Теория сложения вероятностей: Математическое Бюро. Страница 404

Теоремы сложения и умножения вероятностей. Примеры решения задач

Теоремы сложения и умножения вероятностей

Основные понятия
События называются несовместными, если появление одного из них исключает появление других событий в одном и том же испытании. В противном случае они называются совместными.
Полной группой называют совокупность событий, объединение которых есть событие достоверное.
Противоположными называют два единственно возможных события, образующих полную группу.
События называются зависимыми, если вероятность появления одного из них зависит от наступления или ненаступления других событий.
События называются независимыми, если вероятность одного из них не зависит от наступления или ненаступления других.
Теорема сложения вероятностей несовместных событий
Р(A+B)=Р(A)+Р(B),
где А, В — несовместные события.

Теорема сложения вероятностей совместных событий
Р(A+B)=Р(A)+Р(B)-P(AB), где А и В — совместные события.


Теорема умножения вероятностей независимых событий
,
где А и В независимые события.
Теорема умножения вероятностей зависимых событий
Р(АВ)=Р(А)РA(B),
где РA(B) — вероятность наступления события В при условии, что произошло событие А; А и В- зависимые события.

Задача 1.
Стрелок производит два выстрела по мишени. Вероятность попадания при каждом выстреле 0,8. Составить полную группу событий и найти их вероятности.
Решение.
Испытание — Производится два выстрела по мишени.
Событие А — оба раза промахнулся.
Событие В — попал один раз.
Событие С — оба раза попал.
.

Контроль: P(A) + P(B) + P(C) = 1.
Задача 2.
Согласно прогнозу метеорологов Р(дождь)=0,4; Р(ветер)=0,7; Р(дождь и ветер)=0,2. Какова вероятность того, что будет дождь или ветер?
Решение. По теореме сложения вероятностей и в силу совместности предложенных событий имеем:
Р(дождь или ветер или то и другое)=Р(дождь) +Р(ветер) –Р(дождь и ветер)=0,4+0,7-0,2=0,9.
Задача 3.
На станции отправления имеется 8 заказов на отправку товара: пять – внутри страны, а три – на экспорт. Какова вероятность того, что два выбранных наугад заказа окажутся предназначенными для потребления внутри страны?
Решение. Событие А – первый взятый наугад заказ – внутри страны. Событие В – второй тоже предназначен для внутреннего потребления. Нам необходимо найти вероятность  Тогда по теореме об умножении вероятностей зависимых событий имеем

Задача 4.
Из партии изделий товаровед наудачу отбирает изделия высшего сорта. Вероятность того, что выбранная вещь окажется высшего сорта равна, 0,8; первого сорта – 0,7; второго сорта – 0,5. Найти вероятность того, что из трех наудачу отобранных изделий будут:
а) только два высшего сорта;
б) все разные.
Решение. Пусть событие  — изделие высшего сорта; событие — изделие первого сорта; событие — изделие второго сорта.
По условию задачи ; ;  События — независимы.
а) Событие А – только два изделия высшего сорта будет выглядеть так тогда

б) Событие В – все три изделия различны — выразим так:, тогда .
Задача 5.
Вероятности  попадания в цель при стрельбе из трех орудий таковы: p1=0,8;  p2=0,7;  p3=0,9. Найти вероятность хотя бы одного попадания (событие А) при одном залпе из всех орудий.
Решение. Вероятность попадания в цель каждым из орудий не зависит от результатов стрельбы из других орудий, поэтому рассматриваемые события  (попадание первого орудия),  (попадание второго орудия) и  (попадание третьего орудия) независимы в совокупности.
Вероятности событий, противоположных событиям  (т.е. вероятности промахов), соответственно равны:

Искомая вероятность
Задача 6.
В типографии имеется 4 печатных машины. Для каждой машины вероятность того, что она работает в данный момент, равна 0,9. Найти вероятность того, что в данный момент работает хотя бы одна машина (событие А).
Решение. События «машина работает» и «машина не работает» (в данный момент) – противоположные, поэтому сумма их вероятностей равна единице:
Отсюда вероятность того, что машина в данный момент не работает, равна
Искомая вероятность . Задача 7. В читальном зале имеется 6 учебников по теории вероятностей , из которых три в переплете . Библиотекарь наудачу взял два учебника. Найти вероятность того, что оба учебника окажутся в переплете.

Решение. Рассмотрим следующие события:
А1- первый взятый учебник в переплете;
A2- второй взятый учебник в переплете.
Событие, состоящее в том, что оба взятых учебника в переплете . События А1 и А2 являются зависимыми, так как вероятность наступления события А2 зависит от наступления события А1. Для решения указанной задачи воспользуемся теоремой умножения вероятностей зависимых событий: .
Вероятность наступления события А1  p(A1) в соответствии с классическим определением вероятности:
P(A1)=m/n=3/6=0,5.
Вероятность наступления события А2 определяется условной вероятностью наступления события А2 при условии наступления события А1 , т.е. (A2)==0,4.
Тогда искомая вероятность наступления события:
P(A)=0,5*0,4=0,2.

Основные теоремы. Теорема сложения вероятностей, Теорема умножения вероятностей, Формула полной вероятности, Формула Байеса

 |  Основные теоремы  |   |   |   |   |   |   | 

 

 

2.       Основные теоремы

2.1. Теоремы сложения и умножения вероятностей

События А и В называются несовместными, если они не могут произойти одновременно

События А и В называются совместными, если они могут произойти одновременно.

Суммой двух события А и В называется событие с, состоящее в выполнении события А или события В, или обоих вместе.

Сумой нескольких событий называется событие, состоящее в том, что появится хотя бы одно из этих событий.

Теорема сложения вероятностей несовместных событий

 

Теорема сложения вероятностей совместных событий

В случае четырех и более события данная формула еще больше усложняется

События А и В называются независимыми, если вероятность появления события А не зависит от появления события В и наоборот: вероятность события в не зависит от появления события А.

События А и  В называются зависимыми, если  вероятность события В зависит от того появилось ли событие А или наоборот.

Произведением двух события А и В называется событие С, состоящее в том, что события А и В появятся одновременно.

Произведением нескольких событий называется событие, состоящее вы том, что данные события появятся одновременно.

Теорема умножения вероятностей для независимых событий

 

Теорема умножения вероятностей для зависимых событий

Где — условная вероятность появления события В, при условии что появилось событие А.

 

2.2. Вероятность появления хотя бы одного события

Пусть события   независимые, причем

 

Вероятность появления события А, состоящее в том, что появится хотя бы одно событие :

 

 

2.3. Формула полной вероятности

Вероятность события А, которое может наступить лишь  при появлении одного из несовместных событий (гипотез)  , образующих полную группу событий, равна сумму произведений вероятностей каждой из гипотез на соответствующую условную вероятность появления события А:

 

Данная формула называется формулой полной вероятности

2.4. Формула Байеса (Бейеса)

Имеется полная группа несовместных гипотез . Вероятности этих гипотез до опыта известны и равны соответственно:  . Произведен опыт, в результате которого наблюдено появление события А. Вероятность того, что появилась i-ая гипотеза, при условии того, что произошло событие А

 , где вероятность события А находится с помощью формулы полной вероятности

Данная формула и есть формула Байеса (Бейеса).

 

Теория вероятности — Кафедра биоинформатики

Мясникова Екатерина Марковна

 проф., к.ф.-м.н.

Санкт-Петербургский государственный политехнический университет

Кафедра прикладной математики

 

Описание курса

Цель изучения дисциплины — освоение основных понятий и методов теории вероятностей, развитие способностей к логическому мышлению, получение навыков построения вероятностных моделей и решения на их основе задач различного уровня сложности.

Изучение курса ставит перед собой следующие задачи:

  • освоение основных понятий и методов теории вероятностей;

  • изучение основных методов решения вероятностных задач;

  • ознакомление с наиболее важными для приложений законами распределения вероятностей;

  • приобретение фундаментальных знаний по теории вероятностей для обеспечения освоения дисциплин, базирующихся на понятиях и методах теории вероятностей.

Темы курса:

1. Классическая модель вероятностного пространства

Случайные события и соотношения между ними. Классическое определение вероятности. Геометрические вероятности. Простейшие комбинаторные теоремы. Условная вероятность. Теоремы умножения и сложения вероятностей. Независимость событий. Формулы полной вероятности и Байеса. Схема испытаний Бернулли. Биномиальный закон распределения вероятностей. Полиномиальная схема испытаний. Полиномиальный закон распределения вероятностей. Производящие функции распределений.

2. Аксиоматическое построение теории вероятностей.

Аксиома непрерывности и ее эквивалентность аксиоме счетной аддитивности. Свойства вероятности. Борелевская сигма-алгебра множеств вещественной прямой. Функция распределения на прямой. Борелевская сигма-алгебра множеств и функция распределения в пространстве. Способы задания вероятностных мер на построенных измеримых пространствах. Типы вероятностных мер.

3. Случайные величины и случайные векторы

Случайная величина, ее распределение вероятностей и функция распределения. Типы случайных величин. Борелевские функции. Случайный вектор, его распределение вероятностей и функция распределения. Независимость случайных величин. Законы рас-пределения функций случайных величин. Композиция (свертка) распределений.

4. Числовые характеристики распределений случайных величин

Математическое ожидание, его свойства и теорема о его вычислении. Дисперсия и ее свойства. Неравенство Чебышева. Математическое ожидание и дисперсия независимых случайных величин. Моменты высших порядков. Неравенства Гельдера, Йенсена и Ляпунова. Ковариационная матрица случайного вектора. Коэффициент корреляции. Условные распределения и условные математические ожидания.

5. Производящие и характеристические функции случайных величин и векторов

Производящие функции и факториальные моменты целочисленных неотрицательных случайных величин. Производящие функции случайных векторов. Характеристические функции случайных величин. Формула обращения. Теорема единственности. Теорема непрерывности. Семиинварианты случайных величин. Характеристические функции случайных векторов.

6. Предельные теоремы

Типы сходимости последовательности случайных величин. Закон больших чисел. Теорема Хинчина. Теорема Бернулли. Теорема Чебышева. Центральная предельная теорема. Теорема Леви. Локальная и интегральная теоремы Муавра-Лапласа. Теорема Ляпунова. Теорема Линдеберга. Следствия теоремы Линдеберга.

Рекомендуемая литература

1. А.А.Боровков. Теория вероятностей. М., Наука, 1986

2. А.Ширяев Вероятность, М., МЦНМО , 2007

3. Б.В.Гнеденко. Курс теории вероятностей. Москва Эдиториал. УРСС 2001.

Список публикаций:
  1. V.Vitaly, M.Gursky, L.Panok, E.Myasnikova, A.Manu, G.Maria, Samsonova, J.Reinitz, and A.Samsonov (2011). Mechanisms of gap gene expression canalization in the Drosophila blastoderm. BMC Systems Biology, 5:118. doi:10.1186/1752-0509-5-118.
  2. E.Myasnikova, S.Surkova, G.Stein, A.Pisarev, M.Samsonova. (2011) A regression system for estimation of errors introduced by confocal imaging into gene expression data in situ. BMC Bioinformatics 12: 320, doi:10.1186/1471-2105-12-320.
  3. K.Kozlov, S.Surkova, E.Myasnikova, J.Reinitz, M.Samsonova . (2012) Modeling of Gap Gene Expression in Drosophila Kruppel Mutants. PLoS Comput Biol 8(8): e1002635. doi:10.1371/journal.pcbi.1002635

Теорема сложения вероятностей совместных событий

На прошлом уроке мы рассмотрели теорему сложения вероятностей только для несовместных событий. В случае, когда два события A и B – совместны, справедлива следующая теорема.

Теорема

Вероятность появления хотя бы одного из двух совместных событий равна сумме вероятностей этих событий без вероятности их совместного появления:

   (1)

Доказательство

Событие наступит, если наступит одно из трех несовместных событий: . По теореме сложения вероятностей несовместных событий имеем:

    (2)

Событие A произойдет, если наступит одно из двух несовместных событий: . Вновь применяя теорему сложения вероятностей для несовместных событий, получаем , откуда

.     (3)

Аналогично для события B: , откуда

     (4)

Теперь подставим (3) и (4) в формулу (2), отсюда получаем формулу сложения вероятностей совместных событий (1).

Как вы уже поняли формула, которую я дал вам на прошлом уроке это лишь частный случай формулы (1). Действительно, если события несовместны, то их произведение – пустое множество, то есть невозможное событие. А вероятность невозможного события равна нулю.

Вероятность суммы трех совместных событий

Аналогично выражению (1) запишем вероятность суммы трех совместных событий:

   (5)

Кстати, справедливость формул (1) и (5) можно наглядно проиллюстрировать:

Также из выражения (1) можно получить формулу для вероятности произведения двух событий. Выходит:

     (6)

ПРИМЕР 1. Бросаются две игральные кости. Какова вероятность появления хотя бы одной шестерки?

Решение. Обозначим события: — появление шестерки на первой кости, — на второй кости. Понятно, что эти события совместные, т.е. шестерка может выпасть как на первой, так и на второй кости.

а) Для вычислений воспользуемся формулой (1). Однако здесь возникла сложность, как вычислить вероятность произведения, т.е. вероятность того, что на каждой из двух костей выпали шестерки. По формуле классической вероятности, количество «удачных» комбинаций равно 1, а для вычисления числа всех равновозможных комбинаций используем правило произведения (комбинаторика):

б) Рассмотрим другой способ решения, воспользовавшись следствием закона сложения вероятностей:

Ответ: вероятность появления хоть одной шестерки равна 11/36 или 0,3056 или 30,56%

На этом все! Всем Спасибо!

Если кто-то не понял или не разобрался в теме или в примерах, задавайте вопросы в комментариях.

Правила вероятности

Условная вероятность

Формула полной вероятности

Формула Байеса

Оценка вероятности в схеме испытаний Бернулли

Мы можем применять правила вероятности для того, чтобы складывать и умножать вероятности.

Например, у взрослого пациента все зубы сохранены, некоторые зубы отсутствуют или он беззубый; вероятности равны 0,67, 0,24 и 0,09 соответственно.

  • Правило сложения. Если два события, и , взаимоисключающие, несовместимые, то вероятность события или равна сумме их вероятностей:

    Вероятность того, что у пациента есть несколько зубов, равна 0,67 + 0,24 = 0,91.

  • Правило умножения. Если два события, и , независимы (т. е. возникновение одного события не влияет на возможность появления другого), то вероятность того, что оба события произойдут, равна произведению вероятности каждого:

    Например, если 2 не имеющих отношения друг к другу больных ожидают приема в кабинете хирургической стоматологии то вероятность того, что у обоих больных есть все зубы, равна 0,67 • 0.67 =  0,45.

Условная вероятность

Условная вероятность — вероятность одного события при условии, что другое событие уже произошло. 

Пусть  — фиксированное вероятностное пространство. Пусть  — два случайных события, причём . Тогда условной вероятностью события при условии события называется

Формула полной вероятности

Пусть событие может наступать только при условии появления одного из событий , образующих полную систему событий. Тогда вероятность события равна сумме произведений вероятностей каждого из событий на соответствующую условную вероятность события :

Эта формула носит название формулы полной вероятности.

Формула Байеса

Если вероятности событий до опыта были , то с учетом появления в результате опыта события условная вероятность вычисляется по формуле Байеса:

Оценка вероятности в схеме испытаний Бернулли

Мы приводим пример классического статистического рассуждения, которое полезно иметь в виду при анализе реальных данных. 

Бытует мнение, что при рождении ребенка вероятность мальчика такая же, как и девочки. 

Примем это за гипотезу. 

Для её проверки имеется огромный статистический материал. 

Воспользуемся данными по Швейцарии с 1871 по 1900 гг., когда там родилось человек и среди них мальчиков и девочек. 

Согласуется ли гипотеза о равновероятности рождения мальчика и девочки с этими числами? 

Условно назвав «успехом» рождение мальчика, поставим этот вопрос по-другому, обратившись к схеме Бернулли с вероятностью «успеха» . 

Согласуется ли гипотеза с тем, что в серии из испытаний частота «успеха» оказалось равной 

Очевидно, если вместо гипотезы выдвинуть, скажем, предположение о том, что , то это предположение будет сразу же отвергнуто как маловероятное (или даже невозможное). 

Уместно спросить: почему? Ответ здесь можно дать, основываясь на том, что частота как случайная величина (обозначим её ) подчиняется известному закону распределения. 

Эта величина имеет биномиальное распределение. При больших n имеет место нормальное приближение (в силу центральной предельной теоремы). 

Воспользовавшись нормальным приближением и задавшись малым  (будем называть  уровнем значимости), можно утверждать, например, что

с вероятностью, где   определяется из условия с помощью нормальной функции распределения

( называется квантилем уровня). Скажем,  отвечает , а  уже соответствует 

Это легко проверить с помощью калькулятора вероятностных распределений STATISTICA. Вернемся к нашим числовым данным и гипотезе , согласно которым мы имеем значение

Оно далеко выходит за границу 

Какое же значение, основываясь на этих данных, следует приписать неизвестной вероятности ?

Мы знаем, что по закону больших чисел есть предел частоты (при ), и при имеющемся у нас можно в качестве оценки взять уже приводившееся ранее значение . Эту оценку можно уточнить следующим образом. Поскольку всегда имеет место неравенство , получаем

с вероятностью, не меньшей (точнее, допущение о том, что истинное значение лежит вне этих границ, означает наступление события, дополнительного к (2) и имеющего вероятность не больше ).

В этом смысле можно утверждать, например, что  с вероятностью не меньшей 0.9973 (это получается при  с уровнем значимости ).

Данное рассуждение приведено в книге Ю.А. Розанова «Теория вероятностей, случайные процессы и математическая статистика: Учебник для вузов», М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы.

Связанные определения:
Вероятность события
Независимые повторные испытания Бернулли
Независимые события

В начало

Содержание портала

Теорема сложения вероятностей | matematicus.ru

Теоремы сложения вероятностей

Теорема 1
Для любых двух событий А и В, вероятность равна выражению:

Р(А + В) = Р(А) + Р(В)-Р(А·В)


Теорема 2
Вероятность появления одного из двух несовместных событий равна сумме вероятностей этих событий:

 Р(А + В) = Р(А) + Р(В)


Следствие 1
Если события А12,…,Аn образуют полную группу, то получаем

P(A1+A2+…+An) = P(A1) + P(A2) + …+ P(An)

Следствие 2
Сумма вероятностей событий, образующих полную группу событий равна 1, т.е.

P(A1) + P(A2) + …+ P(An) = 1

Следствие 3
Сумма противоположных событий равна 1, т. е.


Пример 1
Из колоды в 36 карт наудачу вынимается одна. Какова вероятность того, что будет вынута пика или туз?
Решение
Здесь события
А«вытащили из колоды  карту масти пики»;
В«вытащили из колоды туз»;
А·В«вытащили из колоды пиковый туз».
По теореме сложения вероятностей имеем:

Р(А+В)=Р(А) + Р(В)-Р(А·В)

Так как в колоде карт 4 туза и 9 карт, имеющие масть пики, то получаем вероятности

P(A) = 4/36
P(B) = 9/36

Так как пиковый туз единственный в колоде карт, то вероятность Р(А·В) для события А·В«вытащили пиковый туз» равна 1/36

Р(А·В)=1/36

Искомая вероятность равна:

Р(А + В)=Р(А)+Р(В)–Р(А·В)=

=4/36+9/36+1/36=12/36=1/3


Пример 2
В ящике лежат 8 шаров, из которых 2 белых, 3 красных и 3 зеленых. Наугад берется один шар. Какова вероятность того, что этот шар цветной.
Решение 
А — «появление красного шара»

P(A) = 3/8

В — «появление зеленого шара»

P(B) = 3/8

А + В — «появление цветного шара»

Р(А+В)=Р(А)+Р(В)=

=3/8+3/8=6/8=3/4


Пример 3
Студент берет билет 1,2,3,4,5,6,7,8,9,10. Какова вероятность того,
что он выберет билет с четным номером?
Решение
Номера чётных билетов: 2,4,6,8,10. Всего 5 билетов, следовательно, вероятность выбрать чётный билет равна:

1/10+1/10+1/10+1/10+1/10=5/10=1/2

Сложение и умножение вероятностей 9 класс онлайн-подготовка на Ростелеком Лицей

Тема 22.

Сложение и умножение вероятностей.

Рассмотрим пример. Пусть в ящике находится двадцать кубиков: десять белых, четыре красных и шесть синих. Из ящика наугад вынимают один кубик. Рассмотрим такие события: Событие А – кубик оказался красным, Событие В – кубик оказался синим.

События А и В не могут произойти одновременно. Говорят, что события А и В являются несовместными.

Два события называют несовместными, если в одном и том же испытании они не могут произойти одновременно, то есть наступление одного из них исключает наступление другого.

Пусть событие С означает, что извлечённый из ящика кубик оказался не белым (то есть красным или синим).

Выясним, как вероятность события С связана с вероятностями каждого из событий А и В. Найдем вероятности событий А, В и С. Для каждого извлечения кубика из ящика равновозможными являются двадцать исходов. Из них для события А благоприятными являются четыре исхода, для события В – шесть исходов, для события С – десять исходов. Отсюда, вероятность события А равна 420(четырем двадцатым), вероятность события В – 620 (шести двадцатым), вероятность события С – 1020 (десяти двадцатым).

Мы видим, что вероятность события С равна сумме вероятностей событий А и В.

Итак, если событие С означает, что наступает одно из двух несовместных событий А или В, то вероятность события С равна сумме вероятностей событий А и В.

Вообще

Если событие С означает, что наступает одно из двух несовместных событий А или В, то вероятность события С равна сумме вероятностей события А и В.

Пример первый. Есть десять экзаменационных билетов. Ученик вытянул один из них. Какова вероятность того, что номером билета является простое число, или число большее шести.

Событие А — простое число: 4 благоприятных исхода из 10 возможных

Это числа 2,3,5 и 7

Событие B — число больше 8: 2 благоприятных исхода из 10 возможных

Это 9 и 10

Вероятность события А равна 0,4, а вероятность события В равна 0,2

Событие С наступает тогда, когда наступает одно из событий A или В, которые являются несовместными. Значит, вероятность события С равна сумме вероятностей событий А и В, то есть

Р(С)= Р(А)+ Р(В)=0,4+0,2=0,6

При решении некоторых задач бывает удобно воспользоваться свойством вероятностей противоположных событий.

Разъясним смысл этого понятия на примере бросания игрального кубика. Пусть событие А означает, что выпало шесть очков, Б – что выпало менее шести очков. Всякое наступление события А означает, что наступление Б не наступит. А наступление события Б означает, что событие А не наступит. В таких случаях говорят, что события А и Б – противоположные события.

Найдем вероятности событий А и Б. Для события А благоприятным является один исход из шести равновозможных исходов. Для события Б – пять исходов из шести. Значит, Вероятность события А равна 16 (одной шестой), а вероятность события Б равна 56(пяти шестым). Нетрудно заметить, что их сумма равна единице.

Итак, сумма вероятностей противоположных событий равна единице.

Два события называются независимыми, если наступление одного из них не влияет на вероятность наступления другого события.

Приведем пример. Пусть в одной из двух коробок находится восемнадцать шаров, три из которых красные, а в другой двадцать четыре шара, четыре из которых красные. Из каждой коробки наугад вынимают по одному шару. Какова вероятность того, что оба шара окажутся красными?

Рассмотрим такие события: А – из первой коробки вынимают красный шар, Б- из второй коробки вынимают красный шар.

Для события А благоприятными являются три исхода из восемнадцати, для события Б благоприятными являются четыре исхода из двадцати четырех. Значит, вероятность события А равна трем восемнадцатым, вероятность события Б равна четырем двадцати четвертым.

Очевидно, что события А и Б являются независимыми. Рассмотрим событие, которое состоит в совместном появлении событий А и Б. Обозначим его буквой С.

Благоприятными для события С являются те исходы, при которых оба вытянутых шара окажутся красными. Каждому из трех возможных извлечений красного шара из первой коробки соответствует четыре возможности извлечения красного шара из второй коробки, то есть число благоприятных исходов для события С, равно произведению три и четыре. Следовательно, вероятность извлечения двух шаров будет равна

Итак,

Если событие C означает совместное наступление событий A и B, то вероятность события C равна произведению вероятностей событий А и B.

Правило сложения для определения вероятностей

Что такое правило сложения вероятностей?

Правило сложения для вероятностей описывает две формулы: одна для вероятности одного из двух взаимоисключающих событий, а другая — для вероятности двух не исключающих друг друга событий.

Первая формула — это просто сумма вероятностей двух событий. Вторая формула — это сумма вероятностей двух событий за вычетом вероятности того, что оба они произойдут.

Ключевые выводы

  • Правило сложения для вероятностей состоит из двух правил или формул, одна из которых учитывает два взаимоисключающих события, а другая — два не исключающих друг друга события.
  • Не исключающие друг друга означает, что между двумя рассматриваемыми событиями существует некоторое перекрытие, и формула компенсирует это путем вычитания вероятности перекрытия P (Y и Z) из суммы вероятностей Y и Z.
  • Теоретически первая форма правила является частным случаем второй формы.

Формулы для правил сложения вероятностей —

Математически вероятность двух взаимоисключающих событий обозначается:

Взаимодействие с другими людьми п ( Y или Z ) знак равно п ( Y ) + п ( Z ) P (Y \ text {или} Z) = P (Y) + P (Z) P (Y или Z) = P (Y) + P (Z)

Математически вероятность двух не исключающих друг друга событий обозначается следующим образом:

Взаимодействие с другими людьми п ( Y или Z ) знак равно п ( Y ) + п ( Z ) — п ( Y и Z ) P (Y \ text {или} Z) = P (Y) + P (Z) — P (Y \ text {и} Z) P (Y или Z) = P (Y) + P (Z) −P (Y и Z)

Что вам говорит правило сложения вероятностей?

Чтобы проиллюстрировать первое правило правила сложения вероятностей, рассмотрим кубик с шестью гранями и шансами на выпадение 3 или 6.Поскольку шансы выпадения 3 равны 1 из 6, а шансы выпадения 6 также 1 из 6, вероятность выпадения 3 или 6 составляет:

1/6 + 1/6 = 2/6 = 1/3

Чтобы проиллюстрировать второе правило, рассмотрим класс, в котором 9 мальчиков и 11 девочек. В конце семестра 5 девочек и 4 мальчика получают оценку B. Если студент выбран случайно, каковы шансы, что он будет девочкой или четвертым? Поскольку шансы выбрать девушку составляют 11 из 20, шансы выбрать ученицу B равны 9 из 20, а шансы выбрать девушку, которая является ученицей B, равны 5/20, шансы выбрать девушку или ученицу B являются:

11/20 + 9/20 — 5/20 = 15/20 = 3/4

На самом деле два правила упрощаются до одного правила, второго.Это потому, что в первом случае вероятность двух взаимоисключающих событий равна 0. В примере с кубиком невозможно бросить одновременно 3 и 6 при одном броске одного кубика. Таким образом, эти два события исключают друг друга.

Взаимная эксклюзивность

Взаимоисключающие — это статистический термин, описывающий два или более событий, которые не могут совпадать. Обычно он используется для описания ситуации, когда возникновение одного результата заменяет другой. В качестве основного примера рассмотрим бросание игральных костей.Вы не можете бросить одновременно пятерку и тройку на одном кубике. Кроме того, получение тройки при начальном броске не влияет на то, дает ли последующий бросок пятерку. Все броски кубика — независимые события.

Вероятностное правило сложения

Если А и B являются двумя событиями в вероятностном эксперименте, то вероятность того, что произойдет одно из событий, равна:

п ( А или B ) знак равно п ( А ) + п ( B ) — п ( А и B )

Это можно представить в виде Диаграмма Венна в виде:

п ( А ∪ B ) знак равно п ( А ) + п ( B ) — п ( А ∩ B )

Если А и B два взаимоисключающие события , п ( А ∩ B ) знак равно 0 .Тогда вероятность того, что произойдет одно из событий, равна: п ( А или B ) знак равно п ( А ) + п ( B )

Это может быть представлено на диаграмме Венна как:

п ( А ∪ B ) знак равно п ( А ) + п ( B )

Пример:

Если вы вытащите одну карту из обычной колоды карт, какова вероятность того, что это будет туз или пика?

Позволять Икс быть событием выбора туза и Y быть событием выбора лопаты.

п ( Икс ) знак равно 4 52

п ( Y ) знак равно 13 52

Эти два события не исключают друг друга, так как есть один благоприятный исход, при котором карта может быть как тузом, так и пикой.

