Статистика и распределения — бесплатный тест онлайн

Вопрос 1 из 25

Какое утверждение точнее всего объясняет участок с `x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]`?

\hat\theta=\arg\min_\theta L(\theta)

using Statistics
x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]
μ = mean(x)
med = median(x)
s = std(x)
@show μ med s

Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. В Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение. Оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода. Вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора.

Вопрос 2 из 25

Какой контрольный тест лучше всего проверит правило, связанное с `x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]`?

using Statistics
x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]
μ = mean(x)
med = median(x)
s = std(x)
@show μ med s

Проверить на отдельном примере, что вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Проверить на отдельном примере, что в Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение. Проверить на отдельном примере, что несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. Проверить на отдельном примере, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Проверить на отдельном примере, что оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода.

Вопрос 3 из 25

Какой контракт следует закрепить при переработке строки `x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]`?

using Statistics
x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]
μ = mean(x)
med = median(x)
s = std(x)
@show μ med s

Сохранить в реализации правило: Несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. Сохранить в реализации правило: Вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Сохранить в реализации правило: В Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение. Сохранить в реализации правило: Оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода. Сохранить в реализации правило: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента.

Вопрос 4 из 25

Как проверить, что новая реализация `x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]` не изменила обещанное пользователю поведение?

\hat\theta=\arg\min_\theta L(\theta)

Приёмка должна подтвердить, что несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. Приёмка должна подтвердить, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Приёмка должна подтвердить, что оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода. Приёмка должна подтвердить, что вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Приёмка должна подтвердить, что в Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение.

Вопрос 5 из 25

Какое утверждение о `x = [2.1, 2.2, 2.4, 10.0]` является переносимым правилом, а не особенностью одного запуска?

Указать в документации: Вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Указать в документации: Несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. Указать в документации: Оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода. Указать в документации: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Указать в документации: В Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение.

Вопрос 6 из 25

Что именно следует из фрагмента с `@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)`?

X\sim\mathcal{D}(\theta)

using Distributions
model = Normal(10.0, 2.0)
@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)

Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. В Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение. Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения.

Вопрос 7 из 25

Какой тест точнее всего зафиксирует границу поведения `@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)`?

using Distributions
model = Normal(10.0, 2.0)
@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)

Проверить на отдельном примере, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Проверить на отдельном примере, что статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Проверить на отдельном примере, что объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Проверить на отдельном примере, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Проверить на отдельном примере, что в Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение.

Вопрос 8 из 25

Какой контракт следует закрепить при переработке строки `@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)`?

using Distributions
model = Normal(10.0, 2.0)
@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)

Сохранить в реализации правило: Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Сохранить в реализации правило: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Сохранить в реализации правило: В Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение. Сохранить в реализации правило: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Сохранить в реализации правило: Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований.

Вопрос 9 из 25

Какой результат приёмочного теста подтвердит корректность участка с `@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)`?

X\sim\mathcal{D}(\theta)

Приёмка должна подтвердить, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Приёмка должна подтвердить, что в Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение. Приёмка должна подтвердить, что объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Приёмка должна подтвердить, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Приёмка должна подтвердить, что статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований.

Вопрос 10 из 25

Что следует сообщить пользователю библиотеки о поведении `@show mean(model) std(model) cdf(model, 12.0) quantile(model, 0.95)`?

Указать в документации: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Указать в документации: Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Указать в документации: Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Указать в документации: В Distributions.jl порядок параметров всех распределений совпадает: сначала среднее, затем стандартное отклонение. Указать в документации: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели.

Вопрос 11 из 25

Какое объяснение для `sample = rand(rng, Normal(), 5)` выдержит проверку на другом допустимом входе?

x_i\sim\mathcal{D}(\theta;\mathrm{rng})

using Random, Distributions
rng = Xoshiro(20260716)
sample = rand(rng, Normal(), 5)
@show sample

Вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. Оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода.

