2) Выполнение в пакете Statistica

В главном меню пакета, в окне STATISTICA Module SwitcherвыбираемData Management (управление данными) илиBasic Statistics/Tables (основные статистики и таблицы). При появлении предложений отвечаем согласием.

а) Образование вектора длины n = 1850.

File - New Data - File Name: Limit (например) на дискеD в директорииТМP -OK. Появляется таблица10v  10c (10 переменных-строк и 10 столбцов-“случаев”, т.е. наблюдений), преобразуем ее в1v  1850c: кнопкаVars - Delete...- From variable: var 2, to variable: var 10 - OK. КнопкаCases - Add - Number of Cases to Add: 1840 - OK.

Можно убедиться прокруткой, что заготовлена матрица 1v  1850c; это же видно в заголовке таблицы.

б) генерацияn = 1850 значений.

Analisis - Modifi Variables...- Current Specs - назовем переменнуюName: alpha,введем определяющее выражениеLong name:

= trunc (rnd (1) + 0,5)

что означает взять целую часть от случайной величины, распределенной равномерно на отрезке [0,5, 1,5] (операторrnd(1)генерирует случайные числа, распределенные равномерно на отрезке[0, 1]) - OK.Вводить можно с клавиатуры или с помощью кнопкиFunction. Отметим, что генерацию можно было бы осуществлять не во все клетки столбца, а в заранее выделенные.

в) Определение числа появлений “герба”и относительной частотыf_n в серии изn = 170 испытаний.

Выделим первые 170 наблюдений: выделим 1-ю клетку, нажмем и держим Shift, прокрутим таблицу до 170-й клетки и кликнем по ней. Далее:

Edit - Block Stats/Columns - Sum’s (во 2-й раз- Means).

Результат получаем во вновь образованных двух последних строках. Результат записываем и убеждаемся, что f_n – 0.5 < 0.1.

г) Определение числа появлений “герба”и относительной частотыf_n в серии изn = 1850 испытаний.

Выделяем все наблюдения, кликнув по заголовку столбца. Далее так же. Убеждаемся, что f_n – 0.5 < 0.03.

3) Выполнение в пакете spss

а)Генерацияn = 170 бросаний монеты.

Для образования вектора длины n = 170прокрутим таблицу до 170 строки, выделим клетку в 1-м столбце, введем точку. Вектор размерностиn = 170 создан; присвоим ему имяalpha:

Data - Define Variable...- Var Name: alpha - OK.

Сгенерируем значения :

Transform - Compute - Target Variable: alpha, Numeric Expression:

TRUNC (UNIFORM (2)) - OK

б) Определение числа появлений “герба” и относительной частотыf_n в серии изn = 170 испытаний:

Statistics - Summarise - Descriptives... - в списокVariables переносимalpha, Display labels - Options...- отметимSum иMean - Continue - OK.

вокнеOutput олучаем Sum - число выпадений “герба”,Mean - частота выпадений герба. Записываем результаты, убеждаемся, что f_n – 0.5 < 0.1.

в) Определение частоты появлений “герба” в серии изn = 1850 испытаний.

Действия повторяются, кроме образования массива - столбца длины n =1850 (слишком долго прокручивать таблицу). Образуем столбец длиной 60, а затем многократно удвоим его с помощью операцийCopy иPaste:

выделяем столбец - Edit - Copy - прокручиваем таблицу до конца, выделяем клетку 61 -Edit - Paste. Массив - столбец длины 120 образован. Повторяем эти действия несколько раз, пока не будет образован столбец длины 1920, из которого удалим последние 70 строк: выделим имена строк с 1920 по 1851, затемDel. Столбец длинойn = 1850 заготовлен.

Сгенерируем значения , определим число появлений “герба” и относительную частоту. Убеждаемся, что f_n – 0.5 < 0.03.