Зависит число степеней свободы в распределении стьюдента зависит от: Распределение Стьюдента (Student’s distribution) · Loginom Wiki

Степени свободы Стьюдента распределение — Справочник химика 21


    В основе статистических оценок нормально распределенных случайных величин по выборочным параметрам лежит распределение Стьюдента, связывающее три важнейших характеристики выборочной совокупности — ширину доверительного интервала, соответствующую ему доверительную вероятность и объем выборки п (или число степеней свободы выборки / = [c.833]

    Распределение Стьюдента. Пусть 2 нормально распределенная случайная величина с нулевым математическим ожиданием и единичной дисперсией, а V — независимая от Г случайная величина, которая распределена по закону «хи-квадрат» с К степенями свободы. Тогда величина [c.14]

    Таким образом, распределение Стьюдента зависит только от числа степеней свободы /, с которым была определена выборочная дисперсия (рис. 18). На рис. 18 приведены графики плотности t-распределения для /=1, f = 5 и нормальная кривая. Кривые рас-пре/.еления по своей форме напоминают нормальную кривую, но [c.41]

    Распределение величины I по = п—степеням свободы носит название распределения Стьюдента. Сравним его с распределением Лапласа. Если мера отклонения среднего результата измерений от математического ожидания в единицах генерального стандартного отклонения среднего о(л ), то коэффициент Стьюдента — аналогичная мера в единицах выборочного стандартного отклонения среднего результата и- = (Х — ц)/а (Г) = АХ- л/п/а-, 1- = (Х — ц)/5 (X) = АХ- / 3 . [c.833]

    Попытка подставить выборочное д в изложенное выше решение задачи приводит к уменьшению по сравнению с истинными доверительных интервалов. Это объясняется тем, что величина (х — МУб распределена уже не нормально, а по распределению Стьюдента с N—1 степенью свободы. Плотность распределения Стьюдента имеет вид  [c.175]

    Распределением Стьюдента (или распределением) с п степенями свободы называется распределение, которым обладает с. в. [c.292]

    Если число измерений мало п 20 для практических целей), то распределение Гаусса дает слишком оптимистичные оценки в этом случае применяют распределение Стьюдента. В этом распределении учитывается число степеней свободы V = га — 1. При V -> оо нормальное распределение и распределение Стьюдента совпадают. Кривая плотности распределения Стьюдента более размазана , чем кривая распределения Гаусса. [c.38]

    Можно доказать, что при исходных нормальных совокупностях величина 1-) имеет расиределение Стьюдента с / = /п—2 степенями свободы. При проверке гипотезы нормальности по большому числу малых выборок из каждой выборки случайным образом отбирается по одному значению. Здесь возможно некоторое упрощение — можно отобрать только первые измерения, только вторые и т. д. Такой отбор также можно рассматривать как случайный. Если число элементов в выборках велико, например т>10, то мой- ет быть сделано несколько самостоятельных проверок гипотезы, например, по первым и последним элементам каждой выборки. Затем, если т==4, для каждого отобранного значения по формуле (П. 131) вычисляется т, если тфА, по формуле (П. 134) т). После перехода к величинам т и т) для проверки гипотезы равномерного распределение т илп распределения Стьюдента т] (и, следовательно, нормальности исходного распределения) может быть применен любой из ра смотренных ранее критериев согласия. [c.68]

    Кроме того, необходимо отметить, что при числе степеней свободы V = N — уИнормальной кривой распределения [функция Лапласа Ф(i)], а по распределению Стьюдента [141] в зависимости от V и Р. [c.275]

    Здесь /р, I — квантиль распределения Стьюдента ири числе степеней свободы I = п — 1 и двухсторонней доверительной вероятности Р (значения 1р, / см. в табл. 2.3). [c.30]

    Чем меньше число степеней свободы, тем менее надежной характеристикой генеральной дисперсии является выборочная дисперсия 5 . При нормальном распределении появление больших погрешностей менее вероятно, чем малых, поэтому при уменьшении числу параллельных проб вероятность появления больших погрешностей уменьшается. Неучет этого приводит к необъективному, заниженному значению погрешности. Эта ненадежность, связанная с числом определений (параллельных проб), учитывается /-распределением Стьюдента, в котором предусматривается большая вероятность появления больших погрешностей, а малых меньше, чем в нормальном распределении. [c.129]


    Особенности программы доверительный интервал может быть вычислен как на основе распределения Стьюдента, так и на основе нормального распределения Гаусса. Значение доверительной вероятности не фиксировано и может произвольно изменяться оператором при переходе от обработки одной группы данных к другой. Значение коэффициента Стьюдента доверительной вероятности Р и числа степеней свободы =п— находят из табл. 7.5. Продолжительность автоматических вычислений после ввода всех исходных данных—16с (табл. 21.4). [c.391]

    Пусть теперь —нормально распределенная случайная величина, причем не зависит от . Рассмотрим случайную величину tn = % /n Xn Распределение этой случайной величины называется распределением Стьюдента с п степенями свободы. Его плотность имеет следующий вид  [c.82]

    Примечание Ре, — вероятность того, что случайная величина Т, распределенная по закону Стьюдента 5 (Т) с г степенями свободы, не превосходит е по абсолютному значению. [c.123]

    По таблицам распределения Стьюдента для количества степеней свободы v = r7 — 1 и уровня значимости с/ можно найти такое число что интервал [c.474]

    Выводим выборочное распределение этой статистики при условии, что нулевая гипотеза верна В нашем примере это будет /-распределение Стьюдента с у = и—1 степенями свободы [c.132]

    Большое практическое значение имеет Ь-распределение Стьюдента. Оно очень полезно при описании малых (п Распределение Стьюдента с V степенями свободы характеризуется следующей функцией плотности вероятности  [c. 426]

    Можно доказать, что если X иУ — независимые величины, распределенные как ЛГ(0,1) и Хь соответственно, то величина 2 = Х1 у/ь) 1″ имеет распределение Стьюдента с V степенями свободы ( ). Поскольку, как отмечено выше, для любой нормально распределенной величины X [c.428]

    Для случая 4 строгого статистического теста сравнения двух средних до сих пор не разработано (см. Линник Ю. В. Лекции о задачах аналитической статистики. М. Наука, 1994). Приведенная в таблице тестовая статистика подчиняется распределению Стьюдента лишь весьма приближенно. При этом расчет числа степеней свободы для такого распределения по эмпирической формуле [c.443]

    Двусторонние и односторонние коэффициенты -распределения Стьюдента для чисел степеней свободы (/) от 1 до 20 [c.692]

    Квантили обратного распределения Стьюдента, где d определяет степени свободы (d>OHO

[c.449]

    Р е П1 е и и е. Обозначим черм X результат анализа. Среднее значение трех параллельных измерений равно х = 97,8%. Ошибка воспроизводимости (выбороч-пьн 1 стандарт) х равна 0,52. Число степеней свободы ошибки воспроизводимости [ = 2. В качестве нулевой гипотезы рассмотрим гипотезу Яо пг = 99% следовательно, исследуемый реактив доброкачествен. Альтернативная гипотеза Н . гпхф =7 99. Используя распределение Стьюдента, определим вначале критическую область при двустороннем критерии. При р = 0,95 р = 0,05 и квантиль pj2 =4,30 [c.43]

    Значения приведены в нриложении 3 распределения Стьюдента в зависимости от значений а и числа степеней свободы / = 1. [c.42]

    В общем случае к = ip(Vi, /), где tp(Veff) — квантиль распределения Стьюдента с эффективным числом степеней свободы и доверительной вероятностью (уровнем доверия) Р, [c.262]

    Если в случае нормального распределения при большом числе измерений доверительный интервал ц 2а реализовался с 95%-ной доверительной вероятностью, то при малом числе измерений заданная величина дове2ительной вероятности реализуется в доверительном интервале xd=tpjSi, где ip. -коэффициент Стьюдента, учитывающий разницу в нормальном и /-распределении и при данной Р, зависящей от числа степеней свободы. Индекс Р у t указывает на фиксированную вероятность, f — число степеней свободы. Численные значения коэффициента tp, при различных Р и f приведены в табл. 7.1. Как видно, при Р = 95 % и f = 20 коэффициент ip,f = 2,09, т. е. близок к 2, характерному для нормального распределения. [c.130]

    В основе микростатических оценок нормально распределенных случайных величин лежит распределение Стьюдента, которое связывает между собой три основные характеристики выборочной совокупности ширину доверительного интервала, соответствующую ему доверительную вероятность и объем выборки или число степеней свободы выборки = п — . Применение распределения Стьюдента для оценки неизвестного среднего ц нормальной случайной величины х основано на следующем. Пусть х, х , Хп — независимые наблюдения (результаты анализа) нормальной случайной величины X с неизвестными наблюдателю средним р, и дисперсией (т . Вычислим соответствующие выборочные параметры j и 5 и составим дробь t — х — р,) /5. Эта Дробь имеет рас- пределение Стьюдента с = п—1 числом степеней свободы. Сравним величину I с аргументом функции Лапласа и. Если ыл — мера отклонения среднего результата анализа от математического чэжидания р, в единицах генерального стандартного отклонения [c.92]

    Критическое значение критерия Стьюдента находится по таблице распределения Стьюдента. При этом задаются уровнем зна- имости сх , например 0,01 или 0,05 и учитывают величину лггветствующего числа степеней свободы/число параллельных опытов, по результатам которых определялась 6 , [c.22]

    Плотность вероятносч и случайной величины Tv называется t-распределением Стьюдента с v степенями свободы и, подобно нормальной плотности, она симметрична относительно начала координат. Влияние замены а в (3 3.11) на S, как это сделано в (3 3 12), выражается в том, что изменчивость случайной величины Т возра-сгает, и, следовательно, -распределение Стьюдента более размыто, чем нормальное распределение Однако, по мере того как v увеличивается, распределение S все более и более концентрируется около а, и поэтому pa пpeдeлeниe стремится к стандартному нормальному распределению (3 2 8), как это вновь следует из центральной предельной теоремы [c. 108]

    Коэффициент распределения Стьюдента для различных уровней значимости (доверительных вероятностей) можно взять из книги В Е Гмурман Руководство к решению задач по теории вероятностей и математической статистике , приложение 6, с. 393 Следует учесть, что число степеней свободы к = I — 2 После ввода программы в ячейку О — число измерений, в ячейку 9 — [c.488]


Функция СТЬЮДРАСПОБР — Служба поддержки Office

Возвращает двустороннее обратное t-распределения Стьюдента.

Важно: Эта функция была заменена одной или несколькими новыми функциями, которые обеспечивают более высокую точность и имеют имена, лучше отражающие их назначение. Хотя эта функция все еще используется для обеспечения обратной совместимости, она может стать недоступной в последующих версиях Excel, поэтому мы рекомендуем использовать новые функции.

Дополнительные сведения о новых функциях см. в разделах Функция СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х и Функция СТЬЮДЕНТ.ОБР.

Синтаксис

СТЬЮДРАСПОБР(вероятность;степени_свободы)

Аргументы функции СТЬЮДРАСПОБР описаны ниже.

  • Вероятность     Обязательный. Вероятность, соответствующая двустороннему распределению Стьюдента.

  • Степени_свободы     Обязательный. Число степеней свободы, характеризующее распределение.

Замечания

  • Если любой из аргументов не является числом, то СТИФРВ возвращает #VALUE! значение ошибки #ЗНАЧ!.

  • Если вероятность <= 0 или вероятность > 1, то #NUM! значение ошибки #ЗНАЧ!.

  • Если значение «степени_свободы» не является целым, оно усекается.

  • Если deg_freedom < 1, то #NUM! значение ошибки #ЗНАЧ!.

  • Функция СТЬЮДРАСПОБР возвращает значение t, для которого P(|X| > t) = вероятность, где X — случайная величина, соответствующая t-распределению, и P(|X| > t) = P(X < -t или X > t).

  • Одностороннее t-значение может быть получено при замене аргумента «вероятность» на 2*вероятность. Для вероятности 0,05 и 10 степеней свободы двустороннее значение вычисляется по формуле СТЬЮДРАСПОБР(0,05;10) и равно 2,28139. Одностороннее значение для той же вероятности и числа степеней свободы может быть вычислено по формуле СТЬЮДРАСПОБР(2*0,05;10), возвращающей значение 1,812462.

    Примечание:  В некоторых таблицах вероятность описана как (1-p).

    Если задано значение вероятности, то функция СТЬЮДРАСПОБР ищет значение x, для которого функция СТЬЮДРАСП(x, степени_свободы, 2) = вероятность. Однако точность функции СТЬЮДРАСПОБР зависит от точности СТЬЮДРАСП. В функции СТЬЮДРАСПОБР для поиска применяется метод итераций. Если поиск не закончился после 100 итераций, функция возвращает значение ошибки #Н/Д.

Пример

Скопируйте образец данных из следующей таблицы и вставьте их в ячейку A1 нового листа Excel. Чтобы отобразить результаты формул, выделите их и нажмите клавишу F2, а затем — клавишу ВВОД. При необходимости измените ширину столбцов, чтобы видеть все данные.

5 = - 0,7745966

где x - выборочное среднее значение, μ - среднее значение генеральной совокупности, s - стандартное отклонение выборки, а n - размер образца.

Теперь мы готовы использовать Калькулятор Т-распределения. Так как мы знаем статистику t, мы выбираем «T score» из случайной переменной. выпадающий список. Затем вводим следующие данные:

  • Статистика t равна - 0,7745966.

Калькулятор отображает кумулятивную вероятность: 0,226. Следовательно, если истинное срок службы лампы был 300 дней, есть 22.Вероятность 6%, что средний срок службы 15 случайно выбранных лампочек уменьшится. быть меньше или равно 290 дням.

Решение B:

На этот раз мы будем работать напрямую с необработанными данными из проблема. Мы не будем вычислять статистику t; Т Калькулятор распределения сделает эту работу за нас. Поскольку мы будем работать с необработанными данными мы выбираем "Среднее значение выборки" в раскрывающемся списке "Случайная переменная". коробка. Затем мы вводим следующие данные:

  • Стандартное отклонение выборки составляет 50.

Калькулятор отображает кумулятивную вероятность: 0,226. Следовательно, существует Вероятность 22,6%, что лампочка, отобранная в среднем, перегорит в течение 290 дней.

Задача 2

Предположим, что результаты теста IQ имеют нормальное распределение со средним значением 100. Предположим, случайным образом выбраны и протестированы 20 человек. Стандартное отклонение в группа выборки - 15. Какова вероятность того, что средний результат теста в группа выборки будет максимум 110?

Решение:

Чтобы решить эту проблему, мы будем работать напрямую с необработанными данными от проблемы.Мы не будем вычислять статистику t; Т Калькулятор распределения сделает эту работу за нас. Поскольку мы будем работать с необработанными данными мы выбираем "Среднее значение выборки" в раскрывающемся списке "Случайная переменная". коробка. Затем мы вводим следующие данные:

  • Стандартное отклонение выборки составляет 15.

Мы вводим эти значения в Калькулятор Т-распределения. Калькулятор отображает кумулятивную вероятность: 0,996. Следовательно, существует Вероятность 99,6%, что среднее значение выборки не будет больше 110.

Т-Распределение | Введение в статистику

Что такое распределение

t ?

Распределение t- описывает стандартизованные расстояния между средними значениями выборки и средними значениями генеральной совокупности, когда стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно, а наблюдения происходят из нормально распределенной совокупности.

Совпадает ли распределение

t- с распределением Стьюдента t ?

Да.

В чем ключевое различие между

t- и z-распределениями?

Стандартное нормальное распределение или z-распределение предполагает, что вам известно стандартное отклонение генеральной совокупности.Распределение t- основано на стандартном отклонении выборки.

т -Распределение по сравнению с нормальным распределением

Распределение t аналогично нормальному распределению. У него есть точное математическое определение. Вместо того, чтобы углубляться в сложную математику, давайте посмотрим на полезные свойства распределения t- и на то, почему оно важно для анализа.

  • Как и нормальное распределение, распределение t- имеет плавную форму.
  • Как и нормальное распределение, распределение t- является симметричным. Если вы в среднем подумаете о том, чтобы сложить его пополам, каждая сторона будет одинаковой.
  • Подобно стандартному нормальному распределению (или z-распределению), распределение t- имеет нулевое среднее значение.
  • Нормальное распределение предполагает, что стандартное отклонение генеральной совокупности известно. Распределение t- не делает этого предположения.
  • Распределение t- определяется степенями свободы .Это связано с размером выборки.
  • Распределение t- наиболее полезно для небольших размеров выборки, когда стандартное отклонение генеральной совокупности неизвестно, или для того и другого одновременно.
  • По мере увеличения размера выборки распределение t- становится более похожим на нормальное распределение.

