18275

Ryzyko wystąpienia braku towaru wynosi:

a) 5%; b) 2.5% ; c) około 30%; d) około 15%; e) mniej niż 1%

Oczekiwana liczba sprzedanych sztuk towaru wynosi:

a) około 1560; b) 1560: c) około 1680; c) nieco mniej niź 1560; d) znacznie mniej niż 15604

9.    MinimaInokwadratowy model prognostyczny popytu na pewien towar da prognozę punktową o wartości 1260 sztuk. Błąd prognozy ma rozkład normalny o dyspersji 30 sztuk. Dostawca wystawia do sprzedaży 1290 sztuk.

Ryzyko wystąpienia braku towaru wynosi: a) 5%; b) 2.5% ; c) około 30%; d) około 15%: e) mniej niź 1%

Oczekiwana liczba sprzedanych sztuk towaru wynosi:

a) około 1260: b) 1260: c) około 1680; c) nieco mniej niź 1260; d) znacznie mniej niź 1290

10.    Minima Inokwadratowy model prognostyczny popytu na pewien towar daje prognozę punktową o wartości 3260 sztuk. Błąd prognozy ma rozkład normalny o dyspersji 70 sztuk. Dostawca wystawia do sprzedaży 3330 sztuk.

Ryzyko wystąpienia braku towaru wynosi:

a) 5%; b) 2.5% ; c) około 30%; d) około 15%: e) mniej niź 1%

Oczekiwana liczba sprzedanych sztuk towaru wynosi:

a) około 3260; b) 3260; c) około 3330; c) nieco mniej niź 3260; d) znacznie mniej niź 3330

11.    Model predykcyjny uzyskany metodą najmniejszych kwadratów daje miarodajne oceny rozkładu prawdopodobieństwa błędu prognozy jeśli:

a)    Zakłócenia mę zależą od y

b)    Postaćł struktura) modelu odwzorowuje z pomiialnym błędem faktyczna zależność stochastyczna zmiennej objaśnianej v od zmiennych objaśniających X dla wartości Xo dla których wyznaczamy prognozę y(xq)

c) Jak w b i dodatkowo znany iest rozkład prawdopodobieństwa składnika losowegę

d) Jak w b i został wyznaczony na podstawie odpowiednio dużej liczby obserwacji

e)    Został uzyskany na podstawie małej liczby obserwacji, ale rozkład prawdopodobieństwa zakłóceń jest normalny

12.    Nieistotność autokorelacji szeregu czasowego oznacza, że:

a) ..kQlęinę_wąftpśc,i _s,zęręfl.u>ą_pa.rąmi_sta,tystycznie .niezależne

b)    dostępne dane nie dają podstaw do stwierdzenia statystycznej zależności elementów szeregu

ę)..5Łer.^i^.wyniklęm-WyiaCŁnie.ę^dżiŁływąnJą.ężynnlków.l.Q£9wy.ęh-

d) dostępne dane nie dają podstaw do stwierdzenia, źe proces reprezentowany szeregiem jest dynamiczny

13.    Optymalność modelu regresyjnego wyznaczonego metodą najmniejszych Kwadratów oznacza, źe taki model:

a). ies.t najlepszy. z.mtóiiwy&h

bid ajejięimigis^    n iokwad rato wy dopasowania zaleźnoścjojLąłpjo^^^

(strukturze) do danych

c)    minimalizuje dyspersję błędu prognoz.

14.    Ocena ryzyka prognoz wymaga wyznaczenia odchylenia standardowego/ rozkładu prawdopodobieństwa błędu prognozy/ wielkości prognozowanej. Mozę to być wykonane tylko metodą symulacji Monte Carlo gdy:

a) Model prognostyczny jest liniowy, ale złożony, b) model jest liniowy, ale zmienne modelu muszą spełniać ograniczenia nieliniowe c) model iest nieliniowy d) jak w c i wymagana jest wysoka dokładność ocen ryzyka e)proonozowanv iest proces dyskretny z losowymi zdarzeniami

f)    jak w e i model uwzględnia ograniczenia zmiennych.