
- •Основы информационных технологий
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Современные информационные технологии
- •1.1 История, современное состояние и перспективы развития вычислительной техники
- •1.2 Элементная база, архитектура, сетевая компоновка, производительность
- •1.3 Понятие информации. Классификация и виды информационных технологий
- •Основные свойства информационных технологий.
- •1 .4 Операционные системы
- •2 Основные программные средства информационных технологий
- •2.1. Программное обеспечение. Текстовые редакторы, их возможности и назначение
- •2.2. Графические редакторы
- •2.3. Электронные таблицы
- •2.4. Сервисные инструментальные программные средства
- •2.5. Системы математических вычислений MatLab
- •2.6 Система подготовки презентаций
- •3 Сетевые технологии и интернет
- •3.1 Классификация компьютерных сетей
- •3.2 Семиуровневая модель структуры протоколов связи
- •2.3. Взаимодействие компьютеров в сети
- •3.3 Организационная структура Internet
- •3.4 Инструментальные средства создания web-сайтов. Основы web-дизайна
- •3.5 Языки разметки гипертекста html и xml
- •3.6 Скриптовые языки программирования
- •4 Системы управления базами данных
- •4.1. Классификация систем управления базами данных
- •4.2 Модели данных
- •4.3 Моделирование баз данных
- •4.4 Архитектура и функциональные возможности субд. Языковые и программные средства субд
- •4.5 Общая характеристика субд ms Access
- •4.6 Основные объекты ms Access
- •4.7 Основы языка sql
- •Контрольные вопросы
- •5 Защита информации при использовании информационных технологий
- •5.1 Основы информационной безопасности
- •5.2. Методы и средства защиты информации
- •5.3 Защита от несанкционированного доступа к данным
- •5.4 Классы безопасности компьютерных систем
- •5.5 Основные аспекты построения системы информационной безопасности
- •6 Математическое моделирование и численные методы
- •6.1 Математические модели и численные методы решения задач в различных предметных областях
- •6.2 Численное дифференцирование и интегрирование
- •6.2.1 Особенность задачи численного дифференцирования
- •6.2.2 Интерполяционная формула Лагранжа для равноотстоящих узлов
- •6.2.3 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Лагранжа
- •6.2.4 Численное дифференцирование на основе интерполяционной формулы Ньютона
- •6.2.5 Постановка задачи численного интегрирования
- •6.2.6 Квадратурные формулы Ньютона-Котеса
- •6.2.7 Формула трапеций
- •6.2.8 Формула Симпсона
- •6.2.9 Оценка точности квадратурных формул
- •6.3 Методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений
- •6.3.1 Задача Коши и краевая задача
- •6.3.1.1 Классификация уравнений
- •6.3.1.2 Задача Коши
- •6.3.2 Одношаговые методы решения задачи Коши
- •6.3.2.1 Метод Эйлера
- •6.3.2.2 Модифицированный метод Эйлера
- •6.3.2.3 Метод Рунге-Кутта четвертого порядка
- •6.3.2.4 Погрешность решения и выбор шага
- •6.3.3 Многошаговые методы решения задачи Коши
- •6.3.3.1 Многошаговые методы
- •6.3.3.2 Метод Адамса
- •6.3.3.3 Методы прогноза и коррекции (предиктор-корректор)
- •6.3.3.4 Общая характеристика многошаговых методов
- •6.3.4 Краевая задача и метод стрельбы
- •6.3.4.1 Краевая задача
- •6.3.4.2 Метод стрельбы
- •6.3.4.3 Метод стрельбы для линейного дифференциального уравнения
- •6.4 Решение дифференциальных уравнений в чстных производных
- •6.4.1 Краткие теоретические сведения
- •6.4.2 Классификация уравнений по математической форме
- •6.4.3 Основы метода конечных разностей
- •6.4.3.1 Построение сетки
- •6.4.3.2 Аппроксимация уравнения эллиптического типа
- •6.4.3.3 Аппроксимация уравнения гиперболического типа
- •6.4.3.4 Аппроксимация уравнения параболического типа
- •6.4.3.5 Погрешность решения
- •6.4.4 Основы метода конечных элементов
- •6.4.4.1. Формирование сетки
- •6.4.4.2 Конечно-элементная аппроксимация
- •6.4.4.3 Построение решения
- •6.6 Элементы математической статистики
- •6.6.1 Генеральная совокупность. Выборка. Статистические ряды
- •6.6.2 Графическое изображение вариационных рядов. Эмпирическое распределение
- •6.6.3 Средние величины и показатели вариации
- •6.6.4 Средняя арифметическая и ее свойства
- •6.6.5 Дисперсия и ее свойства. Среднее квадратическое отклонение
- •6.6.6 Коэффициент вариации
- •6.6.7 Структурные средние
- •6.6.8 Законы распределения случайных величин
- •6.6.9 Статистические гипотезы
- •7 Методы оптимизации и системы поддержки принятия решений
- •7.1 Характеристика методов решения задач оптимизации
- •7.1.1 Численные методы безусловной оптимизации нулевого порядка
- •7.1.1.1 Основные определения
- •7.1.1.2 Классификация методов
- •7.1.1.3 Общая характеристика методов нулевого порядка
- •7.1.1.4 Метод прямого поиска (метод Хука-Дживса)
- •7.1.1.5 Метод деформируемого многогранника (метод Нелдера—Мида)
- •7.1.1.6 Метод вращающихся координат (метод Розенброка)
- •7.1.1.7 Метод параллельных касательных (метод Пауэлла)
- •7.1.2 Численные методы безусловной оптимизации первого порядка
- •7.1.2.1 Минимизация функций многих переменных. Основные положения
- •7.1.2.2 Метод наискорейшего спуска