Рассмотрим следующий график, сравнивающий три распределения t- со стандартным нормальным распределением:

Все распределения имеют плавную форму.Все симметричны. Все имеют нулевое среднее значение.

Форма распределения t- зависит от степеней свободы. Кривые с большим количеством степеней свободы выше и имеют более тонкие хвосты. Все три дистрибутива t- имеют «более тяжелые хвосты», чем z-распределение.

Вы можете видеть, что кривые с большим количеством степеней свободы больше похожи на z-распределение. Сравните розовую кривую с одной степенью свободы с зеленой кривой для z-распределения. Распределение t- с одной степенью свободы короче и имеет более толстые хвосты, чем z-распределение.Затем сравните синюю кривую с 10 степенями свободы с зеленой кривой для z-распределения. Эти два распределения очень похожи.

Общее практическое правило состоит в том, что для размера выборки не менее 30 можно использовать z-распределение вместо распределения t- . На рисунке 2 ниже показано распределение t- с 30 степенями свободы и z-распределением. На рисунке для z используется пунктирная зеленая кривая, так что вы можете видеть обе кривые. Это сходство является одной из причин, почему z-распределение используется в статистических методах вместо распределения t , когда размеры выборки достаточно велики.

Хвосты для проверки гипотез и

t -распределение

Когда вы выполняете тест t , вы проверяете, является ли ваша статистика теста более экстремальным значением, чем ожидалось из распределения t-.

Для двустороннего теста вы смотрите на оба хвоста распределения. На рисунке 3 ниже показан процесс принятия решения для двустороннего теста. Кривая представляет собой распределение t- с 21 степенью свободы. Значение из распределения t- с α = 0.05/2 = 0,025 равно 2,080. Для двустороннего теста вы отклоняете нулевую гипотезу, если статистика теста превышает абсолютное значение опорного значения. Если значение тестовой статистики находится либо в нижнем, либо в верхнем хвосте, вы отклоняете нулевую гипотезу. Если статистика теста находится в пределах двух контрольных линий, значит, вы не можете отклонить нулевую гипотезу.

Для одностороннего теста вы смотрите только на один хвост распределения. Например, на рисунке 4 ниже показан процесс принятия решения для одностороннего теста. Кривая снова представляет собой распределение t- с 21 степенью свободы. Для одностороннего теста значение из распределения t- с α = 0,05 составляет 1,721. Вы отклоняете нулевую гипотезу, если тестовая статистика превышает контрольное значение. Если статистика теста ниже контрольной линии, значит, вы не можете отклонить нулевую гипотезу.

Как использовать стол

t-

Большинство людей используют программное обеспечение для выполнения расчетов, необходимых для испытаний t .Но многие статистические книги по-прежнему содержат таблицы t-, поэтому понимание того, как пользоваться таблицами, может оказаться полезным. Следующие шаги описывают, как использовать типовой стол t-.

  1. Определите, предназначена ли таблица для двусторонних или односторонних тестов. Затем решите, какой у вас тест: односторонний или двусторонний. Столбцы таблицы t- определяют разные альфа-уровни.
    Если у вас есть таблица для одностороннего теста, вы все равно можете использовать ее для двустороннего теста. Если вы установите α = 0.05 для двустороннего теста и иметь только одностороннюю таблицу, затем используйте столбец для α = 0,025.
  2. Определите степени свободы ваших данных. Строки таблицы t- соответствуют разным степеням свободы. Большинство столов поднимаются до 30 степеней свободы, а затем останавливаются. Таблицы предполагают, что люди будут использовать z-распределение для больших размеров выборки.
  3. Найдите ячейку в таблице на пересечении вашего уровня α и степеней свободы. Это значение распределения t- .Сравните свою статистику со значением распределения t- и сделайте соответствующий вывод.

Степени свободы: что это такое?

степени свободы используются при проверке гипотез.

Содержание (щелкните, чтобы перейти к этому разделу):


  1. Что такое степени свободы?
  2. DF: два образца
  3. степеней свободы в ANOVA
  4. Почему критические значения снижаются при увеличении DF?

Посмотрите видео, чтобы узнать о степенях свободы и о том, почему мы вычитаем 1:


Не можете посмотреть видео? Кликните сюда.

Степени свободы в левом столбце таблицы t-распределения.

Степени свободы оценки - это количество независимых единиц информации, использованных при вычислении оценки . Это не совсем то же самое, что количество элементов в выборке. Чтобы получить df для оценки, вы должны вычесть 1 из количества элементов. Допустим, вы нашли среднюю потерю веса для низкоуглеводной диеты. Вы можете использовать 4 человека, что дает 3 степени свободы (4 - 1 = 3), или вы можете использовать сто человек с df = 99.

В математическом выражении (где «n» - количество элементов в вашем наборе):

степени свободы = n - 1

Почему мы вычитаем 1 из количества элементов?

Другой способ взглянуть на степени свободы состоит в том, что они равны - количеству значений, которые могут изменяться в наборе данных. Что означает «свободно варьироваться»? Вот пример с использованием среднего (среднего):
Q . Выберите набор чисел со средним (средним) значением 10.
А . Некоторые наборы чисел, которые вы можете выбрать: 9, 10, 11 или 8, 10, 12 или 5, 10, 15.
После того, как вы выбрали первые два числа в наборе, третье фиксируется. Другими словами, нельзя выбрать третий элемент в наборе . Единственные числа, которые могут изменяться, - это первые два. Вы можете выбрать 9 + 10 или 5 + 15, но как только вы примете это решение, вы должны выбрать конкретное число, которое даст вам значение, которое вы ищете. Итак, степень свободы для набора из трех чисел равна ДВА.

Например: если вы хотите найти доверительный интервал для выборки, степени свободы равны n - 1. «N» также может быть количеством классов или категорий. См .: Пример критического значения хи-квадрат.
В начало

Если у вас есть две выборки и вы хотите найти параметр, например среднее значение, у вас есть два «n», которые следует учитывать (выборка 1 и выборка 2). Степеней свободы в этом случае:

степени свободы (два образца): (N 1 + N 2 ) - 2.

В начало

Степени свободы становится немного сложнее в тестах ANOVA. Вместо простого параметра (например, нахождения среднего) тесты ANOVA включают сравнение известных средних в наборах данных. Например, в одностороннем дисперсионном анализе вы сравниваете два средних значения в двух ячейках. Общее среднее (среднее из средних) будет:
Среднее 1 + среднее 2 = большое среднее.
Что, если бы вы выбрали среднее значение 1 и знали большое среднее значение? У вас не было бы выбора относительно Среднее 2 , поэтому ваша степень свободы для двухгруппового дисперсионного анализа равна 1.

Двухгрупповой дисперсионный анализ df1 = n - 1

Для трехгруппового дисперсионного анализа вы можете варьировать два средних значения, так что степень свободы равна 2.

На самом деле немного сложнее, потому что в ANOVA есть , две степени свободы: df1 и df2. Приведенное выше объяснение относится к df1. Df2 в ANOVA - это общее количество наблюдений во всех ячейках - степени свободы, потерянные из-за того, что установлены средние значения ячеек.

Двухгрупповой дисперсионный анализ df2 = n - k

Буква «k» в этой формуле - это количество средних значений ячеек или групп / условий.
Например, предположим, что у вас есть 200 наблюдений и четыре средних значения ячейки. Степени свободы в этом случае будут: Df2 = 200 - 4 = 196.
Вернуться к началу

Спасибо Мохаммеду Гезму за этот вопрос.

Давайте посмотрим на формулу t-показателя при проверке гипотез:

Когда n увеличивается, t-показатель увеличивается. Это из-за квадратного корня в знаменателе: по мере увеличения дробь s / √n становится меньше, а t-оценка (результат другой дроби) увеличивается. Поскольку степени свободы определены выше как n-1, вы могли бы подумать, что критическое значение t тоже должно увеличиться, но это не так: они становятся меньше . Это кажется нелогичным.

Однако подумайте о том, что на самом деле представляет собой t-тест для . Вы используете t-тест, потому что вам неизвестно стандартное отклонение вашей совокупности и, следовательно, вы не знаете форму своего графика. У него могли быть короткие толстые хвосты. У него могли быть длинные тонкие хвосты. Вы просто не представляете.Степени свободы влияют на форму графика в t-распределении; по мере увеличения df площадь в хвостах распределения уменьшается. Когда df приближается к бесконечности, t-распределение будет выглядеть как нормальное распределение. Когда это происходит, вы можете быть уверены в своем стандартном отклонении (которое равно 1 при нормальном распределении).

Допустим, вы взяли повторную выборку веса у четырех человек, взятых из популяции с неизвестным стандартным отклонением. Вы измеряете их вес, вычисляете среднюю разницу между парами образцов и повторяете этот процесс снова и снова.Крошечный размер выборки 4 приведет к t-распределению с жирными хвостами. Жирные хвосты говорят о том, что в вашей выборке вероятнее всего будут экстремальные значения. Вы проверяете свою гипотезу на уровне альфа 5%, который отсекает последние 5% вашего распределения . На графике ниже показано t-распределение с отсечкой 5%. Это дает критическое значение 2,6. ( Примечание : я использую здесь гипотетическое t-распределение в качестве примера - CV не является точным).


Теперь посмотрим на нормальное распределение.У нас меньше шансов получить экстремальные значения при нормальном распределении. Наш альфа-уровень 5% отсекается при CV 2.

.

Вернуться к исходному вопросу «Почему критические значения снижаются, а DF увеличивается?» Вот краткий ответ:

Степени свободы связаны с размером выборки (n-1). Если df увеличивается, это также означает, что размер выборки увеличивается; график t-распределения будет иметь более узкие хвосты, что приведет к приближению критического значения к среднему.

В начало

Ссылка :
Джерард Даллал.Маленький справочник по статистической практике. Получено 26 декабря 2015 г. отсюда.
Алистер В. Керр, Ховард К. Холл, Стивен А. Козуб. (2002). Выполнение статистики с помощью SPSS. Публикации Sage. стр.68. Доступна здесь.
Левин Д. (2014). Даже вы можете изучить статистику и аналитику: простое для понимания руководство по статистике и аналитике, 3-е издание. Пресс Pearson FT

-------------------------------------------------- ----------------------------

Нужна помощь с домашним заданием или контрольным вопросом? С Chegg Study вы можете получить пошаговые ответы на свои вопросы от эксперта в данной области.Ваши первые 30 минут с репетитором Chegg бесплатны!

Комментарии? Нужно опубликовать исправление? Пожалуйста, оставьте комментарий на нашей странице в Facebook .


6.

3: Доверительный интервал для совокупности Стандартное отклонение неизвестно, случай малой выборки

На практике мы редко знаем совокупность стандартное отклонение . В прошлом, когда размер выборки был большим, это не представляло проблемы для статистиков. Они использовали стандартное отклонение выборки s в качестве оценки для \ (\ sigma \) и, как и прежде, рассчитали доверительный интервал с достаточно близкими результатами.Это то, что мы сделали в примере 6.4 выше. Точечная оценка стандартного отклонения \ (s \) была заменена в формуле доверительного интервала для стандартного отклонения генеральной совокупности. В этом случае имеется 80 наблюдений, значительно превышающих предлагаемые 30 наблюдений, чтобы исключить любую систематическую ошибку в небольшой выборке. Однако при небольшом размере выборки статистики столкнулись с проблемами. Небольшой размер выборки вызвал неточности в доверительном интервале.

Уильям С. Госет (1876–1937) из пивоварни Guinness в Дублине, Ирландия, столкнулся с этой проблемой.Его эксперименты с хмелем и ячменем дали очень мало образцов. Простая замена \ sigma на s не дала точных результатов, когда он попытался вычислить доверительный интервал. Он понял, что не может использовать нормальное распределение для расчета; он обнаружил, что фактическое распределение зависит от размера выборки. Эта проблема привела его к тому, что он «открыл» то, что называется t-распределением Стьюдента . Название происходит от того, что Госсет писал под псевдонимом «Студент»."

Вплоть до середины 1970-х годов некоторые статистики использовали приближение нормального распределения для больших размеров выборки и использовали t-распределение Стьюдента только для размеров выборки, состоящей не более чем из 30 наблюдений.

Если вы построите простую случайную выборку из размер \ (n \) из совокупности со средним значением \ (\ mu \) и неизвестным стандартным отклонением совокупности \ (\ sigma \) и вычислить t-оценку \ (t = \ frac {\ overline {x} - \ mu} {\ left (\ frac {s} {\ sqrt {n}} \ right)} \), тогда t-баллы соответствуют t-распределению Стьюдента с \ (\ bf {n - 1} \) градусами свободы .T-оценка имеет ту же интерпретацию, что и z-оценка. Он измеряет, насколько далеко в единицах стандартного отклонения \ (\ overline x \) от среднего значения \ mu. Для каждого размера выборки \ (n \) существует различное t-распределение Стьюдента.

степеней свободы , \ (\ bf {n - 1} \), получены из расчета стандартного отклонения выборки \ (\ bf {s} \). Помните, когда мы впервые рассчитали стандартное отклонение выборки, мы разделили сумму квадратов отклонений на \ (n - 1 \), но мы использовали \ (n \) отклонения (значения \ (\ overline x \)) (\ (\ overline x \) values) для вычисления \ (\ bf {s} \).Поскольку сумма отклонений равна нулю, мы можем найти последнее отклонение, если узнаем другие \ (\ bf {n - 1} \) отклонения. Остальные \ (\ bf {n - 1} \) отклонения могут изменяться или изменяться свободно. Мы называем число \ (\ bf {n - 1} \) степенями свободы (df) в знак признания того, что одна потеряна в вычислениях. Эффект потери степени свободы состоит в том, что значение t увеличивается, а доверительный интервал увеличивается в ширину.

Свойства t-распределения Стьюдента

  • График t-распределения Стьюдента похож на стандартную нормальную кривую, а при бесконечных степенях свободы это нормальное распределение.Вы можете подтвердить это, прочитав нижнюю строку с бесконечными степенями свободы для знакомого уровня уверенности, например в столбце 0,05, уровень достоверности 95%, мы находим значение t 1,96 при бесконечных степенях свободы.
  • Среднее значение t-распределения Стьюдента равно нулю, и распределение симметрично относительно нуля, опять же, как стандартное нормальное распределение.
  • У t-распределения Стьюдента больше вероятность в своих хвостах, чем у стандартного нормального распределения, потому что разброс t-распределения больше, чем разброс стандартного нормального.Таким образом, график t-распределения Стьюдента будет толще в хвостах и ​​короче в центре, чем график стандартного нормального распределения.
  • Точная форма t-распределения Стьюдента зависит от степеней свободы. По мере увеличения степеней свободы график t-распределения Стьюдента становится больше похожим на график стандартного нормального распределения.
  • Предполагается, что основная совокупность индивидуальных наблюдений имеет нормальное распределение с неизвестным средним значением для совокупности \ mu и неизвестным стандартным отклонением совокупности \ sigma .Это предположение исходит из центральной предельной теоремы, потому что отдельные наблюдения в этом случае являются \ (\ overline x \) s выборочного распределения. Размер основной популяции обычно не имеет значения, если только он не очень мал. Если это нормально, то предположение выполнено и не требует обсуждения.

Таблица вероятностей для t-распределения Стьюдента используется для вычисления t-значений при различных обычно используемых уровнях достоверности. В таблице приведены t-баллы, соответствующие уровню достоверности (столбец) и степеням свободы (строка).При использовании t-таблицы обратите внимание, что некоторые таблицы отформатированы для отображения уровня достоверности в заголовках столбцов, в то время как заголовки столбцов в некоторых таблицах могут отображать только соответствующую область в одном или обоих хвостах. Обратите внимание, что внизу таблицы будет показано значение t для бесконечных степеней свободы. Математически, когда степени свободы увеличиваются, распределение \ (t \) приближается к стандартному нормальному распределению. Вы можете найти знакомые Z-значения, посмотрев в соответствующий столбец альфа и прочитав значение в последней строке.

Таблица Стьюдента (см. Приложение A) дает t-баллы с учетом степеней свободы и правосторонней вероятности.