Вопрос 12 из 25

Что нужно подтвердить отдельным примером для `sample = rand(rng, Normal(), 5)`?

using Random, Distributions
rng = Xoshiro(20260716)
sample = rand(rng, Normal(), 5)
@show sample

Проверить на отдельном примере, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Проверить на отдельном примере, что несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. Проверить на отдельном примере, что вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Проверить на отдельном примере, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Проверить на отдельном примере, что оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода.

Вопрос 13 из 25

Что должно остаться истинным после рефакторинга участка с `sample = rand(rng, Normal(), 5)`?

using Random, Distributions
rng = Xoshiro(20260716)
sample = rand(rng, Normal(), 5)
@show sample

Сохранить в реализации правило: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Сохранить в реализации правило: Оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода. Сохранить в реализации правило: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Сохранить в реализации правило: Вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Сохранить в реализации правило: Несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа.

Вопрос 14 из 25

После обновления Julia или пакета поведение участка с `sample = rand(rng, Normal(), 5)` изменилось. Какой критерий приёмки остаётся корректным?

x_i\sim\mathcal{D}(\theta;\mathrm{rng})

Приёмка должна подтвердить, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Приёмка должна подтвердить, что оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода. Приёмка должна подтвердить, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Приёмка должна подтвердить, что несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа. Приёмка должна подтвердить, что вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора.

Вопрос 15 из 25

Какое утверждение о `sample = rand(rng, Normal(), 5)` является переносимым правилом, а не особенностью одного запуска?

Указать в документации: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Указать в документации: Вызов `Random.seed!` внутри функции делает параллельные эксперименты независимыми и сохраняет внешнее состояние генератора. Указать в документации: Оценка параметра должна сопровождаться пониманием смещения, разброса и предпосылок; одна средняя величина не описывает качество вывода. Указать в документации: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Указать в документации: Несмещённая оценка обычно даёт меньшую дисперсию, поэтому её следует предпочитать смещённой независимо от объёма выборки и цели анализа.

Вопрос 16 из 25

Какое утверждение точнее всего объясняет участок с `σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))`?

p(y\mid\theta)

using Distributions, Statistics
function standardized_residuals(y, μ, σ)
    σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))
    return (y .- μ) ./ σ
end
r = standardized_residuals([0.0, 1.0, 4.0], 1.0, 1.0)
@show mean(r) maximum(abs, r)

Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Высокое правдоподобие одной подогнанной модели подтверждает её предпосылки без анализа остатков и альтернатив. Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента.

Вопрос 17 из 25

Какой эксперимент отличит настоящий механизм `σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))` от случайного результата одного запуска?

using Distributions, Statistics
function standardized_residuals(y, μ, σ)
    σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))
    return (y .- μ) ./ σ
end
r = standardized_residuals([0.0, 1.0, 4.0], 1.0, 1.0)
@show mean(r) maximum(abs, r)

Проверить на отдельном примере, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Проверить на отдельном примере, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Проверить на отдельном примере, что статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Проверить на отдельном примере, что высокое правдоподобие одной подогнанной модели подтверждает её предпосылки без анализа остатков и альтернатив. Проверить на отдельном примере, что объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения.

Вопрос 18 из 25

Что должно остаться истинным после рефакторинга участка с `σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))`?

using Distributions, Statistics
function standardized_residuals(y, μ, σ)
    σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))
    return (y .- μ) ./ σ
end
r = standardized_residuals([0.0, 1.0, 4.0], 1.0, 1.0)
@show mean(r) maximum(abs, r)

Сохранить в реализации правило: Высокое правдоподобие одной подогнанной модели подтверждает её предпосылки без анализа остатков и альтернатив. Сохранить в реализации правило: Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Сохранить в реализации правило: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Сохранить в реализации правило: Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Сохранить в реализации правило: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента.

Вопрос 19 из 25

Какой результат приёмочного теста подтвердит корректность участка с `σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))`?

p(y\mid\theta)

Приёмка должна подтвердить, что объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Приёмка должна подтвердить, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Приёмка должна подтвердить, что высокое правдоподобие одной подогнанной модели подтверждает её предпосылки без анализа остатков и альтернатив. Приёмка должна подтвердить, что статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Приёмка должна подтвердить, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента.