п ( Икс и Y ) знак равно 1 52

п ( Икс или Y ) знак равно 4 52 + 13 52 — 1 52 знак равно 16 52 знак равно 4 13

правил сложения в вероятности и статистике

Правила сложения важны с точки зрения вероятности.Эти правила предоставляют нам способ вычислить вероятность события « A или B, » при условии, что мы знаем вероятность A и вероятность B . Иногда «или» заменяется на U, символ из теории множеств, обозначающий объединение двух множеств. Точное правило сложения зависит от того, являются ли событие A и событие B взаимоисключающими или нет.

Правило сложения для взаимоисключающих событий

Если события A, и B, являются взаимоисключающими, то вероятность A или B является суммой вероятности A и вероятности B .Запишем это компактно следующим образом:

P ( A или B ) = P ( A ) + P ( B )

Обобщенное правило сложения для любых двух событий

Вышеупомянутая формула может быть обобщена для ситуаций, когда события не обязательно могут быть взаимоисключающими. Для любых двух событий A и B вероятность A или B является суммой вероятности A и вероятности B за вычетом общей вероятности A, и . B :

P ( A или B ) = P ( A ) + P ( B ) — P ( A и B )

Иногда слово «и» заменяется на ∩, который является символом из теории множеств, обозначающим пересечение двух множеств.

Правило сложения для взаимоисключающих событий на самом деле является частным случаем обобщенного правила. Это связано с тем, что если A, и B являются взаимоисключающими, то вероятность как A, и B равна нулю.

Пример # 1

Мы увидим примеры того, как использовать эти правила сложения. Предположим, мы берем карту из хорошо перемешанной стандартной колоды карт. Мы хотим определить вероятность того, что вытянутая карта — это двойка или лицевая карта.Событие «нарисована лицевая карта» является взаимоисключающим с событием «выпала двойка», поэтому нам просто нужно сложить вероятности этих двух событий вместе.

Всего имеется 12 лицевых карт, поэтому вероятность вытягивания лицевой карты составляет 12/52. В колоде четыре двойки, поэтому вероятность вытащить двойку составляет 4/52. Это означает, что вероятность вытащить двойку или лицевую карту составляет 12/52 + 4/52 = 16/52.

Пример # 2

Теперь предположим, что мы берем карту из хорошо перемешанной стандартной колоды карт.Теперь мы хотим определить вероятность получения красной карты или туза. В этом случае два события не исключают друг друга. Червовый туз и бубновый туз являются элементами набора красных карт и набора тузов.

Мы рассматриваем три вероятности, а затем объединяем их, используя обобщенное правило сложения:

  • Вероятность розыгрыша красной карточки 26/52
  • Вероятность выпадения туза 4/52
  • Вероятность получения красной карты и туза 2/52

Это означает, что вероятность вытягивания красной карты или туза составляет 26/52 + 4/52 — 2/52 = 28/52.

Что такое теоремы сложения и умножения о вероятности?

Что такое теоремы сложения и умножения о вероятности?

Теорема вероятности сложения и умножения

Сформулируйте и докажите вероятностную теорему сложения и умножения на примерах

Уравнение теоремы сложения и умножения

Замечания:

  1. P (A + B) или P (A∪B) = Вероятность наступления событий A или B
    = Вероятность наступления событий A или B или обоих
    = Вероятность наступления хотя бы одного события A или B
  2. P (AB) или P (A∩B) = Вероятность совершения событий A и B вместе.

(1) Когда события не являются взаимоисключающими:
Если A и B — два не исключающих друг друга события, то
P (A∪B) = P (A) + P (B) — P (A ∩B)
или P (A + B) = P (A) + P (B) — P (AB)
Для любых трех событий A, B, C
P (A∪B∪C) = P (A) + P (B) + P (C) — P (A∩B) — P (B∩C) — P (C∩A) + P (A∩B∩C)
или P (A + B + C) = P (A) + P (B) + P (C) — P (AB) — P (BC) — P (CA) + P (ABC)

.

(2) Когда события являются взаимоисключающими:
Если A и B являются взаимоисключающими событиями, то
n (A∩B) = 0 ⇒ P (A∩B) = 0
∴ P (A ∪B) = P (A) + P (B).
Для любых трех событий A, B, C, которые являются взаимоисключающими,
P (A∩B) = P (B∩C) = P (C∩A) = P (A∩B∩C) = 0
∴ P (A∪B∪C) = P (A) + P (B) + P (C).
Вероятность наступления любого из нескольких взаимоисключающих событий равна сумме их вероятностей, , т.е. , если A 1 , A 2 ……… A n являются взаимоисключающими событиями, тогда
P (A 1 + A 2 +… + A n ) = P (A 1 ) + P (A 2 ) + …… + P (A n )
i.е. P (Σ A i ) = Σ P (A i ).

(3) Когда события независимы:
Если A и B являются независимыми событиями, то P (A∩B) = P (A) .P (B)
∴ P (A∪B) = П (А) + П (В) — П (А). П (В)

(4) Некоторые другие теоремы

  1. Пусть A и B — два события, связанные со случайным экспериментом, тогда
  2. Обобщение теоремы сложения:
    Если A 1 , A 2 ……… A n — n событий, связанных со случайным экспериментом, то
  3. Неравенство Були: если A 1 , A 2 ……… A n — n событий, связанных со случайным экспериментом, то

    Эти результаты могут быть легко получены с помощью принципа математической индукции.

Условная вероятность

Пусть A и B — два события, связанные со случайным экспериментом. Тогда вероятность появления A при условии, что B уже произошло и P (B) ≠ 0, называется условной вероятностью и обозначается P (A / B).
Таким образом, P (A / B) = вероятность появления A, учитывая, что B уже произошло.

Аналогично, P (B / A) = вероятность появления B, при условии, что A уже произошло.

Иногда P (A / B) также используется для обозначения вероятности появления A при возникновении B.Точно так же P (B / A) используется для обозначения вероятности появления B при возникновении A.

Теорема вероятности умножения

  1. Если A, и B — два события, связанные со случайным экспериментом, то P (A∩B) = P (A) .P (B / A), если P ( A ) ≠ 0 или P (A∩B) = P (B) .P (A / B), если P (B) ≠ 0.
  2. Расширение теоремы умножения:
    Если A 1 , A 2 ……… A n — n событий, связанных со случайным экспериментом, то
    P (A 1 ∩A 2 ∩A 3 ∩… ∩A n ) = P (A 1 ) P (A 2 / A 1 ) P (A 3 / A 1 ∩A 2 ) …… P (A n / A 1 ∩A 2 ∩… ∩A n − 1 ),
    где P (A i / A 1 ∩A 2 ∩… ∩A i − 1 ) представляет собой условную вероятность события, учитывая, что события A 1 , A 2 ……… A i 1 уже произошли.
  3. Теоремы умножения для независимых событий:
    Если A, и B являются независимыми событиями, связанными со случайным экспериментом, то P (A∩B) = P (A) .P (B) т.е. вероятность одновременного наступления двух независимых событий равно произведению их вероятностей. По теореме умножения P (A∩B) = P (A) .P (B / A). Поскольку A, и B, являются независимыми событиями, поэтому P (B / A) = P (B). Следовательно, P (A∩B) = P (A).П (В).
  4. Расширение теоремы умножения для независимых событий:
    Если A 1 , A 2 ……… A n — независимые события, связанные со случайным экспериментом, то
    P (A 1 ∩A 2 ∩A 3 ∩… ∩A n ) = P (A 1 ) P (A 2 ) ..… P (A n ).
    По теореме умножения имеем
    P (A 1 ∩A 2 ∩A 3 ∩… ∩A n ) = P (A 1 ) P (A 2 / A 1 ) P (A 3 / A 1 ∩A 2 ) …… P (A n / A 1 ∩A 2 ∩… ∩A n − 1 )
    Так как A 1 , A 2 ……… A n-1 , A n являются независимыми событиями, поэтому
    P (A 2 / A 1 ) = P (A 2 ), P (A 3 / A 1 ∩A 2 ) = P (A 3 ), ……, P (A n / A 1 ∩A 2 ∩… ∩A n −1 ) = P (A n )
    Следовательно, P (A 1 ∩A 2 ∩A 3 ∩… ∩A n ) = P (A 1 ) P (A 2 )..… P (A n ).

Вероятность хотя бы одного из n независимых событий:
Если p 1 , p 2 ……… p n быть вероятностями наступления n независимых событий A 1 , A 2 ……… A n соответственно, затем

Полная вероятность и правило Бая

(1) Закон полной вероятности:
Пусть S будет пространством выборки и пусть E 1 , E 2 ……… E n будет n взаимоисключающими и исчерпывающими событиями связанный со случайным экспериментом.Если A — любое событие, которое происходит с E 1 или E 2 или… или E n , то
P (A) = P (E 1 ) P (A / E 1 ) + P (E 2 ) P (A / E 2 ) +… .. P (E n ) P (A / E n ).

(2) Правило Бая:
Пусть S будет пробным пространством, а E 1 , E 2 ……… E n n взаимоисключающими событиями, так что

Мы можем думать о E i как причины, которые приводят к исходу эксперимента.Вероятности P (E i ), i = 1, 2,… .., n называются априорными вероятностями. Предположим, что эксперимент приводит к результату события A , где P (A)> 0. Нам нужно найти вероятность того, что наблюдаемое событие A было вызвано причиной E i , то есть мы ищем условное вероятность P (E i / A). Эти вероятности называются апостериорными вероятностями, которые, согласно правилу Байя, равны

.

4.3: Правила сложения и умножения вероятности

При вычислении вероятности необходимо учитывать два правила при определении, являются ли два события независимыми или зависимыми и являются ли они взаимоисключающими.

Правило умножения

Если A и B — два события, определенные в пространстве выборки, то:

\ [P (A \ text {AND} B) = P (B) P (A | B) \ label {eq1} \]

Это правило можно также записать как:

\ [P (A | B) = \ dfrac {P (A \ text {AND} B)} {P (B)} \ nonumber \]

(Вероятность \ (A \) при заданном \ (B \) равна вероятности \ (A \) и \ (B \), деленной на вероятность \ (B \).)

Если \ (A \) и \ (B \) независимы , то

\ [P (A | B) = P (A).\ nonumber \]

и уравнение \ ref {eq1} становится

.

\ [P (A \ text {AND} B) = P (A) P (B). \ nonumber \]

Правило сложения

Если A и B определены в пространстве выборки, то:

Если A и B являются взаимоисключающими , то

\ [P (A \ text {AND} B) = 0. \ nonumber \]

и уравнение \ ref {eq5} становится

.

\ [P (A \ text {OR} B) = P (A) + P (B). \ nonumber \]

Пример \ (\ PageIndex {1} \)

Клаус пытается выбрать, куда поехать в отпуск.Его два варианта: \ (\ text {A} = \ text {Новая Зеландия} \) и \ (\ text {B} = \ text {Alaska} \).

  • Клаус может позволить себе только один отпуск. Вероятность того, что он выберет \ (\ text {A} \), равна \ (P (\ text {A}) = 0,6 \), а вероятность того, что он выберет \ (\ text {B} \), равна \ (P (\ текст {B}) = 0,35 \).
  • \ (P (\ text {A AND B}) = 0 \), потому что Клаус может позволить себе только один отпуск
  • Следовательно, вероятность того, что он выберет Новую Зеландию или Аляску, равна \ (P (\ text {A OR B}) = P (\ text {A}) + P (\ text {B}) = 0.6 + 0,35 = 0,95 \). Обратите внимание, что вероятность того, что он никуда не поедет в отпуск, должна составлять 0,05.

Карлос играет в американский футбол. Он забивает в 65% случаев, когда бьет. В следующей игре Карлос забьет два мяча подряд. \ (\ text {A} = \) событие, которое Карлос успешно с первой попытки. \ (P (\ text {A}) = 0,65 \). \ (\ text {B} = \) событие, которое Карлос успешен со второй попытки. \ (P (\ text {B}) = 0,65 \). Карлос любит стрелять сериями. Вероятность того, что он забьет второй гол ДАЕТ , что он забил первый гол, равна 0.90.

  1. Какова вероятность, что он забьет оба гола?
  2. Какова вероятность того, что Карлос забьет первый или второй гол?
  3. Независимы ли \ (\ text {A} \) и \ (\ text {B} \)?
  4. Являются ли \ (\ text {A} \) и \ (\ text {B} \) взаимоисключающими?

Решения

а. Проблема состоит в том, чтобы найти \ (P (\ text {A AND B}) = P (\ text {B AND A}) \). Поскольку \ (P (\ text {B | A}) = 0,90: P (\ text {B AND A}) = P (\ text {B | A}) P (\ text {A}) = (0.90) (0,65) = 0,585 \)

Карлос забивает первый и второй гол с вероятностью 0,585.

г. Проблема заключается в том, чтобы найти \ (P (\ text {A OR B}) \).

Карлос с вероятностью 0,715 забивает либо первый гол, либо второй гол.

г. Нет, это не так, потому что \ (P (\ text {B AND A}) = 0,585 \).

\ [P (\ text {B}) P (\ text {A}) = (0,65) (0,65) = 0,423 \]

\ [0,423 \ neq 0,585 = P (\ text {B AND A}) \]

Итак, \ (P (\ text {B AND A}) \) — это , а не , равное \ (P (\ text {B}) P (\ text {A}) \).

г. Нет, это не так, потому что \ (P (\ text {A and B}) = 0,585 \).

Чтобы быть взаимоисключающими, \ (P (\ text {A AND B}) \) должен быть равен нулю.

Упражнение \ (\ PageIndex {1} \)

Хелен играет в баскетбол. При штрафных бросках она выполняет бросок в 75% случаев. Теперь Хелен должна выполнить два штрафных броска. \ (\ text {C} = \) событие, когда Хелен делает первый выстрел. \ (P (\ text {C}) = 0,75 \). \ (\ text {D} = \) событие, которое Хелен делает второй выстрел. \ (P (\ text {D}) = 0,75 \). Вероятность того, что Хелен выполнит второй штрафной бросок, с учетом того, что она выполнила первый, равна 0.85. Какова вероятность того, что Хелен выполнит оба штрафных броска?

Ответ

\ [P (\ text {D | C}) = 0,85 \]

\ [P (\ text {C AND D}) = P (\ text {D AND C}) \]

\ [P (\ text {D AND C}) = P (\ text {D | C}) P (\ text {C}) = (0,85) (0,75) = 0,6375 \]

Хелен выполняет первый и второй штрафные с вероятностью 0,6375.

Пример \ (\ PageIndex {2} \)

Общественная команда по плаванию насчитывает 150 членов. Семьдесят пять участников — опытные пловцы. Сорок семь участников — пловцы среднего уровня. Остальные — начинающие пловцы. Сорок пловцов продвинутого уровня занимаются четыре раза в неделю. Тридцать пловцов среднего уровня занимаются четыре раза в неделю. Десять начинающих пловцов тренируются четыре раза в неделю. Предположим, случайным образом выбран один член команды по плаванию.

  1. Какова вероятность того, что член — начинающий пловец?
  2. Какова вероятность того, что участник тренируется четыре раза в неделю?
  3. Какова вероятность того, что участник — опытный пловец и тренируется четыре раза в неделю?
  4. Какова вероятность того, что участник является пловцом продвинутого уровня и пловцом среднего уровня? Являются ли пловец продвинутого уровня и пловец среднего уровня взаимоисключающими? Почему или почему нет?
  5. Вы новичок в плавании и четыре раза в неделю тренируетесь в самостоятельных видах спорта? Почему или почему нет?

Ответ

  1. \ (\ dfrac {28} {150} \)
  2. \ (\ dfrac {80} {150} \)
  3. \ (\ dfrac {40} {150} \)
  4. \ (P (\ text {расширенный И промежуточный}) = 0 \), поэтому это взаимоисключающие события.Пловец не может одновременно быть пловцом высокого уровня и пловцом среднего уровня.
  5. Нет, это не независимые события. \ [P (\ text {новичок И практикует четыре раза в неделю}) = 0,0667 \] \ [P (\ text {новичок}) P (\ text {практикует четыре раза в неделю}) = 0,0996 \] \ [0,0667 \ neq 0,0996 \]

Упражнение \ (\ PageIndex {2} \)

В школе 200 старшеклассников, 140 из которых будут поступать в колледж в следующем году. Сорок пойдут прямо на работу. Остальные берут перерыв в год.Пятьдесят старшеклассников, поступающих в колледж, занимаются спортом. Тридцать пенсионеров, идущих сразу на работу, занимаются спортом. Пятеро пожилых людей, взявших перерыв на год, занимаются спортом. Какова вероятность того, что пенсионер возьмет перерыв на год?

Ответ

\ [P = \ dfrac {200-140-40} {200} = \ dfrac {20} {200} = 0,1 \]

Пример \ (\ PageIndex {3} \)

Фелисити посещает Modesto JC в Модесто, Калифорния. Вероятность того, что Фелисити зачислится в класс математики, равна 0,2, а вероятность того, что она зачислится в класс речи, равна 0.65. Вероятность того, что она зачислится в математический класс, ПРИ ДАННОЙ, что она зачислена в речевой класс, равна 0,25.

Пусть: \ (\ text {M} = \) урок математики, \ (\ text {S} = \) урок речи, \ (\ text {M | S} = \) математика заданная речь

  1. Какова вероятность того, что Фелисити будет изучать математику и речь?
    Найдите \ (P (\ text {M AND S}) = P (\ text {M | S}) P (\ text {S}) \).
  2. Какова вероятность того, что Фелисити поступит на уроки математики или речи?
    Найдите \ (P (\ text {M OR S}) = P (\ text {M}) + P (\ text {S}) — P (\ text {M AND S}) \).
  3. Независимы ли \ (\ text {M} \) и \ (\ text {S} \)? \ (P (\ text {M | S}) = P (\ text {M}) \)?
  4. Являются ли \ (\ text {M} \) и \ (\ text {S} \) взаимоисключающими? \ (P (\ text {M AND S}) = 0 \)?

Ответ

а. 0.1625, г. 0,6875, г. Кивок. №

Упражнение \ (\ PageIndex {3} \)

Студент идет в библиотеку. Пусть события \ (\ text {B} = \) студент проверяет книгу, а \ (\ text {D} = \) студент проверяет DVD. Предположим, что \ (P (\ text {B}) = 0.40, P (\ text {D}) = 0,30 \) и \ (P (\ text {D | B}) = 0,5 \).

  1. Найдите \ (P (\ text {B AND D}) \).
  2. Найдите \ (P (\ text {B OR D}) \).

Ответ

  1. \ (P (\ text {B AND D}) = P (\ text {D | B}) P (\ text {B}) = (0,5) (0,4) = 0,20 \).
  2. \ (P (\ text {B OR D}) = P (\ text {B}) + P (\ text {D}) — P (\ text {B AND D}) = 0,40 + 0,30 — 0,20 = 0,50 \)

Пример \ (\ PageIndex {4} \)

Исследования показывают, что примерно каждая седьмая женщина (примерно 14.3%), дожившие до 90 лет, заболеют раком груди. Предположим, что у женщин, у которых развивается рак груди, тест дает отрицательный результат в 2% случаев. Также предположим, что в общей популяции женщин тест на рак груди дает отрицательный результат примерно в 85% случаев. Пусть \ (\ text {B} = \) женщина заболевает раком груди, а тест \ (\ text {N} = \) дает отрицательный результат. Предположим, одна женщина выбрана случайным образом.

  1. Какова вероятность того, что у женщины разовьется рак груди? Какова вероятность того, что у женщины отрицательный результат теста?
  2. Учитывая, что у женщины рак груди, какова вероятность того, что у нее будет отрицательный результат?
  3. Какова вероятность того, что у женщины рак груди И результаты анализов отрицательны?
  4. Какова вероятность того, что у женщины рак груди или результаты анализов отрицательны?
  5. Есть ли у вас рак груди и отрицательные результаты тестирования?
  6. Являются ли диагноз рака груди и отрицательный результат взаимоисключающими?

Ответы

  1. \ (P (\ text {B}) = 0.143; P (\ text {N}) = 0,85 \)
  2. \ (P (\ text {N | B}) = 0,02 \)
  3. \ (P (\ text {B AND N}) = P (\ text {B}) P (\ text {N | B}) = (0,143) (0,02) = 0,0029 \)
  4. \ (P (\ text {B OR N}) = P (\ text {B}) + P (\ text {N}) — P (\ text {B AND N}) = 0,143 + 0,85 — 0,0029 = 0,9901 \)
  5. № \ (P (\ text {N}) = 0,85; P (\ text {N | B}) = 0,02 \). Итак, \ (P (\ text {N | B}) \) не равно \ (P (\ text {N}) \).
  6. № \ (P (\ text {B AND N}) = 0,0029 \). Чтобы \ (\ text {B} \) и \ (\ text {N} \) были взаимоисключающими, \ (P (\ text {B AND N}) \) должен быть равен нулю

Упражнение \ (\ PageIndex {4} \)

В школе 200 старшеклассников, 140 из которых будут поступать в колледж в следующем году.Сорок пойдут прямо на работу. Остальные берут перерыв в год. Пятьдесят старшеклассников, поступающих в колледж, занимаются спортом. Тридцать пенсионеров, идущих сразу на работу, занимаются спортом. Пятеро пожилых людей, взявших перерыв на год, занимаются спортом. Какова вероятность того, что выпускник пойдет в институт и займется спортом?

Ответ

Пусть \ (\ text {A} = \) студент — старшекурсник, идущий в колледж.

Пусть \ (\ text {B} = \) студент занимается спортом.

\ (P (\ text {B}) = \ dfrac {140} {200} \)

\ (P (\ text {B | A}) = \ dfrac {50} {140} \)

\ (P (\ text {A AND B}) = P (\ text {B | A}) P (\ text {A}) \)

\ (P (\ text {A AND B}) = (\ dfrac {140} {200} \)) (\ (\ dfrac {50} {140}) = \ dfrac {1} {4} \)

Пример \ (\ PageIndex {5} \)

См. Информацию в примере \ (\ PageIndex {4} \).\ (\ text {P} = \) — положительный результат.

  1. Учитывая, что у женщины развивается рак груди, какова вероятность того, что у нее будет положительный результат теста. Найдите \ (P (\ text {P | B}) = 1 — P (\ text {N | B}) \).
  2. Какова вероятность того, что у женщины разовьется рак груди и положительный результат теста. Найдите \ (P (\ text {B AND P}) = P (\ text {P | B}) P (\ text {B}) \).
  3. Какова вероятность того, что у женщины не разовьется рак груди. Найдите \ (P (\ text {B ′}) = 1 — P (\ text {B}) \).
  4. Какова вероятность того, что у женщины положительный результат теста на рак груди.Найдите \ (P (\ text {P}) = 1 — P (\ text {N}) \).

Ответ

а. 0,98; б. 0,1401; c. 0,857; d. 0,15

Упражнение \ (\ PageIndex {5} \)

Студент идет в библиотеку. Пусть события \ (\ text {B} = \) студент проверяет книгу и \ (\ text {D} = \) студент проверяет DVD. Предположим, что \ (P (\ text {B}) = 0,40, P (\ text {D}) = 0,30 \) и \ (P (\ text {D | B}) = 0,5 \).

  1. Найдите \ (P (\ text {B ′}) \).
  2. Найдите \ (P (\ text {D AND B}) \).
  3. Найдите \ (P (\ text {B | D}) \).
  4. Найдите \ (P (\ text {D AND B ′}) \).
  5. Найдите \ (P (\ text {D | B ′}) \).

Ответ

  1. \ (P (\ text {B ′}) = 0.60 \)
  2. \ (P (\ text {D AND B}) = P (\ text {D | B}) P (\ text {B}) = 0,20 \)
  3. \ (P (\ text {B | D}) = \ dfrac {P (\ text {B AND D})} {P (\ text {D})} = \ dfrac {(0.20)} {(0.30) } = 0,66 \)
  4. \ (P (\ text {D AND B ′}) = P (\ text {D}) — P (\ text {D AND B}) = 0,30 — 0,20 = 0,10 \)
  5. \ (P (\ text {D | B ′}) = P (\ text {D AND B ′}) P (\ text {B ′}) = (P (\ text {D}) — P (\ text {D И B})) (0.60) = (0,10) (0,60) = 0,06 \)

Обзор формулы

Правило умножения: \ (P (\ text {A AND B}) = P (\ text {A | B}) P (\ text {B}) \)

Правило сложения: \ (P (\ text {A OR B}) = P (\ text {A}) + P (\ text {B}) — P (\ text {A AND B}) \)

Используйте следующую информацию, чтобы ответить на следующие десять упражнений. Сорок восемь процентов всех зарегистрированных избирателей Калифорнии предпочитают пожизненное заключение без права досрочного освобождения смертной казни для человека, признанного виновным в убийстве первой степени.Среди зарегистрированных в Латинской Калифорнии избирателей 55% предпочитают пожизненное заключение без права досрочного освобождения смертной казни для человека, признанного виновным в убийстве первой степени. 37,6% всех калифорнийцев — латиноамериканцы.

В этой задаче пусть:

  • \ (\ text {C} = \) Калифорнийцы (зарегистрированные избиратели) предпочитают жизнь в тюрьме без права досрочного освобождения смертной казни для человека, осужденного за убийство первой степени.
  • \ (\ text {L} = \) Латиноамериканцы из Калифорнии

Предположим, случайным образом выбран один калифорнийец.

Упражнение \ (\ PageIndex {5} \)

Найдите \ (P (\ text {C}) \).

Упражнение \ (\ PageIndex {6} \)

Найдите \ (P (\ text {L}) \).

Ответ

0,376

Упражнение \ (\ PageIndex {7} \)

Найдите \ (P (\ text {C | L}) \).

Упражнение \ (\ PageIndex {8} \)

Проще говоря, что такое \ (\ text {C | L} \)?

Ответ

\ (\ text {C | L} \) означает, что, учитывая, что выбранный человек является латиноамериканцем из Калифорнии, этот человек является зарегистрированным избирателем, который предпочитает жизнь в тюрьме без права досрочного освобождения лицу, признанному виновным в убийстве первой степени.

Упражнение \ (\ PageIndex {9} \)

Найдите \ (P (\ text {L AND C}) \)

Упражнение \ (\ PageIndex {10} \)

На словах, что такое \ (\ text {L AND C} \)?

Ответ

\ (\ text {L AND C} \) — это событие, когда выбранным лицом является зарегистрированный избиратель из Латинской Америки, Калифорния, который предпочитает жизнь без права досрочного освобождения смертной казни для человека, осужденного за убийство первой степени.

Упражнение \ (\ PageIndex {11} \)

Являются ли \ (\ text {L} \) и \ (\ text {C} \) независимыми событиями? Покажите, почему или почему нет.

Упражнение \ (\ PageIndex {12} \)

Найдите \ (P (\ text {L OR C}) \).

Ответ

0,6492

Упражнение \ (\ PageIndex {13} \)

На словах, что такое \ (\ text {L OR C} \)?

Упражнение \ (\ PageIndex {14} \)

Являются ли события \ (\ text {L} \) и \ (\ text {C} \) взаимоисключающими? Покажите, почему или почему нет.

Ответ

Нет, потому что \ (P (\ text {L AND C}) \) не равно 0.

Дополнительное правило вероятности: определение и примеры — видео и стенограмма урока

Взаимоисключающие события

Помните, бросание кубика было бы примером взаимоисключающего события.Кость не может приземлиться с двух сторон одновременно; поэтому вероятность того, что каждая сторона кубика исключает друг друга. Вы также можете слышать о взаимоисключающих событиях, называемых непересекающимися событиями. При работе с взаимоисключающими событиями по вероятности используйте следующую формулу:

Формула расчета вероятности взаимоисключающего события

Эта формула читается как:

Вероятность события A или B равна вероятности события A плюс вероятность события B.

Чтобы определить вероятность взаимоисключающих событий, выполните следующие действия:

  1. Найдите сумму возможных результатов
  2. Найдите желаемый результат
  3. Создайте соотношение для каждого события
  4. Сложите доли или доли каждого события

Во-первых, всего шесть возможных исходов шестигранной кости. У вас есть шесть различных возможных результатов при броске кубика.

Во-вторых, найдите желаемый результат.Шайенну нужно выбросить 3 или 6. Следовательно, желаемым результатом будет 3 или 6. На шестигранном кубике один раз появляется цифра 3 и 6. Запомните эту информацию для следующего шага.

