Презентации по Математике

Разбор заданий математической регаты
Разбор заданий математической регаты
I тур задание № 1 Поезд отправился из Бостона в Нью-Йорк. Через час другой поезд отправляется из Нью-Йорка в Бостон. Оба поезда идут с одной и той же скоростью. Какой из них в момент встречи будет находиться на меньшем расстоянии от Бостона? Ответ: В момент встречи они будут находится на одинаковом расстоянии от Бостона Б В I тур задание № 2 В парламенте некоторой страны две палаты с равным числом депутатов. В голосовании по важному вопросу приняли участие все депутаты. По окончании голосования председатель парламента сказал, что предложение принято большинством в 23 голоса. После чего лидер оппозиции заявил, что результаты фальсифицированы. Как он догадался, если при голосовании не было воздержавшихся? Ответ: если «против» голосовало n депутатов значит «за» голосовало n+23 депутат общее число депутатов n + n + 23 = 2n + 23 - это нечетное число, а из условия, следует, что число депутатов равное число в каждой палате, m + m = 2 m – четное число
Продолжить чтение
Множественные сравнения. Сравнение двух групп: критерий Стьюдента
Множественные сравнения. Сравнение двух групп: критерий Стьюдента
План: Множественные сравнения; t-критерий стьюдента; История; Применение t-критерия Стьюдента Примеры; Список использованной литературы. Множественные сравнения Методы множественного сравнения Множественные сравнения возникают, когда необходимо на одной и той же выборке параллельно проверить ряд статистических гипотез.  Например, критерий Стьюдента может быть использован для проверки гипотезы о различии средних только для двух групп. Если план исследования большего числа групп, совершенно недопустимо просто сравнивать их попарно. Для корректного решения этой задачи можно воспользоваться, например, дисперсионным анализом. Однако дисперсионный анализ позволяет проверить лишь гипотезу о равенстве всех сравниваемых средних. Но, если гипотеза не подтверждается, нельзя узнать, какая именно группа отличалась от других. Это позволяют сделать методы множественного сравнения, которые в свою очередь также бывают параметрические и непараметрические. Эти методы дают возможность провести множественные сравнения так, чтобы вероятность хотя бы одного неверного заключения оставалась на первоначальном выбранном уровне значимости, например, 5%.
Продолжить чтение