Распределение Стьюдента обладает одним из наиболее желательных свойств нормали: оно симметрично. Распределение Стьюдента растягивает горизонтальную ось, поэтому требуется большее количество стандартных отклонений, чтобы уловить такую ​​же вероятность. На самом деле существует бесконечное количество t-распределений Стьюдента, по одному для каждой корректировки размера выборки.По мере увеличения размера выборки t-распределение Стьюдента становится все более и более похожим на нормальное распределение. Когда размер выборки достигает 30, обычно вместо t Стьюдента заменяется нормальное распределение, потому что они очень похожи. Эта связь между распределением Стьюдента и нормальным распределением показана на рисунке 6.8.

Рисунок 6.8

Это еще один пример одного распределения, ограничивающего другое, в этом случае нормальное распределение является предельным распределением t Стьюдента, когда степени свободы t Стьюдента стремятся к бесконечности.Этот вывод следует непосредственно из вывода г-на Госсета t-распределения Стьюдента. Он осознал, что проблема заключается в небольшом количестве наблюдений и отсутствии оценки стандартного отклонения населения. Он заменял стандартное отклонение выборки и получал нестабильные результаты. Поэтому он создал t-распределение Стьюдента как отношение нормального распределения и распределения хи-квадрат. Распределение хи-квадрат само по себе является отношением двух дисперсий, в данном случае дисперсии выборки и неизвестной дисперсии генеральной совокупности.{2}} {(n-1)}}}} \)

заменой, и, таким образом, t Стьюдента с \ (v = n - 1 \) степенями свободы составляет:

  • \ (t = \ frac {\ overline {x} - \ mu} {\ frac {s} {\ sqrt {n}}} \)
  • Переформулируем формулу доверительного интервала для среднего значения для случаев, когда размер выборки меньше 30 и мы не знаем стандартное отклонение генеральной совокупности, \ (\ sigma \):

    \ [\ overline {x} -t _ {\ nu, \ alpha} \ left (\ frac {s} {\ sqrt {n}} \ right) \ leq \ mu \ leq \ overline {x} + t _ {\ nu, \ alpha} \ left (\ frac {s} {\ sqrt {n}} \ right) \ nonumber \]

    Здесь точечная оценка стандартного отклонения совокупности \ (s \) заменена на стандартное отклонение совокупности, \ (\ sigma \) и \ (t _ {\ nu} \), \ (\ alpha \) имеет был заменен на \ (Z _ {\ alpha} \).Греческая буква \ (\ nu \) (произносится как ню) помещена в общую формулу в знак признания того, что существует множество распределений Стьюдента \ (t _ {\ nu} \), по одному для каждого размера выборки. \ (\ nu \) - это символ степеней свободы распределения, который зависит от размера выборки. Часто df используется для сокращения степеней свободы. Для задач этого типа степень свободы равна \ (\ nu = n-1 \), где \ (n \) - размер выборки. Чтобы найти вероятность в таблице Стьюдента, мы должны знать степени свободы в задаче.

    Пример 6.5

    Средняя прибыль на акцию (EPS) для 10 промышленных акций, случайно выбранных из тех, которые перечислены в промышленном индексе Доу-Джонса, оказалась равной \ (\ overline X = 1,85 \) со стандартным отклонением \ (s = 0,395 \). . Рассчитайте 99% доверительный интервал для средней прибыли на акцию всех промышленных предприятий, перечисленных в \ (DJIA \).

    \ [\ overline {x} -t_ {v, \ alpha} \ left (\ frac {s} {\ sqrt {n}} \ right) \ leq \ mu \ leq \ overline {x} + t _ {\ nu , \ alpha} \ left (\ frac {s} {\ sqrt {n}} \ right) \ nonumber \]

    Ответ

    Чтобы визуализировать процесс вычисления доверительного интервала, мы рисуем соответствующее распределение для задачи.В данном случае это t Стьюдента, потому что мы не знаем стандартного отклонения генеральной совокупности, а выборка мала, менее 30.

    Рисунок 6.9

    Чтобы найти подходящее значение t, требуются две части информации: требуемый уровень достоверности и степени свободы. Вопрос задан для уровня достоверности 99%. На графике это показано, где (\ (1- \ alpha \)), уровень достоверности, находится в незатененной области. Таким образом, каждый хвост имеет вероятность 0,005, \ (\ alpha / 2 \).Степень свободы для этого типа задач равна \ (n-1 = 9 \). В таблице Стьюдента в строке с меткой 9 и столбце с меткой 0,005 указано число стандартных отклонений для определения 99% вероятности, 3,2498. Затем они помещаются на график, помня, что \ (t \) Стьюдента симметричны, и поэтому значение t равно плюс или минус с каждой стороны от среднего.

    Вставка этих значений в формулу дает результат. Эти значения можно поместить на график, чтобы увидеть взаимосвязь между распределением выборочных средних \ (\ overline X \) и распределением Стьюдента.

    \ [\ mu = \ overline {X} \ pm t _ {\ alpha / 2, \ mathrm {df} = n-1} \ frac {s} {\ sqrt {n}} = 1.851 \ pm 3.2498 \ frac { 0,395} {\ sqrt {10}} = 1,8551 \ pm 0,406 \ nonumber \]

    \ [1.445 \ leq \ mu \ leq 2.257 \ nonumber \]

    Мы формулируем формальное заключение как:

    При уровне достоверности 99% средний показатель \ (EPS \) для всех отраслей, перечисленных в \ (DJIA \), составляет от 1,44 до 2,26 доллара.

    Упражнение 6.5

    Вы изучаете гипнотерапию, чтобы определить, насколько она эффективна в увеличении количества часов сна, которые пациенты получают каждую ночь.Вы измерили часы сна у 12 субъектов и получили следующие результаты. Постройте 95% доверительный интервал для среднего количества часов сна для населения (предполагаемого нормальным), из которого вы взяли данные.

    8,2; 9,1; 7,7; 8,6; 6,9; 11,2; 10,1; 9,9; 8,9; 9,2; 7,5; 10,5

    Т Распределение Определение

    Что такое T-распределение?

    Распределение T, также известное как t-распределение Стьюдента, представляет собой тип распределения вероятностей, который похож на нормальное распределение с его формой колокола, но имеет более тяжелые хвосты.Распределения T имеют больше шансов получить экстремальные значения, чем нормальные распределения, следовательно, более толстые хвосты.

    Ключевые выводы

    • T-распределение представляет собой непрерывное распределение вероятностей z-показателя, когда в знаменателе используется оценочное стандартное отклонение, а не истинное стандартное отклонение.
    • Распределение T, как и нормальное распределение, имеет форму колокола и симметрично, но имеет более тяжелые хвосты, что означает, что оно имеет тенденцию давать значения, которые сильно отличаются от среднего.
    • T-тесты используются в статистике для оценки значимости.

    Что вам сообщает T-распределение?

    Тяжесть хвоста определяется параметром распределения T, называемым степенями свободы, при этом меньшие значения дают более тяжелые хвосты, а более высокие значения делают распределение T похожим на стандартное нормальное распределение со средним значением 0 и стандартным отклонением 1.. Т-распределение также известно как «Т-распределение Стьюдента».

    Изображение Сабрины Цзян © Investopedia 2020

    Когда выборка из n наблюдений берется из нормально распределенной совокупности, имеющей среднее значение M и стандартное отклонение D, среднее значение выборки m и стандартное отклонение выборки d будут отличаться от M и D из-за случайности выборки.

    Z-показатель может быть рассчитан с использованием стандартного отклонения совокупности как Z = (x - M) / D, и это значение имеет нормальное распределение со средним 0 и стандартным отклонением 1. Но при использовании оцененного стандартного отклонения t-показатель вычисляется как T = (m - M) / {d / sqrt (n)}, разница между d и D делает распределение T-распределением с (n - 1) степенями свободы, а не нормальным распределением со средним 0 и стандартное отклонение 1.

    Пример использования T-распределения

    Возьмем следующий пример того, как t-распределения используются в статистическом анализе.Во-первых, помните, что доверительный интервал для среднего - это диапазон значений, рассчитанный на основе данных, предназначенный для захвата среднего «генерального». Этот интервал равен m + - t * d / sqrt (n), где t - критическое значение из распределения T.

    Например, 95% доверительный интервал для средней доходности промышленного индекса Доу-Джонса за 27 торговых дней до 11.09.2001 составляет -0,33%, (+/- 2,055) * 1,07 / sqrt (27), давая (постоянную) среднюю доходность в виде некоторого числа от -0,75% до + 0,09%.Число 2,055, количество стандартных ошибок для корректировки, находится из распределения T.

    Поскольку T-распределение имеет более толстые хвосты, чем нормальное распределение, его можно использовать в качестве модели для финансовой отдачи, которая демонстрирует избыточный эксцесс, что позволит более реалистично рассчитать стоимость под риском (VaR) в таких случаях.

    Разница между Т-распределением и нормальным распределением

    Нормальные распределения используются, когда предполагается, что распределение населения является нормальным.Распределение T похоже на нормальное распределение, только с более толстыми хвостами. Оба предполагают нормально распределенную популяцию. Т-распределения имеют более высокий эксцесс, чем нормальные распределения. Вероятность получения значений, очень далеких от среднего, больше при Т-распределении, чем при нормальном распределении.

    Ограничения использования T-распределения

    Т-распределение может искажать точность по сравнению с нормальным распределением. Его недостаток возникает только тогда, когда есть потребность в идеальной нормальности.Однако разница между использованием нормального распределения и Т-распределения относительно невелика.

    Распределение T Стьюдента - обзор

    4.4.4 Методы начальной загрузки при использовании усеченного среднего

    Как указывалось ранее, усеченное 20% среднее может обеспечить лучший контроль над вероятностью ошибки типа I и более точное покрытие вероятностей , по сравнению со средним значением в различных ситуациях. Однако в некоторых случаях может потребоваться даже лучший охват вероятностей и контроль вероятностей ошибок типа I, особенно при небольшом размере выборки.Некоторый тип метода начальной загрузки может иметь существенное значение, при этом выбор метода зависит от того, сколько выполняется обрезка.

    Прежде всего следует отметить, что методы начальной загрузки из разделов 4.4.1 и 4.4.2 легко применяются при использовании усеченного среднего. При использовании перцентильного метода начальной загрузки сгенерируйте выборку начальной загрузки и вычислите усеченное среднее значение выборки, дающее X¯t1⁎. Повторите этот процесс B раз, получив X¯t1⁎,…, X¯tB⁎. Тогда приблизительный доверительный интервал 1 − α для μt равен

    (X¯t (ℓ + 1) ⁎, X¯t (u) ⁎),

    , где снова - αB / 2, округленное до ближайшего целое число, u = B − ℓ и X¯t (1) ⁎≤ ⋯ ≤X¯t (B) ⁎ - усеченные средства начальной загрузки B , записанные в порядке возрастания.

    bootstrap-t также напрямую распространяется на усеченные средства, и, чтобы быть уверенным, что детали ясны, они сведены в Таблицу 4.4. В контексте тестирования H0: μt = μ0 по сравнению с h2: μt ≠ μ0, отклонить, если Tt Tt (u) ⁎, где

    Таблица 4.4. Краткое изложение метода Bootstrap-t для усеченного среднего.

    Данные

    Описание

    0,05464

    Вероятность, соответствующая двустороннему распределению Стьюдента.

    60

    Степени свободы

    Формула

    Описание

    Результат

    =СТЬЮДРАСПОБР(A2;A3)

    T-значение t-распределения Стьюдента на основе аргументов в ячейках A2 и A3. {n-k}$$

    где $\binom{n}{k} = \frac{n!}{(n-k)!k!}$ – биномиальный коэффициент.

    Биномиальное распределение – это распределение числа успехов $k$ в серии из независимых $n$ опытов, при условии, что вероятность успеха в каждом опыте есть $p$.

    Математическое ожидание и дисперсия, соответственно, равны

    $$\mathrm{E}(X)=np$$ $$\mathrm{V}(X)=np(1−p)$$

    При больших $n$ биномиальное распределение хорошо приближается нормальным.

    Рис. 2 плотность вероятности и функция распределения биномиального распределения

    Для вычисления биномиального распределения в Excel используется стандартная функция BINOMDIST (БИНОМРАСП):

    BINOMDIST(number_s=k, trials=n, probability_s=p,cumulative=TRUE|FALSE)
    

    Если cumulative=TRUE, то возвращается кумулятивная функция распределения, а если cumulative=FALSE, то возвращается плотность вероятности.

    Рис. 3 Пример вычисления биномиального распределения

    Равномерное распределение

    Случайная величина $X$ распределена равномерно на отрезке $[a, b]$, если ее функция распределения $U(x|a,b)$ и, соответственно, плотность вероятности $u(x|a,b)$ имеют вид

    $$U(x|a,b) = \begin{cases} 0, x≤a, \\ \frac{x-a}{b-a}, a < x ≤ b \\ 1, x > b\end{cases}$$ $$u(x|a,b) = \begin{cases} 0, x≤a, \\ \frac{1}{b-a}, a < x ≤ b \\ 0, x > b\end{cases}$$

    Математическое ожидание и дисперсия, соответственно, равны

    $$\mathrm{E}(X)=0. {–1}(P|N)$.

    Рис.9 Функция распределения и квантиль распределения Стьюдента

    Для вычисления распределения Стьюдента в Excel используется две стандартные функции: TDIST (СТЬЮДРАСП) и TINV (СТЬЮДРАСПОБР).

    TDIST(x, degrees_freedom=N, tails=1|2)
    

    Если tails=1, то функция TDIST возвращает значение $\mathrm{Pr}\{T(N) > x\}$, а при tails=2 значение $\mathrm{Pr}\{|T(N)| > x\}$. Значения при $x<0$ не возвращаются. Поэтому, для того, чтобы вычислить в Excel обычную кумулятивную функцию распределения Стьюдента $T(x|N)$, приходится использовать следующую формулу

    IF(x>0, 1-TDIST(x,N,1), -TDIST(-x,N,1))
    

    Функция:

    TINV(P, degrees_freedom=N)
    

    возвращает значение $x$, для которого $\mathrm{Pr}\{|T(N)| > x\} = P$. И в этом случае для вычисления в Excel квантиля распределения Стьюдента $T^{–1}(P|N)$, нужно использовать следующую формулу

     IF(P<0. {–1}(X)$$

    имеет функцию распределения $F$.

    Таким образом, если получить набор случайных величин, распределенных равномерно, то эти случайные величины можно превратить в новые, имеющие другое, заданное распределение.

    Для генерации случайных чисел в Excel имеется стандартная функция: RAND (СЛЧИС).

    RAND()
    

    Возвращает случайное число, равномерно распределенное на отрезке $[0,1]$. Новое случайное число возвращается при каждом вычислении рабочего листа.

    На листе Random рабочей книги Statistics.xls приведен пример генерации случайных чисел для разных распределений.