В-третьих, создайте коэффициент для каждого события. Первое событие, бросок 3, будет иметь коэффициент 1/6, потому что у кубика только одна сторона с тремя точками. Второе событие, выпадение 6, также будет иметь отношение 1/6, потому что у кубика только одна сторона с шестью точками.

В-четвертых, сложите отношения или доли каждого события.Этот шаг даст вам вероятность бросить кубик и получить 3 или 6.

1/6 + 1/6 = 2/6 или 1/3

Таким образом, Шайенн имеет шанс 1 из 3 бросая 3 или 6. Как только она выбрасывает 3 или 6, Шайенн может приземлиться на поле, которое позволяет ей выбрать карту. Ей нужно выбрать черную карту или семерку.

Неисключительные события

Помните, что выбор черной карты или семи карт из колоды обычных игральных карт является примером несовместимых событий.Если вы ищете вероятность того, что два события произойдут одновременно, это называется пересечением двух событий. Узнайте больше о пересечении в нашем уроке «Правило вероятности умножения». Это формула для не исключающих друг друга событий:

Формула для расчета вероятности не исключающих друг друга событий

Эта формула читается как:

Вероятность события A или B равна вероятности события A плюс вероятность события B минус вероятность событий A и B.

Чтобы определить вероятность не исключающих друг друга событий, выполните следующие действия:

  1. Найдите сумму возможных исходов
  2. Найдите желаемый результат
  3. Создайте соотношение для каждого события
  4. Сложите доли или доли каждого события
  5. Вычесть перекрытие двух событий

Во-первых, общее количество возможных исходов колоды обычных игральных карт равно 52, поскольку в обычной колоде 52 карты.

Во-вторых, найдите желаемый результат. Шайенну нужно выбрать черную карту или семерку. Следовательно, желаемым исходом будет черная или семерка. Есть две масти, которые являются черными картами: пики и трефы. Для каждой масти по 13 карт. Следовательно, желаемый результат возможных вариантов для черной карты равен 26. В обычной колоде игральных карт четыре семерки, по одной семерки для каждой масти. Следовательно, желаемые возможности исхода для семи карт равны 4.

В-третьих, создайте соотношение для каждого события.Первое событие, выбрав черную карту, будет иметь соотношение 26/52. Второе событие, выбрав семь карт, будет иметь соотношение 4/52. Я получил эти соотношения, используя желаемое число результатов в качестве числителя и общее количество возможных результатов в качестве знаменателя.

В-четвертых, сложите отношения или доли каждого события следующим образом:

26/52 + 4/52 = 30/52

Вы можете остановиться здесь и сказать, что есть 30 из 52 шансов выбрать черную карту или семерку.Но обратите внимание, что в этом утверждении есть слово «или». Это означает, что вы ищете не карту, которая является черной семеркой, а просто все карты, которые являются черными и семеркой. Следовательно, вам нужно вычесть перекрытие двух событий из вероятности. Вероятность выпадения черной семерки составляет 2/52, потому что в колоде всего две черные семерки. Возьмите это соотношение и вычтите из предыдущей вероятности следующим образом:

30/52 — 2/52 = 28/52

Теперь у нас есть правильная вероятность.Шайенн имеет 28 из 52 шансов выбрать либо черную карту, либо семерку. Я бы сказал, это неплохие шансы!

Практические задания

Пример 1:

Эбби принимает участие в своих первых соревнованиях по плаванию. В первом заезде участвуют семь девушек. Она должна занять первое или второе место, чтобы перейти на следующий уровень турнира. Предполагая, что ничьей нет, какова вероятность того, что Эбби получит первое или второе место?

У Эбби шанс 2 из 7 или примерно 29% выйти на следующий уровень турнира.

Это еще один пример взаимоисключающих событий. Эбби не может занять ни первое, ни второе место. Следовательно, нет совпадения событий. Поскольку это пример взаимоисключающих событий, мы можем использовать эту формулу из правила сложения вероятностей:

Эбби имеет 1/7 шанс занять первое место и 1/7 шанс занять второе место. Мы можем сложить эти две вероятности вместе, чтобы найти вероятность того, что Эбби получит первое или второе место следующим образом:

1/7 + 1/7 = 2/7

Пример 2:

Команда Эбби занимает первое место из другие команды по окончании соревнований по плаванию.После этого команда идет за пиццей и мороженым. В команде 20 человек; 8 человек заказывают пиццу, а 12 человек — мороженое. Из команды 5 человек заказали и пиццу, и мороженое. Какова вероятность того, что член команды закажет пиццу или мороженое, но не то и другое вместе?

Вероятность того, что член команды закажет пиццу или мороженое, но не то и другое, составляет 15 из 20 или 75%.

Это пример не исключающих друг друга мероприятий, поскольку некоторые члены команды смогли заказать и мороженое, и пиццу.Вероятность того, что член команды закажет пиццу, составляет 8/20, поскольку эта информация нам уже была предоставлена. Вероятность того, что член команды закажет мороженое, составляет 12/20. Сначала мы можем сложить эти две вероятности вместе:

8/20 + 12/20 = 20/20

Вы, вероятно, решили, что в этот момент что-то не так, поскольку в команде всего двадцать человек. Это потому, что в какой-то момент числа пересекаются. Помните, некоторые люди заказывали и пиццу, и мороженое.Мы знаем из проблемы, что 5 человек заказали и пиццу, и мороженое. Нам нужно вычесть вероятность 5/20 из нашей задачи следующим образом:

20/20 — 5/20 = 15/20

Помните, что в данном случае вероятность — это оценка или прогноз. Мы пытаемся предсказать, будет ли член команды на самом деле заказывать и то, и другое. Таким образом, мы можем только точно сказать, что заказали и то, и другое 5 человек. Мы можем сказать, что если товарищ по команде не закажет оба, то с вероятностью 75% он или она закажет то или другое.

Краткое содержание урока

Правило сложения вероятности — это правило для нахождения объединения двух событий: взаимоисключающих или не исключающих друг друга. Взаимоисключающие события — это события, которые не могут происходить одновременно. Не взаимоисключающие события — это события, которые могут происходить по отдельности или в одно и то же время.

Чтобы найти объединение двух взаимоисключающих событий, используйте следующую формулу:

Вероятность события A или B равна вероятности события A плюс вероятность события B.

Чтобы найти объединение двух событий, которые не являются взаимоисключающими, используйте эту формулу:

Вероятность события A или B равна вероятности события A плюс вероятность события B минус вероятность события A и B.

Помните, правило сложения вероятностей помогает вам найти вероятность события A или события B, а не обоих событий. Чтобы найти пересечение двух событий, ознакомьтесь с нашим уроком о правиле вероятности умножения.

Результаты обучения

По завершении этого урока вы сможете:

  • Вспомнить правило сложения вероятности
  • Сравните / сопоставьте взаимоисключающее событие с неисключающим событием и приведите пример
  • Запомните формулы для расчета вероятности неисключающего или взаимоисключающего события
  • Рассчитать вероятность взаимоисключающего или не исключающего друг друга события

Основная теория вероятностей: правила и формулы — видео и стенограмма урока

Визуализация вероятностей

Существует несколько способов визуализации вероятностей, но самый простой способ представить их — использовать метод дроби : превратить члены в дроби, разделив количество желаемых результатов на общее количество возможные исходы.Это всегда даст вам число от 0 до 1. Например, каковы шансы выпадения нечетного числа на 6-гранном кубике? Всего существует шесть чисел и три нечетных числа: 1, 3 и 5. Таким образом, вероятность выпадения нечетного числа равна 3/6 или 0,5. Вы можете использовать эту формулу при выполнении более сложных вычислений, как мы увидим позже в уроке.

В этой формуле:

  • P (A) читается как «вероятность A », где A — это интересующее нас событие.
  • P (A | B) читается как «вероятность A при наличии B ».
  • P (не A) читается как «вероятность не A » или «вероятность того, что A не произойдет».

Правила вероятности

Есть три основных правила, связанных с базовой вероятностью: правило сложения, правило умножения и правило дополнения. Вы можете думать о правиле дополнения как о «правиле вычитания», если оно помогает вам его запомнить.

1.) Правило сложения : P (A или B) = P (A) + P (B) — P (A и B)

Если A и B являются взаимоисключающими событиями, , или те, которые не могут встречаться вместе, то третий член равен 0, и правило сводится к P (A или B) = P (A) + P (B) . Например, вы не можете подбросить монету, и она выпадет орлом и решкой за один бросок.

2.) Правило умножения : P (A и B) = P (A) * P (B | A) или P (B) * P (A | B)

Если A и B равны независимых событий , мы можем сократить формулу до P (A и B) = P (A) * P (B) .Термин «независимый» относится к любому событию, результат которого не зависит от результата другого события. Например, рассмотрим второй из двух подбрасываний монеты, для которого вероятность выпадения орла все еще составляет 0,50 (50%), независимо от того, что выпало при первом подбрасывании. Какова вероятность того, что во время двух подбрасываний монеты вы получите решку при первом подбрасывании и орел при втором подбрасывании?

Проведем расчеты: P = P (хвосты) * P (головы) = (0,5) * (0,5) = 0,25

3.) Правило дополнения : P (не A) = 1 — P (A)

Понимаете ли вы, почему правило дополнения также можно рассматривать как правило вычитания? Это правило основывается на взаимоисключающем характере P (A) и P (не A) . Эти два события никогда не могут произойти вместе, но одно из них должно произойти всегда. Следовательно, P (A) + P (не A) = 1. Например, если метеоролог говорит, что вероятность дождя завтра составляет 0,3, какова вероятность того, что дождя не будет?

Давайте посчитаем: P (без дождя) = 1 — P (дождь) = 1 — 0.3 = 0,7

Закон полной вероятности

Закон полной вероятности : P (A) = P (A | B) * P (B) + P (A | not B) * P (not B)

Например, какова вероятность того, что любимый цвет человека будет синим, если вы знаете следующее:

  • У левшей синий цвет является любимым цветом в 30% случаев
  • Правши любят синий в 40% случаев
  • Левши составляют 10% населения

Завершим уравнение:

1.) P (синий) = P (левша) * P (как синий | левша) + P (не левша) * (P (как синий | не левша)

2.) P ( Синий) = (0,1) (0,3) + (0,9) (0,4)

3.) P (Синий) = 0,03 + 0,36 = 0,39

Следовательно, вероятность того, что любимым цветом человека будет синий, составляет 39%.

Теорема Байеса

Теорема Байеса — это метод работы с условными свойствами. В нем говорится, что:

P (A | B) = {P (B | A) * P (A)} / P (B)

Использование закона полной вероятности для разложения P (B) Байеса ‘, мы также можем написать:

P (A | B) = {P (B | A) * P (A)} / {P (A) * P (B | A) + P (not A) * P (B | not A)}

Вы можете использовать теорему Байеса для вычисления P (A | B) , если у вас ограниченная информация о других величинах.Например, предположим, что случайно выбранный гонщик на Тур де Франс дал положительный результат на препараты, повышающие производительность. Тест имеет точность 95%. Насколько велика вероятность того, что этот спортсмен причастен к незаконной деятельности, если 1% спортсменов обманывают таким образом?

Давайте составим наше уравнение и выполним вычисления:

1.) P (Cheat | Positive) = {P (Positive | Cheat) * P (Cheat)} / {P (Positive | Cheat) * P ( Чит) + P (Положительный | не Чит) * P (Не Чит)}

2.) P (Чит | Положительный) = (0.95) (0,01) / {(0,95) (. 01) + (. 05) (. 99)}

3.) P (Чит | Положительный) = .0095 / .0095 + .0495

4 .) P (Cheat | Positive) = 0,0095 / 0,059

5.) P (Cheat | Positive) = 0,1610

Затем мы следуем математическим правилам для преобразования десятичной дроби в дробь и завершаем операция:

100% — 16,1% = 83%

Несмотря на то, что тест достаточно точен, и этот гонщик дал положительный результат, наши результаты дают нам ответ, отличный от того, которого мы могли ожидать.После расчета вероятности появляется 83% вероятность, что этот гонщик не делает ничего противозаконного!

Краткое содержание урока

Вероятность относится к числу от 0 до 1 и включает взаимоисключающие или независимые события. Взаимоисключающие события не могут происходить одновременно, в то время как независимых событий не влияют на вероятность друг друга.

Есть три основных правила, связанных с вероятностью: правила сложения, умножения и дополнения.

Тангенс 46: Тангенс 46 равен чему? tg(46) = ?

Таблица тангенсов.

Таблица синусов Таблица косинусов Таблица тангенсов Таблица котангенсов Таблица Брадиса: синусы, косинусы, тангенсы и котангенсы

Скачать таблицу тангенсов

Таблица тангенсов — это записанные в таблицу посчитанные значения тангенсов углов от 0° до 360°. Используя таблицу тангенсов Вы сможете провести расчеты даже если под руками не окажется инженерного калькулятора. Чтобы узнать значение тангенса от нужного Вам угла достаточно найти его в таблице.

Калькулятор — тангенс угла

tg(°) = 0

Калькулятор — арктангенс угла

arctan() = 45°

Таблица тангенсов в радианах

α 0 π6 π4 π3 π2 π 3π2
tg α 0 √33 1 √3 0 0

Таблица тангенсов углов от 0° до 180°

tg(0°) = 0
tg(1°) = 0. 01746
tg(2°) = 0.03492
tg(3°) = 0.05241
tg(4°) = 0.06993
tg(5°) = 0.08749
tg(6°) = 0.1051
tg(7°) = 0.12278
tg(8°) = 0.14054
tg(9°) = 0.15838
tg(10°) = 0.17633
tg(11°) = 0.19438
tg(12°) = 0.21256
tg(13°) = 0.23087
tg(14°) = 0.24933
tg(15°) = 0.26795
tg(16°) = 0.28675
tg(17°) = 0.30573
tg(18°) = 0.32492
tg(19°) = 0.34433
tg(20°) = 0.36397
tg(21°) = 0.38386
tg(22°) = 0.40403
tg(23°) = 0.42447
tg(24°) = 0.44523
tg(25°) = 0.46631
tg(26°) = 0.48773
tg(27°) = 0.50953
tg(28°) = 0.53171
tg(29°) = 0.55431
tg(30°) = 0.57735
tg(31°) = 0.60086
tg(32°) = 0.62487
tg(33°) = 0.64941
tg(34°) = 0.67451
tg(35°) = 0.70021
tg(36°) = 0.72654
tg(37°) = 0.75355
tg(38°) = 0.78129
tg(39°) = 0.80978
tg(40°) = 0.8391
tg(41°) = 0.86929
tg(42°) = 0.9004
tg(43°) = 0.93252
tg(44°) = 0.96569
tg(45°) = 1
tg(46°) = 1.03553
tg(47°) = 1.07237
tg(48°) = 1. 11061
tg(49°) = 1.15037
tg(50°) = 1.19175
tg(51°) = 1.2349
tg(52°) = 1.27994
tg(53°) = 1.32704
tg(54°) = 1.37638
tg(55°) = 1.42815
tg(56°) = 1.48256
tg(57°) = 1.53986
tg(58°) = 1.60033
tg(59°) = 1.66428
tg(60°) = 1.73205
tg(61°) = 1.80405
tg(62°) = 1.88073
tg(63°) = 1.96261
tg(64°) = 2.0503
tg(65°) = 2.14451
tg(66°) = 2.24604
tg(67°) = 2.35585
tg(68°) = 2.47509
tg(69°) = 2.60509
tg(70°) = 2.74748
tg(71°) = 2.90421
tg(72°) = 3.07768
tg(73°) = 3.27085
tg(74°) = 3.48741
tg(75°) = 3.73205
tg(76°) = 4.01078
tg(77°) = 4.33148
tg(78°) = 4.70463
tg(79°) = 5.14455
tg(80°) = 5.67128
tg(81°) = 6.31375
tg(82°) = 7.11537
tg(83°) = 8.14435
tg(84°) = 9.51436
tg(85°) = 11.43005
tg(86°) = 14.30067
tg(87°) = 19.08114
tg(88°) = 28.63625
tg(89°) = 57.28996
tg(90°) = ∞
tg(91°) = -57.28996
tg(92°) = -28.63625
tg(93°) = -19. 08114
tg(94°) = -14.30067
tg(95°) = -11.43005
tg(96°) = -9.51436
tg(97°) = -8.14435
tg(98°) = -7.11537
tg(99°) = -6.31375
tg(100°) = -5.67128
tg(101°) = -5.14455
tg(102°) = -4.70463
tg(103°) = -4.33148
tg(104°) = -4.01078
tg(105°) = -3.73205
tg(106°) = -3.48741
tg(107°) = -3.27085
tg(108°) = -3.07768
tg(109°) = -2.90421
tg(110°) = -2.74748
tg(111°) = -2.60509
tg(112°) = -2.47509
tg(113°) = -2.35585
tg(114°) = -2.24604
tg(115°) = -2.14451
tg(116°) = -2.0503
tg(117°) = -1.96261
tg(118°) = -1.88073
tg(119°) = -1.80405
tg(120°) = -1.73205
tg(121°) = -1.66428
tg(122°) = -1.60033
tg(123°) = -1.53986
tg(124°) = -1.48256
tg(125°) = -1.42815
tg(126°) = -1.37638
tg(127°) = -1.32704
tg(128°) = -1.27994
tg(129°) = -1.2349
tg(130°) = -1.19175
tg(131°) = -1.15037
tg(132°) = -1.11061
tg(133°) = -1.07237
tg(134°) = -1.03553
tg(135°) = -1
tg(136°) = -0. 96569
tg(137°) = -0.93252
tg(138°) = -0.9004
tg(139°) = -0.86929
tg(140°) = -0.8391
tg(141°) = -0.80978
tg(142°) = -0.78129
tg(143°) = -0.75355
tg(144°) = -0.72654
tg(145°) = -0.70021
tg(146°) = -0.67451
tg(147°) = -0.64941
tg(148°) = -0.62487
tg(149°) = -0.60086
tg(150°) = -0.57735
tg(151°) = -0.55431
tg(152°) = -0.53171
tg(153°) = -0.50953
tg(154°) = -0.48773
tg(155°) = -0.46631
tg(156°) = -0.44523
tg(157°) = -0.42447
tg(158°) = -0.40403
tg(159°) = -0.38386
tg(160°) = -0.36397
tg(161°) = -0.34433
tg(162°) = -0.32492
tg(163°) = -0.30573
tg(164°) = -0.28675
tg(165°) = -0.26795
tg(166°) = -0.24933
tg(167°) = -0.23087
tg(168°) = -0.21256
tg(169°) = -0.19438
tg(170°) = -0.17633
tg(171°) = -0.15838
tg(172°) = -0.14054
tg(173°) = -0.12278
tg(174°) = -0.1051
tg(175°) = -0.08749
tg(176°) = -0.06993
tg(177°) = -0.05241
tg(178°) = -0. 03492
tg(179°) = -0.01746
tg(180°) = 0

Таблица тангенсов углов от 181° до 360°

tg(181°) = 0.01746
tg(182°) = 0.03492
tg(183°) = 0.05241
tg(184°) = 0.06993
tg(185°) = 0.08749
tg(186°) = 0.1051
tg(187°) = 0.12278
tg(188°) = 0.14054
tg(189°) = 0.15838
tg(190°) = 0.17633
tg(191°) = 0.19438
tg(192°) = 0.21256
tg(193°) = 0.23087
tg(194°) = 0.24933
tg(195°) = 0.26795
tg(196°) = 0.28675
tg(197°) = 0.30573
tg(198°) = 0.32492
tg(199°) = 0.34433
tg(200°) = 0.36397
tg(201°) = 0.38386
tg(202°) = 0.40403
tg(203°) = 0.42447
tg(204°) = 0.44523
tg(205°) = 0.46631
tg(206°) = 0.48773
tg(207°) = 0.50953
tg(208°) = 0.53171
tg(209°) = 0.55431
tg(210°) = 0.57735
tg(211°) = 0.60086
tg(212°) = 0.62487
tg(213°) = 0.64941
tg(214°) = 0.67451
tg(215°) = 0.70021
tg(216°) = 0.72654
tg(217°) = 0. 75355
tg(218°) = 0.78129
tg(219°) = 0.80978
tg(220°) = 0.8391
tg(221°) = 0.86929
tg(222°) = 0.9004
tg(223°) = 0.93252
tg(224°) = 0.96569
tg(225°) = 1
tg(226°) = 1.03553
tg(227°) = 1.07237
tg(228°) = 1.11061
tg(229°) = 1.15037
tg(230°) = 1.19175
tg(231°) = 1.2349
tg(232°) = 1.27994
tg(233°) = 1.32704
tg(234°) = 1.37638
tg(235°) = 1.42815
tg(236°) = 1.48256
tg(237°) = 1.53986
tg(238°) = 1.60033
tg(239°) = 1.66428
tg(240°) = 1.73205
tg(241°) = 1.80405
tg(242°) = 1.88073
tg(243°) = 1.96261
tg(244°) = 2.0503
tg(245°) = 2.14451
tg(246°) = 2.24604
tg(247°) = 2.35585
tg(248°) = 2.47509
tg(249°) = 2.60509
tg(250°) = 2.74748
tg(251°) = 2.90421
tg(252°) = 3.07768
tg(253°) = 3.27085
tg(254°) = 3.48741
tg(255°) = 3.73205
tg(256°) = 4.01078
tg(257°) = 4.33148
tg(258°) = 4.70463
tg(259°) = 5.14455
tg(260°) = 5.67128
tg(261°) = 6. 31375
tg(262°) = 7.11537
tg(263°) = 8.14435
tg(264°) = 9.51436
tg(265°) = 11.43005
tg(266°) = 14.30067
tg(267°) = 19.08114
tg(268°) = 28.63625
tg(269°) = 57.28996
tg(270°) = ∞
tg(271°) = -57.28996
tg(272°) = -28.63625
tg(273°) = -19.08114
tg(274°) = -14.30067
tg(275°) = -11.43005
tg(276°) = -9.51436
tg(277°) = -8.14435
tg(278°) = -7.11537
tg(279°) = -6.31375
tg(280°) = -5.67128
tg(281°) = -5.14455
tg(282°) = -4.70463
tg(283°) = -4.33148
tg(284°) = -4.01078
tg(285°) = -3.73205
tg(286°) = -3.48741
tg(287°) = -3.27085
tg(288°) = -3.07768
tg(289°) = -2.90421
tg(290°) = -2.74748
tg(291°) = -2.60509
tg(292°) = -2.47509
tg(293°) = -2.35585
tg(294°) = -2.24604
tg(295°) = -2.14451
tg(296°) = -2.0503
tg(297°) = -1.96261
tg(298°) = -1.88073
tg(299°) = -1.80405
tg(300°) = -1.73205
tg(301°) = -1.66428
tg(302°) = -1.60033
tg(303°) = -1. 53986
tg(304°) = -1.48256
tg(305°) = -1.42815
tg(306°) = -1.37638
tg(307°) = -1.32704
tg(308°) = -1.27994
tg(309°) = -1.2349
tg(310°) = -1.19175
tg(311°) = -1.15037
tg(312°) = -1.11061
tg(313°) = -1.07237
tg(314°) = -1.03553
tg(315°) = -1
tg(316°) = -0.96569
tg(317°) = -0.93252
tg(318°) = -0.9004
tg(319°) = -0.86929
tg(320°) = -0.8391
tg(321°) = -0.80978
tg(322°) = -0.78129
tg(323°) = -0.75355
tg(324°) = -0.72654
tg(325°) = -0.70021
tg(326°) = -0.67451
tg(327°) = -0.64941
tg(328°) = -0.62487
tg(329°) = -0.60086
tg(330°) = -0.57735
tg(331°) = -0.55431
tg(332°) = -0.53171
tg(333°) = -0.50953
tg(334°) = -0.48773
tg(335°) = -0.46631
tg(336°) = -0.44523
tg(337°) = -0.42447
tg(338°) = -0.40403
tg(339°) = -0.38386
tg(340°) = -0.36397
tg(341°) = -0.34433
tg(342°) = -0.32492
tg(343°) = -0.30573
tg(344°) = -0.28675
tg(345°) = -0.26795
tg(346°) = -0. 24933
tg(347°) = -0.23087
tg(348°) = -0.21256
tg(349°) = -0.19438
tg(350°) = -0.17633
tg(351°) = -0.15838
tg(352°) = -0.14054
tg(353°) = -0.12278
tg(354°) = -0.1051
tg(355°) = -0.08749
tg(356°) = -0.06993
tg(357°) = -0.05241
tg(358°) = -0.03492
tg(359°) = -0.01746
tg(360°) = 0

Таблицы значений тригонометрических функций Таблица Брадиса: синусы, косинусы, тангенсы и котангенсы Таблица синусов Таблица косинусов Таблица тангенсов Таблица котангенсов Сводная таблица тригонометрических функций

Тригонометрические формулы

Все таблицы и формулы

TG 46

Р Е Н О К Р И Л   TG 46  Futur, Кристалл грунт, для нанесения погружением, белый

 

Области применения:

РЕНОКРИЛ TG 46 применяется как грунтовка для любых пород древесины, для строительных конструкций с высокими требованиями к сохранению размеров. Для древесины с особыми внутренними веществами должна быть применена изолирующая грунтовка IL 48.

Продукт предназначен для применения на промышленных предприятиях.

 

Характеристики:

РЕНОКРИЛ TG 46 – шелковисто-матовая, содержащая белые пигменты, не препятствует диффузии водных паров, может наноситься кистью или окунанием. Экологична, имеет нейтральный запах. Не заливать в ёмкости, которые могут ржаветь, оказывает фунгицидное действие, защитное действие согласно DIN EN 152, раздел 1. если после нанесения грунтовки погружением на поверхности проявляются пятна, то необходимо дополнительно обработать грунтом IL 48 L.

 

Указания по обработке:

Способ нанесения    : погружение, облив, нанесение кистью, напыление.

 нанесение кистью   : Ренокрил TG 46 Futur можно наносить кистью в

        неразбавленном виде. Поверхность равномерно

        покрыть тонким слоем.

 напыление    : Ренокрил TG 46 Futur можно наносить в не разведённом виде напылением. Для правильного

        высыхания необходимо нанесение ровным слоем.

 нанесение погружением  : наносится в неразбавленном виде, при этом продукт

        имеет вязкость от 11 – до 12 сек. (DIN метал.

        стаканчик 4 мм). Провести пробное погружение, в

        зависимости от стекаемости разбавить с 5% воды.

Очистка     : водой или универсальным растворителем.

Температура обработки   : 20 °С относит. влажность воздуха – в зависимости от

        толщины наносимого слоя, через 30-60 минут

        можно шлифовать.

Расход      : в зависимости от всасывающей способности

        древесины  ок. 100-150 мл/м².

Хранение     : в прохладном месте, но без замерзания, вскрытые

ёмкости держать плотно закрытыми. для предупреждения образования плёнки на поверхности, впрыснуть в ёмкость немного воды.

В оригинальной упаковке срок хранения 1 год.

Общие указания  : перед применением и после длительных пауз

                                                     перемешать, не смешивать с продуктами на основе

        растворителей.

        Не смешивать с другими водорастворимыми

        продуктами !!

Точка воспламенения    : отсутствует.

Класс опасности    : без обозначения.

        VbF: отсутствует.

        Gef.Stoff V: не требует обозначения.

        GGVS / ADR: не требует обозначения.

 

Создание покрытия для деревянных окон и входных дверей из лиственной и хвойной

древесины:

Предварительные работы : деревянные поверхности тщательно очистить от пыли, смолистые и

      загрязнённые поверхности протереть нитрорастворителем.

 

 

Rhenocryl TG 46

 

Грунтовка   : нанести Rhenocryl TG 46 Futur (погружением или обливом) на древесину

      с особыми внутренними веществами.

      Дополнительно нанести (напылением) Rhenocryl IL 48 L как

      промежуточное покрытие (толщина мокрой плёнки ок. 175 µ).

Окончательное покрытие : нанести Rhenocryl DL 90 Futur Airless-аппаратом, толщина мокрой

      плёнки 300 µ.

      (в случае нанесения промежуточного слоя: ок. 125 µ)

 

В соответствии с директивами о лакокрасочных покрытиях деревянных окон, изданных федеральным комитетом красок и защиты ценностей, строительных норм для открытых строительных элементов (VOB, часть 1), DIN 18363 и рекомендациями IFT (Института оконной техники в Розенхайме) деревянные строительные элементы перед монтажом должны покрываться со всех сторон не менее чем в один слой грунтом и промежуточным грунтом.

