Презентации по Математике

Статистическая гипотеза - это гипотеза о видах неизвестного распределения или о параметрах известного распределения. Проверка статистической гипотезы: заключается в сопоставлении некоторых статистических показателей, вычисленных по данным выборки со значениями этих же показателей, определенных теоретически в предположении, что проверяемая гипотеза верна. Классификация гипотез Выдвинутая (нулевая) Конкурирующая (альтернативная). Выдвинутая (нулевая) гипотеза Н0 – гипотеза, подлежащая проверке. Конкурирующая (альтернативная) гипотеза Н1 – каждая допустимая гипотеза, отличная от нулевой. Пример: Если Н0 состоит в предположении, что математическое ожидание М(Х) нормального распределения равно 10, то Н1 может состоять в предположении, что М(Х) не равно 10. Н0: М(Х)=10. Н1: М(Х)≠10

Меры длины 1 верста =  500 саженей = 50 шестов = 10 цепей = 1,0668 километра 1 сажень =  3 аршина = 7 фут = 48 вершков = 2,1336 метра Косая сажень = 2,48 м. Маховая сажень = 1,76 м. 1 аршин =  4 четверти (пяди) = 16 вершков = 28 дюймов = 71,12 см  (на аршин обычно наносили деления в вершках) 1 локоть =  44 см (по разным источникам от 38 до 47см) Большая пядь = 1/2 локтя = 22-23 см - расстояние между концами вытянутого большого и среднего (или мизинца) пальцев. Малая пядь = 4 вершка = 17,78 см Стихи о длине 1.Принято в торговом народе Аршин отмерять в этом роде: Расстояние от пальца до плеча Привыкли аршином величать. 2.Так и метр отмерить вам можно: Приблизительно От пальцев до плеча противоположного. 3.Не хитрая машина – Ладонью отмерять четверть аршина. Растопырь большой и указательный пальцы: Приблизительно четверть аршина отвалятся.

Hello! Корреляционный анализ — это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами.  Регрессионный анализ — это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Зависимая переменная - та переменная, вариацию которой мы хотим понять. Независимые переменные - переменные, с чьей помощью мы хотим объяснить вариацию зависимой переменной. Дисперсия и стандартное отклонение – это способы оценки того, насколько данные «разбросаны» вокруг среднего значения (как хорошо среднее значение отражает характер данных) Дисперсия показывает среднюю ошибку между ср.арифметическим и каждым элементом выборки. Стандартное отклонение – это квадратный корень дисперсии. Чем меньше SD, тем лучше среднее значение отражает данные. R2 - коэффициент детерминации, показывающий насколько хорошо независимая переменная описывает зависимую.

Сущность метода Метод основан на применении теории вероятности к алгоритмическим процессам нахождения приближенных значений. Значение отыскивается путём сравнения результатов равновероятных событий на два множества, одно из которых полностью включает другое. Дискретная случайная величина это случайная величина, множество значений которой не более чем счетно(то есть конечно). Очевидно, значения дискретной случайной величины не содержат какой-либо непрерывный интервал на числовой прямой.

Вычислите: (31 – 12) · (32 – 62) 7,84 - 0,7 · 1,2 Число увеличили на треть, и получилось 228. Найдите исходное число. Ответ: - 570 Ответ: 7 Ответ: 57 На рисунке изображены ведро и стиральная машина. Высота стиральной машины составляет 1,1 м. Определите примерную высоту ведра в метрах (с точностью до десятых). Ответ: от 0,5м до 0,8м

Каждый раз, когда я буду задавать вопрос 1. Внимательно прочтите его; 2. Ответьте на него; 3. Ещё раз проанализируйте условие задания, свой ответ; 4. Сравните с правильным ответом; 5. Если выполнили неверно, найдите ошибку. Как вы думаете 1. Чем является MN ? 2. Какими свойствами обладает MN ?

Итак. Что необходимо? 1)Угол. 2)Прямые

Величины делятся на скалярные и векторные. Скалярные величины(скаляры) полностью определяются заданием своих величин. Например, длина, площадь, объем, масса и др Векторные величины(векторы) кроме своего числового значения имеют направление в пространстве. Например , сила, перемещение, скорость, импульс и др. Любой направленный отрезок называется вектором. Векторы обозначаются двумя заглавными буквами или одной строчной буквой латинского алфавита со стрелкой сверху: , А В

Задание: Построить сечение куба плоскостью, проходящей через точки M, C1 и B А1 А B C D B1 C1 D1 M 1)M↔B 2)B ↔C1 3)A1B1∩ MB = К 4)КС1∩ А1D1 = Е 5)M↔E Получаем сечение МЕС1В Е К А1 B1 C1 А B C Задание: Построить сечение треугольной призмы плоскостью, проходящей через точки A1, M, N 1)A1 ↔ M 2)A1 ↔ N 3)N ↔ M Получаем сечение A1NM M N

СПРАВОЧНЫЙ МАТЕРИАЛ 1. Отношением числа х к числу у называется частное чисел х и у, т. е. у- (или х:у). 2. Отношение — означает, во сколько раз х больше у или какую часть числа у составляет число х. 3. В отношении -у число х называется предыдущим членом, у — последующим. 4. Пропорцией называется равенство двух отношений, т. е. —=—• а и и называются крайними членами, х и Ь — средними ь у * членами пропорции. СВОЙСТВА ПРОПОРЦИИ