    Рис.13 Пример генерации случайных чисел

    Распределение Стьюдента 1 —¦ 328 — Таблица

    Для выборок малых объемов множитель z должен быть заменен множителем t, который находим по таблицам распределения Стьюдента. Таблицы этого распределения приведены, например, в работах [13, 17] и др. Значение t зависит от объема выборки, т. е. от величины N—1. Пользуясь этими таблицами, можно получить, например, что при 7V=20 и надежности 90% коэффициент i=l,73 при том же значении N и надежности 95%, 99%и 99,9% величина t будет соответственно равна 2,09, 2,86 и 3,88.  [c.72]

    Распределение Стьюдента 328 — Таблица функции 5 (г) 334  [c.583]


    Задавшись гарантией Доверительный интервал находим по формуле (10)  [c.28]

    Доверительные интервалы для параметров нормальных распределений приведены в табл. 8.17. Практически для их получения необходимо использовать соответствующую оценку из табл. 8.16 и табличные значения нормированного нормального распределения ([/-распределения), распределения Стьюдента ( -распределения), или F-pa -пределения для выбранной доверительной вероятности р (уровня значимости q), фрагменты которых представлены в табл. 8. 18—8.21. Более подробные таблицы можно найти в [7, 22, 46].  [c.460]

    Зная, что и = 10, Ст = 3 по таблице распределения Стьюдента можно определить требуемую вероятность Р= 0,985.  [c.83]

    Коэффициент К (л, 1 - (3) называют квантилем распределения Стьюдента для доверительной вероятности (1 — (3) и числа (п — 1) степеней свободы. Этот коэффициент определяют по таблицам [11] с двумя входами пи 1 - (3.  [c.158]

    По таблице распределения Стьюдента определяем t по значению /о, которое в нашем случае равно 2,228 (для уровня значимости =0,05).  [c.131]

    Д в—коэффициент, соответствующий заданной вероятности Р и определяемый по таблицам распределения Стьюдента  [c.155]

    Здесь tv определяется из таблиц распределения Стьюдента для заданной надежности 7 и числа степеней свободы f = N — 1.  [c.133]

    Доверительными границами случайных отклонений результатов измерений называю" верхнюю и нижнюю границы интервала значений от А — Ах до X + Дх, накрывающего с заданной вероятностью случайные отклонения результатов измерений. Доверительный интервал выражается через среднее квадратическое отклонение, доверительная вероятность определяется по таблицам интеграла Лапласа (для закона нормального распределения) или, задаваясь доверительной вероятностью, определяют доверительные границы. Так, например, задаваясь 95%-ной вероятностью, считают доверительный интервал равным 4а, где а — среднее квадратическое отклонение результата измерения. При небольшом числе измерений доверительные интервалы и доверительную вероятность определяют, пользуясь распределением Стьюдента.  [c.131]

    Выражение (87) показывает, что распределение Стьюдента зависит только от переменной t и числа деталей в выборке N. Поэтому, когда задана вероятность сс, то по таблицам распределения Стьюдента может быть найдено положительное число ta, которое зависит только от а и Л .  [c.113]


    Полученное по результатам эксперимента значение -статистики сравнивают с критическим значением, которое при заданном уровне значимости а и числе степеней свободы — N 2 находят по таблицам распределения Стьюдента. Если полученное значение /-статистики больше критического ( > то гипотезах значимости коэффициента fx xJ генеральной совокупности не отвергается.  [c.108]

    Рде —коэффициент Стьюдента, определяемый по табл. 2.1, содержащей выдержку из таблиц распределения Стьюдента г[ и  [c.43]

    По таблицам t — распределения Стьюдента находят критическое значение /кр для вероятности (1—а/2) и числе степеней сво-  [c.17]

    Для применения формулы (65) необходимо определить по таблицам распределения Стьюдента коэффициент к в зависимости от доверительной вероятности.  [c.239]

    Таблицы распределения Стьюдента имеются в большинстве руководств по математич. статистике.  [c.351]

    Задавая, например, шв = 0,95, по таблицам распределения Стьюдента с девятью степенями свободы можно найти, что / = 2,262, и поэтому в качестве предельной абс. погрешности приближенного равенства х = 18,431 следует принять  [c. 351]

    Подробные таблицы функций распределения Стьюдента D (i) и х -распределения 0 ,(х) имеются в большинстве руководств по математич. статистике. Если п 20, то с удовлетворительной для большинства практич. расчетов точностью можно полагать (О = Ф (О и  [c.575]

    По таблице критических точек распределения Стьюдента для л = 8 и уровня значимости 0,05 о.о5 8 = 2,31, а >2,31 поэтому размер 276,75 из расчета исключается. В результате исправления дсд и 5д  [c.277]

    Таблица 3 . /-распределение Стьюдента  [c.922]

    Вычислим доверительные границы е случайной погрешности измерения. Так как распределение подчиняется нормальному закону, доверительные границы вычисляем по формуле 8=ij-ffx, где ts — коэффициент, определяемый по таблице распределения Стьюдента (приложение 3).  [c.169]

    Параметр i имеет распределение Стьюдента с (и - 2) степенями свободы. Если вероятность, соответствующая величине I, больше требуемой доверительной вероятности, то корреляция между х и у существует. Таблицы распределения Стьюдента приведены, например, в [2, 4].  [c.534]

    Используя таблицы распределения Стьюдента для доверительной вероятности у - 0,99 и степени свободы Г = (п -1) = 4 находим, что т = 3,558.  [c.163]

    Все рассмотренные выше выражения справедливы для большого числа однородных измерений, когда имеет место нормальный закон распределения ошибок. Следует заметить, что можно определить с какой-либо вероятностью границы, между которыми будет находиться значение измеряемой величины, но нельзя указать точно это значение. В этом заключается особенность измерения случайных величин. При малом числе измерений для оценки доверительной вероятности и доверительного интервала уже нельзя пользоваться интегралом вероятности. В этом случае следует пользоваться таблицами распределения Стьюдента, в которых устанавливается связь между числом измерений п и коэффициентом t , определяющим ширину доверительного интервала для различных доверительных вероятностей Р (табл. 2.2).  [c.10]

    Например, для рассмотренного выше случая измерения давления будем считать, что число измерений равно 5. Определим доверительный интервал для условий, изложенных выше. Определяем 0,95 яля п—Ь по таблице распределения Стьюдента (табл. 2.2).  [c.10]

    При доверительной вероятности Рд = 0,95 по таблице для распределения Стьюдента (п — 1 6) находим t 2,45.  [c.153]

    При п = оо распределение Стьюдента сходится с нормальным распределением и что и видно в последней строке таблицы. На рис. 4-8 представлено изменение t в зависимости от числа наблюдений при доверительных вероятностях 0,995 и 0,950. Правые концы кривых отвечают п = оо и дают значения, со-впадаюш, ие при таких же вероятностях с z (см. приложение 1).  [c.75]


    Вероятности, соответствующие отдельным значениям коэффициентов доверия 1, неодинаковы при различных объемах малой выборки ( ). Значения этих вероятностей при различных и приводятся в специальных таблицах (таблицы вероятностей по распределению Стьюдента). Так, например, вероятность того, что предельная ошибка малой выборки не превзойдет кpaтнyю среднюю ее ошибку равна (табл. 9).  [c.160]

    По таблицам t — распределения Стьюдента находят критичес-кое значение /кр при уровне (1—а/2) =0, 75 и числе степеней свободы у = II /кр-= 2,201.  [c.20]

    Распределение Стьюдента задается в виде таблиц значений tp, вычисленных по формулам (3.60), (3.68), для различных значений доверительной вероятности Р в пределах 0,1. .. 0,99 при к = = л— 1 = 1, 2,. .., 30. Эти значения впервые были табулированы Р. А. Фишером, который назвал рассматриваемое распределение распределением Стьюдента (псевдоним математика В. С. Госсета, предсказавшего это распределение). Значения приведены в табл. П.З (см. приложение).  [c.60]

    Если случайные ошибки наблюдений подчиняются нормальному распределению, то отношения Xj — xji/sj 0 == 1, 2) распределены по закону Стьюдента. В частности, если резуль-паты наблюдений лишены систематич. ошибок, то х, = = О, и, значит, закону Стьюдента должны подчиняться отношения X, /si и iXal/sj. С помощью таблиц распределения Стьюдента с 1 — m = 8 степенями свободы можно убедиться, что если действительно х, = Хг = О, то с вероятностью 0,999 каждое пз этих отношений в отдельности не должно превосходить  [c.352]

    Этот метод отбраковки недостоверной информахщи применим при больших выборках. Для малых выборок (потносительного отклонения, в котором вычисленное максимальное относительное отклонение а сравнивается с табличным его значением т, определенным для заданной доверительной вероятности у и степени свободы f. Табличное значение т определяется с использованием таблиц распределения Стьюдента.  [c.161]

    На основании полученных значений т и о можно вычислить вероятность попадания случайной погрешности в заданный интервал. Для этого задаем границы интервала и по выражению (2.8) с помощью табл. 2.1 определяем вероятность нахождения случайной погрешности в заданном интервале. Таблица 2.1 предусматривает нормальный закон распредмения и бесконечно большое число измерений. Таблицей 2.1 можно пользоваться, как правило, когда число измерений более 30. При меньшем числе измерений следует пользоваться табл. 2.2, составленной для распределения Стьюдента.  [c.11]


    Функция СТЬЮДРАСПОБР (TINV) - Справочник

    Функция СТЬЮДРАСПОБР устаревшая с 2010-й версии Excel, оставлена для обратной совместимости с 2007 и более ранними версиями, рекомендуется воспользоваться функциями СТЬЮДЕНТ.ОБР.2Х и СТЬЮДЕНТ.ОБР.

    Описание функции СТЬЮДРАСПОБР

    Возвращает двустороннее обратное t-распределения Стьюдента.

    Синтаксис
    =СТЬЮДРАСПОБР(вероятность; степени_свободы)

    Аргументы

    вероятностьстепени_свободы

    Обязательный. Вероятность, соответствующая двустороннему распределению Стьюдента.

    Обязательный. Число степеней свободы, характеризующее распределение.

    Замечания
    • Если любой из аргументов не является числом, то функция СТЬЮДРАСПОБР возвращает значение ошибки #ЗНАЧ!.
    • Если «вероятность» 1, функция СТЬЮДРАСПОБР возвращает значение ошибки #ЧИСЛО!.
    • Если значение «степени_свободы» не является целым, оно усекается.
    • Если значение «степени_свободы»
    • Функция СТЬЮДРАСПОБР возвращает значение t, для которого P(|X| > t) = вероятность, где X — случайная величина, соответствующая t-распределению, и P(|X| > t) = P(X t).
    • Одностороннее t-значение может быть получено при замене аргумента «вероятность» на 2*вероятность. Для вероятности 0,05 и 10 степеней свободы двустороннее значение вычисляется по формуле СТЬЮДРАСПОБР(0,05;10) и равно 2,28139. Одностороннее значение для той же вероятности и числа степеней свободы может быть вычислено по формуле СТЬЮДРАСПОБР(2*0,05;10), возвращающей значение 1,812462.

      Если задано значение вероятности, то функция СТЬЮДРАСПОБР ищет значение x, для которого функция СТЬЮДРАСП(x, степени_свободы, 2) = вероятность. Однако точность функции СТЬЮДРАСПОБР зависит от точности СТЬЮДРАСП. В функции СТЬЮДРАСПОБР для поиска применяется метод итераций. Если поиск не закончился после 100 итераций, функция возвращает значение ошибки #Н/Д.

    Пример

    т Распределение

    Распределение т (также известное как t-распределение Стьюдента ) - это распределение вероятностей, которое используется для оценки совокупности параметры, когда размер выборки невелик и / или когда совокупность дисперсия неизвестна.

    Зачем использовать t-распределение?

    Согласно центральная предельная теорема, выборочное распределение статистики (например, выборочного среднего) будет следовать нормальное распределение, при условии, что размер выборки достаточно велик.Поэтому, когда мы знать стандартное отклонение населения, мы можем вычислить z-счет и используйте нормальное распределение для оценки вероятности с выборочным средним.

    Но размер выборки иногда невелик, и часто мы не знаем стандартное отклонение населения. Когда возникает одна из этих проблем, статистики полагаются на распространение т статистика (также известный как t оценка ), значения которых определяются по формуле:

    t = [x - μ] / [s / sqrt (n)]

    где x - выборочное среднее значение, μ - среднее значение генеральной совокупности, s - стандартное отклонение выборки, а n - размер образца.Распределение статистики t называется т раздача или Распределение студентов .

    Распределение t позволяет нам проводить статистический анализ определенных данных. наборы, не подходящие для анализа, с использованием нормального распределения.

    Степени свободы

    На самом деле существует множество различных t-распределений. Особая форма распределения t определяется его степеней свободы . Степени свободы относятся количеству независимых наблюдений в наборе данных.

    При оценке среднего балла или доли по одной выборке, количество независимых наблюдений равно выборке размер минус один. Следовательно, распределение статистики t из образцы размера 8 будут описаны t-распределением, имеющим 8 - 1 или 7 степеней свободы. Аналогично, t-распределение, имеющее 15 степеней свободы будет использоваться с образцом размером 16.

    Для других приложений степени свободы могут быть вычислены. по-другому.Мы будем описывать эти вычисления по мере их появления.

    Свойства t-распределения

    t-распределение имеет следующие свойства:

    • Дисперсия всегда больше 1, хотя он близок к 1, когда есть много степеней свободы. С бесконечными степенями свободы, распределение t такое же, как и стандартное нормальное распределение.

    Когда использовать t-распределение

    t-распределение можно использовать с любой статистикой, имеющей колоколообразную форму. распространение (т.э., примерно нормально). Выборочное распределение статистики должен иметь форму колокола, если любое из следующих применяются условия.

    • Размер выборки больше 40, без выбросов.

    Распределение t следует использовать , а не с небольшими выборками из популяции, которые не являются приблизительно нормальными.

    Вероятность и t-распределение Стьюдента

    Когда выборка размером n отбирается из совокупности, имеющей нормальное (или почти нормальное) распределение, выборочное среднее может быть преобразованы в статистику t с помощью уравнения, представленного на начало этого урока.Мы повторяем это уравнение ниже:

    t = [x - μ] / [s / sqrt (n)]

    где x - выборочное среднее значение, μ - среднее значение генеральной совокупности, s - стандартное отклонение выборки, n - размер выборки и степени свободы равны n - 1.

    Статистика t, полученная с помощью этого преобразования, может быть связана с уникальный совокупная вероятность. Эта кумулятивная вероятность представляет собой вероятность обнаружения выборочное среднее значение меньше или равно x, учитывая случайную выборку размером n .

    Самый простой способ найти вероятность, связанную с конкретным t статистика заключается в использовании Калькулятор распределения T, бесплатный инструмент, предоставляемый Stat Trek.

    Калькулятор распределения T

    Калькулятор распределения T решает общие статистические задачи на основе t распределение. Калькулятор вычисляет кумулятивные вероятности на основе простых входы. Четкие инструкции помогут вам найти точное решение, быстро и без труда. Если что-то неясно, часто задаваемые вопросы и примеры проблем дайте простые объяснения.В калькулятор бесплатный. Его можно найти в Stat Trek. главное меню на вкладке Stat Tools. Или вы можете нажать кнопку ниже.

    Калькулятор распределения T

    Обозначения и t Статистика

    Статистики используют t α для представляют статистику t, которая имеет совокупная вероятность из (1 - α). Например, предположим, что нас интересует статистика t, имеющая совокупная вероятность 0,95. В этом примере α будет равно (1 - 0,95) или 0,05. Мы бы назвали t-статистику t 0.05

    Конечно, значение t 0,05 зависит от количества степеней свободы. Например, при 2 степенях свободы t 0,05 равно 2,92; но при 20 степенях свободы t 0,05 равно до 1,725.

    Примечание: Поскольку t-распределение симметрично относительно среднего нуля, верно следующее.

    т α = - т 1 - альфа А также t 1 - альфа = - t α

    Таким образом, если t 0.05 = 2,92, тогда t 0,95 = -2,92.

    Проверьте свое понимание

    Проблема 1

    Корпорация Acme производит лампочки. Генеральный директор утверждает, что средний Acme лампочка длится 300 дней. Исследователь случайным образом выбирает 15 лампочек для тестирования. Отобранные луковицы служат в среднем 290 дней со стандартным отклонением 50 дней. Если заявление генерального директора было правдой, какова вероятность того, что 15 случайно выбранных луковицы будут иметь средний срок службы не более 290 дней?

    Примечание: Есть два способа решить эту проблему, используя T-распределение. Калькулятор.Оба подхода представлены ниже. Решение А - традиционное подход. Это требует, чтобы вы вычислили статистику t на основе данных, представленных в описание проблемы. Затем вы используете Калькулятор Т-распределения, чтобы найти вероятность. Решение B проще. Вы просто вводите данные о проблеме в Калькулятор Т-распределения. Калькулятор вычисляет t-статистику "за сцены "и отображает вероятность. Оба подхода дают точную тот же ответ.

    Решение A

    Первое, что нам нужно сделать, это вычислить статистику t на основе по следующему уравнению:

    t = [x - μ] / [s / sqrt (n)]
    t = (290–300) / [50 / sqrt (15)]
    t = -10 / 12.

    Чтобы применить метод bootstrap-t (или процентиль-t) при работе с усеченным средним, действуйте следующим образом:
    1.Вычислите усеченное по выборке среднее значение X¯t.
    2. Сгенерируйте загрузочную выборку путем случайной выборки с заменой n наблюдений из X 1 ,…, X n , что даст X1⁎,…, Xn⁎.
    3. При вычислении доверительного интервала с равными хвостами используйте выборку начальной загрузки для вычисления Tt⁎, заданного уравнением. (4.7). При вычислении симметричного доверительного интервала вычислите Tt⁎, используя уравнение. (4.8) вместо этого.
    4.Повторите шаги 2 и 3, получив Tt1⁎,…, TtB⁎. B = 599, по-видимому, достаточно в большинстве ситуаций, когда n ≥ 12.
    5. Поместите значения Tt1 T,…, TtB⁎ в порядке возрастания, получив Tt (1) ⁎,…, Tt (B) ⁎.
    6. Установите = αB /2, c = (1 - α ) B , округлите и c до ближайшего целого числа, и пусть u = B - .
    Доверительный интервал 1 - α для μ t составляет

    (4.10) (X¯t − Tt (u) ⁎swn, X¯t − Tt (ℓ) ⁎swn),

    , а симметричный доверительный интервал задается формулой. (4.9).