Примите во внимание при создании лакокрасочного покрытия так же таблицу «Группы лакокрасочных покрытий для окон и входных дверей», изданную Институтом техники (IFT), Розенхайм, в мае 1983г.

 

Указания по мерам предосторожности:

Хранить под замком, в местах недоступных для детей. Не допускать попадания в глаза. При попадании промыть большим количеством воды. При работе с малоопасными лаками необходимо соблюдать обычные меры предосторожности.

 

 

Утилизация:

Не затвердевшие или не высохшие остатки продукта утилизировать как специальные отходы по согласованию с комитетами по охране окружающей среды (код № 55508 согласно ТА-Abfall). Затвердевшие или высохшие остатки могут быть утилизированы по коду №55513 согласно ТА-Abfall.

Пустые ёмкости должны быть подвергнуты вторичной переработке.

 

Экология:

WGK (Класс водоопасности): 1 (собственная классификация).

Не допускать попадания в водоёмы, сточные воды и в почву.

 

Сервис

Наша техническая-информационная служба всегда в Вашем распоряжении.

Тел.: Конкен, +49 — 6384/99 38 — 0, факс: +49 — 6384/99 38 — 126

 

Эти данные без обязательства, основываются на опыте из практики и на результатах проведённых нами испытаний. Рекомендуется в любом случае провести собственные испытания, так как мы не можем оказывать влияния на многообразие окрашиваемых материалов и возможных способов применения данного материала. За возможные последствия вследствие неправомерного использования материала (не по назначению) изготовитель ответственности не несёт. Содержание технических инструкций не является основанием для ответственности продавца. Данные, не содержащиеся в технической инструкции или не совпадающие с ними, требуют письменного подтверждения заводом.

В любом случае действуют наши общие договорные условия и условия поставок.

 

 

 

 

 

Таблица тангенсов углов (углы, значения)

В таблице значения тангенсов от 0° до 360°. Таблица тангенсов нужна, когда у вас под рукой нет калькулятора. Чтобы узнать, чему равен тангенс угла, просто найдите его в таблице. Для начала короткая версия таблицы:

https://uchim.org/matematika/tablica-tangensov — uchim.org

Таблица тангенсов для 0°-180°

tg(1°)0.0175
tg(2°)0.0349
tg(3°)0.0524
tg(4°)0.0699
tg(5°)0.0875
tg(6°)0.1051
tg(7°)0.1228
tg(8°)0.1405
tg(9°)0.1584
tg(10°)0.1763
tg(11°)0.1944
tg(12°)0.2126
tg(13°)0.2309
tg(14°)0.2493
tg(15°)0.2679
tg(16°)0.2867
tg(17°)0.3057
tg(18°)0.3249
tg(19°)0.3443
tg(20°)0. 364
tg(21°)0.3839
tg(22°)0.404
tg(23°)0.4245
tg(24°)0.4452
tg(25°)0.4663
tg(26°)0.4877
tg(27°)0.5095
tg(28°)0.5317
tg(29°)0.5543
tg(30°)0.5774
tg(31°)0.6009
tg(32°)0.6249
tg(33°)0.6494
tg(34°)0.6745
tg(35°)0.7002
tg(36°)0.7265
tg(37°)0.7536
tg(38°)0.7813
tg(39°)0.8098
tg(40°)0.8391
tg(41°)0.8693
tg(42°)0.9004
tg(43°)0.9325
tg(44°)0.9657
tg(45°)1
tg(46°)1. 0355
tg(47°)1.0724
tg(48°)1.1106
tg(49°)1.1504
tg(50°)1.1918
tg(51°)1.2349
tg(52°)1.2799
tg(53°)1.327
tg(54°)1.3764
tg(55°)1.4281
tg(56°)1.4826
tg(57°)1.5399
tg(58°)1.6003
tg(59°)1.6643
tg(60°)1.7321
tg(61°)1.804
tg(62°)1.8807
tg(63°)1.9626
tg(64°)2.0503
tg(65°)2.1445
tg(66°)2.246
tg(67°)2.3559
tg(68°)2.4751
tg(69°)2.6051
tg(70°)2.7475
tg(71°)2. 9042
tg(72°)3.0777
tg(73°)3.2709
tg(74°)3.4874
tg(75°)3.7321
tg(76°)4.0108
tg(77°)4.3315
tg(78°)4.7046
tg(79°)5.1446
tg(80°)5.6713
tg(81°)6.3138
tg(82°)7.1154
tg(83°)8.1443
tg(84°)9.5144
tg(85°)11.4301
tg(86°)14.3007
tg(87°)19.0811
tg(88°)28.6363
tg(89°)57.29
tg(90°)
tg(91°)-57.29
tg(92°)-28.6363
tg(93°)-19.0811
tg(94°)-14.3007
tg(95°)-11.4301
tg(96°)-9. 5144
tg(97°)-8.1443
tg(98°)-7.1154
tg(99°)-6.3138
tg(100°)-5.6713
tg(101°)-5.1446
tg(102°)-4.7046
tg(103°)-4.3315
tg(104°)-4.0108
tg(105°)-3.7321
tg(106°)-3.4874
tg(107°)-3.2709
tg(108°)-3.0777
tg(109°)-2.9042
tg(110°)-2.7475
tg(111°)-2.6051
tg(112°)-2.4751
tg(113°)-2.3559
tg(114°)-2.246
tg(115°)-2.1445
tg(116°)-2.0503
tg(117°)-1.9626
tg(118°)-1.8807
tg(119°)-1.804
tg(120°)-1. 7321
tg(121°)-1.6643
tg(122°)-1.6003
tg(123°)-1.5399
tg(124°)-1.4826
tg(125°)-1.4281
tg(126°)-1.3764
tg(127°)-1.327
tg(128°)-1.2799
tg(129°)-1.2349
tg(130°)-1.1918
tg(131°)-1.1504
tg(132°)-1.1106
tg(133°)-1.0724
tg(134°)-1.0355
tg(135°)-1
tg(136°)-0.9657
tg(137°)-0.9325
tg(138°)-0.9004
tg(139°)-0.8693
tg(140°)-0.8391
tg(141°)-0.8098
tg(142°)-0.7813
tg(143°)-0.7536
tg(144°)-0. 7265
tg(145°)-0.7002
tg(146°)-0.6745
tg(147°)-0.6494
tg(148°)-0.6249
tg(149°)-0.6009
tg(150°)-0.5774
tg(151°)-0.5543
tg(152°)-0.5317
tg(153°)-0.5095
tg(154°)-0.4877
tg(155°)-0.4663
tg(156°)-0.4452
tg(157°)-0.4245
tg(158°)-0.404
tg(159°)-0.3839
tg(160°)-0.364
tg(161°)-0.3443
tg(162°)-0.3249
tg(163°)-0.3057
tg(164°)-0.2867
tg(165°)-0.2679
tg(166°)-0.2493
tg(167°)-0.2309
tg(168°)-0. 2126
tg(169°)-0.1944
tg(170°)-0.1763
tg(171°)-0.1584
tg(172°)-0.1405
tg(173°)-0.1228
tg(174°)-0.1051
tg(175°)-0.0875
tg(176°)-0.0699
tg(177°)-0.0524
tg(178°)-0.0349
tg(179°)-0.0175
tg(180°)-0

Таблица тангенсов для 180° — 360°

tg(181°)0.0175
tg(182°)0.0349
tg(183°)0.0524
tg(184°)0.0699
tg(185°)0.0875
tg(186°)0.1051
tg(187°)0.1228
tg(188°)0.1405
tg(189°)0.1584
tg(190°)0. 1763
tg(191°)0.1944
tg(192°)0.2126
tg(193°)0.2309
tg(194°)0.2493
tg(195°)0.2679
tg(196°)0.2867
tg(197°)0.3057
tg(198°)0.3249
tg(199°)0.3443
tg(200°)0.364
tg(201°)0.3839
tg(202°)0.404
tg(203°)0.4245
tg(204°)0.4452
tg(205°)0.4663
tg(206°)0.4877
tg(207°)0.5095
tg(208°)0.5317
tg(209°)0.5543
tg(210°)0.5774
tg(211°)0.6009
tg(212°)0.6249
tg(213°)0.6494
tg(214°)0.6745
tg(215°)0. 7002
tg(216°)0.7265
tg(217°)0.7536
tg(218°)0.7813
tg(219°)0.8098
tg(220°)0.8391
tg(221°)0.8693
tg(222°)0.9004
tg(223°)0.9325
tg(224°)0.9657
tg(225°)1
tg(226°)1.0355
tg(227°)1.0724
tg(228°)1.1106
tg(229°)1.1504
tg(230°)1.1918
tg(231°)1.2349
tg(232°)1.2799
tg(233°)1.327
tg(234°)1.3764
tg(235°)1.4281
tg(236°)1.4826
tg(237°)1.5399
tg(238°)1.6003
tg(239°)1.6643
tg(240°)1. 7321
tg(241°)1.804
tg(242°)1.8807
tg(243°)1.9626
tg(244°)2.0503
tg(245°)2.1445
tg(246°)2.246
tg(247°)2.3559
tg(248°)2.4751
tg(249°)2.6051
tg(250°)2.7475
tg(251°)2.9042
tg(252°)3.0777
tg(253°)3.2709
tg(254°)3.4874
tg(255°)3.7321
tg(256°)4.0108
tg(257°)4.3315
tg(258°)4.7046
tg(259°)5.1446
tg(260°)5.6713
tg(261°)6.3138
tg(262°)7.1154
tg(263°)8.1443
tg(264°)9. 5144
tg(265°)11.4301
tg(266°)14.3007
tg(267°)19.0811
tg(268°)28.6363
tg(269°)57.29
tg(270°)— ∞
tg(271°)-57.29
tg(272°)-28.6363
tg(273°)-19.0811
tg(274°)-14.3007
tg(275°)-11.4301
tg(276°)-9.5144
tg(277°)-8.1443
tg(278°)-7.1154
tg(279°)-6.3138
tg(280°)-5.6713
tg(281°)-5.1446
tg(282°)-4.7046
tg(283°)-4.3315
tg(284°)-4.0108
tg(285°)-3.7321
tg(286°)-3.4874
tg(287°)-3.2709
tg(288°)-3. 0777
tg(289°)-2.9042
tg(290°)-2.7475
tg(291°)-2.6051
tg(292°)-2.4751
tg(293°)-2.3559
tg(294°)-2.246
tg(295°)-2.1445
tg(296°)-2.0503
tg(297°)-1.9626
tg(298°)-1.8807
tg(299°)-1.804
tg(300°)-1.7321
tg(301°)-1.6643
tg(302°)-1.6003
tg(303°)-1.5399
tg(304°)-1.4826
tg(305°)-1.4281
tg(306°)-1.3764
tg(307°)-1.327
tg(308°)-1.2799
tg(309°)-1.2349
tg(310°)-1.1918
tg(311°)-1.1504
tg(312°)-1. 1106
tg(313°)-1.0724
tg(314°)-1.0355
tg(315°)-1
tg(316°)-0.9657
tg(317°)-0.9325
tg(318°)-0.9004
tg(319°)-0.8693
tg(320°)-0.8391
tg(321°)-0.8098
tg(322°)-0.7813
tg(323°)-0.7536
tg(324°)-0.7265
tg(325°)-0.7002
tg(326°)-0.6745
tg(327°)-0.6494
tg(328°)-0.6249
tg(329°)-0.6009
tg(330°)-0.5774
tg(331°)-0.5543
tg(332°)-0.5317
tg(333°)-0.5095
tg(334°)-0.4877
tg(335°)-0.4663
tg(336°)-0. 4452
tg(337°)-0.4245
tg(338°)-0.404
tg(339°)-0.3839
tg(340°)-0.364
tg(341°)-0.3443
tg(342°)-0.3249
tg(343°)-0.3057
tg(344°)-0.2867
tg(345°)-0.2679
tg(346°)-0.2493
tg(347°)-0.2309
tg(348°)-0.2126
tg(349°)-0.1944
tg(350°)-0.1763
tg(351°)-0.1584
tg(352°)-0.1405
tg(353°)-0.1228
tg(354°)-0.1051
tg(355°)-0.0875
tg(356°)-0.0699
tg(357°)-0.0524
tg(358°)-0.0349
tg(359°)-0.0175
tg(360°)-0

Существуют также следующие таблицы тригонометрических функций по геометрии: таблица синусов, таблица косинусов и таблица котангенсов.

Всё для учебы » Математика в школе » Таблица тангенсов углов (углы, значения)

Если страница помогла, сохраните её и поделитесь ссылкой с друзьями:

Ссылка: https://uchim.org/matematika/tablica-tangensov


Таблица тангенсов | Онлайн калькуляторы, расчеты и формулы на GELEOT.RU

Тангенс, как отношение катетов в прямоугольном треугольнике, представляет собой функцию которая выглядит как дуга окружности внутри данного треугольника с центром в вершине угла и прилежащим катетом в качестве радиуса.

Значение тангенса показывает не только раскрытие угла α, но и насколько один катет больше другого. При тангенсе угла α, равном 1, катеты равны друг другу и треугольник считается равнобедренным. Значения всех тангенсов и соответствующих им углов можно найти в таблице, приведенной ниже.

Найти тангенс угла tg(α), зная угол

Угол α

Таблица тангенсов от 0° до 180°


tg(1°)0. 0175
tg(2°)0.0349
tg(3°)0.0524
tg(4°)0.0699
tg(5°)0.0875
tg(6°)0.1051
tg(7°)0.1228
tg(8°)0.1405
tg(9°)0.1584
tg(10°)0.1763
tg(11°)0.1944
tg(12°)0.2126
tg(13°)0.2309
tg(14°)0.2493
tg(15°)0.2679
tg(16°)0.2867
tg(17°)0.3057
tg(18°)0.3249
tg(19°)0.3443
tg(20°)0.364
tg(21°)0.3839
tg(22°)0.404
tg(23°)0.4245
tg(24°)0.4452
tg(25°)0.4663
tg(26°)0.4877
tg(27°)0. 5095
tg(28°)0.5317
tg(29°)0.5543
tg(30°)0.5774
tg(31°)0.6009
tg(32°)0.6249
tg(33°)0.6494
tg(34°)0.6745
tg(35°)0.7002
tg(36°)0.7265
tg(37°)0.7536
tg(38°)0.7813
tg(39°)0.8098
tg(40°)0.8391
tg(41°)0.8693
tg(42°)0.9004
tg(43°)0.9325
tg(44°)0.9657
tg(45°)1
tg(46°)1.0355
tg(47°)1.0724
tg(48°)1.1106
tg(49°)1.1504
tg(50°)1.1918
tg(51°)1.2349
tg(52°)1. 2799
tg(53°)1.327
tg(54°)1.3764
tg(55°)1.4281
tg(56°)1.4826
tg(57°)1.5399
tg(58°)1.6003
tg(59°)1.6643
tg(60°)1.7321
tg(61°)1.804
tg(62°)1.8807
tg(63°)1.9626
tg(64°)2.0503
tg(65°)2.1445
tg(66°)2.246
tg(67°)2.3559
tg(68°)2.4751
tg(69°)2.6051
tg(70°)2.7475
tg(71°)2.9042
tg(72°)3.0777
tg(73°)3.2709
tg(74°)3.4874
tg(75°)3.7321
tg(76°)4.0108
tg(77°)4. 3315
tg(78°)4.7046
tg(79°)5.1446
tg(80°)5.6713
tg(81°)6.3138
tg(82°)7.1154
tg(83°)8.1443
tg(84°)9.5144
tg(85°)11.4301
tg(86°)14.3007
tg(87°)19.0811
tg(88°)28.6363
tg(89°)57.29
tg(90°)
tg(91°)-57.29
tg(92°)-28.6363
tg(93°)-19.0811
tg(94°)-14.3007
tg(95°)-11.4301
tg(96°)-9.5144
tg(97°)-8.1443
tg(98°)-7.1154
tg(99°)-6.3138
tg(100°)-5.6713
tg(101°)-5.1446
tg(102°)-4. 7046
tg(103°)-4.3315
tg(104°)-4.0108
tg(105°)-3.7321
tg(106°)-3.4874
tg(107°)-3.2709
tg(108°)-3.0777
tg(109°)-2.9042
tg(110°)-2.7475
tg(111°)-2.6051
tg(112°)-2.4751
tg(113°)-2.3559
tg(114°)-2.246
tg(115°)-2.1445
tg(116°)-2.0503
tg(117°)-1.9626
tg(118°)-1.8807
tg(119°)-1.804
tg(120°)-1.7321
tg(121°)-1.6643
tg(122°)-1.6003
tg(123°)-1.5399
tg(124°)-1.4826
tg(125°)-1. 4281
tg(126°)-1.3764
tg(127°)-1.327
tg(128°)-1.2799
tg(129°)-1.2349
tg(130°)-1.1918
tg(131°)-1.1504
tg(132°)-1.1106
tg(133°)-1.0724
tg(134°)-1.0355
tg(135°)-1
tg(136°)-0.9657
tg(137°)-0.9325
tg(138°)-0.9004
tg(139°)-0.8693
tg(140°)-0.8391
tg(141°)-0.8098
tg(142°)-0.7813
tg(143°)-0.7536
tg(144°)-0.7265
tg(145°)-0.7002
tg(146°)-0.6745
tg(147°)-0.6494
tg(148°)-0. 6249
tg(149°)-0.6009
tg(150°)-0.5774
tg(151°)-0.5543
tg(152°)-0.5317
tg(153°)-0.5095
tg(154°)-0.4877
tg(155°)-0.4663
tg(156°)-0.4452
tg(157°)-0.4245
tg(158°)-0.404
tg(159°)-0.3839
tg(160°)-0.364
tg(161°)-0.3443
tg(162°)-0.3249
tg(163°)-0.3057
tg(164°)-0.2867
tg(165°)-0.2679
tg(166°)-0.2493
tg(167°)-0.2309
tg(168°)-0.2126
tg(169°)-0.1944
tg(170°)-0.1763
tg(171°)-0.1584
tg(172°)-0. 1405
tg(173°)-0.1228
tg(174°)-0.1051
tg(175°)-0.0875
tg(176°)-0.0699
tg(177°)-0.0524
tg(178°)-0.0349
tg(179°)-0.0175
tg(180°)-0

Таблица тангенсов от 181° до 360°


tg(181°)0.0175
tg(182°)0.0349
tg(183°)0.0524
tg(184°)0.0699
tg(185°)0.0875
tg(186°)0.1051
tg(187°)0.1228
tg(188°)0.1405
tg(189°)0.1584
tg(190°)0.1763
tg(191°)0.1944
tg(192°)0.2126
tg(193°)0. 2309
tg(194°)0.2493
tg(195°)0.2679
tg(196°)0.2867
tg(197°)0.3057
tg(198°)0.3249
tg(199°)0.3443
tg(200°)0.364
tg(201°)0.3839
tg(202°)0.404
tg(203°)0.4245
tg(204°)0.4452
tg(205°)0.4663
tg(206°)0.4877
tg(207°)0.5095
tg(208°)0.5317
tg(209°)0.5543
tg(210°)0.5774
tg(211°)0.6009
tg(212°)0.6249
tg(213°)0.6494
tg(214°)0.6745
tg(215°)0.7002
tg(216°)0.7265
tg(217°)0. 7536
tg(218°)0.7813
tg(219°)0.8098
tg(220°)0.8391
tg(221°)0.8693
tg(222°)0.9004
tg(223°)0.9325
tg(224°)0.9657
tg(225°)1
tg(226°)1.0355
tg(227°)1.0724
tg(228°)1.1106
tg(229°)1.1504
tg(230°)1.1918
tg(231°)1.2349
tg(232°)1.2799
tg(233°)1.327
tg(234°)1.3764
tg(235°)1.4281
tg(236°)1.4826
tg(237°)1.5399
tg(238°)1.6003
tg(239°)1.6643
tg(240°)1.7321
tg(241°)1.804
tg(242°)1. 8807
tg(243°)1.9626
tg(244°)2.0503
tg(245°)2.1445
tg(246°)2.246
tg(247°)2.3559
tg(248°)2.4751
tg(249°)2.6051
tg(250°)2.7475
tg(251°)2.9042
tg(252°)3.0777
tg(253°)3.2709
tg(254°)3.4874
tg(255°)3.7321
tg(256°)4.0108
tg(257°)4.3315
tg(258°)4.7046
tg(259°)5.1446
tg(260°)5.6713
tg(261°)6.3138
tg(262°)7.1154
tg(263°)8.1443
tg(264°)9.5144
tg(265°)11.4301
tg(266°)14. 3007
tg(267°)19.0811
tg(268°)28.6363
tg(269°)57.29
tg(270°)— ∞
tg(271°)-57.29
tg(272°)-28.6363
tg(273°)-19.0811
tg(274°)-14.3007
tg(275°)-11.4301
tg(276°)-9.5144
tg(277°)-8.1443
tg(278°)-7.1154
tg(279°)-6.3138
tg(280°)-5.6713
tg(281°)-5.1446
tg(282°)-4.7046
tg(283°)-4.3315
tg(284°)-4.0108
tg(285°)-3.7321
tg(286°)-3.4874
tg(287°)-3.2709
tg(288°)-3.0777
tg(289°)-2. 9042
tg(290°)-2.7475
tg(291°)-2.6051
tg(292°)-2.4751
tg(293°)-2.3559
tg(294°)-2.246
tg(295°)-2.1445
tg(296°)-2.0503
tg(297°)-1.9626
tg(298°)-1.8807
tg(299°)-1.804
tg(300°)-1.7321
tg(301°)-1.6643
tg(302°)-1.6003
tg(303°)-1.5399
tg(304°)-1.4826
tg(305°)-1.4281
tg(306°)-1.3764
tg(307°)-1.327
tg(308°)-1.2799
tg(309°)-1.2349
tg(310°)-1.1918
tg(311°)-1.1504
tg(312°)-1.1106
tg(313°)-1. 0724
tg(314°)-1.0355
tg(315°)-1
tg(316°)-0.9657
tg(317°)-0.9325
tg(318°)-0.9004
tg(319°)-0.8693
tg(320°)-0.8391
tg(321°)-0.8098
tg(322°)-0.7813
tg(323°)-0.7536
tg(324°)-0.7265
tg(325°)-0.7002
tg(326°)-0.6745
tg(327°)-0.6494
tg(328°)-0.6249
tg(329°)-0.6009
tg(330°)-0.5774
tg(331°)-0.5543
tg(332°)-0.5317
tg(333°)-0.5095
tg(334°)-0.4877
tg(335°)-0.4663
tg(336°)-0. 4452
tg(337°)-0.4245
tg(338°)-0.404
tg(339°)-0.3839
tg(340°)-0.364
tg(341°)-0.3443
tg(342°)-0.3249
tg(343°)-0.3057
tg(344°)-0.2867
tg(345°)-0.2679
tg(346°)-0.2493
tg(347°)-0.2309
tg(348°)-0.2126
tg(349°)-0.1944
tg(350°)-0.1763
tg(351°)-0.1584
tg(352°)-0.1405
tg(353°)-0.1228
tg(354°)-0.1051
tg(355°)-0.0875
tg(356°)-0.0699
tg(357°)-0.0524
tg(358°)-0.0349
tg(359°)-0.0175
tg(360°)-0

Таблица тангенсов углов углов от 0° — 360°.

Углы с шагом в 1°. Таблица значений тангенса, tg

ГОСТы, СНиПы

Карта сайта TehTab.ru

Поиск по сайту TehTab.ru

Навигация по справочнику TehTab.ru:  главная страница / / Техническая информация/ / Математический справочник/ / Таблицы численных значений. (Таблица квадратов, кубов, синусов ….) + Таблицы Брадиса / / Таблица тангенсов углов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°. Таблица значений тангенса, tg

Подробная таблица тангенсов. Шаг — 1 градус.

Таблица тангенсов углов углов от 0° — 360°. Углы с шагом в 1°.

tg(0°)=tg(360°)=0 точная, но чуть более сложная таблица ( с точностью до 1″) здесь.

Углы
1° — 90°

Углы
91 ° — 180°

Углы
181° — 270°

Углы
271 ° — 360°

Угол

tg

tg= 0. 0174
tg= 0.0349
tg= 0.0524
tg= 0.0699
tg= 0.0874
tg= 0.1051
tg= 0.1227
tg= 0.1405
tg= 0.1583
10° tg= 0.1763
11° tg= 0.1943
12° tg= 0.2125
13° tg= 0. 2308
14° tg= 0.2493
15° tg= 0.2679
16° tg= 0.2867
17° tg= 0.3057
18° tg= 0.3249
19° tg= 0.3443
20° tg= 0.364
21° tg= 0.3839
22° tg= 0.404
23° tg= 0.4245
24° tg= 0.4452
25° tg= 0. 4663
26° tg= 0.4877
27° tg= 0.5095
28° tg= 0.5317
29° tg= 0.5543
30° tg= 0.5774
31° tg= 0.6009
32° tg= 0.6249
33° tg= 0.6494
34° tg= 0.6745
35° tg= 0.7002
36° tg= 0.7265
37° tg= 0. 7535
38° tg= 0.7813
39° tg= 0.8098
40° tg= 0.8390
41° tg= 0.8693
42° tg= 0.9004
43° tg= 0.9325
44° tg= 0.9657
45° tg= 1
46° tg= 1.0355
47° tg= 1.0724
48° tg= 1.1106
49° tg= 1. 1504
50° tg= 1.1918
51° tg= 1.2349
52° tg= 1.2799
53° tg= 1.327
54° tg= 1.3764
55° tg= 1.4281
56° tg= 1.4826
57° tg= 1.5399
58° tg= 1.6003
59° tg= 1.6643
60° tg= 1.7321
61° tg= 1. 804
62° tg= 1.8807
63° tg= 1.9626
64° tg= 2.0503
65° tg= 2.1445
66° tg= 2.2460
67° tg= 2.3559
68° tg= 2.475
69° tg= 2.605
70° tg= 2.7475
71° tg= 2.9042
72° tg= 3.0777
73° tg= 3. 2709
74° tg= 3.4874
75° tg= 3.732
76° tg= 4.0108
77° tg= 4.3315
78° tg= 4.7046
79° tg= 5.1446
80° tg= 5.6713
81° tg= 6.3138
82° tg= 7.1154
83° tg= 8.1443
84° tg= 9.5144
85° tg= 11. 4301
86° tg= 14.3007
87° tg= 19.0811
88° tg= 28.6363
89° tg= 57.29
90° tg не определен

Угол

tg

91° tg= -57.29
92° tg= -28.6363
93° tg= -19.0811
94° tg= -14. 3007
95° tg= -11.4301
96° tg= -9.5144
97° tg= -8.1443
98° tg= -7.1154
99° tg= -6.3138
100° tg= -5.6713
101° tg= -5.1446
102° tg= -4.7046
103° tg= -4.3315
104° tg= -4.0108
105° tg= -3.732
106° tg= -3. 4874
107° tg= -3.2709
108° tg= -3.0777
109° tg= -2.9042
110° tg= -2.7475
111° tg= -2.605
112° tg= -2.475
113° tg= -2.3559
114° tg= -2.2460
115° tg= -2.1445
116° tg= -2.0503
117° tg= -1.9626
118° tg= -1. 8807
119° tg= -1.804
120° tg= -1.7321
121° tg= -1.6643
122° tg= -1.6003
123° tg= -1.5399
124° tg= -1.4826
125° tg= -1.4281
126° tg= -1.3764
127° tg= -1.327
128° tg= -1.2799
129° tg= -1.2349
130° tg= -1. 1918
131° tg= -1.1504
132° tg= -1.1106
133° tg= -1.0724
134° tg= -1.0355
135° tg= -1
136° tg= -0.9657
137° tg= -0.9325
138° tg= -0.9004
139° tg= -0.8693
140° tg= -0.8390
141° tg= -0.8098
142° tg= -0. 7813
143° tg= -0.7535
144° tg= -0.7265
145° tg= -0.7002
146° tg= -0.6745
147° tg= -0.6494
148° tg= -0.6249
149° tg= -0.6009
150° tg= -0.5774
151° tg= -0.5543
152° tg= -0.5317
153° tg= -0.5095
154° tg= -0. 4877
155° tg= -0.4663
156° tg= -0.4452
157° tg= -0.4245
158° tg= -0.404
159° tg= -0.3839
160° tg= -0.364
161° tg= -0.3443
162° tg= -0.3249
163° tg= -0.3057
164° tg= -0.2867
165° tg= -0.2679
166° tg= -0. 2493
167° tg= -0.2308
168° tg= -0.2125
169° tg= -0.1943
170° tg= -0.1763
171° tg= -0.1583
172° tg= -0.1405
173° tg= -0.1227
174° tg= -0.1051
175° tg= -0.0874
176° tg= -0.0699
177° tg= -0.0524
178° tg= -0. 0349
179° tg= -0.0174
180° tg= 0

