов, социальная интеграция людей с ограниченными возможностями Филологический факультет Кафедра риторики и стилистики русского языка КУРС ЛЕКЦИЙ ПО ДИСЦИПЛИНЕ ЛИНГВОКУЛЬТУРОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ ТОЛЕРАНТНОСТИ Авторы-составители: Михайлова О.А., д.фил.н., профессор,...»

«Курс лекций по Макроэкономике. www.iet.ru 1 Обсудить в форуме www.iet.ru/forum/ Лекции 20-21. Долгосрочный экономический рост. Модель Солоу. Анализируя модель совокупного спроса и совокупного предложения (AD-AS), мы предполагали, что единственным переменным фактором производства является труд, а капитал и технология рассматривались как неизменные. Эти предположения нельзя считать адекватными для долгосрочного анализа, поскольку в долгосрочной перспективе мы наблюдаем как изменение запаса...»

«Текст, подготовленный для выступления Новый многосторонний подход для XXI века: лекция имени Ричарда Димблби Кристин Лагард Директор-распорядитель, Международный Валютный Фонд Лондон, 3 февраля 2014 года Добрый вечер! Для меня большая честь быть приглашенной выступить с лекцией имени Димблби в этом году, и я хотела бы поблагодарить Би-Би-Си и семью Димблби за столь любезное приглашение — и особенно Дэвида Димблби за его теплое вступительное слово. Сегодня вечером я хотела бы поговорить о...»

«Лекции 1.1. Исторический обзор В практической деятельности человека математика используется очень давно. На протяжении многих веков применялись геометрия и алгебра для разнообразных хозяйственных вычислений и измерений. Хотя развитие математики долгое время определялось в основном потребностями естественных наук и внутренней логикой самой математики, применение математических методов в экономике имеет также богатое прошлое. Родоначальник классической политической экономии В.Петти (1623-1687)...»

«Негосударственное образовательное учреждение высшего профессионального образования ИНСТИТУТ ГОСУДАРСТВЕННОГО АДМИНИСТРИРОВАНИЯ Кафедра Уголовно-правовых дисциплин Направление 030900.62 Юриспруденция УГОЛОВНОЕ ПРАВО Лекционный материал Составитель: Читаев Ш.В. Москва 2013 Тема №1. Понятие, задачи и система уголовного права. Наука уголовного права. Принципы уголовного права План: 1. Понятие, предмет и метод уголовного права 2. Система уголовного права 3. Механизм и задачи уголовно-правового...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ВЫСШЕМУ ОБРАЗОВАНИЮ ЮЖНО-УРАЛЬСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Черногоров Е.П. ТЕОРЕТИЧЕСКАЯ МЕХАНИКА. ПРИНЦИП ДАЛАМБЕРА Курс лекций ЧЕЛЯБИНСК 2010 1. ПРИНЦИП ДАЛАМБЕРА ДЛЯ МАТЕРИАЛЬНОЙ ТОЧКИ Рассмотрим движение материальной точки массой m в пространстве инерциальной системы отсчета Oxyz (рис. 1.1). Пусть точка движется под действием активных сил, равнодействующая которых F. На точку наложены связи, N – равнодействующая сил реакций этих связей. Дифференциальное...»

«1 ЛЕКЦИЯ 9 VII. ПЕРЕРАБОТКА ХИМИЧЕСКИХ ПРОДУКТОВ ТЕРМИЧЕСКОЙ ПЕРЕРАБОТКИ ТВЕРДЫХ ГОРЮЧИХ ИСКОПАЕМЫХ Состав углеводородов, извлекаемых из газа (сырой бензол и газовый бензин), и состав веществ, конденсирующихся при охлаждении газов (смолы), тесно связаны. Такое разделение углеводородов на два разных продукта условно. Часть высококипящих компонентов сырого бензола или газового бензина обязательно входит в состав смолы, а в газовом бензине или сыром бензоле должны присутствовать низкокипящие...»

«О - 130 О - 131 ОИ - 132 ОИ - 133 ОИБ - 134 0ИБ – 135 Понедельник Физика, лб Хим., лб ФИЗИКА ФИЗИКА 9.30 – 11.05 лекция доц. Хлябич П.П. лекция доц. Хлябич П.П. Хим., лб Физика практ ИНФОРМАТИКА ХИМИЯ 11.15 – 12. лекция доц. Воронов Г.И. лекция доц. Гончаров А.В. Математика Физика практ практика Информ.,лб Хим., лб ФИЗИКА Математика 13.30 – 15. лекция доц. Хлябич П.П. практика Информ.,лб Хим., лб Физика практ Физика, лб 15.15 – 16. Вторник Физика практ Физика, лб Хим., лб 9.30 – 11. Физика...»

«Басовский е л Бахмина беременна и просит о помиловании Анекдот о доме 2 Бабаевские мелкооптовые склады в санкт-п Архив загса советского р-на Балтаси портал все о ципье База отдыха в д Задубье тверской области Баллада о доблестном рыцаре айвенго dvd Аэродром в д заруденье во времена вов Архиепископ антоний красноярск Лекции о нравственности Беседы о фотомaстерстве дыко скaчaть бесплaтно Анкеты о сауне Архитектор аПопов Б/о прибой бердянск Анна ахматовамне кажется я даже неуслышу Бaртел дрaгз...»