Операции на множестве. Множество, замкнутое относительно операции. Булеан. Алгебра Кантора. Свойства бинарных операций. Повторение: Отношения. Бинарные отношения и их свойства

ИСТОРИЯ РАЗВИТИЯ МЕТРОЛОГИИ НА ПРОТЯЖЕНИИ РАЗВИТИЯ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ОБЩЕСТВА ИЗМЕРЕНИЯ БЫЛИ ОСНОВОЙ ВЗАИМООТНОШЕНИЙ ЛЮДЕЙ МЕЖДУ СОБОЙ, С ОКРУЖАЮЩИМИ ПРЕДМЕТАМИ, ПРИРОДОЙ. ПРИ ЭТОМ ВЫРАБАТЫВАЛИСЬ ОПРЕДЕЛЕННЫЕ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ О РАЗМЕРАХ, ФОРМАХ, СВОЙСТВАХ ПРЕДМЕТОВ И ЯВЛЕНИЙ, А ТАКЖЕ ПРАВИЛА И СПОСОБЫ ИХ СОПОСТАВЛЕНИЯ. РАЗДРОБЛЕННОСТЬ ТЕРРИТОРИЙ И НАСЕЛЯЮЩИХ ИХ НАРОДОВ ОБУСЛАВЛИВАЛА ИНДИВИДУАЛЬНОСТЬ ЭТИХ ПРАВИЛ И СПОСОБОВ. ПОЭТОМУ ПОЯВЛЯЛОСЬ МНОЖЕСТВО ЕДИНИЦ ДЛЯ ИЗМЕРЕНИЯ ОДНИХ И ТЕХ ЖЕ ВЕЛИЧИН. МЕРЫ ДЛИНЫ Метрология как наука и область практической деятельности возникла в ещё древние времена. Единицы физических величин начали появляться с того момента, когда у человека возникла необходимость выражать что-либо количественно. Самыми первыми мерами длины служили части тела человека, что всегда было удобно – меры всегда «под рукой». Этот период в истории мер продолжался вплоть до конца XVIII века. В древнем Египте, Греции, Вавилоне длину мерили локтями.

Классификация фракталов Геометрические фракталы Алгебраические фракталы Стохастические фракталы Роль фракталов в графике Роль фракталов в машинной графике сегодня достаточно велика. Они приходят на помощь, например, когда требуется, с помощью нескольких коэффициентов, задать линии и поверхности очень сложной формы. С точки зрения машинной графики, фрактальная геометрия незаменима при генерации искусственных облаков, гор, поверхности моря. Фактически найден способ легкого представления сложных неевклидовых объектов, образы которых весьма похожи на природные.

Формулы приведения

Понятие случайного события Случайное событие – это любой факт, который в результате испытания может произойти или не произойти. Случайное событие – это результат испытания. Испытание – это эксперимент, выполнение определенного комплекса условий, в которых наблюдается то или иное явление, фиксируется тот или иной результат. События обозначаются заглавными буквами латинского алфавита А,В,С. Численная мера степени объективности возможности наступления события называется вероятностью случайного события. Примеры случайных событий Подбрасывание монеты Выпадение орла Выпадение решки Бросание игральной кости Вытаскивание карты из игральной колоды Стрельба по мишени

№1. Найти: S -? P-? d - ? №2. Найти: S -? P-? d - ?

ИСТОРИЯ Математическое программирование возникло в 30-е годы XX века. Венгерский математик Б.Эгервари в 1931 году решил задачу, называемую проблемой выбора. Американский ученый Г.У. Куй обобщил этот метод, после чего он получил название венгерского метода. В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые. В 1939 году российский ученый Л.В. Канторович разработал метод разрешающих множителей решения задач линейного программирования. Большой вклад в развитие математического программирования внесли американские ученые.

СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПОЗВОЛЯЮТ: выявить потенциальную вероятность появления убытков; определить области возможного ущерба; систематизировать разные возможные ситуации и параметры в пределах одного подхода.

База знаний (БЗ; англ. knowledge base, KB) в информатике и исследованиях искусственного интеллекта — это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую некоторую область знаний, для использования кибернетическим устройством (или человеком) с конкретной целью. Современные базы знаний работают совместно с системами поиска информации, имеют классификационную структуру и формат представления знаний. Нечеткая множество Определение: нечеткое множество (a fuzzy set) Пусть X есть некоторое универсальное множество (универсум). Тогда нечеткое множество A в X определяется как упорядоченное множество пар A = , где называется функцией принадлежности (ФП) элемента к нечеткому множеству A. ФП приписывает каждому элементу из X значение из интервала [0, 1] , которое называется степенью принадлежности к или нечеткой мерой. Нечеткая мера может быть рассмотрена как степень истинности того, что элемент принадлежит А.

ИНС Иску́сственные нейро́нные се́ти представляют собой математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Применение аппроксимация функций на основе ряда данных; распознавание образов; кластеризация и классификация данных; обучение в области статистической обработки данных; накопление знаний через обучение на примерах; предсказание и прогноз; оптимизация; ассоциативная память; нелинейное моделирование и управление.

Условие: Сторона АВ △ АВС продолжена за точку В, и на продолжении отмечена точка D так, что BC=BD.Вычислите градусную меру угла АСD, если└АСВ=60º,а └АВС=40 º. Дано: △ АВС – произвольный D∈AB BC=BD └АСB=60º ?º └АВС=40º Найти: └АCD-?º