Угол

tg

181° tg= 0.0174
182° tg= 0.0349
183° tg= 0.0524
184° tg= 0.0699
185° tg= 0.0874
186° tg= 0.1051
187° tg= 0. 1227
188° tg= 0.1405
189° tg= 0.1583
190° tg= 0.1763
191° tg= 0.1943
192° tg= 0.2125
193° tg= 0.2308
194° tg= 0.2493
195° tg= 0.2679
196° tg= 0.2867
197° tg= 0.3057
198° tg= 0. 3249
199° tg= 0.3443
200° tg= 0.364
201° tg= 0.3839
202° tg= 0.404
203° tg= 0.4245
204° tg= 0.4452
205° tg= 0.4663
206° tg= 0.4877
207° tg= 0.5095
208° tg= 0.5317
209° tg= 0. 5543
210° tg= 0.5774
211° tg= 0.6009
212° tg= 0.6249
213° tg= 0.6494
214° tg= 0.6745
215° tg= 0.7002
216° tg= 0.7265
217° tg= 0.7535
218° tg= 0.7813
219° tg= 0.8098
220° tg= 0. 8390
221° tg= 0.8693
222° tg= 0.9004
223° tg= 0.9325
224° tg= 0.9657
225° tg= 1
226° tg= 1.0355
227° tg= 1.0724
228° tg= 1.1106
229° tg= 1.1504
230° tg= 1.1918
231° tg= 1. 2349
232° tg= 1.2799
233° tg= 1.327
234° tg= 1.3764
235° tg= 1.4281
236° tg= 1.4826
237° tg= 1.5399
238° tg= 1.6003
239° tg= 1.6643
240° tg= 1.7321
241° tg= 1.804
242° tg= 1. 8807
243° tg= 1.9626
244° tg= 2.0503
245° tg= 2.1445
246° tg= 2.2460
247° tg= 2.3559
248° tg= 2.475
249° tg= 2.605
250° tg= 2.7475
251° tg= 2.9042
252° tg= 3.0777
253° tg= 3. 2709
254° tg= 3.4874
255° tg= 3.732
256° tg= 4.0108
257° tg= 4.3315
258° tg= 4.7046
259° tg= 5.1446
260° tg= 5.6713
261° tg= 6.3138
262° tg= 7.1154
263° tg= 8.1443
264° tg= 9. 5144
265° tg= 11.4301
266° tg= 14.3007
267° tg= 19.0811
268° tg= 28.6363
269° tg= 57.29
270° tg не определен

Угол

tg

271° tg= -57.29
272° tg= -28. 6363
273° tg= -19.0811
274° tg= -14.3007
275° tg= -11.4301
276° tg= -9.5144
277° tg= -8.1443
278° tg= -7.1154
279° tg= -6.3138
280° tg= -5.6713
281° tg= -5.1446
282° tg= -4. 7046
283° tg= -4.3315
284° tg= -4.0108
285° tg= -3.732
286° tg= -3.4874
287° tg= -3.2709
288° tg= -3.0777
289° tg= -2.9042
290° tg= -2.7475
291° tg= -2.605
292° tg= -2.475
293° tg= -2. 3559
294° tg= -2.2460
295° tg= -2.1445
296° tg= -2.0503
297° tg= -1.9626
298° tg= -1.8807
299° tg= -1.804
300° tg= -1.7321
301° tg= -1.6643
302° tg= -1.6003
303° tg= -1.5399
304° tg= -1. 4826
305° tg= -1.4281
306° tg= -1.3764
307° tg= -1.327
308° tg= -1.2799
309° tg= -1.2349
310° tg= -1.1918
311° tg= -1.1504
312° tg= -1.1106
313° tg= -1.0724
314° tg= -1.0355
315° tg= -1
316° tg= -0. 9657
317° tg= -0.9325
318° tg= -0.9004
319° tg= -0.8693
320° tg= -0.8390
321° tg= -0.8098
322° tg= -0.7813
323° tg= -0.7535
324° tg= -0.7265
325° tg= -0.7002
326° tg= -0.6745
327° tg= -0. 6494
328° tg= -0.6249
329° tg= -0.6009
330° tg= -0.5774
331° tg= -0.5543
332° tg= -0.5317
333° tg= -0.5095
334° tg= -0.4877
335° tg= -0.4663
336° tg= -0.4452
337° tg= -0.4245
338° tg= -0. 404
339° tg= -0.3839
340° tg= -0.364
341° tg= -0.3443
342° tg= -0.3249
343° tg= -0.3057
344° tg= -0.2867
345° tg= -0.2679
346° tg= -0.2493
347° tg= -0.2308
348° tg= -0.2125
349° tg= -0. 1943
350° tg= -0.1763
351° tg= -0.1583
352° tg= -0.1405
353° tg= -0.1227
354° tg= -0.1051
355° tg= -0.0874
356° tg= -0.0699
357° tg= -0.0524
358° tg= -0.0349
359° tg= -0.0174
360° tg= 0

таблица тангенсов, таблица тангенсов и синусов, таблица тангенсов косинусов, таблица синусов косинусов тангенсов котангенсов

Дополнительная информация от TehTab. ru:


Нашли ошибку? Есть дополнения? Напишите нам об этом, указав ссылку на страницу.

TehTab.ru

Реклама, сотрудничество: [email protected]

Обращаем ваше внимание на то, что данный интернет-сайт носит исключительно информационный характер. Информация, представленная на сайте, не является официальной и предоставлена только в целях ознакомления. Все риски за использование информаци с сайта посетители берут на себя. Проект TehTab.ru является некоммерческим, не поддерживается никакими политическими партиями и иностранными организациями.

Таблица тангенсов, найти тангенс угла

  • Все калькуляторы
  • /
  • org/ListItem»>Учеба и наука
  • /
  • Математика
  • /   Таблица тангенсов, найти тангенс угла

    Тангенс угла – одна из основных тригонометрических функций. Представляет собой соотношение катетов прямоугольного треугольника. То есть, tg(А)=ВС/АС, где ВС – противолежащий к углу (А) катет, АС – прилежащий катет.

    Зачем необходимо знать тангенс угла? Такие данные имеют вполне практическое применение: в геодезии, мореходстве, авиации. Зная одну из сторон треугольника и угол, можно легко получить все остальные данные, используя тригонометрические тождества. Все расчеты легко производить с помощью онлайн-калькулятора на нашем сайте. Данные указаны в таблице тангенсов.

    Для практического использования подходят не только таблицы Брадиса. Все тригонометрические функции вычисляются посредством калькулятора. Найдите красивое решение для вашей задачи.


    tg(1°)0. 0175
    tg(2°)0.0349
    tg(3°)0.0524
    tg(4°)0.0699
    tg(5°)0.0875
    tg(6°)0.1051
    tg(7°)0.1228
    tg(8°)0.1405
    tg(9°)0.1584
    tg(10°)0.1763
    tg(11°)0.1944
    tg(12°)0.2126
    tg(13°)0.2309
    tg(14°)0.2493
    tg(15°)0.2679
    tg(16°)0.2867
    tg(17°)0.3057
    tg(18°)0.3249
    tg(19°)0.3443
    tg(20°)0.364
    tg(21°)0.3839
    tg(22°)0.404
    tg(23°)0.4245
    tg(24°)0.4452
    tg(25°)0.4663
    tg(26°)0.4877
    tg(27°)0. 5095
    tg(28°)0.5317
    tg(29°)0.5543
    tg(30°)0.5774
    tg(31°)0.6009
    tg(32°)0.6249
    tg(33°)0.6494
    tg(34°)0.6745
    tg(35°)0.7002
    tg(36°)0.7265
    tg(37°)0.7536
    tg(38°)0.7813
    tg(39°)0.8098
    tg(40°)0.8391
    tg(41°)0.8693
    tg(42°)0.9004
    tg(43°)0.9325
    tg(44°)0.9657
    tg(45°)1
    tg(46°)1.0355
    tg(47°)1.0724
    tg(48°)1.1106
    tg(49°)1.1504
    tg(50°)1.1918
    tg(51°)1.2349
    tg(52°)1. 2799
    tg(53°)1.327
    tg(54°)1.3764
    tg(55°)1.4281
    tg(56°)1.4826
    tg(57°)1.5399
    tg(58°)1.6003
    tg(59°)1.6643
    tg(60°)1.7321
    tg(61°)1.804
    tg(62°)1.8807
    tg(63°)1.9626
    tg(64°)2.0503
    tg(65°)2.1445
    tg(66°)2.246
    tg(67°)2.3559
    tg(68°)2.4751
    tg(69°)2.6051
    tg(70°)2.7475
    tg(71°)2.9042
    tg(72°)3.0777
    tg(73°)3.2709
    tg(74°)3.4874
    tg(75°)3.7321
    tg(76°)4.0108
    tg(77°)4. 3315
    tg(78°)4.7046
    tg(79°)5.1446
    tg(80°)5.6713
    tg(81°)6.3138
    tg(82°)7.1154
    tg(83°)8.1443
    tg(84°)9.5144
    tg(85°)11.4301
    tg(86°)14.3007
    tg(87°)19.0811
    tg(88°)28.6363
    tg(89°)57.29
    tg(90°)
    tg(91°)-57.29
    tg(92°)-28.6363
    tg(93°)-19.0811
    tg(94°)-14.3007
    tg(95°)-11.4301
    tg(96°)-9.5144
    tg(97°)-8.1443
    tg(98°)-7.1154
    tg(99°)-6.3138
    tg(100°)-5.6713
    tg(101°)-5.1446
    tg(102°)-4. 7046
    tg(103°)-4.3315
    tg(104°)-4.0108
    tg(105°)-3.7321
    tg(106°)-3.4874
    tg(107°)-3.2709
    tg(108°)-3.0777
    tg(109°)-2.9042
    tg(110°)-2.7475
    tg(111°)-2.6051
    tg(112°)-2.4751
    tg(113°)-2.3559
    tg(114°)-2.246
    tg(115°)-2.1445
    tg(116°)-2.0503
    tg(117°)-1.9626
    tg(118°)-1.8807
    tg(119°)-1.804
    tg(120°)-1.7321
    tg(121°)-1.6643
    tg(122°)-1.6003
    tg(123°)-1.5399
    tg(124°)-1.4826
    tg(125°)-1. 4281
    tg(126°)-1.3764
    tg(127°)-1.327
    tg(128°)-1.2799
    tg(129°)-1.2349
    tg(130°)-1.1918
    tg(131°)-1.1504
    tg(132°)-1.1106
    tg(133°)-1.0724
    tg(134°)-1.0355
    tg(135°)-1
    tg(136°)-0.9657
    tg(137°)-0.9325
    tg(138°)-0.9004
    tg(139°)-0.8693
    tg(140°)-0.8391
    tg(141°)-0.8098
    tg(142°)-0.7813
    tg(143°)-0.7536
    tg(144°)-0.7265
    tg(145°)-0.7002
    tg(146°)-0.6745
    tg(147°)-0.6494
    tg(148°)-0. 6249
    tg(149°)-0.6009
    tg(150°)-0.5774
    tg(151°)-0.5543
    tg(152°)-0.5317
    tg(153°)-0.5095
    tg(154°)-0.4877
    tg(155°)-0.4663
    tg(156°)-0.4452
    tg(157°)-0.4245
    tg(158°)-0.404
    tg(159°)-0.3839
    tg(160°)-0.364
    tg(161°)-0.3443
    tg(162°)-0.3249
    tg(163°)-0.3057
    tg(164°)-0.2867
    tg(165°)-0.2679
    tg(166°)-0.2493
    tg(167°)-0.2309
    tg(168°)-0.2126
    tg(169°)-0.1944
    tg(170°)-0.1763
    tg(171°)-0.1584
    tg(172°)-0. 1405
    tg(173°)-0.1228
    tg(174°)-0.1051
    tg(175°)-0.0875
    tg(176°)-0.0699
    tg(177°)-0.0524
    tg(178°)-0.0349
    tg(179°)-0.0175
    tg(180°)-0

    tg(181°)0.0175
    tg(182°)0.0349
    tg(183°)0.0524
    tg(184°)0.0699
    tg(185°)0.0875
    tg(186°)0.1051
    tg(187°)0.1228
    tg(188°)0.1405
    tg(189°)0.1584
    tg(190°)0.1763
    tg(191°)0.1944
    tg(192°)0.2126
    tg(193°)0.2309
    tg(194°)0.2493
    tg(195°)0. 2679
    tg(196°)0.2867
    tg(197°)0.3057
    tg(198°)0.3249
    tg(199°)0.3443
    tg(200°)0.364
    tg(201°)0.3839
    tg(202°)0.404
    tg(203°)0.4245
    tg(204°)0.4452
    tg(205°)0.4663
    tg(206°)0.4877
    tg(207°)0.5095
    tg(208°)0.5317
    tg(209°)0.5543
    tg(210°)0.5774
    tg(211°)0.6009
    tg(212°)0.6249
    tg(213°)0.6494
    tg(214°)0.6745
    tg(215°)0.7002
    tg(216°)0.7265
    tg(217°)0.7536
    tg(218°)0.7813
    tg(219°)0. 8098
    tg(220°)0.8391
    tg(221°)0.8693
    tg(222°)0.9004
    tg(223°)0.9325
    tg(224°)0.9657
    tg(225°)1
    tg(226°)1.0355
    tg(227°)1.0724
    tg(228°)1.1106
    tg(229°)1.1504
    tg(230°)1.1918
    tg(231°)1.2349
    tg(232°)1.2799
    tg(233°)1.327
    tg(234°)1.3764
    tg(235°)1.4281
    tg(236°)1.4826
    tg(237°)1.5399
    tg(238°)1.6003
    tg(239°)1.6643
    tg(240°)1.7321
    tg(241°)1.804
    tg(242°)1.8807
    tg(243°)1.9626
    tg(244°)2. 0503
    tg(245°)2.1445
    tg(246°)2.246
    tg(247°)2.3559
    tg(248°)2.4751
    tg(249°)2.6051
    tg(250°)2.7475
    tg(251°)2.9042
    tg(252°)3.0777
    tg(253°)3.2709
    tg(254°)3.4874
    tg(255°)3.7321
    tg(256°)4.0108
    tg(257°)4.3315
    tg(258°)4.7046
    tg(259°)5.1446
    tg(260°)5.6713
    tg(261°)6.3138
    tg(262°)7.1154
    tg(263°)8.1443
    tg(264°)9.5144
    tg(265°)11.4301
    tg(266°)14.3007
    tg(267°)19.0811
    tg(268°)28. 6363
    tg(269°)57.29
    tg(270°)— ∞
    tg(271°)-57.29
    tg(272°)-28.6363
    tg(273°)-19.0811
    tg(274°)-14.3007
    tg(275°)-11.4301
    tg(276°)-9.5144
    tg(277°)-8.1443
    tg(278°)-7.1154
    tg(279°)-6.3138
    tg(280°)-5.6713
    tg(281°)-5.1446
    tg(282°)-4.7046
    tg(283°)-4.3315
    tg(284°)-4.0108
    tg(285°)-3.7321
    tg(286°)-3.4874
    tg(287°)-3.2709
    tg(288°)-3.0777
    tg(289°)-2.9042
    tg(290°)-2.7475
    tg(291°)-2. 6051
    tg(292°)-2.4751
    tg(293°)-2.3559
    tg(294°)-2.246
    tg(295°)-2.1445
    tg(296°)-2.0503
    tg(297°)-1.9626
    tg(298°)-1.8807
    tg(299°)-1.804
    tg(300°)-1.7321
    tg(301°)-1.6643
    tg(302°)-1.6003
    tg(303°)-1.5399
    tg(304°)-1.4826
    tg(305°)-1.4281
    tg(306°)-1.3764
    tg(307°)-1.327
    tg(308°)-1.2799
    tg(309°)-1.2349
    tg(310°)-1.1918
    tg(311°)-1.1504
    tg(312°)-1.1106
    tg(313°)-1.0724
    tg(314°)-1.0355
    tg(315°)-1
    tg(316°)-0. 9657
    tg(317°)-0.9325
    tg(318°)-0.9004
    tg(319°)-0.8693
    tg(320°)-0.8391
    tg(321°)-0.8098
    tg(322°)-0.7813
    tg(323°)-0.7536
    tg(324°)-0.7265
    tg(325°)-0.7002
    tg(326°)-0.6745
    tg(327°)-0.6494
    tg(328°)-0.6249
    tg(329°)-0.6009
    tg(330°)-0.5774
    tg(331°)-0.5543
    tg(332°)-0.5317
    tg(333°)-0.5095
    tg(334°)-0.4877
    tg(335°)-0.4663
    tg(336°)-0.4452
    tg(337°)-0.4245
    tg(338°)-0.404
    tg(339°)-0. 3839
    tg(340°)-0.364
    tg(341°)-0.3443
    tg(342°)-0.3249
    tg(343°)-0.3057
    tg(344°)-0.2867
    tg(345°)-0.2679
    tg(346°)-0.2493
    tg(347°)-0.2309
    tg(348°)-0.2126
    tg(349°)-0.1944
    tg(350°)-0.1763
    tg(351°)-0.1584
    tg(352°)-0.1405
    tg(353°)-0.1228
    tg(354°)-0.1051
    tg(355°)-0.0875
    tg(356°)-0.0699
    tg(357°)-0.0524
    tg(358°)-0.0349
    tg(359°)-0.0175
    tg(360°)-0

    Select rating12345

    Рейтинг: 3.1 (Голосов 42)

    Сообщить об ошибке

    Смотрите также

    Мэтуэй | Популярные задачи

    92
    1 Найти точное значение грех(30)
    2 Найти точное значение грех(45)
    3 Найти точное значение грех(30 градусов)
    4 Найти точное значение грех(60 градусов)
    5 Найти точное значение загар (30 градусов)
    6 Найти точное значение угловой синус(-1)
    7 Найти точное значение грех(пи/6)
    8 Найти точное значение cos(pi/4)
    9 Найти точное значение грех(45 градусов)
    10 Найти точное значение грех(пи/3)
    11 Найти точное значение арктан(-1)
    12 Найти точное значение cos(45 градусов)
    13 Найти точное значение cos(30 градусов)
    14 Найти точное значение желтовато-коричневый(60)
    15 Найти точное значение csc(45 градусов)
    16 Найти точное значение загар (60 градусов)
    17 Найти точное значение сек(30 градусов)
    18 Найти точное значение cos(60 градусов)
    19 Найти точное значение cos(150)
    20 Найти точное значение грех(60)
    21 Найти точное значение cos(pi/2)
    22 Найти точное значение загар (45 градусов)
    23 Найти точное значение arctan(- квадратный корень из 3)
    24 Найти точное значение csc(60 градусов)
    25 Найти точное значение сек(45 градусов)
    26 Найти точное значение csc(30 градусов)
    27 Найти точное значение грех(0)
    28 Найти точное значение грех(120)
    29 Найти точное значение соз(90)
    30 Преобразовать из радианов в градусы пи/3
    31 Найти точное значение желтовато-коричневый(30)
    32
    35 Преобразовать из радианов в градусы пи/6
    36 Найти точное значение детская кроватка(30 градусов)
    37 Найти точное значение арккос(-1)
    38 Найти точное значение арктан(0)
    39 Найти точное значение детская кроватка(60 градусов)
    40 Преобразование градусов в радианы 30
    41 Преобразовать из радианов в градусы (2 шт. )/3
    42 Найти точное значение sin((5pi)/3)
    43 Найти точное значение sin((3pi)/4)
    44 Найти точное значение тан(пи/2)
    45 Найти точное значение грех(300)
    46 Найти точное значение соз(30)
    47 Найти точное значение соз(60)
    48 Найти точное значение соз(0)
    49 Найти точное значение соз(135)
    50 Найти точное значение cos((5pi)/3)
    51 Найти точное значение cos(210)
    52 Найти точное значение сек(60 градусов)
    53 Найти точное значение грех(300 градусов)
    54 Преобразование градусов в радианы 135
    55 Преобразование градусов в радианы 150
    56 Преобразовать из радианов в градусы (5 дюймов)/6
    57 Преобразовать из радианов в градусы (5 дюймов)/3
    58 Преобразование градусов в радианы 89 градусов
    59 Преобразование градусов в радианы 60
    60 Найти точное значение грех(135 градусов)
    61 Найти точное значение грех(150)
    62 Найти точное значение грех(240 градусов)
    63 Найти точное значение детская кроватка(45 градусов)
    64 Преобразовать из радианов в градусы (5 дюймов)/4
    65 Найти точное значение грех(225)
    66 Найти точное значение грех(240)
    67 Найти точное значение cos(150 градусов)
    68 Найти точное значение желтовато-коричневый(45)
    69 Оценить грех(30 градусов)
    70 Найти точное значение сек(0)
    71 Найти точное значение cos((5pi)/6)
    72 Найти точное значение КСК(30)
    73 Найти точное значение arcsin(( квадратный корень из 2)/2)
    74 Найти точное значение загар((5pi)/3)
    75 Найти точное значение желтовато-коричневый(0)
    76 Оценить грех(60 градусов)
    77 Найти точное значение arctan(-( квадратный корень из 3)/3)
    78 Преобразовать из радианов в градусы (3 пи)/4 
    79 Найти точное значение sin((7pi)/4)
    80 Найти точное значение угловой синус(-1/2)
    81 Найти точное значение sin((4pi)/3)
    82 Найти точное значение КСК(45)
    83 Упростить арктан(квадратный корень из 3)
    84 Найти точное значение грех(135)
    85 Найти точное значение грех(105)
    86 Найти точное значение грех(150 градусов)
    87 Найти точное значение sin((2pi)/3)
    88 Найти точное значение загар((2pi)/3)
    89 Преобразовать из радианов в градусы пи/4
    90 Найти точное значение грех(пи/2)
    91 Найти точное значение сек(45)
    92 Найти точное значение cos((5pi)/4)
    93 Найти точное значение cos((7pi)/6)
    94 Найти точное значение угловой синус(0)
    95 Найти точное значение грех(120 градусов)
    96 Найти точное значение желтовато-коричневый ((7pi)/6)
    97 Найти точное значение соз(270)
    98 Найти точное значение sin((7pi)/6)
    99 Найти точное значение arcsin(-( квадратный корень из 2)/2)
    100 Преобразование градусов в радианы 88 градусов

    Tan 46 градусов — Найти значение Tan 46 градусов

    LearnPracticeDownload

    Значение tan 46 градусов равно 1,0355303. . . . Тангенс 46 градусов в радианах записывается как тангенс (46° × π/180°), то есть тангенс (23π/90) или тангенс (0,802851…). В этой статье мы обсудим способы нахождения значения тангенса 46 градусов на примерах.

    • Тан 46° в десятичном формате: 1.0355303. . .
    • Желто-коричневый (-46 градусов): -1,0355303. . .
    • Tan 46° в радианах: tan (23π/90) или желтовато-коричневый (0,8028514 . . .)

    Сколько стоит Тан 46 градусов?

    Значение тангенса 46 градусов в десятичной системе равно 1,035530313. . .. Tan 46 градусов также можно выразить, используя эквивалент данного угла (46 градусов) в радианах (0,80285 . . .)

    Мы знаем, используя преобразование градусов в радианы, θ в радианах = θ в градусах × (пи/ 180°)
    ⇒ 46 градусов = 46° × (π/180°) рад = 23π/90 или 0,8028. . .
    ∴ тангенс 46° = тангенс (0,8028) = 1,0355303. . .

    Объяснение:

    Для тангенса 46 градусов угол 46° лежит между 0° и 90° (первый квадрант). Поскольку функция тангенса положительна в первом квадранте, значение tan 46° = 1,0355303. . .
    Поскольку функция тангенса является периодической функцией, мы можем представить тангенс 46° как тангенс 46 градусов = тангенс (46° + n × 180°), n ∈ Z.
    ⇒ тангенс 46° = тангенс 226° = тангенс 406° и так далее.
    Примечание: Поскольку тангенс является нечетной функцией, значение тангенса (-46°) = -тангенса (46°).

    Методы определения значения Tan 46 градусов

    Функция тангенса положительна в 1-м квадранте. Значение тангенса 46° составляет 1,03553. . .. Мы можем найти значение тангенса 46 градусов по:

    • Используя единичный круг
    • Использование тригонометрических функций

    Tan 46 градусов с помощью единичной окружности

    Чтобы найти значение tan 46 градусов с помощью единичной окружности:

    • Поверните ‘r’ против часовой стрелки, чтобы образовать угол 46° с положительной осью x.
    • Тангенс 46 градусов равен координате y (0,7193), деленной на координату x (0,6947) точки пересечения (0,6947, 0,7193) единичной окружности и r.

    Следовательно, значение тангенса 46° = y/x = 1,0355 (приблизительно).

    Тангенс 46° в терминах тригонометрических функций

    Используя формулы тригонометрии, мы можем представить тангенс 46° как:

    • sin(46°)/cos(46°)
    • ± sin 46°/√(1 — sin²(46°))
    • ± √(1 — cos²(46°))/cos 46°
    • ± 1/√(косек²(46°) — 1)
    • ± √(сек²(46°) — 1)
    • 1/кроватка 46°

    Примечание. Поскольку 46° лежит в 1-м квадранте, окончательное значение тангенса 46° будет положительным.

    Мы можем использовать тригонометрические тождества для представления tan 46° как

    • cot(90° — 46°) = cot 44°
    • -кроватка(90° + 46°) = -кроватка 136°
    • -тангенс (180° — 46°) = -тангенс 134°

    ☛ Также проверьте:

    • загар 50 градусов
    • загар 120 градусов
    • загар 225 градусов
    • загар 4 градуса
    • загар 7 градусов
    • загар 14 градусов

    Примеры использования Tan 46 градусов

    1. Пример 1. Найдите значение тангенса 8 (46°)/тангажа 9 (134°).

      Решение:

      Используя тригонометрические тождества, мы знаем, что tan(46°) = -tan(180° — 46°) = -tan 134°.
      ⇒ тангенс (46°) = -тангенс (134°)
      ⇒ Значение 8 тангенса (46°)/9 тангенса (134°) = -8/9

    2. Пример 2: Используя значение тангенса 46°, найдите: (sec²(46°) — 1).

      Решение:

      Мы знаем, (сек²(46°) — 1) = (tan²(46°)) = 1,0723
      ⇒ (сек²(46°) — 1) = 1,0723

    3. Пример 3. Найдите значение tan 46°, если cot 46° равно 0,9656.

      Решение:

      Так как tan 46° = 1/cot 46°
      ⇒ тангенс 46° = 1/0,9656 = 1,0355

    перейти к слайдуперейти к слайдуперейти к слайду

     

    Готовы посмотреть на мир глазами математика?

    Математика лежит в основе всего, что мы делаем. Наслаждайтесь решением реальных математических задач на живых уроках и станьте экспертом во всем.

    Запишитесь на бесплатный пробный урок

    Часто задаваемые вопросы о Tan 46 Degrees

    Что такое Tan 46 Degrees?

    Тангенс 46 градусов — значение тангенса тригонометрической функции для угла, равного 46 градусам. Значение тангенса 46° составляет 1,0355 (приблизительно).

    Каково значение Tan 46° с точки зрения Sec 46°?

    Мы можем представить функцию тангенса в терминах функции секущей, используя тригонометрические тождества, тангенс 46° можно записать как √(sec²(46°) — 1). Здесь значение sec 46° равно 1,4395.

    Каково значение Tan 46 градусов по отношению к Cot 46°?

    Поскольку функция тангенса является обратной функцией котангенса, мы можем записать тангенс 46° как 1/cot(46°). Значение cot 46° равно 0,96568.

    Как найти тангенс 46° с точки зрения других тригонометрических функций?

    Используя формулу тригонометрии, значение тангенса 46° можно выразить через другие тригонометрические функции следующим образом:

    • sin(46°)/cos(46°)
    • ± sin 46°/√(1 — sin²(46°))
    • ± √(1 — cos²(46°))/cos 46°
    • ± 1/√(cosec²(46°) — 1)
    • ± √(сек²(46°) — 1)
    • 1/кроватка 46°

    ☛ Также проверьте: тригонометрическую таблицу

    Как найти значение Тан 46 градусов?