Вопрос 20 из 25

Как сформулировать границу механизма `σ > 0 || throw(ArgumentError("σ must be positive"))` без чрезмерного обещания?

Указать в документации: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Указать в документации: Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Указать в документации: Высокое правдоподобие одной подогнанной модели подтверждает её предпосылки без анализа остатков и альтернатив. Указать в документации: Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Указать в документации: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента.

Вопрос 21 из 25

Какой механизм Julia определяет поведение строки `clean = collect(skipmissing(values))`?

\bar{x}=n^{-1}\sum_i x_i

using Statistics
function summarize(values; unit)
    clean = collect(skipmissing(values))
    isempty(clean) && return (; unit, n=0, mean=missing, sd=missing)
    return (; unit, n=length(clean), mean=mean(clean), sd=std(clean))
end
@show summarize([1.0, missing, 2.0]; unit=:ms)

Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Длинная цепочка вложенных преобразований читается надёжнее промежуточных имён: единицы и направление сравнения можно восстановить по типам результата.

Вопрос 22 из 25

Какой тест точнее всего зафиксирует границу поведения `clean = collect(skipmissing(values))`?

using Statistics
function summarize(values; unit)
    clean = collect(skipmissing(values))
    isempty(clean) && return (; unit, n=0, mean=missing, sd=missing)
    return (; unit, n=length(clean), mean=mean(clean), sd=std(clean))
end
@show summarize([1.0, missing, 2.0]; unit=:ms)

Проверить на отдельном примере, что статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Проверить на отдельном примере, что длинная цепочка вложенных преобразований читается надёжнее промежуточных имён: единицы и направление сравнения можно восстановить по типам результата. Проверить на отдельном примере, что объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Проверить на отдельном примере, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Проверить на отдельном примере, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели.

Вопрос 23 из 25

Какую гарантию должна сохранить правка участка с `clean = collect(skipmissing(values))`?

using Statistics
function summarize(values; unit)
    clean = collect(skipmissing(values))
    isempty(clean) && return (; unit, n=0, mean=missing, sd=missing)
    return (; unit, n=length(clean), mean=mean(clean), sd=std(clean))
end
@show summarize([1.0, missing, 2.0]; unit=:ms)

Сохранить в реализации правило: Длинная цепочка вложенных преобразований читается надёжнее промежуточных имён: единицы и направление сравнения можно восстановить по типам результата. Сохранить в реализации правило: Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Сохранить в реализации правило: Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Сохранить в реализации правило: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Сохранить в реализации правило: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели.

Вопрос 24 из 25

Какой результат приёмочного теста подтвердит корректность участка с `clean = collect(skipmissing(values))`?

\bar{x}=n^{-1}\sum_i x_i

Приёмка должна подтвердить, что воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Приёмка должна подтвердить, что проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Приёмка должна подтвердить, что статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Приёмка должна подтвердить, что длинная цепочка вложенных преобразований читается надёжнее промежуточных имён: единицы и направление сравнения можно восстановить по типам результата. Приёмка должна подтвердить, что объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения.

Вопрос 25 из 25

Какое утверждение о `clean = collect(skipmissing(values))` является переносимым правилом, а не особенностью одного запуска?

Указать в документации: Объект распределения в Distributions.jl задаёт параметры и поддерживает `pdf`, `cdf`, `rand` и статистики; параметризация должна соответствовать документации конкретного распределения. Указать в документации: Статистический код читаем, когда единицы, параметры, обработка пропусков и направление сравнения видны из имён и структуры, а не спрятаны в цепочке преобразований. Указать в документации: Проверка модели сопоставляет наблюдения с предпосылками, остатками и предсказательной проверкой; хорошее значение одной метрики не доказывает адекватность модели. Указать в документации: Воспроизводимую выборку получают через явный генератор случайных чисел; глобальное состояние усложняет параллельные тесты и повторение эксперимента. Указать в документации: Длинная цепочка вложенных преобразований читается надёжнее промежуточных имён: единицы и направление сравнения можно восстановить по типам результата.