
- •Старооскольский технологический институт им.А.А.Угарова
- •Шафоростова е.Н. Информационные технологии
- •Часть 1
- •220700- Автоматизация технологических процессов и производств
- •230400 – Информационные системы и технологии
- •Содержание
- •Предисловие
- •1. Порядок и правила выполнения практических работ
- •Технологии операций с векторами
- •Вычисление произведения вектора на число
- •Технологии операций с матрицами
- •Суммирование и вычитание матриц
- •Вычисление произведения матриц
- •Решение систем линейных уравнений Метод обратной матрицы
- •Метод наименьших квадратов
- •Применение технологий при решении экономических задач
- •Моделирование последовательностей и рядов Создание массива элементов числовой последовательности
- •Приближенное вычисление пределов числовых последовательностей
- •Применение последовательностей в экономических моделях
- •Применение рядов в экономических моделях
- •МоделированИе и исследованИе функций Способы задания функций
- •Технология построения графической модели функции
- •Вычисление предела функции
- •Вычисление корней функции одной переменной
- •Решение уравнений
- •Численное вычисление производной функции одного переменного
- •Вычисление локальных экстремумов функции
- •Технология получения математической модели функции по ее табличному представлению
- •Применение технологии исследования функций для решения экономических задач Кривые спроса и предложения, точка равновесия
- •Технология построения и исследования паутинной модели рынка
- •Вычисление предельных экономических показателей
- •Вычисление эластичности экономических показателей
- •Технология численного вычисления определенного интеграла
- •Технология приближенного вычисления
- •Технология точного вычисления
- •1.2. Задая для практической работы
- •1.3. Контрольные вопросы
- •Практическая работа №2 модели и технологии статического анализа
- •2.1 Теоретическое введение
- •Генерация случайной величины, распределенной по равномерному закону
- •Генерация случайных чисел в табличном процессоре
- •Вычисление числовых характеристик параметров случайных величин Вычисление числовых характеристик распределений вероятностей
- •Вычисление вероятности отдельных значений случайных величин Табличный закон распределения
- •Биноминальное распределение
- •Нормальный закон распределения
- •Технологии решения задач статистического анализа Выборочный метод и выборочная функция распределения
- •Построение выборочной функции распределения
- •Технологии вычисления основных статистических характеристик
- •Вычисление доверительного интервала для среднего значения
- •Технология проверки соответствия данных, полученных экспериментально, теоретическому распределению
- •Решение задач статистического анализа Технология решения задач дисперсионного анализа
- •Заполняемость гостиниц
- •Технологии решения задач корреляционного анализа
- •Данные наблюдений
- •Технология решения задач регрессионного анализа
- •2.2. Задания для практической работы
- •2.3.Контрольные вопросы
- •Вычисления по простым переменным ставкам
- •Вычисление накопленной суммы при реинвестировании по простым процентам
- •Дисконтирование по простым процентам
- •Финансовые расчеты по сложным процентам Вычисление наращения
- •Расчет номинальной и эффективной ставки процентов
- •Дисконтирование по сложной ставке процентов
- •Расчет стоимости ценных бумаг
- •Бз (Норма; Кпер; Выплата; Нз; Тип)
- •Бзраспис (Первичное; План)
- •Пз (Норма, Кпер, Выплата, Бс, Тип)
- •Норма (Кпер, Выплата, Пз, Бс, Тип, Предположение)
- •3.2. Задания для практической работы
- •3.3.Контрольные вопросы
- •Практическая работа №4. Численное решение уравнений средствами ms excel
- •4.1.Теоретическое введение
- •4.2. Задания для практической работы
- •4.3.Контрольные вопросы
- •Использование надстройки «Поиск решения»
- •Технология решения транспортной задачи линейного программирования
- •5.2.Задания для практической работы
- •5.3.Контрольные вопросы
- •Практическая №6 технология Решения задач дискретного программирования
- •6.1.Теоретическое введение
- •6.2. Задания для практической работы
- •6.3. Контрольные вопросы
- •Глоссарий
- •Список литературы
- •Учебное издание Шафоростова Елена Николаевна Информационные технологии
Биноминальное распределение
Биноминальное распределение - одно из самых распространенных дискретных распределений, которое служит моделью для многих процессов.
Для вычисления вероятности отдельного значения биноминального распределения или значения случайной величины по заданной вероятности в табличном процессоре есть функции БИНОМРАСП и КРИТБИНОМ.
Функция БИНОМРАСП применяется для вычисления вероятности в задачах с фиксированным числом испытаний или тестов, когда результатом любого испытания может быть только успех или неудача.