- •7.1.2.3 Метод сопряженных градиентов
- •7.1.3 Численные методы безусловной оптимизации второго порядка
- •7.1.3.1 Особенности методов второго порядка
- •7.1.3.2 Метод Ньютона
- •7.2 Линейное программирование
- •7.2.1 Транспортная задача линейного программирования
- •7.2.1.1 Постановка задачи
- •7.2.1.2 Венгерский метод
- •7.2.1.3 Метод потенциалов
- •7.3 Прямые методы условной оптимизации
- •7.3.1 Основные определения
- •7.3.2 Метод проекции градиента
- •7.3.3 Комплексный метод Бокса
- •7.4 Методы штрафных функций
- •7.4.1 Основные определения
- •7.4.2 Методы внутренних штрафных функций
- •7.4.3 Методы внешних штрафных функций
- •7.4.4 Комбинированные алгоритмы штрафных функций
- •7.5 Информационные технологии поддержки принятия решений
- •7.6 Информационные технологии экспертных систем Характеристика и назначение
- •Список литературы
6.6.2 Графическое изображение вариационных рядов. Эмпирическое распределение
При построении графика зависимости частот от значений вариант безинтервального вариационного ряда по оси абцисс откладываются значения классов (вариант) по оси ординат - частоты. В результате будет построена геометрическая фигура в виде многоугольника. Полученный график называют полигоном распределения частот.
При построении
графика зависимости частот от значений
вариант интервального вариацинного
ряда по оси абцисс откладывают границы
классовых интервалов, по оси ординат -
частоты. В результате - гистограмма
распределения частот. Можно поступить
иначе: по оси абцисс отложить срединные
значения классов (),
по оси ординат частоты для указанного
класса.
Вариационная кривая - это сглаженные значения полигона.
Совокупность
значений
и соответствующих им частот называется
эмпирическим распределением.
6.6.3 Средние величины и показатели вариации
Вариационные ряды и их графики дают наглядное представление о том, как варьирует тот или иной количественный признак. Но они недостаточны для полной характеристики статистической совокупности. Количественные показатели, которые (логически и теоретически обоснованы) позволяют судить о качественном своеобразии варьирующих объектов и сравнивать их между собой, называются статистическими характеристиками.
В отличие от индивидуальных числовых характеристик средние величины обладают большей устойчивостью, способностью характеризовать группу однородных вариант одним (средним) значением. И хотя средние абстрагируют нас от конкретных вещей, они вполне понятны и ощутимы. Средний рост, средняя масса …(то есть, здесь уравновешиваются все индивидуальные отклонения и появляется качественное своеобразие группового объекта).
По определению Гаусса, истинной средней служит такая величина, сумма квадратов отклонений от которой обладает нименьшим значением.
, (6.90)
где
- средняя величина,
-
варианта,
-
объем выборки,
-
величина, определяющая вид средней.
Средние величины могут характеризовать только однородную массу вариант (если это не так, следует сгруппировать варианты в отдельные качественно однородные группы и вычислять групповые средние).
‑средняя
гармоническая. В этом случае
.
В некоторых случаях для усреднения
количественных признаков используется
такой тип средней.
‑средняя квадратическая.
При выражении количественных признаков
вариант мерами площади более точной
усредненной характеристикой будет
средняя квадратическая
.
‑средняя кубическая.
Более точная средняя характеристика,
в тех случаях, когда варьирующий признак
выражен в объмных единицах.
.
Средняя геометрическая является более точной характеристикой при определении средних прибавок или при увеличении линейных размеров тел, прироста численности популяции за определенный промежуток времени.
.
‑средняя арифметическая.
Эту величину рассотрим подробнее.
6.6.4 Средняя арифметическая и ее свойства
‑
средняя арифметическая является центром
распределения, вокруг которого
группируются все варианты статистической
совокупности.
. (6.91)
Если рассматривается интервальный вариационный ряд, то средняя арифметическая, называемая взвешенной, вычисляется по формуле
, (6.92)
где
-
частота
-
ого класса,
,
-
количество классовых интервалов.
Рассмотрим свойства средней арифметической.
Свойство 1.Если каждую варианту совокупности уменьшить или увеличить на какое-то произвольное положительное число А, то и средняя арифметическая уменьшится или увеличится на столько же.
Свойство 2.Если каждую варианту разделить или умножить на одно и тоже число А, то и средняя арифметическая изменится во столько же раз.
Свойство 3.Сумма произведений отклонений вариант от их средней арифметической на соответствующие им частоты равна нулю.
Свойство 4.Сумма квадратов отклонений вариант от их средней арифметической меньше суммы квадратов отклонений тех же вариант от любой другой величины А, не равной средней арифметической.
Размахвариациихарактеризует
варьирование признака в совокупности.
Рассмотрим еще две характеристики выборочной совокупности: дисперсию и среднее квадратическое отклонение. Эти величины характеризуют не только величину, но и специфику варьирования признака.