- •Часть I математика Раздел 1. Дифференциальное исчисление
- •1.1 Определение производной. Таблица производных
- •1.2. Основные правила дифференцирования
- •1.3. Численное дифференцирование
- •1.4. Примеры
- •1.5. Варианты заданий
- •Раздел 2. Интегральное исчисление
- •2.1. Первообразная функция и неопределенный интеграл
- •2.2. Основные свойства неопределенного интеграла
- •2.3. Таблица простейших интегралов
- •2.4. Основные методы интегрирования
- •2.5. Основные понятия и свойства определенного интеграла
- •2.6. Основные методы интегрирования
- •2.7. Численное интегрирование
- •2.8. Примеры
- •2.9. Варианты заданий
- •Раздел 3. Дифференциальные уравнения
- •3.1. Основные определения
- •3.2. Уравнения с разделяющимися переменными
- •3.3. Однородные уравнения первого порядка
- •3.4. Линейные уравнения первого порядка
- •3.5. Численные методы решения дифференциальных уравнений
- •3.6. Примеры
- •I. Метод Лагранжа
- •II. Метод Бернулли
- •3.7. Варианты заданий
- •Раздел 4. Элементы теории вероятностей
- •4.1 Классификация событий. Действия над событиями
- •4.2. Классическое определение вероятности
- •4.3 Основные формулы комбинаторики
- •4.4. Теоремы умножения и сложения вероятностей
- •4.5. Примеры
- •4.6. Варианты заданий
- •4.7. Формулы полной вероятности и Байеса
- •4.8. Примеры
- •4.9 Варианты заданий
- •4.10. Повторные испытания
- •4.11. Примеры
- •4.12. Варианты заданий
- •Раздел 5. Случайные величины
- •5.1. Понятие случайной величины. Функция распределения
- •5.2. Дискретные случайные величины (дсв)
- •5.3. Непрерывные случайные величины (нсв)
- •5.4. Числовые характеристики случайных величин
- •5.5. Примеры
- •5.6. Варианты заданий
- •Раздел 6. Основы статистики. Регрессионный анализ
- •6.1. Основы математической статистики
- •6.1.1. Примеры
- •6.1.2. Варианты заданий
- •6.2. Регрессионный анализ
- •6.2.1. Примеры
- •6.2.2. Варианты заданий
- •Часть II информатика Раздел 1. Операционные системы
- •1.1. Примеры
- •1.2. Варианты заданий
- •Раздел 2. Текстовые редакторы
- •2.1. Примеры выполнения заданий
- •3.2. Варианты заданий
- •Раздел 3. Табличный процессор Excel
- •3.1. Примеры выполнения заданий
- •3.2. Варианты заданий
- •Раздел 4. Графические редакторы
- •4.1. Примеры выполнения заданий
- •4.2. Варианты заданий
- •Раздел 5. Электронные базы данных Access
- •5.1. Примеры выполнения заданий
- •5.2. Варианты заданий
- •Раздел 6. Интернет
- •6.1. Примеры выполнения заданий
- •6.2. Варианты заданий
- •Библиографический список
Раздел 6. Основы статистики. Регрессионный анализ
6.1. Основы математической статистики
6.1.1. Примеры
№1. По данным выборки составить дискретный вариационный ряд. Найти распределение относительных частот. Построить полигоны частот и относительных частот: 2; 7; 9; 9; 8; 7; 5; 9; 8; 5; 8; 9; 5; 7; 5; 9; 9; 7; 9; 7.
Решение.
Упорядочим по возрастанию значения вариант и составим ряд распределения частот.
№ |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
xi |
2 |
5 |
7 |
8 |
9 |
ni |
1 |
4 |
5 |
3 |
7 |
Найдем объем выборки
Относительные частоты для значений выборки найдем по формуле:
Построим полигоны частот:
№2. Построить эмпирическую функцию распределения по данному распределению выборки:
xi |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
ni |
12 |
15 |
23 |
20 |
25 |
5 |
Решение.
Найдем объем всей выборки: n=12+15+23+20+25+5=100.
Составим вариационный ряд по значениям:
xi |
ni |
ni/n |
накопленные частости |
1 |
12 |
0,12 |
0,12 |
2 |
15 |
0,15 |
0,27 |
3 |
23 |
0,23 |
0,50 |
4 |
20 |
0,20 |
0,70 |
5 |
25 |
0,25 |
0,95 |
6 |
5 |
0,05 |
1,00 |
|
100 |
1,00 |
|
Найдем эмпирическую функцию распределения: F*(1)=P(x<1)=0; F*(2)=P(x<2)=P(x=1)=0,12; F*(3)=P(x<3)=P(x=1)+P(x=2)=0,12+0,15=0,25 и т.д.
При построении графика F*(x) откладываем значение функции в интервале от 0 до 1.
№3. Дана выборка объемом 50 значений:
2,3; 3,6; 5,9; 6,0; 1,2; 2,0; 7,1; 3,4; 1,7; 6,1; 6,4; 2,5; 1,8; 5,6; 3,7; 2,6; 6,3; 3,8; 5,3; 2,7; 1,4; 2,9; 6,7; 7,1; 2,4; 3,6; 6,5; 2,4; 1,3; 2,2; 3,5; 5,8; 6,1; 3,3; 2,9; 2,7; 6,6; 3,1; 2,7; 6,4; 2,5; 2,6; 6,1; 2,8; 6,8; 5,6; 4,7; 7,6; 3,1; 7,6.