    Значение тангенса 46 градусов можно рассчитать, построив угол 46° с осью x и затем найдя координаты соответствующей точки (0,6947, 0,7193) на единичной окружности. Значение tan 46° равно координате y (0,7193), деленной на координату x (0,69).47). ∴ tan 46° = 1,0355

     

    Скачать БЕСПЛАТНЫЕ учебные материалы

    Тригонометрия

    Рабочие листы по математике и
    наглядный учебный план

    Портленд — Тангенс — 4 способа добраться на поезде, автобусе и автомобиле

    6

    Найти транспорт к касательной

    Путешествие из

    Путешествие из

    К

    Поиск жилья с Booking.com

    Нужен номер в отеле в Тангенте?

    Забронировать

    Есть 4 способа добраться из Портленда в Тангент: автобус, поезд или автомобиль

    Выберите один из вариантов ниже, чтобы просмотреть пошаговые инструкции и сравнить цены на билеты и время в пути в планировщике путешествий Rome2rio.

    Тренироваться

    1. Сядьте на поезд из Портленда до станции Albany Amtrak.

    Автобус

    1. Сядьте на автобус от станции Portland Amtrak до станции Albany Amtrak.

    Водить машину

    1. Поездка из Портленда в Тангент

    Самый быстрый способ добраться туда Самый дешевый вариант Дистанция между

    Портленд в Тангент на автобусе

    Время в пути на автобусе между Портлендом и Тангентом составляет около 2 часов 46 минут, а расстояние составляет около 146 км. Это включает в себя среднее время ожидания около 32 минут. Управляемый Greyhound USA и Linn-Benton Loop, автобус Портленд-Тангент отправляется из Портленда и прибывает на шоссе 9.9 в Портерс. Обычно еженедельно курсируют семь автобусов, хотя расписание выходных и праздничных дней может меняться, поэтому уточняйте заранее.

    7 Еженедельные автобусы

    2ч 46м Средняя продолжительность

    €18 Самая низкая цена

    Посмотреть расписание Поделиться

    Сохраните эту ссылку, чтобы быть в курсе ограничений, связанных с COVID-19

    Путешествуйте безопасно во время COVID-19

    Правила, которым необходимо следовать в США

    Обязательно

    Обязательно

    Путешествуйте по США

    Наблюдайте за COVID-19правила безопасности

    Помощь при COVID-19 в США

    Если вам нужна помощь, посетите национальный веб-сайт COVID-19 или позвоните по телефону доверия COVID-19 800-232-4636

    Часто задаваемые вопросы


    Могу ли я путешествовать из Портленда в Тангент?

    Каковы ограничения на поездки в Тангенте?

    Внутренние поездки не ограничены, но могут применяться некоторые условия

    • Маски обязательны
    • Необходимо соблюдать социальную дистанцию ​​2 метра
    • Соблюдать правила безопасности COVID-19

    Исследуйте варианты путешествий

    Что такое национальный COVID-19номер горячей линии в Tangent?

    Национальный номер горячей линии COVID-19 в Тангенте: 800-232-4636.

    Должен ли я носить маску для лица в общественном транспорте в Тангенте?

    Ношение маски в общественном транспорте в Тангенсе обязательно.

    Что мне делать, если у меня появятся симптомы COVID-19 по прибытии в Тангент?

    Сообщите о себе официальному сотруднику и/или позвоните по телефону горячей линии по коронавирусу 800-232-4636.

    Последнее обновление: 13 сентября 2022 г.
    Исключения могут применяться, для получения полной информации: Центры по контролю и профилактике заболеваний (CDC).

    Мы работаем круглосуточно, чтобы предоставить вам последние новости о поездках в связи с COVID-19.
    Информация собрана из официальных источников. Насколько нам известно, это правильно на момент последнего обновления. 909:31 Посетите путеводитель Rome2rio, чтобы получить общую помощь.

    Вопросы и ответы

    Как дешевле всего добраться из Портленда в Тангент?

    Самый дешевый способ добраться из Портленда в Тангент — это проехать на автомобиле, который стоит 14–21 евро и занимает 1 час 25 минут.

    Подробнее

    Как быстрее всего добраться из Портленда в Тангент?

    Самый быстрый способ добраться из Портленда в Тангент — это проехать на автомобиле, который стоит 14–21 евро и занимает 1 час 25 минут.

    Подробнее

    Есть ли прямой автобус между Портлендом и Тангентом?

    Нет, прямого автобуса из Портленда в Тангент нет. Однако есть рейсы, вылетающие из Портленда и прибывающие на шоссе 9.9 в Porters через Downtown Transit Center. Время в пути, включая пересадки, примерно 2 часа 46 минут.

    Подробнее

    На каком расстоянии Портленд от Тангента?

    Расстояние от Портленда до Тангента составляет 114 км. Ехать примерно 124 км.

    Получить маршрут проезда

    Как добраться из Портленда в Тангент без машины?

    Лучший способ добраться из Портленда в Тангент без машины — это сесть на автобус через Центр транзитных перевозок в центре города, который занимает 2 часа 46 минут и стоит 17–24 евро.

    Подробнее

    Сколько времени нужно, чтобы добраться из Портленда в Тангент?

    Дорога из Портленда в Тангент занимает примерно 2 часа 46 минут, включая пересадки.

    Подробнее

    Поездом или автобусом из Портленда в Тангент?

    Лучший способ добраться из Портленда в Танджент — это сесть на автобус через центр транзитных перевозок в центре города, который занимает 2 часа 46 минут и стоит 17–24 евро. Кроме того, вы можете поехать на поезде, который стоит 28–40 евро и занимает 2 часа 54 минуты.

    Детали режима

    Могу ли я проехать из Портленда в Тангент?

    Да, расстояние между Портлендом и Тангенсом составляет 124 км. Дорога от Портленда до Тангента занимает примерно 1 час 25 минут.

    Получить маршрут проезда

    Какие компании осуществляют перевозки между Портлендом, штат Орегон, США, и Тангентом, штат Орегон, США?

    Greyhound USA обслуживает автобус из Портленда в Корваллис один раз в день. Билеты стоят 15–22 евро, а время в пути — 1 час 55 минут. Кроме того, Amtrak ходит поездом из Портленда до станции Albany Amtrak 3 раза в день. Билеты стоят 26–40 евро, а время в пути — 1 час 41 минуту.

    Амтрак

    Amtrak — это железнодорожная служба, которая соединяет США и три провинции Канады. Покрывая 21 000 миль маршрута (34 000 км), Amtrak ежедневно обслуживает более 300 поездов. Эти междугородние перевозки на средние и дальние расстояния осуществляются со скоростью до 240 км/ч по более чем 500 направлениям. Основан в 1971, он базируется в Вашингтоне, округ Колумбия, и предлагает четыре класса обслуживания: первый класс, спальный, бизнес-класс и туристический автобус. Тарифы на билеты делятся на пять подклассов: Saver, Value, Flexible, Business и Premium. Поезда Amtrak известны своими широкими сиденьями, подключаемым питанием, большими окнами и возможностями хранения.

    Телефон
    +1 800-872-7245
    Веб-сайт
    amtrak.com
    Продолжительность
    1ч 41м
    Частота
    3 раза в день
    Ориентировочная цена
    €26 — €40
    Веб-сайт
    Амтрак
    Сиденье тренера
    €26 — €40
    Премиум
    €180 — 260 €
    Сиденье Flexi Coach
    €40 — 60 €
    Бизнес-место
    35 — 55 евро

    Грейхаунд США

    Greyhound — ведущая автобусная компания, базирующаяся в Далласе, штат Техас, и обслуживающая более 3800 пунктов назначения в Северной Америке, Мексике и Канаде. Greyhound перевозит около 18 миллионов пассажиров в год, которые проезжают 5,4 миллиарда миль (8,6 миллиарда км) в год на своем парке из около 1700 автомобилей. Для гибкости путешествия вы можете сесть или выйти из автобуса Greyhound на официальных станциях Greyhound, станциях-партнерах и остановках у обочины. В США есть около 230 станций Greyhound, где вы можете сесть на автобус и купить билеты, которые также доступны на официальном сайте и через мобильное приложение.

    Телефон
    +1 214-849-8100/1-800-231-2222
    Электронная почта
    [email protected]
    Веб-сайт
    greyhound.com
    Продолжительность
    1ч 55м
    Частота
    Один раз в день
    Ориентировочная цена
    €15 – 22 €
    Веб-сайт
    greyhound. com
    Эконом
    €15 — 22 €
    Гибкий
    30 — 50 евро

    Точка

    Телефон
    +1 888-846-4183
    Веб-сайт
    oregon-point.com
    Продолжительность
    1ч 55м
    Частота
    4 раза в день
    Ориентировочная цена
    €17 — 24 €
    Веб-сайт
    Точка

    Хотите узнать больше о путешествиях по Соединенным Штатам

    Серия путеводителей Rome2rio содержит жизненно важную информацию для путешественников со всего мира. Наполненные полезной и своевременной информацией о путешествии, гиды отвечают на все сложные вопросы, такие как «Как купить билет?», «Должен ли я бронировать билеты онлайн перед поездкой?» ‘, ‘Сколько я должен заплатить?’, ‘Есть ли в поездах и автобусах Wi-Fi?’ — чтобы помочь вам получить максимальную отдачу от вашей следующей поездки.

    Другие вопросы и ответы

    Где остановиться рядом с Тангентом?

    В Тангенте доступно 34+ отелей. Цены начинаются от 100 евро за ночь.

    Подробнее

    Включение внутренних лимфатических узлов молочной железы в стандартные касательные поля молочной железы: влияние габитуса тела

    . 2001 март-апрель;7(2):111-6.

    doi: 10. 1046/j.1524-4741.2001.007002111.x.

    Г М Пру 1 , RJ Lee, PC Stomper

    принадлежность

    • 1 Отделение радиационной онкологии, Онкологический институт Розуэлл Парк, Школа медицины и биомедицинских наук, Университет штата Нью-Йорк в Буффало, 14263, США. [email protected]
    • PMID: 11328318
    • DOI: 10.1046/j.1524-4741.2001.007002111.x

    GM Proulx et al. Грудь Дж. 2001 март-апрель.

    . 2001 март-апрель;7(2):111-6.

    doi: 10. 1046/j.1524-4741.2001.007002111.x.

    Авторы

    Г М Пру 1 , Р. Дж. Ли, ПК Стомпер

    принадлежность

    • 1 Отделение радиационной онкологии, Онкологический институт Розуэлл Парк, Школа медицины и биомедицинских наук, Университет штата Нью-Йорк в Буффало, 14263, США. [email protected]
    • PMID: 11328318
    • DOI: 10.1046/j.1524-4741.2001.007002111.x

    Абстрактный

    Цель этого исследования состояла в том, чтобы определить вариабельность покрытия внутреннего узла молочной железы (IMN) со стандартными касательными полями молочной железы с использованием поверхностной анатомии, определенной с помощью компьютерной томографии (КТ) планирования для пациентов, получавших либо органосохраняющее лечение, либо постмастэктомию, и оценить влияние габитуса и формы тела на покрытие ИМН стандартными касательными полями. В это проспективное исследование были включены последовательные женщины с раком молочной железы, которые подверглись либо локальному иссечению, либо мастэктомии и имели стандартные касательные поля, предназначенные для покрытия груди, плюс край, смоделированный с использованием поверхностной анатомии. При планировании КТ определялось расположение ИМН относительно касательных полей, рассчитанных на основании анатомии поверхности. Внутренние сосуды молочной железы использовались в качестве заменителей IMN. КТ-измерения толщины престернального жира и переднезаднего (AP) и поперечного диаметров скелета были выполнены для определения их связи с включением IMN в касательные поля. Только у семи пациентов (14%) IMN были полностью в пределах касательных полей. Двадцать пациентов (40%) имели частичное покрытие своих IMN, а 23 (46%) имели свои IMN полностью за пределами поля. Включение IMN было обратно пропорционально толщине престернального жира. Грудная форма скелета не была связана с включением IMN. Стандартные тангенциальные поля обычно не покрывают IMN полностью, но могут покрывать их, по крайней мере, частично у большинства пациентов. Толщина престернального жира обратно пропорциональна включению IMN в касательные поля.

    Похожие статьи

    • Покрытие внутренних лимфатических узлов молочной железы (ВМН) стандартными тангенциальными полями облучения у пациентов с дренированием ВМН на лимфосцинтиграфии: терапевтические последствия.

      Заяц GB, Proulx GM, Lamonica DM, Stomper PC. Харе ГБ и др. Am J Clin Oncol. 2004 июнь; 27 (3): 274-8. doi: 10.1097/01.coc.00000

      .03967.80. Am J Clin Oncol. 2004. PMID: 15170147

    • Использование ПЭТ-КТ 18 F-FDG для определения расположения внутренних лимфатических узлов молочной железы при планировании лучевой терапии у пациентов с раком молочной железы.

      Дэвидсон Т., Бен-Дэвид М., Гальпер С., Хаскин Т., Хоус М., Скейф Р., Канана Н., Амит У., Вейцман Н., Чикман Б., Гошен Э., Бен-Хаим С., Саймон З., Гольдштейн Дж. Дэвидсон Т. и др. Практика Radiat Oncol. 2017 ноябрь-декабрь;7(6):373-381. doi: 10.1016/j.prro.2016.11.001. Epub 2016 5 ноября. Практика Radiat Oncol. 2017. PMID: 28989000

    • Стандартные поля тангенциального излучения не обеспечивают случайного покрытия внутренних узлов молочной железы.

      Loganadane G, Kassick M, Kann BH, Young MR, Knowlton CA, Evans SB, Higgins SA, Belkacemi Y, Potenziani M, Saltmarsh N, Wilson LD, Moran MS. Логанадан Г. и соавт. Практика Radiat Oncol. 2020 янв-февраль;10(1):21-28. doi: 10.1016/j.prro.2019.07.014. Epub 2019 5 августа. Практика Radiat Oncol. 2020. PMID: 31394256

    • Картирование сигнальных лимфатических узлов при раке молочной железы: критическая переоценка проблемы внутренней цепи молочной железы.

      Манка Г., Вольтеррани Д., Маццарри С., Дуче В., Свириденко А., Джулиано А., Мариани Г. Манка Г. и др. Q J Nucl Med Mol Imaging. 2014 июнь;58(2):114-26. Q J Nucl Med Mol Imaging. 2014. PMID: 24835288 Обзор.

    • Должны ли внутренние молочные лимфатические узлы при раке молочной железы быть мишенью для онколога-радиолога?

      Фридман Г.М., Фаубл Б.Л., Николау Н., Сигурдсон Э.Р., Торосян М.Х., Бораас М.С., Хоффман Д.П. Фридман Г.М. и соавт. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2000 март 1;46(4):805-14. doi: 10.1016/s0360-3016(99)00481-2. Int J Radiat Oncol Biol Phys. 2000. PMID: 10705000 Обзор.

    Посмотреть все похожие статьи

    Цитируется

    • Дозиметрическая оценка случайного облучения внутренней цепи молочной железы после операции у больных раком молочной железы.

      Ван В, Сунь Т, Мэн И, Сюй М, Чжан И, Шао Ц, Сун И, Ли Дж. Ван В и др. Фронт Онкол. 2022 2 марта; 12:839831. doi: 10.3389/fonc.2022.839831. Электронная коллекция 2022. Фронт Онкол. 2022. PMID: 35311065 Бесплатная статья ЧВК.

    • Факторы, влияющие на случайное распределение дозы во внутренних узлах молочной железы: сравнительное исследование.

      Ван В, Ван Дж, Цю П, Сунь Т, Чжан Ю, Шао Ц, Сю М, Лю С, Ли Дж. Ван В и др. Фронт Онкол. 2020 9 апр; 10:456. doi: 10.3389/fonc.2020.00456. Электронная коллекция 2020. Фронт Онкол. 2020. PMID: 32328459 Бесплатная статья ЧВК.

    • Дозиметрическое сравнение случайного облучения внутренних узлов молочной железы после органосохраняющей операции с использованием 3 методов: лучевая терапия с обратной модуляцией интенсивности, лучевая терапия с модулированной интенсивностью поле-в-поле и трехмерная конформная лучевая терапия: ретроспективное клиническое исследование.

      Сун Ю, Ю Т, Ван В, Ли Дж, Сунь Т, Цю П, Сюй М, Шао К. Сонг Ю и др. Медицина (Балтимор). 2019 окт;98(41):e17549. doi: 10.1097/MD.0000000000017549. Медицина (Балтимор). 2019. PMID: 31593136 Бесплатная статья ЧВК. Клиническое испытание.

    • Внеплановое облучение внутренних молочных лимфатических узлов при раке молочной железы.

      Канилмаз Г., Актан М., Коч М., Демир Х., Демир Л.С. Каньилмаз Г. и др. Радиол Мед. 2017 июнь; 122(6):405-411. doi: 10.1007/s11547-017-0747-5. Epub 2017 3 марта. Радиол Мед. 2017. PMID: 28255809

    • Случайное облучение внутренних молочных лимфатических узлов при раке молочной железы: обычная двухмерная лучевая терапия по сравнению с конформной трехмерной лучевой терапией.

      Лейте Э.Т., Угино Р.Т., Сантана М.А., Феррейра Д.В., Лопес М.Р., Пелоси Э.Л., да Силва Х.Л., Карвалью Хде А. Лейте Э.Т. и др. Радиол Бюстгальтеры. 2016 май-июнь;49(3):170-5. дои: 10.1590/0100-3984.2015.0003. Радиол Бюстгальтеры. 2016. PMID: 27403017 Бесплатная статья ЧВК.

    Просмотреть все статьи «Цитируется по»

    термины MeSH

    Калькулятор кофункций

    Создано Maciej Kowalski, кандидатом наук

    Отзыв Стивена Вудинга

    Последнее обновление: 05 сентября 2022 г.

    Содержание:
    • Тригонометрические функции
    • Графики кофункций: sin и cos, tan и cot, sec и csc
    • Тождества кофункций
    • Пример: использование калькулятора кофункций тождества кофункций и как их использовать. По сути, в тригонометрии существует шесть функций, полностью описывающих отношения между углами и сторонами треугольника. Таким образом, они связаны друг с другом, поэтому мы часто думаем о них как о парах: sin и cos, tan и cot, sec и csc . Сегодня мы рассмотрим эти отношения и узнаем, как перейти от одной карты к ее паре, то есть к ее кофункции .

      Так что расслабьтесь, расслабьтесь и насладитесь хорошей математикой !

      Тригонометрические функции

      Прежде чем мы узнаем, что такое кофункция, нам нужно начать с основ . А в геометрии мы не можем пойти дальше, чем треугольники: три стороны, три вершины, три внутренних угла. В каком-то смысле проще полигона быть не может.

      Нас, однако, больше всего интересует конкретный тип треугольников: прямоугольных треугольников (вы знаете, о которых говорит теорема Пифагора). Один из их углов всегда равен 90 градусов (отсюда и название), поэтому у нас уже есть некоторая информация о нашей фигуре еще до того, как мы ее нарисуем.

      Кроме того, мы можем наблюдать некоторые другие зависимости , которые заставляют треугольник выглядеть так, как он есть. Ведь если мы увеличим один из острых углов, то легко увидим, что противоположная сторона тоже должна стать длиннее. Это наблюдение является более или менее идеей тригонометрии: каким-то образом соотнести внутренние углы треугольника с его сторонами .

      Определим тригонометрических функций как отношение сторон прямоугольного треугольника. Ниже вы можете найти картинку с формулами для всех шести из них. (Обратите внимание, что в калькуляторе кофункций для каждой из них есть по одному идентификатору.)

      🔎 Все тригонометрические функции (sin, cos, tan) являются отношениями. Таким образом, вы можете найти недостающие члены, используя только наш калькулятор отношений!

      Например, мы видим, что синус равен катету, противоположному углу, деленному на гипотенузу. Обратите внимание, что мы никогда не упоминаем, насколько велик треугольник. На самом деле там важнейшее свойство тригонометрии заключается в следующем: даже если мы удвоим размер треугольника, если мы сохраним углы нетронутыми, значения тригонометрических функций не изменятся .

      Однако приведенные выше формулы, при всем их изяществе, имеют существенный недостаток. Мы определили их с помощью прямоугольного треугольника, поэтому угол может быть только между 0 и 90 градусов (или 0 и π/2 в радианах). Но не дуйся! К счастью для нас, для математики и всего мира, есть способ это исправить ! Единственное, что нам нужно сделать, это перенести рассуждения на двумерное евклидово пространство, т. е. на плоскость.

      Пусть A = (x,y) — точка на плоскости, и определим α как угол, идущий против часовой стрелки от положительной половины горизонтальной оси к отрезку, конечные точки которого равны (0 ,0) и А . (Обратите внимание, как мы сказали, что α проходит от одной линии к другой, а не то, что это просто угол между ними. Вот почему мы часто называем α направленный угол .)

      Очевидно, что α теперь может быть больше, чем 90 градусов. На самом деле, может даже выйти за пределы 360 градусов . Для таких углов мы просто считаем первые 360 градусов первым кругом вокруг (0,0) , и от этого значения мы продолжаем со вторым (и, если нужно, с третьим, четвертым, так далее.). На самом деле даже больше — α тоже может быть отрицательным . В конце концов, мы сказали, что это направленный угол, поэтому для отрицательных значений мы просто меняем направление на противоположное, то есть идем по часовой стрелке, а не против часовой стрелки.

      Теперь, когда мы понимаем углы всех размеров, мы можем определить для них тригонометрические функции и точку A = (x,y) . Правило здесь довольно простое: повторяем формулы с рисунка выше , но подставляем b вместо x , a вместо y , и 92}}{x}sec(α)=xx2+y2

      Итак, мы познакомились с тригонометрическими функциями с точки зрения их определений, так что мы готовы копнуть глубже . В конце концов, имя « калькулятор кофункций » привело нас сюда, и мы до сих пор не знаем, как найти кофункцию. Для этого лучше всего использовать графики функций .

      Графики кофункций: sin и cos, tan и cot, sec и csc

      Шесть тригонометрических функций равны синус и косинус (обозначаются sin и cos), тангенс и котангенс (tan и cot) и секанс и косеканс (sec и csc).

      Вы, наверное, уже понимаете, почему мы объединили их так, как , только по именам. В каждой паре у нас есть «базовая» функция и карта с таким же названием, но с дополнительным префиксом « co-». Сходство со словом « кофункция » далеко не случайно. В каждой из пар мы говорим, что один является кофункцией другого .

      » Но что значит быть кофункцией? » Что ж, мы рады, что вы спросили! Мы подробно рассмотрим тождества кофункций в следующем разделе. Однако сначала попробуем мотивировать их, посмотрев на графики функций в парах и выявив сходство.

      Начнем с sin и cos .

      Они выглядят почти одинаково, не так ли? Синус — это просто косинус, сдвинутый на 90 градусов (или π/2 в радианах) вправо.

      Для наших целей сосредоточимся на области от 0 до 90 градусов и представим, что вы проходите это расстояние по наклону обеих кривых, но в разных направлениях: синус от 0 до 90 и косинус от 90 до 0 . Видите ли вы, что пути тогда одинаковы?

      Попробуем сделать нечто подобное для графиков tan и cot .

      Опять же, если мы проследим касательную от 0 до 90 и котангенс от 90 до 0 , мы заметим, что мы идем по тому же пути .

      Наконец, у нас есть функции sec и csc .

      Как вы могли догадаться, история повторяется для секанса и косеканса.

      По существу, это то, что характеризует кофункции . Можно было бы сказать, что их графики являются взаимными отражениями, если мы поместим зеркало в середину интервала (0°,90°) , т. е. на 45 градусов. Это, в свою очередь, означает, что значение тригонометрической функции в точке x должно быть таким же, как значение кофункции в точке 90° - x . И это именно то, что утверждают тождества кофункций.

      Кофункциональные тождества

      Как упоминалось в предыдущем разделе, мы делим тригонометрические функции на пары . В каждом из них одно является кофункцией другого. Это означает, что их графики (а значит, и значения) являются взаимными отражениями в интервале (0°,90°) . Следовательно, значение первого в точке х совпадает с другим в 90° - х для х из интервала.

      Если вы хотите порадовать нескольких высокомерных ученых, мы можем написать приведенный выше абзац эквивалентно, используя математические обозначения. Это будет выглядеть так:

      Однако помните, что работают только для углов между 0 и 90 градусов . Приведенные выше формулы основаны на том факте, что углы по обе стороны от знака 91 626 = 91 627 дополняют друг друга, т. е. в сумме дают 91 626 90 91 627 градусов.

      На самом деле, есть способ рассмотреть и другие углы . Однако это сложно. Здесь мы имели то удобство, что все функции принимают положительные значения в интервале (0°,90°) . За его пределами все может стать негативным. Также возникает вопрос, куда поставить « зеркало », что отражает кофункции.

      Несмотря на препятствия, в результате многочасовой напряженной работы математики смогли вывести формул, обобщающих тождества кофункций . Они называются формулами тригонометрического приведения (заметьте, не формулы приведения в степени). Хотя мы не будем приводить их здесь, мы с радостью рекомендуем вам найти их и наслаждайтесь дополнительными математическими знаниями . Если вы спросите нас, это, безусловно, лучше, чем пролистывание социальных сетей.

      И на этом мы объявляем конец теории на сегодня ! Возможно, мы потратили довольно много времени на изучение определений и формул. Почему бы не взять несколько примеров и не использовать тождества кофункций с пользой для ?

      Пример: использование калькулятора кофункций

      Скажите, что вы решили сделать ремонт в своей гостиной . В конце концов, у карантина из-за коронавируса есть как минимум один положительный момент — у вас много свободного времени .

      Вы планируете починить пол, может быть, заменить плитку на деревянную? Проблема в том, что вам нужны измерения , а комната не является идеальным прямоугольником; есть пара наклонных стен. К счастью, вы еще кое-что помните из колледжа и, немного почесав голову, понимаете, что для вам понадобится косинус 45 градусов и котангенс 30 градусов для дальнейших расчетов.

      Однако есть проблема. Прошло несколько лет с вашего последнего урока тригонометрии, а вы не можете вспомнить формулы для косинуса или котангенса. Что вы помните, так это синус и тангенс. О, как хорошо вписывается в этот сценарий калькулятор тождеств кофункций!

      (Ладно, признаем, что подробности немного притянуты за уши 909:10, но, пожалуйста, дайте нам перерыв. Воображение разработчиков контента Omni может только простираться.)

      Прежде всего, давайте посмотрим насколько легко задача, когда у нас есть калькулятор кофункций под рукой . Там мы начинаем с , выбирая функцию, которая у нас есть . Во-первых, мы выбираем косинус, то есть cos(x) из списка. Получив это, мы переходим к переменному полю ниже, которое содержит угол. Мы вводим 45° из нашей задачи, и в тот момент, когда мы это делаем, калькулятор кофункций выдает ответ внизу: кофункция вместе со значением . Аналогично, для второго случая мы выбираем котангенс ( cot(x) ) из списка и вводим 30° .

      Обратите внимание, как каждый раз, когда инструмент дает нам точное значение (т. е. в виде дроби с квадратными корнями), кроме округленного в большую сторону. Мы объясним, почему это так, через секунду. Кроме того, хотя калькулятор кофункций стремится к точности , вы можете уменьшить количество значащих цифр в ответе для любых дальнейших вычислений.

      Теперь оставим в стороне инструмент Omni и посмотрим как найти ответ самостоятельно . Мы выполним следующие шаги:

      1. Нарисуйте прямоугольный треугольник с заданным углом;
      2. Используйте тождества кофункций , чтобы преобразовать искомую функцию в ее кофункцию; и
      3. Рассчитайте значение кофункции, взяв отношения сторон треугольника.

      Начнем с угла 45° .

      Заметим, что это пример совершенно особого треугольника, в котором мы знаем отношения между сторонами , то есть мы знаем, что если катет имеет длину x , то гипотенуза должна быть x√2 . Это потому, что наша фигура на самом деле является половиной квадрата, где длинная сторона является диагональю квадрата.

      Теперь мы вспоминаем тождества кофункций из предыдущего раздела и используем их для преобразования cos(45°) в синус:

      cos(45°) = sin(90° - 45°) = sin(45°) .

      Таким образом, мы можем использовать формулу синуса , чтобы найти ответ. В первом разделе мы сказали, что это катет, противоположный углу, деленному на гипотенузу. Это дает:

      cos(45°) = sin(45°) = x / x√2 = 1 / √2 = √2 / 2 .