«НОУ ВПО ИВЭСЭП НЕГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ИНСТИТУТ ВНЕШНЕЭКОНОМИЧЕСКИХ СВЯЗЕЙ, ЭКОНОМИКИ И ПРАВА СТРАХОВОЕ ПРАВО УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС по специальности 030501.65 Юриспруденция САНКТ-ПЕТЕРБУРГ 2011 Страховое право: Учебно-методический комплекс / Авторы – составители: С.А. Крайнова, В. В. Новиков, СПб.: ИВЭСЭП, 2011. Утвержден на заседании кафедры гражданско-правовых дисциплин, протокол № 11 от 07.05. Утвержден и...»

«ГРИНЕВ В. В. ГЕНЕТИКА ЧЕЛОВЕКА КУРС ЛЕКЦИЙ МИНСК БГУ 2004 УДК 575.1/2:599.89(075.8) ББК 28.704я73 Г85 Печатается по решению Редакционно-издательского совета Белорусского государственного университета Рецензент кандидат биологических наук, доцент Д.Б. Сандаков Гринев В. В. Г85 Генетика человека : курс лекций / В. В. Гринев. – Мн. : БГУ, 2006. – 131 с. : ил. ISBN 985-485-586-4 В курсе лекций излагаются основы генетики человека. Адресуется студентам и аспирантам, специализирующимся в области...»

«анализа руд, перегонный куб и печи. Стоимость лаборатории с оборудованием составила около 2000 руб. В этой лаборатории, расположенной вблизи жилого дома с квартирой М.В. Ломоносова, великий химик получил, наконец, возможность вести экспериментальные исследования (впрочем, частично проводились они и у него дома) в области физики и химии, а также читать лекции студентам с демонстрацией опытов. 24 июля 1747 г. Императрица Елизавета, обнародовав Регламент Императорской Академии наук и художеств в...»

«СОДЕРЖАНИЕ От авторов Часть первая. ИДЕЯ Лекция 1. Новая стратегия. – Благие намерения. – Ключевое понятие Лекция 2. Фотография ситуации Лекция 3. О защите Часть вторая. ОСМЫСЛЕНИЕ Лекция 4. Охватить всего слона. – Перводвигатель Лекция 5. Большой смысл Лекция 6. Отцы и хищники Лекция 7. Принцип пирамиды. – Прогресс. – Зависимость Лекция 8. Подведение первого итога Часть третья. НОВОЕ ВРЕМЯ Лекция 9. Начало конца. – Логика как бомба. – Тупик Лекция 10. Новые ориентиры. – Рождение капитала. –...»

«РАСПИСАНИЕ Учебных занятий 1 курса геологического факультета на ВЕСЕННИЙ семестр 2012-2013 учебного года Время 101(10) 102 (17) 119(14) 103(13) 111(5) 104(21) 105(13) 112(15) 126(11) 106(16) 107(22) 108(12) 109(20) 110(21) день Время день Ч/н Ч/н Ч/Н с 18.02. практикум ФИЗИКА Минералогия МИНЕРАЛОГИЯ С Ч/Н с 11.02. ОБЩАЯ физфак 339, 4 часа Общая геология КРИСТАЛЛОХИМИЯ с основ.кристал. ОСН. КРИСТАЛ. практикум ГЕОЛОГИЯ 9:00- 9:00доп.гл.) Урусов В.С., Еремин Н.Н. Ряховская С.К. Ч/Н с 11.02. лекция...»

«НАНОМЕТР № 3 (55) март 2011 www.fnm.msu.ru www.nanometer.ru Информационный бюллетень ФНМ Олимпиада началась! 21 марта стартовал очный этап V Всероссийского интеллектуального форума - олимпиады по нанотехнологиям. В его программу входят испытания по математике, химии, физике и биологии для школьников, творческие конкурсы и экспериментальный тур для молодых ученых. Подробный отчет об олимпиаде читайте в следующем номере “Нанометра“. Открытие олимпиады: участников приветствует член-корреспондент...»

«Версия от 16 января 2010 г. Краткое содержание курса “Алгебра” (1-й семестр, 3-й поток) (лектор Марков В.Т.) Предисловие Этот текст не претендует ни на полноту изложения, ни на литературные достоинства основной целью автора была краткость. В большинстве случаев приводятся только наброски доказательств (начало и конец доказательства отмечаются знаками и, соответственно). Восстановление всех деталей всех доказательств обязательное условие усвоения курса и хороший способ самостоятельной проверки...»

«НИКОЛАЙ ОРЛОВ СТИХОТВОРЕНИЯ Москва ООО ИПЦ “Маска” 2008 УДК 882 ББК 84 (2Рос-Рус) 6 О66 Николай Орлов О66 Стихотворения М.: ООО ИПЦ “Маска”, 2008 — 162 с. ISBN 978-5-91146-222-2 УДК 882 ББК 84 (2Рос-Рус) 6 О66 ISBN 978-5-91146-222-2 © Николай Орлов, 2008 *** 19 декабря 1988 года я сидел на лекции по линейной алгебре доцента Панферова. Это был мой любимый день в году, и я сочинил 2 стишка:. Темнота. Вдруг на рельсы упал Луч сверхмощного зверя-прожектора, Обнажив на дорожке из шпал Труп...»

«3 Мир России. 2005. № 3 РОССИЯ КАК РЕАЛЬНОСТЬ Общественный договор и гражданское общество А.А. АУЗАН Статья основана на материалах лекции автора, прочитанной в декабре 2004 г. в литературном кафе Bilingue (О.Г.И.) в рамках проекта Публичные лекции. Политру. Первая ее часть — обзор концептуальных представлений о проблемах экономического развития (в каких случаях и как страны преодолевают отсталость, выходят из исторически накатанной, но не ведущей к развитию колеи). Вторая — ясная реконструкция...»









 
2014 www.konferenciya.seluk.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Конференции, лекции»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.