    (4,7) Tt⁎ = (1−2γ) n (X¯t⁎ − X¯t) sw⁎.

    Что касается симметричного двустороннего доверительного интервала, теперь используйте

    (4.8) Tt⁎ = (1−2γ) n | X¯t⁎ − X¯t | sw⁎,

    , и в этом случае двузначный двусторонний доверительный интервал для μt равен

    (4.9) X¯t ± Tt (c) ⁎sw (1−2γ) n.

    Выбор между процентильным бутстрапом и бутстрапом-t, основанный на критерии точного вероятностного покрытия, зависит от степени усечения.Без обрезки все указывает на то, что бутстрап-t предпочтительнее (например, Westfall & Young, 1993). Следовательно, ранние исследования, основанные на средствах, предлагали использовать бутстрап-t при выводе об усеченном среднем популяции, но более поздние исследования показывают, что по мере увеличения количества усечения в какой-то момент метод процентильного бутстрапа дает преимущество. В частности, исследования с помощью моделирования показывают, что, когда величина обрезки составляет 20%, следует использовать процентильный доверительный интервал начальной загрузки, а не t начальной загрузки (например,г., Wilcox, 2001a). Возможно, с немного меньшей обрезкой процентильный бутстрап продолжает давать более точное вероятностное покрытие в целом, но этот вопрос не был тщательно изучен.

    Один вопрос заключается в том, может ли уравнение. (4.6) дает доверительный интервал с достаточно точным охватом вероятностей при выборке из несимметричного распределения. Чтобы решить эту проблему, снова обращаем внимание на логнормальное распределение, которое имеет μt = 1,111. Сначала подумайте, что происходит, когда bootstrap-t не используется.При n = 20 и α = 0,025 вероятность отклонения H0: μt> 1,111 при использовании уравнения. (4.4) составляет примерно 0,065, что примерно в 2,6 раза больше номинального уровня. Напротив, вероятность отклонения H0: μt <1,111 составляет приблизительно 0,010. Таким образом, вероятность отклонения H0: μt = 1,111 при тестировании на уровне 0,05 составляет примерно 0,065 + 0,010 = 0,075. Если вместо этого используется метод bootstrap-t, с B = 599, вероятность односторонней ошибки типа I теперь составляет 0,035 и 0,020, поэтому вероятность отклонения H0: μt = 1.111 составляет примерно 0,055 при тестировании на уровне 0,05. (Причина использования B = 599, а не B = 600, проистекает из результатов в Hall, 1986, показывающих, что B следует выбирать так, чтобы α было кратно (B + 1) −1. иногда эта небольшая корректировка немного улучшает ситуацию, поэтому она используется здесь.) По мере того, как мы движемся к распределению с тяжелым хвостом, как правило, фактическая вероятность ошибки типа I имеет тенденцию к уменьшению.

    Для полноты, при проверке двусторонней гипотезы или вычислении двустороннего доверительного интервала, асимптотические результаты, представленные Холлом (1988a, 1988b), предлагают изменить метод bootstrap-t, заменив Tt⁎ на

    (4.11) Tt⁎ = (1−2γ) n | X¯t⁎ − X¯t | sw⁎.

    Теперь двусторонний доверительный интервал для μt равен

    (4.12) X¯t ± Tt (c) ⁎sw (1−2γ) n,

    , где c = (1 − α) B, округленное до ближайшего целое число. Это пример двустороннего доверительного интервала симметричный . То есть доверительный интервал имеет вид (X¯t − cˆ, X¯t + cˆ), где cˆ определяется с целью, чтобы охват вероятностей был как можно ближе к 1 − α. Напротив, равновернистый двусторонний доверительный интервал имеет вид (X¯t − aˆ, X¯t + bˆ), где aˆ и bˆ определяются с целью, чтобы P (μt X¯t + bˆ) ≈α / 2.Доверительный интервал, заданный формулой. (4.10) равнохвостая. С точки зрения тестирования H0: μt = μ0 по сравнению с h2: μt ≠ μ0, уравнение. (4.12) равносильно отклонению, если Tt <−1 × Tt (c) ⁎ или если Tt> Tt (c) ⁎. Когда уравнение. (4.12) применяется к логнормальному распределению с n = 20, оценка моделирования фактической вероятности ошибки типа I составляет 0,0532 по сравнению с 0,0537 с использованием (4.10). Таким образом, с точки зрения вероятностей ошибок типа I, эти два метода мало разделяют для этого особого случая, но на практике, как будет показано ниже, выбор между этими двумя методами может быть важным.

    В таблице 4.5 приведены значения αˆ, оценка вероятности ошибки типа I при выполнении односторонних тестов с α = 0,025 и при оценке критического значения одним из трех методов, описанных в этом разделе. Первая оценка критического значения - t , квантиль 1 − α / 2 t-распределения Стьюдента с n − 2g − 1 степенями свободы. То есть отклонить, если Tt меньше - t или больше t в зависимости от направления теста.Вторая оценка критического значения - это Tt (ℓ) ⁎ или Tt (u) ⁎ (опять же, в зависимости от направления теста), где Tt (ℓ) ⁎ и Tt (u) ⁎ определяются с помощью равностороннего бутстрапа. -t метод. Последний метод использует Tt (c) ⁎, полученный в результате симметричного бутстрапа-t, используемого в уравнении. (4.12). Оценочные вероятности ошибок типа I представлены для четырех распределений g и h, обсуждаемых в разделе 4.2. Например, когда выборка происходит из нормального распределения (g = h = 0), α = 0,025, и когда H0 отклоняется, потому что Tt <−t, фактическая вероятность отклонения приблизительно равна 0.031. Напротив, когда g = 0,5 и h = 0, вероятность отклонения оценивается в 0,047, что примерно в два раза выше номинального уровня. (Оценки в таблице 4.5 основаны на моделировании с 1000 повторениями при использовании одного из методов начальной загрузки и 10000 повторений при использовании t Стьюдента). Если выборка происходит из логнормального распределения, не показанного в таблице 4.5, оценка увеличивается до 0,066, что в 2,64 раза больше номинального уровня 0,025. Для (g, h) = (0,5,0,0) и α = 0,05 вероятности хвоста равны 0.094 и 0,034.

    Таблица 4.5. Значения αˆ соответствуют трем критическим значениям, n = 12, α = 0,025.

    г h P ( T t & lt; - t ) P ( T t & gt; t ) P (Tt & lt; Tt (ℓ) ⁎) P (Tt & gt; Tt (u) ⁎) P (Tt & lt; −Tt (c) ⁎) P (Tt & gt; Tt (c ) ⁎)
    0.0 0,0 0,031 0,028 0,026 0,030 0,020 0,025
    0,0 0,5 0,025 0,08 0,022 51 0,022 51 9085
    0,5 0,0 0,047 0,016 0,030 0,023 0,036 0,017
    0,5 0.5 0,040 0,012 0,037 0,028 0,025 0,011

    Обратите внимание, что выбор между уравнениями (4.10) и уравнение. (4.12), методы равностороннего и симметричного бутстрапа, не совсем ясны на основе результатов, приведенных в таблице 4.5. Аргумент в пользу уравнения. (4.12) заключается в том, что наибольшая оценочная вероятность ошибки типа I в таблице 4.5 при выполнении двустороннего теста составляет 0,036 + 0,017 = 0,053, в то время как при использовании уравнения. (4.10) наибольшая оценка равна 0.037 + 0,028 = 0,065. Возможное возражение против уравнения. (4.12) заключается в том, что в некоторых случаях оно слишком консервативно - вероятность хвоста может быть меньше половины номинального уровня 0,025. Кроме того, если можно исключить возможность того, что выборка происходит из асимметричного распределения с очень тяжелыми хвостами, таблица 4.5 предлагает использовать уравнение. (4.10) над уравнением. (4.12), по крайней мере, на основе вероятностного покрытия.

    Существуют и другие методы начальной загрузки, которые могут иметь практическое преимущество перед методом начальной загрузки, но на данный момент это не похоже на тот случай, когда γ близко к нулю.Однако обширных исследований не проводилось, поэтому дальнейшие исследования могут изменить эту точку зрения. Один из подходов заключается в использовании начальной оценки фактического вероятностного покрытия при использовании Tt с t-распределением Стьюдента, а затем корректировка уровня α так, чтобы фактическое вероятностное покрытие было ближе к номинальному уровню (Loh, 1987a, 1987b). При выборке из логнормального распределения с n = 20 односторонние тесты, рассмотренные выше, теперь имеют фактическую вероятность ошибки типа I, приблизительно равную 0.011 и 0,045, что немного хуже результатов с bootstrap-t. Вестфол и Янг (1993) отстаивают еще один метод оценки p-значения Tt. Для рассматриваемой здесь ситуации моделирования (на основе 4000 повторений и B = 1000) дают оценки вероятностей ошибок типа I, равные 0,034 и 0,017. Таким образом, по крайней мере, для логнормального распределения эти два альтернативных метода не имеют практического преимущества при γ = 0,2, но, конечно, необходимы более подробные исследования.Еще одна интересная возможность - это метод ABC, обсужденный Эфроном и Тибширани (1993). Привлекательность этого метода заключается в том, что точные доверительные интервалы могут быть возможны при значительно меньшем выборе для B , но нет результатов с малой выборкой для определения того, так ли это для рассматриваемой проблемы. Дополнительные методы калибровки кратко изложены Efron and Tibshirani (1993).

    Пример

    Рассмотрим снова данные закона в Таблице 4.3, где X¯t = 596.2 на основе обрезки 20%. Симметричный доверительный интервал bootstrap-t, основанный на формуле. (4.12), это (541.6,650.9), которое было вычислено с помощью функции R trimcibt, описанной в разделе 4.4.6. Как указывалось ранее, доверительный интервал для μt, основанный на распределении Стьюдента и определяемый уравнением. (4.3), это (561,8, 630,6), который является подмножеством интервала, основанного на уравнении. (4.12). Фактически, длина этой уверенности составляет 68,8 против 109,3 при использовании метода bootstrap-t. Главное здесь то, что выбор метода может существенно повлиять на длину доверительного интервала, соотношение длин составляет 68.8 / 109,3 = 0,63. Может показаться, что использование t-распределения Стьюдента предпочтительнее, потому что доверительный интервал короче. Однако, как отмечалось ранее, похоже, что выборка происходит из несимметричного распределения, и это ситуация, когда использование t-распределения Стьюдента может дать доверительный интервал, который не имеет номинального вероятностного покрытия - интервал может быть слишком коротким. . Доверительный интервал 0,95 для μ равен (577,1 623,4), что еще короче и, вероятно, очень неточно с точки зрения вероятностного покрытия.Если вместо этого используется метод равностороннего бутстрапа-t, заданный (4.10), результирующий доверительный интервал 0,95 для 20% усеченного среднего будет (523,0 626,3), что также существенно больше, чем доверительный интервал, основанный на t Стьюдента. распределение. Повторюсь, все указывает на то, что обрезка по сравнению с отсутствием обрезки обычно улучшает вероятностный охват при использовании уравнения. (4.3) и выборка производится из перекошенного распределения с легким хвостом, но метод процентильной начальной загрузки или бутстрап-t может дать даже лучшие результаты, по крайней мере, когда n мало.

    т Распределение

    т Распределение

    Автор (ы)

    Дэвид М. Лейн

    Предварительные требования

    Обычный Распространение, Районы При нормальном распределении степеней свободы Доверительный интервал для среднего

    учебных целей

    1. Укажите разницу между формой t-распределения и нормального распределения
    2. Укажите, в чем разница между формой t-распределения и нормального распределения. зависит от степеней свободы
    3. Используйте таблицу t, чтобы найти значение t для использования в доверительном интервале
    4. Используйте калькулятор t, чтобы найти значение t для использования в качестве достоверности интервал

    Во введении к нормальным распределениям было показано, что 95% площади нормального распределения находится в пределах 1.96 стандартных отклонений среднего. Поэтому, если вы случайно выбрал значение из нормального распределения со средним значением 100, вероятность того, что это будет в пределах 1,96σ от 100, равна 0,95. Точно так же, если вы выберете N значений из генеральной совокупности, вероятность что выборочное среднее (M) будет в пределах 1,96 σ M из 100 составляет 0,95.

    Теперь рассмотрим случай, когда у вас есть нормальный распределение, но вы не знаете стандартное отклонение.Ты выборки значений N, вычисление среднего выборочного значения (M) и оценка стандартная ошибка среднего (σ M ) с s M . Какова вероятность того, что M будет в пределах 1,96 с M от среднего значения генеральной совокупности (μ)? Это сложная проблема, потому что есть два способа, которыми M может быть больше 1,96 с M от μ: (1) M может случайно быть либо очень высоким, либо очень большим. low и (2) s M случайно может быть очень низкий.Интуитивно понятно, что вероятность быть в пределах 1,96 стандартных ошибок среднего значения должно быть меньше, чем в случае, когда известно стандартное отклонение (и недооценивать нельзя). Но насколько меньше? К счастью, способ решения этой проблемы был решен. в начале 20 века У. С. Госсетом, определившим распределение среднего деленного на оценку стандартной ошибки.Это распределение называется Студенческим. t распределение или иногда просто t распределение. Госсет разработал t-распределение и связанные с ними статистические тесты при работе на пивоварне в Ирландии. Благодаря договорному соглашению с пивоварней, он опубликовал статью под псевдонимом «Студент». Что Вот почему t-критерий называется «t-критерий Стьюдента».

    Распределение t очень похоже на нормальное распределение, когда оценка дисперсии основан на многих степенях свободы, но имеет относительно больше очков в хвосте когда меньше степеней свободы.На рисунке 1 показаны t-распределения с 2, 4 и 10 степенями свободы и стандартное нормальное распределение. Обратите внимание, что нормальное распределение имеет относительно больше баллов в центре распределения, а распределение t имеет относительно больше баллов в хвостах. Таким образом, t-распределение является лептокуртическим. Распределение t приближается к нормальному с увеличением степеней свободы.

    Рис. 1. Сравнение t-распределений с 2, 4 и 10 df и стандартным нормальным распределением.Распределение с самым низким пиком - это распределение 2 df, следующее низкое - 4 df, самое низкое после этого - 10 df, а самое высокое - стандартное нормальное распределение.

    Поскольку t-распределение лептокуртическое, процент распределения в пределах 1,96 стандартных отклонений среднего значения меньше 95% для нормального распределения. В таблице 1 показано количество стандартных отклонений от среднего. требуется, чтобы содержать 95% и 99% площади распределения t для различных степеней свободы.Это значения t, которые вы используете в доверительном интервале. Соответствующие значения для нормальное распределение составляет 1,96 и 2,58 соответственно. Уведомление что с несколькими степенями свободы значения t намного выше чем соответствующие значения для нормального распределения и что разница уменьшается с увеличением степеней свободы. Значения в Таблице 1 можно получить из «Найти t для «калькулятора доверительного интервала».

    Таблица 1. Сокращенная таблица t.

    df 0,95 0,99
    2 4,303 9.925
    3 3,182 5,841
    4 2,776 4,604
    5 2.571 4,032
    8 2,306 3,355
    10 2,228 3.169
    20 2,086 2,845
    50 2,009 2,678
    100 1.984 2,626

    Возвращаясь к проблеме, поставленной в начале этого раздела, предположим, вы выбрали 9 значений из нормальной совокупности и оценили стандартная ошибка среднего (σ M ) с s M . Какова вероятность того, что M будет в пределах 1,96 с M от μ? С размер выборки 9, имеется N - 1 = 8 df.Из Таблицы 1 вы можно видеть, что при 8 df вероятность того, что среднее значение будет равно 0,95, будет равна 0,95. быть в пределах 2.306 с M от μ. Вероятность того, что оно будет в пределах 1,96 с M от μ, поэтому ниже 0,95.