      Перейдем к случаю 30 градусов. Снова начинаем с чертежа .

      Как и прежде, нам посчастливилось знать отношения между сторонами . На этот раз это потому, что наша фигура на самом деле является половиной равностороннего треугольника.

      Мы используем тождества кофункций для преобразования cot(30°) в тангенс:

      cot(30°) = tan(90° - 30°) = tan(60°) .

      Обратите внимание, что хотя рассматриваемый угол изменился, мы все еще можем использовать ту же картинку . Это всегда будет иметь место с тождествами кофункций, поскольку мы всегда имеем дело с дополнительными углами , то есть с углами, образующими острые углы одного и того же прямоугольного треугольника.

      Наконец, вспоминаем формулу тангенса из первого раздела: функция возвращает катет, противоположный углу, деленному на другой. В нашем случае это:

      cot(30°) = tan(60°) = x√3 / x = √3 .

      Готово! Мы нашли нужные нам тригонометрические функции; мы готовы позаботиться об этой плитке и обновить гостиную. Конечно, с установкой фанеры будет намного уютнее. И когда вы закончите, почему бы не пойти дальше и придумать что-нибудь для спальни ?

      Часто задаваемые вопросы

      Как использовать тождества кофункций?

      Тождества кофункций позволяют определить значение тригонометрической функции по значению кофункции (вашей функции) под углом, дополнительным к вашему углу. Например, вы можете легко найти cos(20°) , если знаете sin(70°) , потому что синус и косинус являются кофункциями, а 70° + 20° = 90° .

      Для какого x выполняется sin(x)=cos(15°)?

      Ответ: x = 75° . Мы знаем, что синус и косинус являются кофункциями, т. е. их значения совпадают на дополнительных углах. Итак, х и 15° должны быть дополнительными: х + 15° = 90° . Следовательно, x = 75° , как и утверждалось.

      Как найти синус с косинусом?

      Чтобы определить sin(x) по cos(x) , выполните следующие действия:

      1. Вычислите квадрат cos(x) .
      2. Вычесть cos²(x) из 1 .
      3. Извлеките квадратный корень из результата шага 2. Помните, что есть два возможных результата: один положительный и один отрицательный.
      4. У вас есть два возможных значения sin(x) . Если вы знаете, например, что ваш угол x острый, то его синус положителен.
      5. Полная форма формулы, которую мы применили: sin²(x) + cos²(x) = 1 .

      Как найти синус с помощью косинуса и тангенса?

      Чтобы определить синус угла по его косинусу и тангенсу, нужно умножить косинус на тангенс . Вам нужна формула
      sin(α) = tan(α) × cos(α) .

      Maciej Kowalski, кандидат в PhD

      Функция

      Угол (x)

      . Для визуального сравнения COFUNCTIONS Будьте проверены на их графиках:

      .

      AC Приближение касательной линии

      Мотивирующие вопросы

      • Какова формула общей аппроксимации касательной к дифференцируемой функции \(y = f(x)\) в точке \((a,f(a))\text{?}\)

      • Что такое принцип локальной линейности и что такое локальная линеаризация дифференцируемой функции \(f\) в точке \((a,f(a))\text{?}\)

      • Каким образом знание только аппроксимации касательной дает нам информацию о поведении самой исходной функции вблизи точки аппроксимации? Каким образом знание значения второй производной в этот момент дает нам дополнительные сведения о поведении исходной функции?

      Среди всех функций линейные функции самые простые. Одно из важных следствий дифференцируемости функции \(y = f(x)\) в точке \((a,f(a))\) заключается в том, что вблизи функция \(y = f(x )\) локально линейна и имеет вид своей касательной в этой точке. В определенных обстоятельствах это позволяет нам аппроксимировать исходную функцию \(f\) более простой функцией \(L\), которая является линейной: это может быть выгодно, когда у нас есть ограниченная информация о \(f\) или когда \(f \) является вычислительно или алгебраически сложным. Далее мы рассмотрим все эти ситуации. 92+3x+2\текст{.}\)

      1. Использовать предельное определение производной для вычисления формулы для \(y = g'(x)\text{.}\)

      2. Определить наклон касательной к \(y = g(x)\) при значении \(x = 2\text{.}\)

      3. Вычислить \(g(2)\text{.}\)

      4. Найдите уравнение для касательной к \(y = g(x)\) в точке \((2,g(2))\text{.}\) Запишите результат в виде точка-наклон.

      5. На осях, показанных на рисунке 1.8.1, нарисуйте точный помеченный график \(y = g(x)\) вместе с его касательной в точке \((2,g(2))\text{ . }\)

      Рисунок 1.8.1. Оси для построения \(y = g(x)\) и его касательной к точке \((2,g(2))\text{.}\)

      Подраздел 1.8.1 Касательная линия

      Для данной функции \(f\), которая дифференцируема в точке \(x = a\text{,}\), мы знаем, что можем определить наклон касательной к \(y = f(x)\) в точке \ ((a,f(a))\) путем вычисления \(f'(a)\text{.}\) Уравнение полученной касательной линии задается в форме точка-наклон как

      \begin{уравнение*} y — f(a) = f'(a)(x-a) \ \ \text{or} \ \ y = f'(a)(x-a) + f(a)\text{.} \end{уравнение*}

      Обратите внимание: в этом контексте между \(f(a)\) и \(f(x)\) есть большая разница. Первая — это константа, полученная в результате использования заданного фиксированного значения \(a\text{,}\), а вторая — это общее выражение для правила, определяющего функцию. То же верно и для \(f'(a)\) и \(f'(x)\text{:}\), мы должны тщательно различать эти выражения. Каждый раз, когда мы находим касательную, нам нужно вычислять функцию и ее производную при фиксированном \(a\)-значении.

      На рисунке 1.8.2 мы видим график функции \(f\) и ее касательную в точке \((a,f(a))\text{.}\). Обратите внимание, что при увеличении масштаба мы см. более четко выделенную локальную линейность \(f\). Функция и ее касательная почти неразличимы вблизи. Локальная линейность также может наблюдаться динамически в этом апплете  2  .

      Рисунок 1.8.2. Функция \(y = f(x)\) и ее касательная в точке \((a,f(a))\text{:}\) слева на расстоянии и справа вблизи. Справа мы обозначаем функцию касательной через \(y = L(x)\) и замечаем, что для \(x\) вблизи \(a\text{,}\) \(f(x) \ приблизительно L( х)\текст{.}\)

      Подраздел 1.8.2 Локальная линеаризация

      Небольшое изменение перспективы и обозначений позволит нам более точно обсуждать, как касательная аппроксимирует \(f\) вблизи \(x = a\text{.}\). Решая для \(y\text{, }\) мы можем написать уравнение для касательной как

      \begin{уравнение*} у = f'(а)(х-а) + f(а) \end{уравнение*}

      Эта строка сама является функцией \(x\text{. }\) Заменив переменную \(y\) выражением \(L(x)\text{,}\), мы назовем

      \begin{уравнение*} L(x) = f'(a)(x-a) + f(a) \end{уравнение*}

      локальная линеаризация \(f\) в точке \((a,f(a))\text{.}\) В этих обозначениях \(L(x)\) есть не что иное, как новая имя касательной линии. Как мы видели выше, для \(x\) близких к \(a\text{,}\) \(f(x) \ приблизительно L(x)\text{.}\)

      Пример 1.8.3.

      Предположим, что функция \(y = f(x)\) имеет аппроксимацию касательной, заданную выражением \(L(x) = 3 — 2(x-1)\) в точке \((1,3)\ text{,}\), но мы ничего не знаем о функции \(f\text{.}\) Чтобы оценить значение \(f(x)\) для \(x\) около 1, например \(f(1.2)\text{,}\) мы можем использовать тот факт, что \(f(1.2) \ приблизительно L(1.2)\) и, следовательно,

      \begin{уравнение*} f(1.2) \приблизительно L(1.2) = 3 — 2(1.2-1) = 3 — 2(0.2) = 2.6\text{.} \end{equation*}

      Подчеркнем, что \(y = L(x)\) — это просто новое название функции касательной. Используя это новое обозначение и наше наблюдение, что \(L(x) \ приблизительно f(x)\) для \(x\) вблизи \(a\text{,}\), следует, что мы можем написать

      \begin{уравнение*} f(x) \ приблизительно f(a) + f'(a)(x-a) \ \text{for} \ x \ \text{рядом} \ a\text{. } \end{уравнение*}

      Мероприятие 1.8.2.

      . Предположим, что известно, что для данной дифференцируемой функции \(y = g(x)\text{,}\) ее локальная линеаризация в точке, где \(a = —1\), определяется выражением \(L(x) = -2 + 3(х+1)\текст{.}\)

      1. Вычислить значения \(L(-1)\) и \(L'(-1)\text{.}\)

      2. Какими должны быть значения \(g(-1)\) и \(g'(-1)\text{?}\) Почему?

      3. Ожидаете ли вы, что значение \(g(-1.03)\) будет больше или меньше значения \(g(-1)\text{?}\) Почему?

      4. Используйте локальную линеаризацию для оценки значения \(g(-1.03)\text{.}\)

      5. Предположим, что вы также знаете, что \(g»(-1) = 2\text{.}\) Что это говорит вам о графике \(y = g(x)\) в точке \(a = -1\текст{?}\)

      6. Для \(x\) вблизи \(-1\text{,}\) нарисуйте график локальной линеаризации \(y = L(x)\), а также возможный график \(y = g( x)\) по осям, указанным на рисунке 1.8.4.

      Рисунок 1.8. 4. Оси построения \(y = L(x)\) и \(y = g(x)\text{.}\)

      Из упражнения 1.8.2 мы видим, что локальная линеаризация \(y = L(x)\) является линейной функцией, которая имеет два общих значения с функцией \(y = f(x)\), полученной из . В частности,

      • , так как \(L(x) = f(a) + f'(a)(x-a)\text{,}\) следует, что \(L(a) = f(a)\text{;} \) и

      • , поскольку \(L\) — линейная функция, ее производная — это наклон.

      Следовательно, \(L'(x) = f'(a)\) для любого значения \(x\text{,}\) и, в частности, \(L'(a) = f'(a)\text {.}\) Таким образом, мы видим, что \(L\) является линейной функцией, которая имеет и то же значение, и тот же наклон, что и функция \(f\) в точке \((a,f(a)) \текст{.}\)

      Таким образом, если мы знаем линейную аппроксимацию \(y = L(x)\) для функции, мы знаем исходное значение функции и ее наклон в точке касания. Однако остается неизвестным форма функции \(f\) в точке касания. По сути, есть четыре возможности, как показано на рисунке 1. 8.5.

      Рисунок 1.8.5. Четыре возможных графика нелинейной дифференцируемой функции и то, как она может располагаться относительно своей касательной в точке.

      Эти возможные формы являются результатом того, что есть три варианта значения второй производной: либо \(f»(a) \lt 0\text{,}\) \(f»(a) = 0 \text{,}\) или \(f»(a) \gt 0\text{.}\)

      • Если \(f»(a) \gt 0\text{,}\), то мы знаем, что график \(f\) вогнут вверх, и мы видим первую возможность слева, где касательная линия лежит полностью ниже кривой.

      • Если \(f»(a) \lt 0\text{,}\), то \(f\) вогнута вниз и касательная лежит выше кривой, как показано на втором рисунке.

      • Если \(f»(a) = 0\) и \(f»\) меняет знак при \(x = a\text{,}\), то вогнутость графика изменится, и мы увидим либо третья, либо четвертая фигура.  3  .

      • Пятый вариант (который не очень интересен) может иметь место, если сама функция \(f\) является линейной, так что \(f(x) = L(x)\) для всех значений \(x\text {. }\)

      Графики на рис. 1.8.5 подчеркивают еще одну важную вещь, которую мы можем узнать из вогнутости графика вблизи точки касания: лежит ли касательная выше или ниже самой кривой. Это ключевой момент, потому что он говорит нам, будут ли значения аппроксимации касательной слишком большими или слишком маленькими по сравнению с истинным значением \(f\text{.}\). Например, в первой ситуации на крайнем левом графике на рисунке 1.8.5, где \(f»(a) > 0\text{,}\), поскольку касательная опускается ниже кривой, мы знаем, что \(L(x) \le f(x)\) для все значения \(x\) рядом с \(a\text{.}\)

      Мероприятие 1.8.3.

      Это действие касается функции \(f(x)\), о которой известна следующая информация:

      • \(f\) — дифференцируемая функция, определенная для каждого действительного числа \(x\)

      • \(\displaystyle f(2) = -1\)

      • \(y = f'(x)\) имеет график, показанный на рисунке 1.8.6

      Рисунок 1.8.6. В центре график \(y = f'(x)\text{;}\) слева, оси для построения \(y = f(x)\text{;}\) справа, оси для построения \ (y = f»(x)\text{. }\)

      Ваша задача — найти как можно больше информации о \(f\) (особенно вблизи значения \(a = 2\)) с помощью ответов на приведенные ниже вопросы.

      1. Найдите формулу аппроксимации касательной от \(L(x)\text{,}\) до \(f\) в точке \((2,-1)\text{.}\)

      2. Используйте аппроксимацию касательной для оценки значения \(f(2.07)\text{.}\) Внимательно и ясно покажите свою работу.

      3. Нарисуйте график \(y = f»(x)\) в правой сетке на рисунке 1.8.6; обозначьте его соответствующим образом.

      4. Является ли наклон касательной к \(y = f(x)\) возрастающим, убывающим или ни тем, ни другим, когда \(x = 2\text{?}\) Объясните.

      5. Нарисуйте возможный график \(y = f(x)\) вблизи \(x = 2\) в левой сетке на рисунке 1.8.6. Включите набросок \(y=L(x)\) (найден в части (a)). Объясните, откуда вы знаете, что график \(y = f(x)\) выглядит так, как будто вы его нарисовали.

      6. Ваша оценка в (b) завышает или занижает истинное значение \(f(2. 07)\text{?}\) Почему?

      Идея о том, что дифференцируемая функция выглядит линейной и может быть хорошо аппроксимирована линейной функцией, является важной и находит широкое применение в исчислении. Например, аппроксимируя функцию ее локальной линеаризацией, можно разработать эффективный алгоритм оценки нулей функции. Локальная линейность также помогает нам лучше понять некоторые сложные ограничения. Например, мы видели, что предел

      \begin{уравнение*} \lim_{x \to 0} \frac{\sin(x)}{x} \end{уравнение*}

      является неопределенным, потому что его числитель и знаменатель стремятся к 0. Хотя нет никакой алгебры, которую мы могли бы сделать, чтобы упростить \(\frac{\sin(x)}{x}\text{,}\), это просто покажите, что линеаризация \(f(x) = \sin(x)\) в точке \((0,0)\) определяется выражением \(L(x) = x\text{.}\) Следовательно , для значений \(x\) около 0, \(\sin(x) \ приблизительно x\text{,}\) и, следовательно,

      \begin{уравнение*} \ frac {\ sin (x)} {x} \ приблизительно \ frac {x} {x} = 1 \ text {,} \end{уравнение*}

      , что делает правдоподобным тот факт, что

      \begin{уравнение*} \lim_{x \to 0} \frac{\sin(x)}{x} = 1\text{. } \end{уравнение*}

      Подраздел 1.8.3 Резюме

      • Касательная к дифференцируемой функции \(y = f(x)\) в точке \((a,f(a))\) задается в виде точки-наклона уравнением

        \begin{уравнение*} y — f(a) = f'(a)(x-a)\text{.} \end{уравнение*}

      • Принцип локальной линейности говорит нам, что если мы увеличим масштаб точки, где функция \(y = f(x)\) дифференцируема, функция будет неотличима от своей касательной. То есть дифференцируемая функция выглядит линейной при ближайшем рассмотрении. Мы переименовываем касательную в функцию \(y = L(x)\text{,}\), где \(L(x) = f(a) + f'(a)(x-a)\text{.} \) Таким образом, \(f(x) \ приблизительно L(x)\) для всех \(x\) вблизи \(x = a\text{.}\)

      • Если мы знаем приближение касательной \(L(x) = f(a) + f'(a)(x-a)\) к функции \(y=f(x)\text{,}\), то поскольку \(L(a) = f(a)\) и \(L'(a) = f'(a)\text{,}\) мы также знаем значения как функции, так и ее производной в точке где \(x = a\text{.}\) Другими словами, линейная аппроксимация сообщает нам высоту и наклон исходной функции. Если, кроме того, мы знаем значение \(f»(a)\text{,}\), то мы знаем, лежит ли касательная выше или ниже графика \(y = f(x)\text{ ,}\) в зависимости от вогнутости \(f\text{.}\)

      Упражнения 1.8.4 Упражнения

      1. Приближение \(\sqrt{x}\).

      Используйте линейную аппроксимацию для аппроксимации \(\sqrt {36.1}\) следующим образом.

      Пусть \(f(x) = \sqrt x\text{.}\) Уравнение касательной к \(f(x)\) в точке \(x = 36\) можно записать в виде \ (y = mx+b\text{.}\) Вычислить \(m\) и \(b\text{.}\)

      \(m=\)

      \(b=\)

      Используя это найдите приближение для \(\sqrt {36.1}\text{.}\)

      Ответ:

      2. Локальная линеаризация графа.

      На рисунке ниже показано \(f(x)\) и его локальная линеаризация при \(x=a\text{,}\) \(y = 4 x — 4\text{.}\) (Локальная линеаризация показано синим цветом.)

      Каково значение \(a\text{?}\)

      \(a =\)

      Каково значение \(f(a)\text{?}\)

      \(f(a) =\)

      Используйте линеаризацию для аппроксимации значения \(f(3. 2)\text{.}\)

      \(f(3.2) =\)

      Является приближением заниженная или завышенная оценка?

      (Введите вместо или вместо .)

      3. Оценка с локальной линеаризацией.

      Предположим, что \(f(x)\) является функцией с \(f(130) = 46\) и \(f'(130) = 1\text{.}\). Оценка \(f(125,5)\ текст{.}\)

      \(f(125.5) =\)

      4. Прогнозирование поведения по локальной линеаризации.

      Температура, \(H\text{,}\) в градусах Цельсия, чашки кофе, стоящей на кухонном столе, определяется выражением \(H = f(t)\text{,}\), где \(t \) в минутах с момента подачи кофе на прилавок.

      (a) Является ли \(f'(t)\) положительным или отрицательным?

      • положительный

      • отрицательный

      (Убедитесь, что вы можете обосновать свой ответ.)

      (b) Каковы единицы измерения \(f'(30)\text{?}\)

      Предположим, что \(|f'(30)| = 0,9\) и \(f(30) = 51\text{.}\) Заполните пропуски (включая единицы измерения, где это необходимо) и выберите соответствующие термины, чтобы завершить следующее утверждение о температура кофе в данном случае.

      Через несколько минут после того, как кофе был поставлен на прилавок, его

      есть и будет

      • увеличение

      • уменьшение

      примерно за следующие 75 секунд.

      5.

      Некоторая функция \(y=p(x)\) имеет локальную линеаризацию в точке \(a = 3\), заданную выражением \(L(x) = -2x + 5\text{.}\)

      1. Каковы значения \(p(3)\) и \(p'(3)\text{?}\) Почему?

      2. Оценить значение \(p(2,79)\текст{.}\)

      3. Предположим, что \(p»(3) = 0\) и вы знаете, что \(p»(x) \lt 0\) для \(x \lt 3\text{.}\) Ваша оценка в (б) слишком большой или слишком маленький?

      4. Предположим, что \(p»(x) \gt 0\) для \(x \gt 3\text{.}\) Используйте этот факт и приведенную выше дополнительную информацию, чтобы нарисовать точный график \(y = p (x)\) рядом с \(x = 3\text{.}\) Включите набросок \(y = L(x)\) в свою работу.

      6.

      Картофель помещают в печь, измеряют температуру картофеля \(F\) (в градусах по Фаренгейту) в различные моменты времени и записывают в следующую таблицу. Время \(t\) измеряется в минутах.

      Таблица 1.8.7. Температурные данные для картофеля.

      \(т\) \(Ф(т)\)
      \(0\) \(70\)
      \(15\) \(180.5\)
      \(30\) \(251\)
      \(45\) \(296\)
      \(60\) \(324.5\)
      \(75\) \(342.8\)
      \(90\) \(354,5\)

      1. Используйте центральную разность для оценки \(F'(60)\text{.}\) При необходимости используйте эту оценку в последующих вопросах.

      2. Найти локальную линеаризацию \(y = L(t)\) функции \(y = F(t)\) в точке, где \(a = 60\text{.}\)

      3. Определите оценку для \(F(63)\), используя локальную линеаризацию.

      4. Как вы думаете, ваша оценка в (c) слишком велика или слишком мала? Почему?

      7.

      Объект, движущийся по прямолинейному пути, имеет дифференцируемую функцию положения \(y = s(t)\text{;}\) \(s(t)\) измеряет положение объекта относительно начала координат в момент времени \(t \text{.}\) Известно, что в момент времени \(t = 9\) секунд объект находится в \(s(9) = 4\) футах (т.е. на 4 фута правее начала координат). Кроме того, мгновенная скорость объекта при \(t = 9\) составляет \(-1,2\) фута в секунду, а его ускорение в тот же момент составляет \(0,08\) фута в секунду в секунду.

      1. Использовать локальную линейность для оценки положения объекта в точке \(t = 9,34\text{.}\)

      2. Возможно, ваша оценка слишком велика или слишком мала? Почему?

      3. Обычным языком опишите поведение движущегося объекта в точке \(t = 9\text{.}\) Он движется к началу координат или от него? Его скорость увеличивается или уменьшается?

      8.

    Отрицательное математическое ожидание: Please Wait… | Cloudflare

    Математическое ожидание в трейдинге. Риски и вероятность выигрыша :Blog Siwitpro

    В трейдинге достаточно много нюансов, которые, не являясь значительными в принципе, существенно влияют на конечный результат. К примеру, математическое ожидание. Примечательно, что, даже хорошо владея фундаментальным и техническим анализом, трейдер, чья торговая система показывает отрицательное математическое ожидание, не добьётся успеха и сольёт депозит в долгосрочной перспективе.  В этой статье мы постараемся максимально просто объяснить, что такое математическое ожидание в трейдинге, каким оно бывает и как сказывается на торговле. Также мы обсудим, что можно сделать, чтобы повысить мат. ожидание по сделкам.

    Математическое ожидание в трейдинге – простыми словами

    Если говорить просто, то математическое ожидание – это усреднённый статистический показатель, дающий представление о прибыльности торговой системы или стратегии. Расчёт математического ожидания позволяет трейдеру  увидеть, что превалирует в его торговле – убыток или прибыль.

    Казалось бы, чтобы это понять, достаточно просто подбить процент прибыльных и убыточных сделок по итогу какого-то периода – недели, месяца и т. п.  Но такая статистика не всегда будет объективна, ведь на прибыльность сделок в этот период могли влиять самые разные факторы, не имеющие отношения к эффективности торговой системы.

    Для расчёта же математического ожидания берётся как минимум, 100 сделок. Расчёт происходит по простой формуле: От процента успешных сделок торговой системы, умноженного на прибыль в средней прибыльной сделке, отнимается процент убыточных сделок, умноженный на средний убыток в такой сделке. Статистические данные для расчёта можно без труда выгрузить из торгового терминала.

    Каким бывает математическое ожидание и что это даёт?

    Математическое ожидание бывает положительным и отрицательным.  То есть, если после расчёта по вышеприведённой формуле у Вас получилась цифра от 0 и выше, мат. ожидание положительное. Если же получилась цифра со знаком «минус» — оно отрицательное. Что это даёт трейдеру?

    Положительное мат. ожидание означает, что доход от прибыльных сделок способен перекрыть потери от убыточных. Следовательно, торговая система работает хорошо, трейдер всегда в плюсе, даже несмотря на периодические неудачи. Поэтому, в долгосрочной перспективе можно рассчитывать на рост депозита.

    Отрицательное значение математического ожидания – плохая новость для трейдера. Это означает, что торговая система работает не так, как должна, а убытки превышают прибыль. Даже если на данном этапе процент прибыльных сделок превышает процент убыточных, но имеет место отрицательное математическое ожидание, в долгосрочной перспективе трейдер уйдёт в минус и неизбежно сольёт депозит. Как такое возможно?

    Тут всё достаточно просто. К примеру, у трейдера 70% прибыльных сделок. Это хороший показатель. Но при этом, математическое ожидание показывает минус. Это значит, что общая сумма прибыли от этих 70% не перекроет сумму убытков от оставшихся 30% убыточных.

    Поясним на примере. Допустим, трейдер заключил 100 сделок. Из них было 70 прибыльных и 30 убыточных. На прибыльных он заработал в сумме 1000 долларов, а на убыточных потерял 1200 долларов. В итоге, убытки на 200 долларов превысили доход, хотя прибыльных сделок и было больше. В чём причина? Скорее всего, прибыльными оказались более мелкие позиции, а убыточными оказались крупные.

    По сути, именно такую вероятность развития событий прогнозирует отрицательное математическое ожидание, даже если на момент расчёта убытки ещё не превышают прибыль.

    Итак, что даёт трейдеру расчёт мат. ожидания? По сути, возможность оценить эффективность своей торговой системы в перспективе. Либо по результатам расчётов он ещё раз убедится, что делает всё правильно, либо заметит риск слива депозита и поймёт, что необходимо пересмотреть систему и стратегию, и то-то поменять. В каком-то смысле, расчёт математического ожидания – как система раннего оповещения о потере депозита (если он отрицательный).

    Мат. ожидание в минусе. Всё плохо?

    Если говорить откровенно, то да, перспективы у трейдера с отрицательным математическим ожиданием не радужные. Но это лишь в том случае, если он не захочет ничего предпринять. А что можно сделать, чтобы повысить математическое ожидание?

    Один из самых эффективных вариантов – повысить соотношение между стоп-лоссом и тейк-профитом. Вероятнее всего, математическое ожидание показало минус, потому что соотношение между стопом и тейком сейчас 1:1 или 1:2. При соотношении 1:1 убытки почти гарантированы, поскольку на бирже взымают комиссионные, что уже лишает это соотношение равенства.   Соотношение 1:2 уже лучше, но если трейдеру предстоит пройти через череду неудач, этот показатель его не спасёт.

    Многие считают, что оптимальное соотношение стопа к тейку – 1:3 или 1:4. В этом действительно есть смысл, ведь при таких соотношениях прибыль сможет перекрыть убытки даже в трудные времена для трейдера.

    Однако стоит понимать, что чем больше это соотношение, тем больше риск, что цена попросту не дойдёт до отметки тейка. Тут нужно сохранять уравновешенность – вероятность, что цена пройдёт путь до тейка при соотношении 1:3 гораздо выше, чем, что она пройдёт этот путь при соотношении 1:10. Таковы уж рыночные условия – редко можно наблюдать такую волатильность  достаточно долго, чтобы она сорвала тейк.

    Итак, как видно, математическое ожидание в трейдинге – полезный показатель для оценки эффективности своей торговли в перспективе. Он позволяет вовремя заметить проблему и успеть предпринять меры для её решения до того, как трейдер окажется в минусе.

    Помочь создать эффективную торговую систему с положительным математическим ожиданием может обучение в Школе трейдинга Александра Пурнова у опытного наставника. А полезные материалы на тему трейдинга из нашего блога будут доступны Вам в полном объёме после подписки.

    Математическое ожидание трейдинг

    Всем привет!

    Математическое ожидание играет важную роль в трейдинге. Многие недооценивают это показатель. Можно отлично разбираться в фундаментальном и техническом анализе, но при торговле с отрицательным мат. ожиданием трейдер будет обречен на провал. Но в тоже время многие слишком усложняют себе задачу и пытаются рассчитать мат. ожидание там где это совершенно не нужно и при идеальных условиях. Здесь нужно понять одно, идеальных условий в трейдинге не бывает. В данной статье я не буду вас загружать нудными формулами, которые описаны на других сайтах. Я лишь расскажу о том, как, когда и в каких случаях, стоит учитывать мат. ожидание.

    Мат. ожидание в трейдинге

    Одну формулу в пример я все-таки приведу, чтобы можно было уловить суть. Это один из вариантов, в котором учитывают показатель мат. ожидания.

    При расчете мат. ожидания берется следующая формула: вероятность получения прибыли * на среднюю прибыль от одной сделки минус вероятность получения убытков * средний убыток от одной сделки. И если, к примеру, учесть тот факт, что положительных и отрицательных сделок у нас 50 на 50, при этом средняя прибыль 500 пунктов, а средний убыток 250, то получится формула вида: (0,5*500) – (0,5*250) = 250 – 125 = 125.