Составить интервальный ряд распределения.
Решение.
Для начала составим дискретный вариационный ряд, упорядочив по возрастанию значения и подсчитав их частоту.
N |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
xi |
1.2 |
1.3 |
1.4 |
1.7 |
1.8 |
2.0 |
2.2 |
2.3 |
2.4 |
2.5 |
2.6 |
2.7 |
Ni |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
2 |
2 |
3 |
N |
13 |
14 |
15 |
16 |
17 |
18 |
19 |
20 |
21 |
22 |
23 |
24 |
25 |
xi |
2.8 |
2.9 |
3.1 |
3.3 |
3.4 |
3.5 |
3.6 |
3.7 |
3.8 |
4.7 |
5.3 |
5.6 |
5.8 |
Ni |
1 |
2 |
2 |
1 |
1 |
1 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
1 |
N |
26 |
27 |
28 |
29 |
30 |
31 |
32 |
33 |
34 |
35 |
36 |
xi |
5.9 |
6.0 |
6.1 |
6.3 |
6.4 |
6.5 |
6.6 |
6.7 |
6.8 |
7.1 |
7.6 |
Ni |
1 |
1 |
3 |
1 |
2 |
1 |
1 |
1 |
1 |
2 |
2 |
По формуле Стерджесса рассчитаем оптимальное число групп, на которые разобьем выборочную совокупность: k=1+3.32·lg50≈6,64. Разобьем нашу совокупность на 7 групп с шагом 1: 1-2, 2-3, 3-4, 4-5, 5-6, 6-7, 7-8.
Подсчитаем, сколько значений попадает в каждый интервал. Поскольку значение 2,0 попадает точно на границы интервалов 1-2 и 2-3, то будем считать, что оно относится к обоим интервалам, то есть к числам попаданий в первый и второй интервалы n1 и n2 прибавляем по 0,5. Относительная частота попадания в интервал рассчитывается как i=ni/n, где n=50.
Тогда 1=5.5/50=0.11, 2=14.5/50=0.29, 3=9/50=0.18, 4=1/50=0.02, 5=5.5/50=0.11, 6=10.5/50=0.21, 7=4/50=0.08.
Условие нормировки выполнено: 0,11+0,29+0,18+0,02+0,11+0,21+0,08=1
Интервальная таблица будет выглядеть следующим образом
Номер интервала |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
Интервалы |
1 - 2 |
2 - 3 |
3 - 4 |
4 – 5 |
5 - 6 |
6 - 7 |
7 - 8 |
Частота попаданий в интервал, ni |
5,5 |
14,5 |
9 |
1 |
5,5 |
10,5 |
4 |
Относительная частота попадания в интервал, i |
0,11 |
0,29 |
0,18 |
0,02 |
0,11 |
0,21 |
0,08 |
№4. Получена таблица частот оценок по контрольной работе у 40 учащихся класса:
оценка |
2 |
3 |
4 |
5 |
частота |
3/40 |
8/40 |
25/40 |
4/40 |
Найдите: 1) выборочное среднее значение оценки; 2) выборочную дисперсию; 3) исправленную выборочную дисперсию; 4) выборочное среднее квадратическое отклонение; 5) исправленное выборочное среднее квадратическое отклонение; 6) моду; 7) медиану.
Решение.
1) по формуле получаем: ;
2) выборочная дисперсия рассчитывается как:
3) исправленную выборочную дисперсию вычислим по формуле:
4) выборочное среднеквадратическое отклонение найдем как:
;
5) исправленное выборочное среднеквадратичное отклонение
;
6) Mo = 4 (варианта с наибольшей вероятностью).
7) Me = (3+4)/2=3,5.
№5. Дана выборка объемом 10: 4, 6, 2, 2, 8, 6, 4, 2, 2, 4. Найти оценки: 1) начальных и центральных моментов первых четырех порядков; 2) асимметрии и эксцесса этой выборки.
Решение.
Составим дискретный вариационный ряд:
xi |
2 |
4 |
6 |
8 |
ni |
4 |
3 |
2 |
1 |
ωi |
0.4 |
0.3 |
0.2 |
0.1 |
Оценочные значения начальных моментов вычислим, используя формулу:
=(2·4 + 4·3 + 6·2 + 8·1)/10 = 4;
= (22·4 + 42·3 + 62·2 + 82·1)/10 = 20;
= (23·4 + 43·3 + 63·2 + 83·1)/10 = 116,8;
= (24·4 + 44·3 + 64·2 + 84·1)/10 =752;
Для вычисления центральных моментов воспользуемся формулами связи их с начальными.
= 0;
= 20 – 42 = 4;
= 116,8 - 3·4·20 + 2·43 = 4,8;
= 752 - 4·4·116,8 + 6·42·20 -3·44 = 35,2.
Известно, что является дисперсией распределения Х, тогда среднеквадратическое отклонение для данной выборки равно .
Поэтому асимметрия , а эксцесс