    Как показано на рисунке 2 "t с помощью калькулятора распределения "можно найти, что 0,086 область t-распределения составляет более 1,96 стандартных отклонений от среднего, поэтому вероятность того, что M будет меньше 1.

    По каким точкам строится парабола: График квадратичной функции (ЕГЭ 2022)

    {2}}\) вершиной из начала координат в точку \( \displaystyle (-2;-1)\), только прямые оси двигать намного легче, чем кривую параболу.

    Теперь, как обычно, сам.

    Как построить параболу | Алгебра

    Как построить параболу? Существует несколько способов построения графика квадратичной функции. Каждый из них имеет свои плюсы и минусы. Рассмотрим два способа.

    Начнём с построения графика квадратичной функции вида y=x²+bx+c и y= -x²+bx+c.

    График квадратичной функции y=x²+bx+c — парабола, ветви которой направлены вверх. Для построения графика достаточно найти координаты вершины параболы. Абсцисса вершины параболы находится по формуле

       

    для нахождения ординаты можно подставить в формулу y=x²+bx+c вместо каждого x найденное значение хₒ: yₒ=xₒ²+bxₒ+c. От вершины (хₒ; yₒ ) строим параболу y=x².

    Пример.

    Построить график функции y=x²+2x-3.

    Решение:

    y=x²+2x-3 — квадратичная функция. График — парабола ветвями вверх. Координаты вершины параболы

       

       

    От вершины (-1;-4) строим график параболы y=x²(как от начала координат. Вместо (0;0) — вершина (-1;-4). От (-1;-4) идём вправо на 1 единицу и вверх на 1 единицу, затем влево на 1 и вверх на 1; далее: 2 — вправо, 4 — вверх, 2- влево, 4 — вверх; 3 — вправо, 9 — вверх, 3 — влево, 9 — вверх. Если этих 7 точек недостаточно, далее — 4 вправо, 16 — вверх и т. д.).

    y=x²+2x-3

      График квадратичной функции y= -x²+bx+c — парабола, ветви которой направлены вниз. Для построения графика ищем координаты вершины и от неё строим параболу y= -x².

    Пример.

    Построить график функции y= -x²+2x+8.   

    Решение:

    y= -x²+2x+8 — квадратичная функция. График — парабола ветвями вниз. Координаты вершины параболы

       

       

    От вершины строим параболу y= -x² (1 — вправо, 1- вниз; 1 — влево, 1 — вниз; 2 — вправо, 4 — вниз; 2 — влево, 4 — вниз и т. д.):

    y= -x²+2x+8

    Этот способ позволяет построить параболу быстро и не вызывает затруднений, если вы  умеете строить графики функций y=x² и y= -x². Недостаток: если координаты вершины — дробные числа, строить график не очень удобно. Если требуется знать точные значения точек пересечения графика с осью Ох, придется дополнительно решить уравнение x²+bx+c=0 (или —x²+bx+c=0), даже если эти точки непосредственно можно определить по рисунку.

    Другой способ построения параболы —  по точкам, то есть можно найти  несколько точек графика и через них провести параболу (с учетом того, что прямая x=хₒ является её осью симметрии). Обычно для этого берут вершину параболы, точки пересечения графика с осями координат и 1-2 дополнительные точки.

    Примеры.

    Построить график функции y=x²+5x+4.

    Решение:

    y=x²+5x+4 — квадратичная функция. График — парабола ветвями вверх. Координаты вершины параболы

       

       

    то есть вершина параболы — точка (-2,5; -2,25).

    Ищем точки пересечения графика с осями координат. В точке пересечения с осью Ох y=0: x²+5x+4=0. Корни квадратного уравнения х1=-1, х2=-4, то есть получили две точки графике (-1; 0) и (-4; 0).

    В точке пересечения графика с осью Оy х=0: y=0²+5∙0+4=4. Получили точку (0; 4).

    Для уточнения графика можно найти дополнительную точку. Возьмем х=1, тогда y=1²+5∙1+4=10, то есть еще одна точка графика — (1; 10). Отмечаем эти точки на координатной плоскости. С учетом симметрии параболы относительно прямой, проходящей через её вершину, отметим еще две точки: (-5; 6) и (-6; 10) и проведем через них параболу:

     

    y=x²+5x+4

    Построить график функции y= -x²-3x.

    Решение:

    y= -x²-3x — квадратичная функция. График — парабола ветвями вниз. Координаты вершины параболы

       

       

    Вершина (-1,5; 2,25) — первая точка параболы.

    В точках пересечения графика с осью абсцисс y=0, то есть решаем уравнение -x²-3x=0. Его корни — х=0 и х=-3, то есть (0;0) и (-3; 0) — еще две точки графика. Точка (о; 0) является также  точкой пересечения параболы с осью ординат.

    При х=1 y=-1²-3∙1=-4, то есть (1; -4) — дополнительная точка для построения графика.

    y= -x²-3x

     

    Построение параболы по точкам — более трудоёмкий, по сравнению с первым, способ. Если парабола не пересекает ось Oх, дополнительных точек потребуется больше.

    Прежде чем продолжить построение графиков квадратичных функций вида y=ax²+bx+c, рассмотрим построение графиков функций с помощью геометрических преобразований. Графики функций вида y=x²+c также удобнее всего строить, используя одно из таких преобразований — параллельный перенос.

    Квадратичная функция, как построить Параболу

    Основные понятия

    Функция — это зависимость «y» от «x», при которой «x» является переменной или аргументом функции, а «y» — зависимой переменной или значением функции.

    Задать функцию означает определить правило в соответствии с которым по значениям независимой переменной можно найти соответствующие ее значения. Вот, какими способами ее можно задать:

    • Табличный способ. Помогает быстро определить конкретные значения без дополнительных измерений или вычислений.
    • Графический способ: наглядно.
    • Аналитический способ, через формулы. Компактно и можно посчитать функцию при произвольном значении аргумента из области определения.
    • Словесный способ.

    График функции — это объединение всех точек, когда вместо «x» можно подставить произвольные значения и найти координаты этих точек.

    Построение квадратичной функции

    Квадратичная функция задается формулой y = ax2 + bx + c, где x и y — переменные, a, b, c — заданные числа, обязательное условие — a ≠ 0. В уравнении существует следующее распределение:

    • a — старший коэффициент, который отвечает за ширину параболы. Большое значение a — парабола узкая, небольшое — парабола широкая.
    • b — второй коэффициент, который отвечает за смещение параболы от центра координат.
    • с — свободный член, который соответствует координате пересечения параболы с осью ординат.

    График квадратичной функции — парабола, которая имеет следующий вид для y = x2:


     

    Точки, обозначенные зелеными кружками называют базовыми точками. Чтобы найти их координаты для функции y = x2, нужно составить таблицу:

    x

    -2

    -1

    0

    1

    2

    y

    4

    1

    0

    1

    4

    Если в уравнении квадратичной функции старший коэффициент равен единице, то график имеет ту же форму, как y = x2 при любых значениях остальных коэффициентов.

    График функции y = –x2 выглядит, как перевернутая парабола:


     

    Зафиксируем координаты базовых точек в таблице:

    x

    -2

    -1

    0

    1

    2

    y

    -4

    -1

    0

    -1

    -4

    Посмотрев на оба графика можно заметить их симметричность относительно оси ОХ. Отметим важные выводы:

    • Если старший коэффициент больше нуля a > 0, то ветви параболы напрaвлены вверх.
    • Если старший коэффициент меньше нуля a < 0, то ветви параболы напрaвлены вниз.

    Как строить график квадратичной функции — учитывать значения х, в которых функция равна нулю. Иначе это можно назвать нулями функции. На графике нули функции f(x) — это точки пересечения у = f(x) с осью ОХ.

    Так как ордината (у) любой точки на оси ОХ равна нулю, поэтому для поиска координат точек пересечения графика функции у = f(x) с осью ОХ, нужно решить уравнение f(x) = 0.

    Для наглядности возьмем функцию y = ax2 + bx + c, для построения которой нужно решить квадратное уравнение ax2 + bx + c = 0. В процессе найдем дискриминант D = b2 — 4ac, который даст нам информацию о количестве корней квадратного уравнения.

    Рассмотрим три случая:

    1.  Если D < 0, то уравнение не имеет решений и парабола не имеет точек пересечения с осью ОХ. Если a > 0,то график выглядит так:
    1. Если D = 0, то уравнение имеет одно решение, а парабола пересекает ось ОХ в одной точке. Если a > 0, то график имеет такой вид:
    2. Если D > 0, то уравнение имеет два решения, а парабола пересекает ось ОХ в двух точках, которые можно найти следующим образом:

    

    Если a > 0, то график выглядит как-то так:


     

    На основе вышеизложенного ясно, что зная направление ветвей параболы и знак дискриминанта, у нас есть понимание, как будет выглядеть график конкретной функции.

    Координаты вершины параболы также являются важным параметром графика квадратичной функции и находятся следующим способом:

    Ось симметрии параболы — прямая, которая проходит через вершину параболы параллельно оси OY.

    Чтобы построить график, нам нужна точка пересечения параболы с осью OY. Так как абсцисса каждой точки оси OY равна нулю, чтобы найти точку пересечения параболы y = ax2 + bx + c с осью OY, нужно в уравнение вместо х подставить ноль: y(0) = c. То есть координаты этой точки будут соответствовать: (0; c).

    На изображении отмечены основные параметры графика квадратичной функции:


     

    Алгоритм построения параболы

    Рассмотрим несколько способов построения квадратичной параболы. Наиболее удобный способ можно выбрать в соответствии с тем, как задана квадратичная функция.

    Уравнение квадратичной функции имеет вид y = ax

    2 + bx + c.

    Разберем общий алгоритм на примере y = 2x2 + 3x — 5.

    Как строим:

    1. Определим направление ветвей параболы. Так как а = 2 > 0, ветви параболы направлены вверх.
    2. Найдем дискриминант квадратного трехчлена 2x2 + 3x — 5.

    D = b2 — 4ac = 9 — 4 * 2 * (-5) = 49 > 0

    √D = 7

    В данном случае дискриминант больше нуля, поэтому парабола имеет две точки пересечения с осью ОХ. Чтобы найти их координаты, решим уравнение:

    2x2 + 3x — 5 = 0

    1. Координаты вершины параболы:
    1. Точка пересечения с осью OY находится: (0; -5) и ей симметричная.
    2. Нанести эти точки на координатную плоскость и построить график параболы:

    Уравнение квадратичной функции имеет вид y = a * (x — x₀)

    2 + y₀

    Координаты его вершины: (x₀; y₀). В уравнении квадратичной функции y = 2x2 + 3x — 5 при а = 1, то второй коэффициент является четным числом.

    Рассмотрим пример: y = 2 * (x — 1)2 + 4.

    Как строим:

    1. Воспользуемся линейным преобразованием графиков функций. Для этого понадобится:
    • построить y = x2,
    • умножить ординаты всех точек графика на 2,
    • сдвинуть его вдоль оси ОХ на 1 единицу вправо,
    • сдвинуть его вдоль оси OY на 4 единицы вверх.
    1. Построить график параболы для каждого случая.

    Уравнение квадратичной функции имеет вид y = (x + a) * (x + b)

    Рассмотрим следующий пример: y = (x — 2) * (x + 1).

    Как строим:

    1. Данный вид уравнения позволяет быстро найти нули функции:

    (x — 2) * (x + 1) = 0, отсюда х₁ = 2, х₂ = -1.

    1. Определим координаты вершины параболы:
    1. Найти точку пересечения с осью OY:

    с = ab =(-2) * (1)= -2 и ей симметричная.

    1. Отметим эти точки на координатной плоскости и соединим плавной прямой. 3 + k\).

       

      • Если \(k > 0\), то график сдвигается на  \(k\) единиц вверх; если \(k < 0\), то график сдвигается на \(k\) единиц вниз.
      • Если \(h > 0\),то график сдвигается  на \(h\) единиц вправо; если \(h < 0\), то график смещается на \(h\) единиц влево.
      • Если \(a < 0\), график переворачивается.

      Больше уроков и заданий по математике вместе с преподавателями нашей онлайн-школы «Альфа». Запишитесь на пробное занятие уже сейчас!

      Запишитесь на бесплатное тестирование знаний!

      Наши преподаватели

      Оставить заявку

      Репетитор по математике

      Пермский государственный гуманитарно-педагогический университет

      Проведенных занятий:

      Форма обучения:

      Дистанционно (Скайп)

      Репетитор 5-9 классов. Я люблю математику за ее точность и однозначность, она помогает мыслить логически, формирует алгоритмическое мышление. При работе с учениками использую наглядное представление материала, игры, таблицы с кратким теоретическим материалом. Верю в то, что главное не отметка, а те знания, которые ученик усвоил и может применить на практике.

      Оставить заявку

      Репетитор по математике

      Запорожский национальный университет

      Проведенных занятий:

      Форма обучения:

      Дистанционно (Скайп)

      Репетитор 5-9 классов. При обучении всегда стараюсь приводить примеры из реальной жизни и показываю, как из жизненных ситуаций построить математическую модель. Считаю, что при изучении математики нельзя изучать новый материал, пока дети не усвоили предыдущий. Я люблю математику за то, что она развивает логическое и алгоритмическое мышление, пространственное воображение.

      Оставить заявку

      Репетитор по математике

      Новосибирский государственный университет

      Проведенных занятий:

      Форма обучения:

      Дистанционно (Скайп)

      Репетитор 5-11 классов. Убежден, что математику может понять каждый человек. Со мной вы получите заряд уверенности в себе, поймете, что математика — это не скучно, а безумно интересно! С нетерпением жду всех на занятиях!

      Векторы

      • — Индивидуальные занятия
      • — В любое удобное для вас время
      • — Бесплатное вводное занятие

      Похожие статьи

      Построение графика квадратичной функции

      Построение графика квадратичной функции, заданной формулой

      Предмет: алгебра

      Класс: 8 «Б»

      Тема: Построение графика квадратичной функции, заданной формулой

      Тип: комбинированный урок.

      Форма организации учебной деятельности: индивидуально-групповая.

       

      Цели

      Обучающие

      ·         проверить знания, умения и навыки построения графика  квадратичной функции, заданной формулой

      ·         внедрить алгоритм построения графика квадратичной функции, заданной формулой

      ·         отработать алгоритм при построении графиков квадратичной функции.

      Развивающая

      ·         продолжить работу по развитию умения работать с книгой, сравнивать; развивать коммуникативные связи, информационную грамотность, логику.

      Воспитательная

      ·         стимулировать учащихся к самооценке образовательной деятельности, вызывая чувство самопознания, самоопределения и самореализации.

      Оборудование

      ·         Доска, компьютеры, экран с проектором, карточки с алгоритмами.

       

      Ход урока

       

      1) Организационный момент (2 мин)

      ·         Учитель формулирует тему и цели урока, сообщает план работы, который проецируется на экран и по мере выполнения стираются пункты плана. Учащиеся записывают число и тему урока в тетради.

       

       

       

       

       

       

       

      Работа по плану

      1)      Работая устно, вспоминаем решение уравнений.

      2)      Учащиеся проверяют свои знания по построению графика квадратичной функции способом перемещения.

      3)      Знакомство с алгоритмом.

      4)      Отработка алгоритма при построении графиков функции, заданной формулой

      2) Актуализация знаний учащихся (13 мин).

      1)      Фронтальная устная работа.

      1. Что является графиком функции у = аx2. (парабола)
      2. Как зависит график функции у = аx2 от коэффициента а.

      а) Сформулируйте правило переноса графика функции  вдоль оси абсцисс.

            б) Сформулируйте правило переноса графика функции  вдоль оси ординат.

      (если а>0, то происходит растяжение графика функции от оси Ох вдоль оси Оу, ели 0<a<1, то происходит сжатие графика функции к оси Ох вдоль оси Оу)
      3. Вспомни алгоритм построения графиков функций , если известен график функции у = аx2.

      (График функции  является парабола, получаема сдвигом параболы у = аx2:

      вдоль оси абсцисс вправо на х0, если х0>0, влево на , если х0<0;

      вдоль оси ординат вверх на у0, если у0>0, вниз на , если у0<0).

      4. Как определить координаты вершины параболы?

      5. Как определить точку, через которую проходит ось симметрии параболы?

      6. Как определить направление «ветвей» параболы?

      ·         Заполни пропуски (работа с интерактивной доской): все записывают в тетради. Взаимопроверка.