    В данном идеальном варианте мат. ожидание положительное. И на самом деле, очень странно, когда пытаются взять идеальные условия и доказать что нужно делать так-то и так. Например, что обязательно каждая сделка должна быть не меньше чем 1 к 2 (убыток к прибыли). Или средний профит обязательно выше среднего убытка. Мы никогда не сможем точно определить вероятность прибыльной/убыточной сделки. Все необходимые значения мы сможем оценить лишь постфактум на условии статистики. Торговля не сможет вам гарантировать той или иной вероятности по сделке и по профиту.

    Все это я рассказываю к тому, что пытаться рассчитать положительное или отрицательное мат. ожидание постфактум, учитывая только вышеуказанные показатели, не совсем верно. На положительные результаты в торговле влияет очень много факторов. Важнее просто грамотно вести статистику, записывать подробный результат и пытаться выяснить почему получился тот или иной итог. Возможно по текущей торговой формации слишком мало положительных сделок. Либо при увеличении показателя риск к прибыли результат был бы положительным. В этом случае важно учесть тот факт, что нужный нам показатель профита действительно будет оправданным и сделка будет срабатывать. Так как вроде бы с точки зрения мат. ожидания все сошлось, но на деле в реальной торговле инструмент не будет доходить до нашего профита, так как он оказался завышенным, либо мы не учли других факторов.

    Также я могу сказать следующее, что даже если совершать сделки 1 к 1, то в некоторых случаях они могут быть абсолютно оправданными, если положительных сделок будет больше чем отрицательных. В некоторых моих формациях есть сделки 1 к 1, при этом результат по данным формациям положительный. Поэтому, в некоторых случаях не нужно доверять всему что написано. И когда я вижу утверждение, что можно зарабатывать на рынке лишь тогда, когда риск к прибыли будет не меньше чем 1 к 2, то для меня это звучит странно.

    А теперь, еще один простой пример в каких случаях стоит учитывать мат. ожидание. Например, при использовании такого показателя как ATR. Допустим, инструмент превысил свой показатель ATR более чем на 100 %, то в таком случае глупо заходить в позицию, так как с точки зрения мат. ожидания вероятность разворота выше. Либо заходить в позицию в том случае, когда ATR не позволяет вам закрыть позицию, скажем, 1 к 3. Например, если вы понимаете что инструмент прошел 90 % своего ATR и вы явно не сможете забрать ту прибыль которую планировали, не нарушив мат. ожидание. Это обычная математика против которой идти глупо.

    Подробнее об ATR читайте здесь.

    В трейдинге нужно всегда стараться чтобы мат. ожидание было положительным. И когда будете анализировать ваши статистические данные, не забывайте про это и вносите коррективы в вашу торговлю верно.

    На этом буду заканчивать. Надеюсь, вы уловили суть из моих размышлений 🙂 Подписывайтесь на новости сайта, всем пока.

    С уважением, Станислав Станишевский.

    Мат.ожидание или «Теория казино»

    Принято считать, что основной товар в казино — это адреналин. Часто мы слышим, что казино предлагает вытянуть «счастливый билет», много реже говорят что казино продает сервис. На самом же деле, основной товар казино — это азарт от возможности выигрыша. В этой статье мы рассмотрим основные принципы, на которых организована работа игорных домов, обоснование прибыли заведения, и какую роль в ее деятельности играет «госпожа удача». 

    А начнем обзор с рассмотрения основных математических законов, на которых построены азартные игры. Как связаны математика и казино? Ведь все игры в казино были придуманы и разработаны именно математиками. Можно ли использовать их же оружие для получения преимущества в игорном доме? 

    Математика игр казино 


    Рассмотрим процессы, происходящие в азартных играх, с точки зрения теории вероятности, и попробуем определить, подчиняются ли игры казино математике. 

    Бросая монету, можно утверждать, что любая из ее сторон может выпасть с одинаковой вероятностью. Есть всего две возможности — выпадет либо орел, либо решка. Вероятность того, что при бросании монеты выпадет решка равна? (50%), то есть мы вправе ожидать, что в половине случаев будет выпадать решка. Часто говоря о вероятности употребляют слово шанс. Шанс на то, что при броске монеты она упадет решкой вверх, равен 50% 

    Вероятность показывает, как часто ожидаемый нами результат может быть достигнут, и может быть представлена как отношение ожидаемых исходов к общему количеству всех возможных исходов за достаточно продолжительный период времени при большом количестве повторений. 

    Математическое ожидание при игре в рулетку 


    Рассчитаем математическое ожидание при игре в рулетку (американская версия с двумя секторами «зеро» ноль и двойной ноль) при ставке 5$ на цвет (черное): 18\38 х (+5$) + 20\38 х (-5$) = -0,263 

    Как вы уже наверное заметили, в обоих приведенных примерах, величина математического ожидания имеет знак «-», что характерно для большинства ставок казино. Отрицательное математическое ожидание на практике означает, что, чем дольше длится игра, тем больше вероятность проигрыша для игрока. 

    Перевес казино (House Edge) [доля заведения] – величина, противоположная математическому ожиданию игрока и показывающая, какой процент от ставок, сделанных в процессе игры за определенный промежуток времени, удерживается в пользу казино.Сейчас мы будем рассматривать самый популярный вид игры в казино, знаете какой? Самая популярная игра казино во всем мире — это игра в рулетку.Перевес казино в европейской рулетке составляет 1 — 36/37 = 2,7%, в американской рулетке уже 1 — 36/38 = 5,26% (за счет двух зеро). Это означает, что, если вы, играя в рулетку, за определенное время поставили в общей сложности 1000 долларов, то велика вероятность, что в конечном итоге около 27$ (европейская рулетка) и 54$ (американская рулетка) пойдет в доход игорному заведению. В настольных играх перевес казино меньше (Баккара, Блэкджек или Крэпс), поэтому шансы выиграть в них выше. 

    В качестве примера посчитаем, каковы наши шансы в казино при игре в американскую версию рулетки, игровое колесо которой, напомню, насчитывает 38 секторов (1-36 цифры + 2 сектора зеро). Предположим, что мы поставили на число. Оплата выигрыша, в этом случае производится в соотношении 1 к 36 

    Вероятность выиграть в этом случае 1\38 или 2,63% 
    Возможный выигрыш игрока (в процентах к ставке): 1/38 х 36х100 = 94.74% 
    Процент казино: 100 – 94,7 = 5.26 % 
    Математическое ожидание: [(1\38) х 36 (+1)] + [(37\38) x (-1)] = -0,0263 
    То есть, с каждого поставленного вами доллара, игорный дом надеется заработать 2,63 цента. Другими словами математическое ожидание выигрыша игрока при игре в американскую рулетку в казино составляет -2.6% от каждой вашей ставки. 

    Выводы: 


    Не надо быть великим математиком, чтобы играть в казино. Можно даже не считать математическое ожидание и дисперсию — это сделали до вас и можно пользоваться готовыми результатами. Главное понимать, что игры, имеющие большую величину математического ожидания, выгоднее для игрока, так как в них преимущество казино перед вами меньше и, соответственно, время вашей игры и возможная сумма выигрыша увеличивается. Ищите игры, в которых реализовано преимущество игрока, только в этом случае вы можете рассчитывать на выигрыш в достаточно долгой игре. 

    При выборе рулетки отдавайте предпочтение европейскому варианту (с одним «зеро») так как в ней преимущество казино будет 2,7%, в отличии от американской версии (с двумя «зеро»), в котором перевес игорного заведения равен уже 5,26%. 

    Но, рассуждая о положительных и отрицательных математических ожиданиях, вы не должны забывать и о том, что существует дисперсия. И чем она выше, тем больше вас будет «лихорадить» в игре. Вы будете проигрывать в играх с преимуществом игрока, и, в то же время, можете выиграть там, где казино имеет значительный перевес математического ожидания. Помните, что вся математика азартных игр казино корректно работает только в случае, когда число попыток велико и, поэтому, достигнуть на практике расчетных ожидаемых величин достаточно сложно из-за ограниченности бюджета игрока, величины ставок или времени игры.

    Источник[1];
    Отдельная благодарность Алексею Маркову и его книге «Хулиномика».
    Именно из за него и его творения побудилась идея создания данной статьи.

    Математическое ожидание в трейдинге | Азбука трейдера

    olegas

    Июн 12, 2015 / 150 Views

    Помимо фундаментального и технического анализа в трейдинге большую роль играет математика. Для успешной работы в качестве трейдера вы должны иметь четкую систему управления капиталом, важным параметром которой является такое понятие как математическое ожидание.

    Казалось бы, чего тут заморачиваться, если количество прибыльных сделок превышает количество убыточных, то всё, что называется, “на мази” и можно спокойно работать и дальше. Однако не всё так просто, ведь количество не всегда означает качество. И даже в том случае, когда прибыльных сделок по факту получается больше чем убыточных, трейдер всё равно может остаться в минусе. И причиной тому будет ни что иное, как отрицательное математическое ожидание.

    Трейдер может в совершенстве знать технический и фундаментальный анализ, но при торговле с отрицательным математическим ожиданием он будет обречен на неудачу. Даже если благодаря использованию, какого либо из указанных выше видов анализа в отдельности или вместе взятых, трейдер совершает 8 прибыльных сделок из 10, он все равно может оказаться в минусе. Если, например, его прибыль по каждой прибыльной сделке составила 10 пунктов, а по каждой убыточной 50 пунктов, то в результате он имеет:

    Прибыль: 8х10=80 пунктов;

    Убыток: 2х50=100 пунктов;

    Итого: 80-100=-20 пунктов убытка.

    Математическое ожидание вычисляется по следующей формуле:

    Математическое ожидание=вероятность получения прибыли х средняя прибыль от одной сделки – вероятность получения убытков х средний убыток от одной сделки.

    Так в приведенном выше примере математическое ожидание отрицательное:

    8х10-2х50=-20<0

    А если бы, например, трейдер заключал прибыльные и убыточные сделки с вероятностью 50/50 (то есть, вероятность прибыльной сделки составляет 50% и вероятность убыточной сделки составляет 50%). И если бы каждая прибыльная сделка приносила ему 20 пунктов прибыли, а каждая убыточная 10 пунктов убытка, то математическое ожидание было бы положительным:

    0,5х20-0,5х10=5>0

    Математическое ожидание при тестировании торговых стратегий

    Такой показатель как математическое ожидание очень важен при оценке эффективности торговой системы. Проводя тестирование торговых систем (на исторических данных) в тестере стратегий МТ4 (Metatrader 4), вы можете увидеть этот параметр в отчёте о результатах тестирования.

    Отчёт тестера стратегий МТ4

    Для корректного расчёта данного показателя следует брать достаточно глубокий срез статистики по совершённым сделкам. Как минимум необходимы данные о 100 – 150 закрытых сделках. В ином случае рассчитанный показатель не будет иметь должной объективности.

    Кстати в МТ4, математическое ожидание вычисляется по формуле:

    Мат.ожидание = (Общая прибыль + Общий убыток) / Кол-во сделок

    Положительное математическое ожидание говорит трейдеру о том, что тестируемая им торговая стратегия является потенциально прибыльной. А отрицательное, соответственно, о том, что стратегия убыточна.

    Что можно сделать для того, чтобы повысить математическое ожидание торговой стратегии? Самое очевидное, что можно для этого сделать, так это повысить соотношение Take Profit (TP) к Stop Loss (SL). Например, при соотношении TP/SL = 1 (размер профитов равен размеру убытков по каждой сделке), торговая стратегия показывает отрицательное матожидание, но стоит повысить это соотношение до TP/SL = 1,5…2, как стратегия сразу выходит в плюс.

    Однако, здесь важно не перестараться. Ведь, хотя большинство авторов и рекомендуют соотношение TP/SL в пределах 2…3, но следует учитывать тот факт, что чем больший размер профита относительно лосса вы установите, тем больше в вашей статистике появится убыточных сделок. Увеличивая разрыв между значениями Stop Loss и Take Profit, вы тем самым, уменьшаете и вероятность того, что цена в итоге достигнет профита, а не столкнётся с лоссом.

    Вы можете поделиться этой статьёй на своей странице в соцсетях:


    Математическое ожидание

    ]]]]]]]]>]]]]]]>]]]]>]]>]]]]]]]]>]]]]]]>]]]]>]]>]]]]]]]]>]]]]]]>]]]]>]]>]]]]]]]]>]]]]]]>]]]]>]]>]]]]]]]]]]>]]]]]]]]>]]]]]]>]]]]>]]>

    В своей работе, планируя размещение торгового капитала, вы должны уметь прогнозировать ситуацию. Особенно это касается «положительного/отрицательного ожидания».

    Проще говоря, распределяя капиталовложения, трейдер должен представлять себе перспективу положительного ожидания. Кроме то­го, он должен уметь рассчитывать размеры этого ожидания. «Положи­тельное/отрицательное ожидание» можно определить как математиче­ски доказанную вероятность прибылей/убытков. Допустим:

    Вероятность выигрышных сделок = 50% Вероятность проигрышных сделок = 50%

    Сумма каждого выигрыша = 2 доллара Сумма каждого проигрыша = 1 доллар

    Математическое выражение положительного ожидания будет сле­дующим:

    [1+(W/L)] х Р -1 (где Р — это вероятность выигрыша)

    Поэтому предыдущий пример будет иметь следующее математиче­ское ожидание:

    (1+2) х 0,5-1 = 3×0,5-1  = 1,5-1  =0,5

    Положительное ожидание определяется значением этого выраже­ния, превышающим ноль. Чем больше это число/тем сильнее статис­тическое ожидание. Если значение меньше нуля, то математическое ожидание также будет отрицательным. Чем больше модуль отрица­тельного значения, тем хуже ситуация. Если результат равен нулю, то ожидание  является безубыточным.

    Трейдеры могут использовать математические формулы в двух си­туациях. Первая ситуация, когда все суммы выигрышей равны так же, как и суммы проигрышей. Однако суммы выигрышей могут отличать­ся от сумм проигрышей так же, как и между собой. Другой случай, ког­да формулы могут быть полезны, — подсчет средних выигрышей и про­игрышей. Очевидно, что вероятностное выражение применяется к ис­торическим данным о проигрышах и выигрышах и не может использо­ваться в прогнозировании. Есть выражение, которое позволяет оце­нить ситуацию, когда суммы выигрышей и проигрышей могут прини­мать бесконечные количественные значения. Это выражение беспо­лезно для целей торговли, поскольку оно применяется к историческим данным о выигрышах/проигрышах. Вероятностное значение соотно­шения выигравших ставок к проигравшим в любой конкретной систе­ме (либо стратегии) является лишь оценочной величиной. А оценка при этом строится на статистических данных. Поэтому, прежде чем под­ставлять в выражение какие-либо данные, необходимо собрать стати­стику. В результате такого положения вещей мы будем использовать данное выражение и просто измерять силу и надежность статистичес­ких данных. При подбрасывании монет мы уже знаем вероятные в бу­дущем варианты, которые существуют вне зависимости от прошлых исходов любого количества падений монеты. В реальном мире торгов­ли мы не имеем подобной информации.

    В следующем примере используем это уравнение для известных статистических данных. Для вероятности выигрыша в 63%, при сред­ней сумме выигрышной сделки в 454 доллара, а проигрышной сделки в 458 долларов математическое ожидание будет следующим:

    [l+(W/L)]xP-l  = [1+(454/458)] х 0,63-1  =

    1,99×0,63-1  =0,2537

    Сравним это со стратегией, которая имеет следующую статистику:

    Средний выигрыш       = 2.025 долларов

    Средний проигрыш       = 1.235 долларов

    Процент выгоды       =0,52

    (1 + 1,64) х 0,52       =

    1.37-1 =0,37

    Эта система дает немного более высокий математический резуль­тат по сравнению с вышеприведенной статистикой. Следующая стати­стика имеет такие математические характеристики:

    Средний выигрыш =3.775 долларов Средний проигрыш = 1.150 долларов Вероятность выигрыша = 65% Математический результат =1,78

    Данный математический результат по своему характеру не подда­ется прогнозированию и может использоваться только для вычисле­ния мощности системы по достигнутым результатам в прошлом. В лю­бом случае — это единственная польза от статистических данных, полу­ченных путем записей истории сделок.

    Зная, что управление капиталом — это всего лишь числовая игра, которая требует использования положительных ожиданий, трейдер может прекратить поиски «священного Грааля» биржевой торговли. Вместо этого он может заняться проверкой своего торгового метода, выяснить, насколько этот метод логически обоснован, дает ли он поло­жительные ожидания. Правильные методы управления капиталом, применяемые по отношению к любым, даже весьма посредственным методам ведения торговли, сами сделают всю остальную работу.

    Читать «Математика покера от профессионала» — Склански Дэвид — Страница 3

    2. Ожидание и выигрыш в час

    Математическое ожидание

    Математическое ожидание показывает, насколько в среднем прибыльной или проигрышной окажется ставка. Данное понятие крайне важно для игроков, поскольку оно помогает оценить большинство игровых проблем. Использование математического ожидания также является лучшим способом для анализа большинства действий в покере.

    Допустим, вы ставите $1 на подбрасывание монеты. Каждый раз, когда выпадает орел, вы выигрываете, в противном случае – проигрываете. Шансы, что выпадет орел, равны 1 к 1, и вы ставите $1 против $1. Таким образом, математическое ожидание составляет в точности ноль, поскольку вы не можете математически ожидать оказаться впереди или позади после двух или двухсот подбрасываний.

    Ваше почасовое ожидание также в точности ноль. Почасовое ожидание – это размер денежной суммы, которую вы рассчитываете выиграть за час. Даже если вы способны подбросить монетку 500 раз за час, пока вы не получаете отличные от нейтральных шансы, вы не можете ни выигрывать, ни проигрывать деньги. С точки зрения серьезного игрока, это не самая плохая ситуация. Просто потеря времени.

    Однако допустим, что кто-то не особенно смышленый готов поставить $2 против вашего $1 на подбрасывание монеты. Внезапно у вас уже есть положительное ожидание в размере 50 центов за бросок. Почему 50 центов? В среднем вы выиграете столько же подбрасываний, как и проиграете. Вы ставите первый доллар и проигрываете, ставите второй – и выигрываете $2. Вы поставили $1 дважды и оказались в плюсе на $1. Каждый раз ставка в $1 выигрывает вам 50 центов. Если вы способны на 500 подбрасываний в час, ваше почасовое ожидание составляет $250, поскольку в среднем вы проиграете $1 250 раз и выиграете $2 250 раз. $500 минус $250 составляет в итоге $250. Еще раз обратите внимание, что ваше математическое ожидание, которое является размером среднего выигрыша за ставку, будет составлять 50 центов.

    Математическое ожидание не имеет ничего общего с результатами. Этот простофиля может выиграть первые 10 подбрасываний подряд, но, имея шансы 2 к 1 в ситуации, когда шансы на выигрыш равны, вы все равно зарабатываете 50 центов, ставя $1. Пока у вас достаточный банкрол, чтобы с легкостью покрыть потери, не имеет значения, выигрываете вы или проигрываете отдельно взятую последовательность ставок. Если вы продолжите, то начнете выигрывать, и на дистанции результат будет стремиться к совокупному ожиданию.

    Каждый раз, когда шансы в вашу пользу, вы зарабатываете что-то на этой ставке, выигрываете ли вы по факту или проигрываете. В той же мере когда вы ставите, имея шансы не в свою пользу, вы что-то теряете независимо от результата. Серьезные игроки принимают риск, только если шансы в их пользу, и пасуют в ином случае.

    Что означает иметь шансы в вашу пользу? Это значит в результате выигрывать больше, чем позволяют реальные шансы. Реальные шансы выпадения орла при подбрасывании монеты – 1 к 1, но вы получаете 2 к 1 за ваши деньги. Шансы в данном случае в вашу пользу. Вы впереди с положительным ожиданием в 50 центов за ставку.

    Вот также немного более сложный пример математического ожидания. Человек записывает номер от одного до пяти и ставит $5 против ваших $1, что вы не сможете угадать номер. Должны ли вы принять ставку? Какое ваше математическое ожидание?

    В среднем четыре попытки угадать будут неверными и одна верной. Таким образом, шансы ответить правильно – 4 к 1. Чаще всего в отдельной попытке вы проиграете доллар. Однако вы получаете $5 к $1, в то время как реальные шансы 4 к 1. То есть шансы в вашу пользу, вы впереди и должны принять ставку. Если вы сыграете пять раз, в среднем вы проиграете $1 в четырех случаях и выиграете $5 в одном. Вы заработали $1 за пять ставок, имея положительное ожидание в 20 центов за ставку.

    Если вы ставите $50 против $10, являясь фаворитом с шансами всего 4 к 1, ваше отрицательное ожидание составляет $2 за ставку, потому что в среднем вы четыре раза выиграете $10 и проиграете $50 один раз, что в сумме приведет к потере $10 после 5 ставок. С другой стороны, если вы ставите $30 против $10, являясь фаворитом с шансами 4 к 1, ваше положительное ожидание составляет $2, так как вы выиграете $10 четыре раза и проиграете $30 один раз, что в сумме даст прибыль в размере $10. Математическое ожидание демонстрирует, что первая ставка является плохой, а вторая – хорошей.

    Математическое ожидание лежит в основе любой игровой ситуации. Когда букмекер предлагает клиенту поставить $11, чтобы выиграть $10, он имеет положительное ожидание в размере 40 центов за $10 ставку. Когда казино выплачивает деньги, равные ставке, за столом в крэпс, оно имеет положительное ожидание в размере около $1,40 за ставку $100, поскольку игра сконструирована таким образом, что участник в среднем проиграет в 50,7 % случаев и выиграет в 49,3 %. Действительно, это, казалось бы, мизерное положительное ожидание приносит казино по всему миру их внушительные прибыли. Как сказал владелец казино Vegas World Боб Ступак: «Одна тысячная процента отрицательной вероятности на достаточно длинной дистанции разорит богатейшего человека в мире».

    В большинстве игровых ситуаций, таких как крэпс или рулетка в казино, любые предоставляемые шансы фиксированы. В других же случаях они меняются, и математическое ожидание может помочь вам в оценке отдельно взятой ситуации. Например, в блек-джеке, с целью найти правильную стратегию, ученые вычислили математическое ожидание от разных стилей игры. Розыгрыш, дающий вам более высокое ожидание, является верным. Например, когда у вас 16 против 10 дилера, вы – фаворит на проигрыш. Однако, когда эти 16 представляют собой две восьмерки, вашей лучшей игрой будет их разделить, удвоив ставку. Разделив восьмерки против десятки дилера, вы по-прежнему ожидаете потерять деньги, однако отрицательное ожидание будет ниже, нежели если бы вы тянули еще карту, имея две восьмерки против десятки.

    Математическое ожидание в покере

    Покерные действия могут быть проанализированы с точки зрения математического ожидания. Вы можете думать, что определенный розыгрыш является прибыльным, однако иногда он может оказаться отнюдь не лучшим, поскольку существует более прибыльный вариант. Допустим, у вас фулл хаус в 5-карточном дро. Игрок перед вами делает ставку. Вы знаете, что если вы повысите, ваш противник сделает колл. Следовательно, повышение выглядит лучшей игрой. Однако в таком случае два человека за вами сбросят карты. С другой стороны, если вы уравняете ставку первого игрока, то очень вероятно, что и два игрока за вами сделают колл. Играя через рейз, вы заработаете одну ставку, а через колл – две. В итоге получается, что колл имеет более положительное математическое ожидание, а значит, является лучшей игрой.

    Вот аналогичная, но немного более сложная ситуация. На последней улице в 7-карточный стад вы собрали флеш. Оппонент перед вами, которого вы кладете на две пары, ставит, и, кроме того, в раздаче присутствует игрок за вами, – вы уверены, что тоже бьете его. Если вы повысите, противник, сидящий после вас, сбросит. Более того, игрок, первоначально сделавший ставку, вероятно, также сбросит, если он действительно имеет две пары; но если он собрал фулл хаус, то он сделает ререйз. В данной ситуации у игры через рейз не положительное математическое ожидание, а отрицательное. В случае, когда первый игрок собрал фулл хаус и сделает ререйз, такая игра будет стоить вам две ставки, если вы сделаете колл его ререйза, и одну ставку, если сбросите.

    Пойдем в этом примере еще дальше. Если вы последней картой не соберете флеш и игрок перед вами сделает ставку, вы можете сделать рейз против определенных оппонентов! Следуя логике ситуации, когда вы не собрали флеш, соперник позади вас сбросит, и если игрок, первоначально сделавший ставку, имел только две пары, он тоже может сбросить. Имеет ли розыгрыш положительное ожидание (или менее негативное ожидание, нежели пас), зависит от шансов, предоставляемых вам за ваши деньги: то есть размер банка и ваши предполагаемые шансы на то, что оппонент, сделавший первоначальную ставку, не имеет фулл хауса и сбросит, имея две пары. Последнее предположение требует, конечно, умения читать руки и оппонентов, о чем я поговорю в более поздних главах. На таком уровне игры расчет математического ожидания становится намного запутаннее, нежели когда вы просто подбрасываете монетку.

    Мифы. Отрицательное математическое ожидание в Бинарных Опционах

    Существует миф, что отрицательное математическое ожидание является фундаментальным для бинарных опционов. Те, кто не умеют вовремя остановиться с профитом в руке, намекают, что система построение так, чтобы трейдеры теряли свои деньги. Ведь по закону отрицательного математического ожидания доходность торговой системы или стратегии неизбежно приведет к полной потере средств. Например, идиоты приводят пример того, что сделав такое же количество ставок, как и оппонент (в данном случае речь о рынке), Вы неизбежно окажетесь в минусе.

    Соответствует ли это действительности? Действительно ли математика ставит крест на профите?

    На мгновение представим, что этот усреднённый статистический показатель создан гениями и действительно работает. Кто заставляет Вас ставить слишком много раз? Почему Вы входите в позицию сотни раз? Ловите волны графика, а не пытайтесь шортить или лонговать каждую минуту. Уменьшив количество сделок до минимума и увеличив суммы до максимума, у Вас больше шансов на профит даже в том случае, если верите этим бестолковым математическим выводам.

    Почему математика здесь не играет никакой роли в Бинарных Опционах?

    Рынок настолько волатильный, что не поддается никакому микроанализу. Только макроанализ может позволить учесть тренд и другие нюансы, с которыми Вам еще предстоит познакомиться. Например, Вы торгуете евро к доллару. Думаете, что успеете отреагировать на тотальный слив после подтверждения того, что Deutsche Bank банкрот? Нет, крупные фонды начнут избавляться от евро, покупая золото и доллары США. И Вы ничего не успеете сделать, сидя в позиции и торгуя на повышение евро. Здесь работает только тренд и фундаментал, который может толкать рынок в ту или иную сторону. Какая к черту математика? Откройте глаза. Вы должны научиться забирать сливки с этого рынка. Помните, когда Вы остаетесь в профите — брокеру это на руку. Никто здесь не хочет Вас слить. Вы платите комиссию по каждой сделке. Больше сделок — больше комиссионных.

    Пошлите математику к черту и отдайте ее тем, кто играет в покер. Там это работает. Здесь — настоящая война на рынке, где нужно быть готовым ко всему. Вооружайтесь!

    отрицательных ожиданий в предложении

    Эти примеры взяты из корпусов и из источников в Интернете. Любые мнения в примерах не отражают мнение редакторов Cambridge Dictionary, Cambridge University Press или его лицензиаров.

    отрицательное ожидание от женщин нашло дальнейшее усиление в стереотипах как работодателей, так и профсоюзов о женщинах как о «послушных» и управляемых работницах.

    Эти дети, вероятно, попадут в новые ситуации с негативными ожиданиями в отношении своей компетентности и того, как другие будут с ними взаимодействовать.

    Они предположили, что неприятные телесные ощущения от субтоксичных концентраций химических веществ являются результатом негативных ожиданий и страхов (эффект ноцебо).

    Предположительно, зависимость может частично объяснить умеренные или отрицательные ожидания и большее беспокойство относительно этического качества помощи пациентам.

    Безнадежность определяется как когнитивная система негативных ожиданий в отношении себя, социальной среды и будущей жизни.

    Когда и начальник, и подчиненный замечают низкую производительность, отрицательные ожидания подтверждаются, а вера укрепляется.

    Из

    Википедия

    НазадЛистатьВперёд>>>


    Рис. 1

    Рис. 2