Презентации по Математике

Общие вопросы теории погрешностей и приборов и измерений
Общие вопросы теории погрешностей и приборов и измерений
СТРУКТУРА КУРСА УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ МАТЕРИАЛЫ Математическая статистика./ Под ред. В.Б. Зарубина, А.П. Крищенко. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2008. – 424 с. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика – М.: Высш. шк., 1999. – 497 с. Львовский Е.Н. Статистические методы построения эмпирических формул. – М.: Высш. шк., 1988. – 239 с. Чарыков А.К. Математическая обработка результатов химического анализа. – Л.: Химия, 1984. – 168 с. Новицкий П.В., Зоргаф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений – Л.: Энергоатомиздат, 1991. – 304 с. Многомерный статистический анализ в экономике./Под. ред. В.Н. Тамашевича. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. – 598 с. Шкляр В.Н. Планирование эксперимента и обработка результатов. – Томск.: Из-во Томского политехнического университета, 2010. – 90 с.
Продолжить чтение
Регулярные выражения
Регулярные выражения
Основные определения Регулярные выражения в алфавите Σ и регулярные множества, которые они обозначают, определяются рекурсивно следующим образом: 1) ∅ – регулярное выражение, обозначающее регулярное множество ∅; 2) e – регулярное выражение, обозначающее регулярное множество {e}; 3) если a∈Σ, то a – регулярное выражение, обозначающее регулярное множество {a}; 4) если p и q – регулярные выражения, обозначающие регулярные множества P и Q, то а) (p+q) – регулярное выражение, обозначающее P∪Q; б) pq – регулярное выражение, обозначающее PQ; в) p* – регулярное выражение, обозначающее P*; 5) ничто другое не является регулярным выражением. Основные определения Расстановка приоритетов: * (итерация) – наивысший приоритет; конкатенация; + (объединение). Таким образом, 0 + 10* = (0 + (1 (0*))). Примеры: 1. 01 означает {01}; 2. 0* – {0*}; 3. (0+1)* – {0, 1}*; 4. (0+1)* 011 – означает множество всех цепочек, составленных из 0 и 1 и оканчивающихся цепочкой 011; 5. (a+b) (a+b+0+1)* означает множество всех цепочек {0, 1, a, b}*, начинающихся с a или b.
Продолжить чтение
Построение правильных многоугольников с помощью циркуля и линейки
Построение правильных многоугольников с помощью циркуля и линейки
Основоположниками раздела математики о правильных многоугольниках являлись древнегреческие ученые. Одним из них был Архимед. Архимед – известный древнегреческий математик, физик и инженер. Он сделал множество открытий в геометрии, ввёл основы механики, гидростатики, создал множество важных изобретении. Архимед был просто одержим математикой. Он забывал о пище, совершенно не заботился о себе. Его открытия послужили для современных изобретений. Еще одним великим математиком изучавшим правильные многоугольники был Евклид или Эвклид (др. греч. Εὐκλείδης, от «добрая слава» ок. 300 г. до н. э.) – автор первого из дошедших до нас теоретических трактатов по математике. Его главная работа «Начала» содержит изложение планиметрии, стереометрии и ряды вопросов теории чисел; в ней он подвёл итог дальнейшего развития математики. В IV книге он описал построение правильных многоугольников при n равном 3, 4, 5, 6, 15 и определил первый критерий построения многоугольников.
Продолжить чтение
Анализ таблиц сопряжения. Меры эффекта в исследованиях (отношение рисков, шансов)
Анализ таблиц сопряжения. Меры эффекта в исследованиях (отношение рисков, шансов)
Таблица сопряжённости Таблица сопряжённости, или таблица контингентности, факторная таблица в статистике — средство представления совместного распределения двух переменных, предназначенное для исследования связи между ними. Таблица сопряжённости является наиболее универсальным средством изучения статистических связей, так как в ней могут быть представлены переменные с любым уровнем измерения. Таблицы сопряжённости часто используются для проверки гипотезы о наличии связи между двумя признаками с использованием точного теста Фишера или критерия согласия Пирсона. Многие задачи медицины могут быть решены с помощью статистики и все модули системы STATISTICA, так или иначе, используются в медицине. Прежде всего, в медицине статистика используется в задачах, связанных с выборочными обследованиями, с проверкой эффективности различных доз различных лекарств, диагностика заболеваний на основании проводимых медицинских анализов, выявление сезонных факторов и скрытых периодичностей (например, определение того, как рождаемость зависит от месяца или дня недели), оценка интенсивности вызовов скорой помощи в зависимости от времени суток, прогнозирование выздоровления больных, оценка зависимостей между различными переменными, например, как состояние зубов детей связано со способом кормления (кормление грудью или искусственное кормление) и т.д. Ситуация осложняется тем, что часто исследователь располагает неполными данными (наблюдения могут быть цензурированными, например, пациент переведен в другой госпиталь или выписан и связь с ним утеряна). Для анализа неполных наблюдений применяются специальные статистические методы, реализованные в модуле Анализ выживаемости. Кроме того, данные могут содержать много пропусков. Методы обработки пропущенных значений доступны в любом модуле системы.
Продолжить чтение