      1.  Функция  у = aх2 + bx + c, где а,  b,  c – заданные  действительные числа,  а ¹ 0,

      х – действительная переменная,  называется  …  функцией. (квадратичной)

      2.  График  функции  у = ах2 при  любом  а ¹ 0  называют  … .(параболой)

      3.  Функция  у = х2  является  …   (возрастающей, убывающей)  на  промежутке 

      х £ 0. (убывающей)

      4.  Значения  х,  при  которых  квадратичная  функция  равна  нулю,  называют  …  функции (нулями функции)

      5.   Точку  пересечения  параболы с  осью  симметрии  называют  …  параболы. (вершина параболы)

      6.  При  а >0  ветви  параболы у = ах2  направлены  …  . (вверх)

      7. Если  а< о  и х ¹ 0,  то  функция  у = ах2  принимает  … (отрицательные)

      (положительные,  отрицательные)  значения.

      Работа у доски  (индивидуальны карточки у доски)

      1. Найдите  координаты  вершины  параболы  у=х2-4х+4   Ответ:   (2;0)

      2.Найдите  нули  квадратичной  функции у=х2+х-2  Ответ:  -2; 1

      3. Выдели полный квадрат x2 — 4х + 5.  И постройте график полученной функции. 

      Ответ:   х2 — 4х + 5 = (х2 — 4х + 4) + 1 = (х — 2)2 + 1

      Фронтальная работа с классом. (Презентация)

      3.Учитель поясняет задание. Для каждой из функций, графики которых изображены, выберите соответствующее условие и отметьте знаком «+». Ученики выполняют работу на распечатанных листочках, осуществляя самопроверку. Листочки заранее раздать ученикам.

      После того, как учащиеся закончили решение теста, выполняем самопроверку: учащиеся по очереди комментируют свои ответы, один ученик выполняет задание на интерактивной доске, на экране с помощью анимации появляются правильные ответы.    ( Презентация)

       После проверки учащиеся оценивают  работу соседа по следующему критерию:

      • «5» — нет ошибок;
      • «4» — 1 ошибка;
      • «3» — 2 ошибки;
      • «2» — 3 и более ошибки.

      Проверка работ учащихся  у доски

       

      4.

      Ответ:

       (Находим нули функции:   =0   х1=0; х2=-5, ветви параболы направлены вверх а>0).

      Ответ: (3,0)  ;

      2)      Индивидуальное задание

      ·         Индивидуальная работа на компьютерах. Первая группа, проверяет свои знания по построению графиков функции  – в течение 4 минут выполняет теств Excel. (11 человек). Ученикам раздаются по окончанию работы образцы для проверки.

      Образец для проверки

      ·         Фронтальная устная работа (проверка работы, анализ и комментирование). Учащиеся второй группы выполняют тест с помощью системы голосования Verdict. На экране появляется изображение соответствующего графика с указанной функцией. (15 человек).

      Тест

      «Квадратичная функция»

      В системе Verdict

      10. Функция задана формулой    .   Найдите  .

        1) 24                   2) 0                      3) 8                     4) -8

      1. График какой функции изображен на рисунке?                                   

       

          1)                    2)   

          3)                         4)

      4. Найдите нули функции   .     

         1) 2  и 3                     2) -6  и -1                 3) 1 и 6                     4) -3  и -2

      2. На каком рисунке изображен график функции  ?

      1)                                  2)                                3)                                   4)

      0

       

      1

       

      1

       

      х

       

      у

          SHAPE  \* MERGEFORMAT

      0

      1

      1

      у

      х

        SHAPE  \* MERGEFORMAT

      0

      1

      1

      у

      х

        SHAPE  \* MERGEFORMAT

      0

      1

      1

      у

      х

       

       

       

      0

      1

      1

      у

      х

      3. График какой функции изображен на рисунке?

       

           1)                    2)

           3)                  4)

       

       

      0

      1

      1

      у

      х

      8. На каком промежутке функция,  изображенная на рисунке убывает?

         1)                  2)           3)           4)  

       

       

        5. График какой функции изображен на рисунке?                                   

       

          1)                    2)   

          3)                    4)

      6. На каком рисунке изображен график функции  ?

      1)                                  2)                                3)                                   4)

      0

       

      1

       

      1

       

      х

       

      у

          SHAPE  \* MERGEFORMAT

      0

      1

      1

      у

      х

        SHAPE  \* MERGEFORMAT

      0

      1

      1

      у

      х

        SHAPE  \* MERGEFORMAT

      0

      1

      1

      у

      х

       

       

       

      0

      1

      1

      у

      х

      7. График какой функции изображен на рисунке?

       

      1)                 2)  

      3)                 4)                                  

       

       

       

       

      0

      1

      Формула вершины параболы

      Обычно формулу координаты x вершины параболы используют, когда имеют дело с квадратичной функцией.

      Квадратичная функция имеет вид: y = ax2 + bx + c.

      Ее график — это парабола с вершиной, координаты которой определяются по формулам:

      Однако формулу координаты y знать и использовать не обязательно. Обычно проще подставить найденное значение x в саму квадратичную функцию и найти оттуда y.

      Например, если дана функция y = 2x2 – 4x + 5, то координата x ее вершины будет равна:

      x = –(–4 / (2 × 2)) = 1

      Координату же y вычислим, подставив найденный x в саму функцию:

      y = 2 × 12 – 4 × 1 + 5 = 3

      Таким образом, вершина графика функции y = 2x2 – 4x + 5 находится в точке с координатами (1; 3).

      В остальном парабола квадратичной функции вида y = ax2 + bx + c такая же как функции вида y = ax2. Отличие лишь в сдвиге вершины по сравнению с функцией y = ax2. Так в приведенном выше примере (y = 2x2 – 4x + 5) парабола будет по форме и направлению ветвей такой же, как для функции y = 2x2. Разница лишь в координатах вершин парабол.

      Формулы вершины параболы получаются при преобразовании квадратичной функции к виду y = f(x + l) + m. Делается это методом выделения полного квадрата. Как известно функции вида y = f(x + l) + m отличаются от функций y = f(x) сдвигом из графиков по оси x на –l и по оси y на m. Именно l в преобразованной квадратичной функции оказывается равным –b/2a, а m = (4ac – b2) / 4a. То есть l и m — это координаты x0 и y0 соответственно.

      Доказывается это применением метода выделения полного квадрата к квадратному трехчлену общего вида ax2 + bx + c. При этом выполняются следующие преобразования:

      1. Объединим первые два члена многочлена: y = (ax2 + bx) + c
      2. Вынесем коэффициент a за скобку, при этом b разделится на a:

      3. Представим, что у нас есть квадрат суммы, в котором x одно из слагаемых, а из выражения в скобках надо получить его полный квадрат суммы. Одночлен (b/a)x умножим на 2 и разделим на 2 одновременно. Также прибавим и вычтем квадрат второго слагаемого квадрата суммы. Получим:

      4. Выделим квадрат суммы:

      5. Умножим на a:

      6. Приведем к общему знаменателю свободные члены:

      7. Поменяем знак:

      Таким образом, мы привели функцию y = ax2 + bx + c к виду y = a(x + l)2 + m, что соответствует функции y = f(x + l) + m, где f(x) = ax2. А как строить графики последней известно.

      Схематично рисуем параболу по исходному выражению. Построение графика квадратичной функции. Визуальный гид (2019)

      Наступает первое сентября, и счастливые родители ведут свое чадо первый раз в первый класс. А дальше дорога для большинства учащихся длиною в 11 лет. Математика с ними на всем пути, но не у всех детей прирожденная склонность к ней.

      Перед учителем встает ряд нелегких проблем. Выделим три из них:

      1. Искать те крупицы воздействия на учащихся, которые способствовали бы стремлению приобретать знания, расширять их, а значит помогать начинать мыслить, включаться в урок.
      2. Сделать урок таким, чтобы осталась пища для размышлений.
      3. Предвидеть, что есть учащиеся с тягой к гуманитарным наукам, и стремиться помочь пробудить в них желание погрузиться в математический мир, но одновременно не забывать увлеченных математикой и давать пищу жаждущему ее уму.

      Мы обратим внимание на материал статьи “Рисуем графиками функций” . Автор, А. Я. Цукарь из Новосибирска предлагает выполнить 6 рисунков в качестве упражнений для домашних заданий, заметив, что они будут полезны школьникам с гуманитарной направленностью. Там же приведен список изображаемых объектов (зонтик, очки, кит, шахматный король, лягушка, бабочка ) и перечень функций, графики которых участвуют в этом изображении. Заметим, что продолжение, в смысле новых рисунков, напечатано в газете “Математика” .

      О том, как этот материал можно использовать с целью попытки решения тех проблем, которые выделили выше, дальше пойдет речь.

      Наш век – век компьютеров, значит, они должны работать и на уроках математики, а не только на уроках информатики. Мы предлагаем воспользоваться программой, по которой возможно выполнить эти 6 рисунков. Программа выполнена в формате интернет-страниц.

      Все графики вычерчиваются исходя из математических формул. На экране отображается координатная сетка и оси. При нажатии на изображение уравнения происходит вычерчивание графика, причем это построение можно повторить несколько раз. Размер чертежа можно увеличить или уменьшить, что позволяет уточнить координаты той или иной точки. Программу, выполняющую данные построения, можно найти в Интернете по адресу http://kgpu.real.kamchatka.ru

      Приводим наши предложения о том, что можно добавить к материалу при изучении квадратичных функций и как это сделать.

      Начнем с фрагмента начала урока перед рассмотрением построения графика квадратичной функции «y=ax 2 «.

      На экране телевизора или компьютера медленно вырисовываются в разных цветах части парабол, которые в итоге дают изображение лягушки.

      Учитель замечает, что детали для рисунка предоставила нам очень интересная функция, называемая квадратичной , построение графиков которой – цель нашего урока. После освоения материала (на него уйдет не один урок) каждый сможет сам рисовать, а проверять свои художества можно, используя компьютер. Учитель примерно так вводит учащихся в новую тему.

      Какая задумка была у учителя в самом начале урока? Вызвать эмоциональные переживания через удивление. На это работает необычность приводимого факта, красота обозреваемого объекта, скорость получения результата…

      В этом случае внутренние переживания ученика подключаются к таким процессам, как запоминание, внимание, осмысливание. Они будут протекать более интенсивно и способствовать достижению решаемых задач в обучении.

      В конце урока в качестве итога учитель обращает внимание на материал стенда, который до этого был закрыт “Изучаем на уроке”.

      На нем привлекает внимание лягушонок , который запомнился учащимся и держит их в ожидании нового урока. Этого нам очень хотелось бы достичь. Потому приведены все функции, принимавшие участие в выполнении рисунка. Они отличаются от тех, с которыми учащиеся имели дело на прошедшем уроке, что особо подмечал учитель.

      Там же запечатлена хроника начала урока с конкретизацией ряда моментов в шутливой стихотворной форме и подчеркнута возможность ученика, усвоившего изучаемый материал, в дальнейшем так же, как компьютер, рисовать графиками функции.

      Творчески работающий учитель найдет, где и как использовать при изучении программного материала нижеследующие задания. Они будоражат фантазию, развивают эстетические наклонности, приобщают к поиску, пониманию математических истин, увлекают в загадочный мир знаний.

      Задание 1.

      1) Построить график функции и сделать трафарет.
      2) С помощью трафарета дорисовать построенную параболу до того, на чем остановится Ваша фантазия. При этом трафарет можно переворачивать, перемещать влево или вправо, вверх или вниз, использовать любую его часть и оси координат.
      3) Записать формулы парабол, прямых, которые определили Ваш рисунок.
      Приводим пример выполнения задания 1. Парабола построена .

      После несложных размышлений принято решение рисовать тюльпан . Из параболы получается цветок, если ее прервать, проведя вверху изящную волнистую линию. Ось игреков от точки О вниз – это стебелек, справа и слева от него можно сделать по листочку.

      Наши действия: трафарет переворачиваем (т.е. ветви направляем вниз) и перемещаем по параболе…

      Находятся такие точки С, D, Е , которые после совмещения (трижды) с точкой О (на трафарете) дадут нужную линию.

      Запишем формулы трех парабол, позволившие это сделать. Работает формула , где точка (m; n) — вершина параболы. У нас первая точка С (-4; 19) – вершина одной из парабол, а именно . Мы обводим только участок параболы при . Аналогичным будет подход в описании всех остальных случаев.

      В итоге тюльпан рисовали семь квадратичных функций и одна линейная:

      1.

      2.

      3.

      4.

      5.

      6.

      7.

      8.

      Задание 2.

      Графиками функций сделать рисунок, дать ему название.

      Например. Даны функции:

      1.

      2.

      Инструкция

      Для начала, начертите на листе координатные оси: ось абсцисс и ось ординат. Подпишите их. После этого, поработайте над данной квадратичной функцией. 2 — (1;1), (-1;1) и (2;4), (-2;4).

      После нанесения точек на координатную плоскость, соедините их плавной линией, придавая ей округлые . Не заканчивайте график в верхних точках, а продлите его, так как парабола бесконечна. Не забудьте подписать график на , а также напишите необходимые координаты на осях, в противном случае, это вам могут за ошибку и снять определенное количество баллов.

      Источники:

      • как нарисовать параболу

      В элементарной и высшей математике встречается такой термин, как гипербола. Так называют график функции, который не проходит через начало координат и представляет собой две параллельные друг другу кривые. Существует несколько способов построения гиперболы.

      Инструкция

      Гипербола так же, как и другие кривые может быть двумя способами. Первый из них заключается в построении по прямоугольнику, а второй — функции f(x)=k/x.
      Начинать строить гиперболу следует с построения прямоугольника по оси x, именуемыми A1 и A2, и с противоположными концами по оси y, именуемыми B1 и B2. 2
      У равнобочной гиперболы асимптоты перпендикулярны друг другу. Кроме того, между y и x имеется пропорциональная , заключающаяся в том, что если x уменьшить в заданное число раз, то y увеличится во столько же раз, и наоборот. Поэтому, по-другому уравнение гиперболы записывается в виде:
      y=k/x

      Если в условии дана функция f(x)=k/x, то целесообразнее строить гиперболу . Учитывая, что k — величина постоянная, а знаменатель x≠0, можно придти к выводу, что график функции не проходит через начало координат. Соответственно, интервалы функции равны (-∞;0) и (0;∞), так как при обращении x в ноль функция теряет . При увеличении x функция f(x) убывает, а при уменьшении возрастает. При приближении x к нулю соблюдается условие y→∞. График функции показан на основном рисунке.

      Для построения гиперболы методом расчета удобно использовать . Если он способен работать по программе или хотя бы запоминать , можно заставить его осуществить расчет несколько раз (по числу точек), не набирая выражение каждый раз заново. Еще удобнее в этом смысле графический калькулятор, который возьмет на себя, помимо расчета, и построение графика.

      Источники:

      • что такое график и как его построить

      Чтобы речь была более яркой и выразительной, люди используют образные средства языка и стилистические приемы: метафору, сравнение, инверсию и другие. В системе способов художественной выразительности стоит и гипербола, или преувеличение — стилистический прием, который очень часто используется как в живой разговорной речи, так и в языке художественной литературы.

      Гипербола (в переводе с греческого — преувеличение) — это стилистическая фигура, или художественный прием, который заключается в намеренном преувеличении некоторых свойств изображаемого предмета или явления для создания большей выразительности и, соответственно, усиления эмоционального воздействия от них. Гипербола может проявлять себя в количественном преувеличении (например, «мы не виделись сто лет») и воплощаться в образном выражении (например, « мой»). Это художественное средство выразительности нельзя назвать , так как гипербола — это только преувеличение, она лишь выделяет, подчеркивает те или иные свойства предмета или явления, не изменяя их образного содержания.

      Гиперболу можно считать одним из основных способов создания художественного образа : живописи и литературе. Благодаря тому, что ее главной функцией является воздействие на эмоции, она широко используется авторами в качестве средства выразительности для усиления впечатления на читателя. Этот стилистический прием характерен для риторического и романтического стилей и является важнейшим способом формирования сюжета и обрисовки характеров в литературных произведениях. Гипербола как художественный прием широко распространена в фольклоре: в былинах, сказках, песнях (например, в «У страха глаза велики», былине «Илья Муромец и Соловей-разбойник»), в русской литературе как средство передачи авторской мысли. В русской литературной традиции гипербола свойственна и поэтической речи (М. Ю. Лермонтов, В.В. Маяковский), и прозе (Г.Р. Державин, Н.В. Гоголь, Ф.М. Достоевский, М.Е. Салтыков-Щедрин).

