Изучение чисел, геометрических фигур и тел, структур, пространств и преобразований
Bootstrapping в математике
Мне кажется есть какая-то связь между этим:
Некоторая сложность в написании учебного пособия по программированию для начинающих состоит в том, что рассматриваемая область знания содержит новые понятия, ни на чём привычном не основанные.
Вообще говоря, подобная проблема возникает и в любой другой области знаний. Например, известно, что точка в математике определяется как бесконечно малая окружность, в то время как сама окружность - это совокупность расположенных определённым образом точек. Легко заметить, что эти термины определены через самих себя. Вместе с тем, эта нечаянность не стала в математике камнем преткновения. И окружности, и точки, и линии, а вместе с ними другие термины, принятые в математике, благополучно сосуществуют. Более того, каждому человеку интуитивно понятно, что такое точка, а что - окружность.
и раскруткой. Понятие линии раскручивается из понятия точки.
Системы счисления для "чайников"
Давайте попробуем самостоятельно изобрести числа.
Во первых мы живем в мире объектов. Главным критерием объекта является его некая обособленность. Если что-то может быть изолировано или оторвано от его среды, то мы можем назвать это объектом. Рассмотрим такой объект нашего мира как лошадь. При наблюдении нескольких объектов возникает понятие множества.
![]() |
| Множество лошадей |
Описательная статистика
Описательная статистика, цели
Любой статистический анализ начинается с описательной статистики. Цель описательной статистики - обработать и систематизировать эмпирические данные, представить их в наглядном виде (графическом или табличном), рассчитать основные статистические показатели наблюдаемых данных.
Описательная нужна для того чтобы:
- Выявить ошибки в данных. Во время сбора наблюдений могут произойти сбои и часть данных может записаться некорректно.
- Увидеть структуру данных и выяснить однородны ли ваши данные.
- Найти нарушения в статистических предположениях. Вы могли предполагать, что изучаемая величина имеет нормальный закон распределения, однако посмотрев на данные, вы возможно поменяете ваше мнение и будете использовать другие статистические методы.
- Сгенерировать гипотезы и выдвинуть предположения, которые вы будете в дальнейшем проверять.
Выборка. Выборочное пространство
Основные задачи математической статистики. Примеры задач
Математическая статистика - это наука разрабатывающая методы регистрации, описания, и анализа данных наблюдений и экспериментов, с целью построения вероятностных моделей массовых случайных явлений.
Примеры задач при решении которых применяется математическая статистика.
Относительной частотой события A называют отношение числа испытаний m, в которых данное событие появилось, к общему числу n фактически проведённых испытаний: W(A)=\frac{m}{n}, или короче: \omega=\frac{m}{n}. Дальше »
Переменная величина называется случайной, если в результате опыта она может принимать действительные значения с определёнными вероятностями. Наиболее полной, исчерпывающей характеристикой случайной величины является закон распределения. Закон распределения – функция (таблица, график, формула), позволяющая определять вероятность того, что случайная величина Х принимает определенное значение хi или попадает в некоторый интервал. Если случайная величина имеет данный закон распределения, то говорят, что она распределена по этому закону или подчиняется этому закону распределения. Дальше »
Любое статистическое исследование включает в себя сбор данных, представление данных в наглядной форме и анализ данных.Относительной частотой события A называют отношение числа испытаний m, в которых данное событие появилось, к общему числу n фактически проведённых испытаний: W(A)=\frac{m}{n}, или короче: \omega=\frac{m}{n}. Дальше »
Переменная величина называется случайной, если в результате опыта она может принимать действительные значения с определёнными вероятностями. Наиболее полной, исчерпывающей характеристикой случайной величины является закон распределения. Закон распределения – функция (таблица, график, формула), позволяющая определять вероятность того, что случайная величина Х принимает определенное значение хi или попадает в некоторый интервал. Если случайная величина имеет данный закон распределения, то говорят, что она распределена по этому закону или подчиняется этому закону распределения. Дальше »
Основные понятия и теоремы "Теории вероятностей"
- Что такое случайное событие?
- Что такое вероятностное пространство?
- Что такое случайная величина?
- Закон распределения случайной величины:
- Что такое распределение вероятностей?
- Что такое функция распределения?
- Что такое плотность распределения?
- Что такое математическое ожидание?
- Что такое дисперсия?
- Что такое начальные и центральные моменты?
- Что такое функции от случайных величин?
- зависимые и независимые события и случайные величины
- случайные вектора, из распределения и характеристики
- последовательности случайных величин
- предельные теоремы
- теоремы Муавра-Лапласа
- закон больших чисел
- центральная предельная теорема
- основные законы распределений
- норамльный
- равномерный на [a,b]
- экспоненциальный
- логистический
- Пуассона
- геометрический
- биномиальный
Подписаться на:
Сообщения (Atom)
