
- •Вопросы к зачету
- •Информация и ее кодирование.
- •Методы измерения количества информации.
- •Позиционные и непозиционные системы счисления.
- •Переход от десятичной системы счисления к системе с основанием p.
- •Переход от системы с основанием p к системе с основанием 10.
- •Арифметические операции в различных системах счисления.
- •Кодирование и декодирование целых чисел.
- •Кодирование текстовой информации.
- •Кодирование графической информации.
- •Элементы теории множеств.
- •Построение таблицы истинности логических выражений.
- •Алгоритм. Исполнитель алгоритма.
- •Случайные события и их вероятности.
- •Основные этапы построения модели.
- •Кодирование графики с потерей и без потери качества.
- •Математическая обработка растровая и векторная графика.
- •Растровая графика
- •Векторная графика
- •Кодирование звуковой информации. Форматы файлов.
- •Кодирование видеоинформации. Форматы файлов.
- •Логические элементы пк.
- •Основные законы формальной логики.
- •Сумматор. Функциональная схема одноразрядного сумматора.
- •Триггер. Основные характеристики.
- •Основные формулы комбинаторики и их применение на практике.
- •Основные правила комбинаторики. Правила суммы и произведения.
- •Понятие вероятности. Разновидности событий.
- •Классическое определение вероятности.
- •Статистическая обработка данных.
- •Определение понятия «модель». Виды моделей.
- •Информационные модели.
- •Моделирование и формализация в учебных предметах гуманитарного профиля.
Классическое определение вероятности.
Вероятностью события А называют отношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных несовместных элементарных исходов, образующих полную группу.
Итак, вероятность события А определяется формулой:
(1)
где m – число элементарных исходов, благоприятствующих А; n – число всех возможных элементарных исходов испытания.
Свойство 1. Вероятность достоверного события равна единице Свойство 2. Вероятность невозможного события равна нулю. Свойство 3. Вероятность случайного события есть положительное число, заключенное между нулем и единицей.
Итак, вероятность любого события
удовлетворяет двойному неравенству
Статистическая обработка данных.
Стати́стика — отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных; изучение количественной стороны массовых общественных явлений в числовой форме
Современную математическую статистику определяют как науку о принятии решений в условиях неопределенности. Можно выделить две основные задачи математической статистики:
Указать способы сбора и группировки статистических сведений, полученных в результате наблюдений или в результате поставленных экспериментов.
Разработать методы анализа статистических данных в зависимости от целей исследования. В связи с этим проводится:
оценка: неизвестной вероятности события, неизвестной функции распределения, параметров распределения, зависимости случайной величины от одной или нескольких случайных величин.
проверка статистических гипотез о виде неизвестного распределения или о величине параметров распределения.
Итак, задача математической статистики состоит в создании методов сбора и обработки статистических данных для получения научных и практических выводов.
Генеральная и выборочная совокупности
Выборочной совокупностью (выборкой) называют совокупность случайно отобранных объектов.
Генеральной совокупностью (ГС) называют совокупность объектов, из которых произведена выборка.
Объем совокупности – число объектов этой совокупности.
Например: из 1000 деталей отбирается 100, тогда Vг.с. = 1000, Vв.с. = 100.
Повторная и бесповторная выборки. Репрезентативная выборка
При составлении выборки можно поступать двумя способами: после того, как объект отобран и над ним произведено наблюдение, он может быть возвращен либо не возвращен в генеральную совокупность. В первом случае выборку называют повторной, во втором – бесповторной. Выборка должна правильно представлять пропорции генеральной совокупности – быть репрезентативной (представительной).
Способы отбора
Отбор, не требующий расчленения ГС на части: |
Отбор, при котором ГС расчленяется на части: |
простой случайный бесповторный отбор; простой случайный повторный отбор. |
типический отбор; механический отбор; серийный отбор. |