Функция имеет параметры:
БИНОМРАСП(число_успехов; число_испытаний; вероятность_успеха; интегральная),
где
число_успехов - количество успешных испытаний;
число_испытаний - количество независимых испытаний;
вероятность_успеха - вероятность успеха каждого испытания;
интегральная - логическое значение, определяющее форму функции. Если аргумент имеет значение ИСТИНА, то функция возвращает интегральную функцию распределения, т.е. вероятность того, что число успешных испытаний не менее значения аргумента число успехов. Если этот аргумент имеет значение ЛОЖЬ, то вычисляется значение функции плотности распределения, т.е. вероятность того, что число успешных испытаний равно значению аргумента число успехов.
Функция КРИТБИНОМ служит для вычисления наименьшего числа успешных исходов случайной величины, для которого интегральное биноминальное распределение больше или равно заданной величине (критерию).
Функция имеет параметры: КРИТБИНОМ(число_испытаний; вероятность_успеха; альфа),
где число_испытаний - количество независимых двухальтернативных испытаний; вероятность успеха - вероятность успеха каждого испытания;
альфа - значение критерия, которое является уровнем значимости.
Paсмотрим на примерах технологию применения приведенных функций.
Пример 2.5 Банк выдает пять кредитов. Вероятность невозврата кредита для каждого из заемщиков. Составить таблицу закона распределения количества заемщиков, не вернувших кредит по окончании срока кредитования.
Решение
1. На рабочем листе подготовим исходные данные для расчета:
в ячейку А2 введем текст «Число испытаний», а в ячейку В2 - количество выданных кредитов - число 5 (рис. 2.5);
в ячейку A3 введем текст «Вероятность невозврата», а в ячейку ВЗ - значение вероятности невозврата кредита - число 0,2;
в ячейку А4 введем текст «X» - обозначающий случайную величину;
в диапазоне B4:G4 построим последовательность членов арифметической прогрессии от 0 до 5;
в ячейку А5 введем текст «Р», обозначающий вероятность невозврата кредита.
Установим курсор в ячейку В5. Выполним команду меню Вставка/Функция. В открывшемся окне диалога выберем категорию Статистические и функцию БИНОМРАСП.
В соответствующие поля диалогового окна Аргументы функции (рис. 2.6) введем значения аргументов функции, делая ссылки на соответствующие ячейки, содержащие исходные данные. Аргументу Интегральная установим значение 0, что соответствует тому, что вероятность числа успешных испытаний будет равна значению аргумента Число успехов.
4. Установим для соответствующих аргументов абсолютные адреса, используя клавишу <F4>.
Скопируем полученную формулу в диапазон C5:G5. В ячейках диапазона В5:С5 будет вычислен результат.
По данным полученной таблицы построим график (рис. 2.7).
Из таблицы и графика следует, что вероятность невозврата четырех и пяти кредитов очень мала, а вероятность невозврата одного кредита является самой большой и составляет величину 0,4096.
Рис. 2.5
Рис. 2.6
Рис. 2.7
Пример 2.6 Для условий задачи предыдущего примера найти значение числа невозвращенных кредитов, для которого вероятность интегрального распределения Р >= 0,4.
Решение
1. Установим курсор в свободную ячейку рабочего листа. Выполним команду меню Вставка/Функция. В открывшемся окне диалога Выберем категорию Статистические и функцию КРИТБИНОМ.
2. В окне Параметры функции введем значения параметров: число_испытаний - 5, вероятность_успеха - 0,2, альфа - 0,4.
После выполнения вычислений в ячейке будет получен результат равный единице. Таким образом, при вероятности интегрального распределения P>=0,4 будет не менее одного успешного события, т.е. невозвращенных кредитов будет не менее одного. Это также можно увидеть из графика примера 2.5.
Пример 2.7 Построить диаграмму биноминальной функции плотности вероятности Р(А = т) при п = 10 и р = 0,2.
Решение
Диапазон рабочего листа (АЗ:А13) заполним возможными значениями исходов испытаний: 0, 1, 2,..., 10.
Установим курсор в ячейку ВЗ и выполним команду меню Вставка/Функция. В открывшемся окне диалога выберем категорию Статистические и в списке функций - БИНОМРАСП.
В диалоговом окне Параметры функции БИНОМРАСП заполним поля параметров.
Число_успехов - введем количество успешных испытаний т, для чего щелкнем на ячейке A3;
Число_испытаний - введем общее количестве; проведенных испытаний - 10;
Вероятность_ycnexa - введем величину вероятности успеха в каждом испытании 0,2;
Интегральная - введем вид функции распределения 0 - весовая.
После щелчка на кнопке ОК в ячейке ВЗ будет вычислена вероятность р = 0,1073774 того, что из всех десяти испытаний будут все неудачные.
4. Скопируем формулу из ячейки ВЗ во все ячейки диапазона B4:В13.
Полученную таблицу оформим так, как изображено на рисунке, построим гистограмму плотности вероятности (рис. 2.8).
Рис. 2.8