      В разговорной речи гипербола реализуется с помощью различных языковых средств: лексических (например, с помошью слов «совсем», «совершенно», «все» и так далее), фразеологических (например, «это и ежу понятно»), морфологических (употребление множественного числа вместо единственного, например, «некогда чаи распивать»), синтаксических (количественнных конструкциий, например, «миллион дел»). В художественной гипербола часто употребляется непосредственно с другими тропами и стилистическими фигурами, прежде всего с метафорой и сравнением, и сближается с ними, образуя гиперболические фигуры (например, гиперболическая метафора «Весь мир — театр, и люди в нем »). Этот стилистический прием также играет большую роль не только в литературном творчестве, но и в риторике, так как способствует повышению эмоционального воздействия на слушателя.

      Видео по теме

      Источники:

      Гипербола – график обратной пропорциональности y=k/x, где k — коэффициент обратной пропорциональности не равен нулю. Графически гипербола являет собой две плавные изогнутые линии. Каждая из них зеркально отображает другую относительно точки начала декартовых координат.

      Вам понадобится

      • — карандаш;
      • — линейка.

      Инструкция

      Начертите оси координат. Нанесите все необходимые обозначения. Если y=k/x, коэффициент k — больший нуля, то ветви будут размещаться в первой и третьей четвертях. В этом случае на всей области определения, которая состоит из двух промежутков: (-∞; 0) и (0; +∞).

      Постройте сначала ветвь гиперболы на промежутке (0; +∞). Найдите координаты точек, необходимые для построения кривой. Для этого задайте переменной x несколько произвольных значений и вычислите значения переменной y. Например, для функции y=15/x при x=45 получим y=1/3; при x=15, y=1; при x=5, y=3; при x=3, y=5; при x=1, y=15; при x=1/3, y=45. Чем больше точек вы определите, тем точнее графическое изображение .

      Нанесите полученные точки на координатную плоскость и соедините их плавной линией. Это и будет ветвь функции y=k/x на промежутке (0; +∞). Обратите внимание на то, что кривая никогда не пересекает осей координат, а лишь к ним приближается, т. к. при x=0 функция не определена.

      Постройте вторую кривую гиперболы на промежутке (-∞; 0). Для этого задайте переменной x несколько произвольных значений из данного числового промежутка. Вычислите значения переменной y. Так, для функции y=-15/x при x=-45 получим y=-1/3; при x=-15, y=-1; при x=-5, y=-3; при x=-3, y=-5; при x=-1, y=-15; при x=-1/3, y=-45.

      Чтобы понять то, что здесь будет написано, тебе нужно хорошо знать, что такое квадратичная функция, и с чем ее едят. Если ты считаешь себя профи по части квадратичных функций, добро пожаловать. Но если нет, тебе стоит прочитать тему .

      Начнем с небольшой проверки :

      1. Как выглядит квадратичная функция в общем виде (формула)?
      2. Как называется график квадратичной функции?
      3. Как влияет старший коэффициент на график квадратичной функции?

      Если ты сходу смог ответить на эти вопросы, продолжай читать. Если хоть один вопрос вызвал затруднения, перейди по .

      Итак, ты уже умеешь обращаться с квадратичной функцией, анализировать ее график и строить график по точкам.

      Ну что же, вот она: .

      Давай вкратце вспомним, что делают коэффициенты .

      1. Старший коэффициент отвечает за «крутизну» параболы, или, по-другому, за ее ширину: чем больше, тем парабола у́же (круче), а чем меньше, тем парабола шире (более пологая).
      2. Свободный член — это координата пересечения параболы с осью ординат.
      3. А коэффициент каким-то образом отвечает за смещение параболы от центра координат. Вот об этом сейчас подробнее.

      С чего мы всегда начинаем строить параболу? Какая у нее есть отличительная точка?

      Это вершина . А как найти координаты вершины, помнишь?

      Абсцисса ищется по такой формуле:

      Вот так: чем больше , тем левее смещается вершина параболы.

      Ординату вершины можно найти, подставив в функцию:

      Подставь сам и посчитай. Что получилось?

      Если сделать все правильно и максимально упростить полученное выражение, получится:

      Получается, что чем больше по модулю , тем выше будет вершина параболы.

      Перейдем, наконец, к построению графика.
      Самый простой способ — строить параболу, начиная с вершины.

      Пример:

      Построить график функции.

      Решение:

      Для начала определим коэффициенты: .

      Теперь вычислим координаты вершины:

      А теперь вспоминаем: все параболы с одинаковым старшим коэффициентом выглядят одинаково. Значит, если мы построим параболу и переместим ее вершиной в точку, получится нужный нам график:

      Просто, правда?

      Остается только один вопрос: как быстро рисовать параболу? Даже если мы рисуем параболу с вершиной в начале координат, все равно приходится строить ее по точкам, а это долго и неудобно. А ведь все параболы выглядят одинаково, может, есть способ ускорить их рисование?

      Когда я учился в школе, учительница математики сказала всем вырезать из картона трафарет в форме параболы, чтобы быстро ее чертить. Но с трафаретом везде ходить не получится, да и на экзамен его взять не разрешат. Значит, не будем пользоваться посторонними предметами, а будем искать закономерность.

      Рассмотрим простейшую параболу. Построим ее по точкам:

      Закономерность здесь такая. Если из вершины сместиться вправо (вдоль оси) на, и вверх (вдоль оси) на, то попадем в точку параболы. Дальше: если из этой точки сместиться вправо на и вверх на, снова попадем в точку параболы. Дальше: вправо на и вверх на. Дальше что? Вправо на и вверх на. И так далее: смещаемся на вправо, и на следующее нечетное число вверх. То же самое потом проделываем с левой веткой (ведь парабола симметрична, то есть ее ветви выглядят одинаково):

      Отлично, это поможет построить из вершины любую параболу со старшим коэффициентом, равным. Например, нам стало известно, что вершина параболы находится в точке. Построй (самостоятельно, на бумаге) эту параболу.

      Построил?

      Должно получиться так:

      Теперь соединяем полученные точки:

      Вот и все.

      ОК, ну что же, теперь строить только параболы с?

      Конечно, нет. Сейчас разберемся, что с ними делать, если.

      Рассмотрим несколько типичных случаев.

      Отлично, параболу рисовать научились, давай теперь потренируемся на настоящих функциях.

      Итак, нарисуй графики таких функций:

      Ответы:

      3. Вершина: .

      Помнишь, что делать, если старший коэффициент меньше?

      Смотрим на знаменатель дроби: он равен. Значит, будем двигаться так:

      • вправо — вверх
      • вправо — вверх
      • вправо — вверх

      и так же влево:

      4. Вершина: .

      Ой, а что с этим делать? Как отмерять клетки, если вершина где-то между линиями?..

      А мы схитрим. Нарисуем сперва параболу, а уже потом переместим ее вершиной в точку. Даже нет, поступим еще хитрее: Нарисуем параболу, а потом переместим оси: — на вниз , а — на вправо :

      Этот прием очень удобен в случае любой параболы, запомни его.

      Напомню, что мы можем представить функцию в таком виде:

      Например: .

      Что это нам дает?

      Дело в том, что число, которое вычитается из в скобках () — это абсцисса вершины параболы, а слагаемое за скобками () — ордината вершины.

      Это значит, что, построив параболу, нужно будет просто сместить ось на влево и ось на вниз.

      Пример: построим график функции.

      Выделим полный квадрат:

      Какое число вычитается из в скобках? Это (а не, как можно решить не подумав).

      Итак, строим параболу:

      Теперь смещаем ось на вниз, то есть на вверх:

      А теперь — на влево, то есть на вправо:

      Вот и все. Это то же самое, как переместить параболу вершиной из начала координат в точку, только прямые ось двигать намного легче, чем кривую параболу.

      Теперь, как обычно, сам:

      И не забывай стирать ластиком старые оси!

      Я в качестве ответов для проверки напишу тебе ординаты вершин этих парабол:

      Все сошлось?

      Если да, то ты молодец! Уметь обращаться с параболой — очень важно и полезно, и здесь мы выяснили, что это совсем не трудно.

      ПОСТРОЕНИЕ ГРАФИКА КВАДРАТИЧНОЙ ФУНКЦИИ. КОРОТКО О ГЛАВНОМ

      Квадратичная функция — функция вида, где, и — любые числа (коэффициенты), — свободный член.

      График квадратичной функции — парабола .

      Вершина параболы:
      , т.е. чем больше \displaystyle b , тем левее смещается вершина параболы.
      Подставляем в функцию, и получаем:
      , т.е. чем \displaystyle b больше по модулю , тем выше будет вершина параболы

      Свободный член — это координата пересечения параболы с осью ординат.

      Ну вот, тема закончена. Если ты читаешь эти строки, значит ты очень крут.

      Потому что только 5% людей способны освоить что-то самостоятельно. И если ты дочитал до конца, значит ты попал в эти 5%!

      Теперь самое главное.

      Ты разобрался с теорией по этой теме. И, повторюсь, это… это просто супер! Ты уже лучше, чем абсолютное большинство твоих сверстников.

      Проблема в том, что этого может не хватить…

      Для чего?

      Для успешной сдачи ЕГЭ, для поступления в институт на бюджет и, САМОЕ ГЛАВНОЕ, для жизни.

      Я не буду тебя ни в чем убеждать, просто скажу одну вещь…

      Люди, получившие хорошее образование, зарабатывают намного больше, чем те, кто его не получил. Это статистика.

      Но и это — не главное.

      Главное то, что они БОЛЕЕ СЧАСТЛИВЫ (есть такие исследования). Возможно потому, что перед ними открывается гораздо больше возможностей и жизнь становится ярче? Не знаю…

      Но, думай сам…

      Что нужно, чтобы быть наверняка лучше других на ЕГЭ и быть в конечном итоге… более счастливым?

      НАБИТЬ РУКУ, РЕШАЯ ЗАДАЧИ ПО ЭТОЙ ТЕМЕ.

      На экзамене у тебя не будут спрашивать теорию.

      Тебе нужно будет решать задачи на время .

      И, если ты не решал их (МНОГО!), ты обязательно где-нибудь глупо ошибешься или просто не успеешь.

      Это как в спорте — нужно много раз повторить, чтобы выиграть наверняка.

      Найди где хочешь сборник, обязательно с решениями, подробным разбором и решай, решай, решай!

      Можно воспользоваться нашими задачами (не обязательно) и мы их, конечно, рекомендуем.

      Для того, чтобы набить руку с помощью наших задач нужно помочь продлить жизнь учебнику YouClever, который ты сейчас читаешь.

      Как? Есть два варианта:

      1. Открой доступ ко всем скрытым задачам в этой статье —
      2. Открой доступ ко всем скрытым задачам во всех 99-ти статьях учебника — Купить учебник — 899 руб

      Да, у нас в учебнике 99 таких статей и доступ для всех задач и всех скрытых текстов в них можно открыть сразу.

      Доступ ко всем скрытым задачам предоставляется на ВСЕ время существования сайта.

      И в заключение…

      Если наши задачи тебе не нравятся, найди другие. Только не останавливайся на теории.

      “Понял” и “Умею решать” — это совершенно разные навыки. Тебе нужны оба.

      Найди задачи и решай!

      Как построить параболу? Существует несколько способов построения графика квадратичной функции. Каждый из них имеет свои плюсы и минусы. Рассмотрим два способа.

      Начнём с построения графика квадратичной функции вида y=x²+bx+c и y= -x²+bx+c.

      Пример.

      Построить график функции y=x²+2x-3.

      Решение:

      y=x²+2x-3 — квадратичная функция. График — парабола ветвями вверх. Координаты вершины параболы

      От вершины (-1;-4) строим график параболы y=x²(как от начала координат. Вместо (0;0) — вершина (-1;-4). От (-1;-4) идём вправо на 1 единицу и вверх на 1 единицу, затем влево на 1 и вверх на 1; далее: 2 — вправо, 4 — вверх, 2- влево, 4 — вверх; 3 — вправо, 9 — вверх, 3 — влево, 9 — вверх. Если этих 7 точек недостаточно, далее — 4 вправо, 16 — вверх и т. д.).

      График квадратичной функции y= -x²+bx+c — парабола, ветви которой направлены вниз. Для построения графика ищем координаты вершины и от неё строим параболу y= -x².

      Пример.

      Построить график функции y= -x²+2x+8.

      Решение:

      y= -x²+2x+8 — квадратичная функция. График — парабола ветвями вниз. Координаты вершины параболы

      От вершины строим параболу y= -x² (1 — вправо, 1- вниз; 1 — влево, 1 — вниз; 2 — вправо, 4 — вниз; 2 — влево, 4 — вниз и т. д.):

      Этот способ позволяет построить параболу быстро и не вызывает затруднений, если вы умеете строить графики функций y=x² и y= -x². Недостаток: если координаты вершины — дробные числа, строить график не очень удобно. Если требуется знать точные значения точек пересечения графика с осью Ох, придется дополнительно решить уравнение x²+bx+c=0 (или —x²+bx+c=0), даже если эти точки непосредственно можно определить по рисунку.

      Другой способ построения параболы — по точкам, то есть можно найти несколько точек графика и через них провести параболу (с учетом того, что прямая x=хₒ является её осью симметрии). Обычно для этого берут вершину параболы, точки пересечения графика с осями координат и 1-2 дополнительные точки.

      Построить график функции y=x²+5x+4.

      Решение:

      y=x²+5x+4 — квадратичная функция. График — парабола ветвями вверх. Координаты вершины параболы

      то есть вершина параболы — точка (-2,5; -2,25).

      Ищем . В точке пересечения с осью Ох y=0: x²+5x+4=0. Корни квадратного уравнения х1=-1, х2=-4, то есть получили две точки графике (-1; 0) и (-4; 0).

      В точке пересечения графика с осью Оy х=0: y=0²+5∙0+4=4. Получили точку (0; 4).

      Для уточнения графика можно найти дополнительную точку. Возьмем х=1, тогда y=1²+5∙1+4=10, то есть еще одна точка графика — (1; 10). Отмечаем эти точки на координатной плоскости. С учетом симметрии параболы относительно прямой, проходящей через её вершину, отметим еще две точки: (-5; 6) и (-6; 10) и проведем через них параболу:

      Построить график функции y= -x²-3x.

      Решение:

      y= -x²-3x — квадратичная функция. График — парабола ветвями вниз. Координаты вершины параболы

      Вершина (-1,5; 2,25) — первая точка параболы.

      В точках пересечения графика с осью абсцисс y=0, то есть решаем уравнение -x²-3x=0. Его корни — х=0 и х=-3, то есть (0;0) и (-3; 0) — еще две точки графика. Точка (о; 0) является также точкой пересечения параболы с осью ординат.

      При х=1 y=-1²-3∙1=-4, то есть (1; -4) — дополнительная точка для построения графика.

      Построение параболы по точкам — более трудоёмкий, по сравнению с первым, способ. Если парабола не пересекает ось Oх, дополнительных точек потребуется больше.

      Прежде чем продолжить построение графиков квадратичных функций вида y=ax²+bx+c, рассмотрим построение графиков функций с помощью геометрических преобразований. Графики функций вида y=x²+c также удобнее всего строить, используя одно из таких преобразований — параллельный перенос.

      Рубрика: |

      Парабола

      Когда вы пинаете футбольный мяч (или стреляете стрелой, запускаете ракету или бросаете камень), он поднимается вверх по дуге и снова падает …

      … по пути параболы!

      (Кроме того, как воздух влияет на него.)

      Попробуй ударить по мячу:

      images / parabola-ball. js? mode = мяч

      Определение

      Парабола — это кривая, в которой любая точка находится на равном расстоянии от:

      • фиксированная точка ( фокус ) и
      • фиксированная прямая ( директрикс )

      Возьмите лист бумаги, нарисуйте на нем прямую линию, затем сделайте большую точку для фокуса (не на линии!).

      Теперь поэкспериментируйте с некоторыми измерениями, пока не получите еще одну точку, которая находится на таком же расстоянии от фокуса и прямой линии.

      Продолжайте, пока у вас не будет много маленьких точек, затем соедините маленькие точки, и у вас будет парабола!

      Имена

      Вот важные имена:

      • г. директрикс и focus (объяснено выше)
      • ось симметрии (проходит через фокус, перпендикулярно директрисе)
      • г. вершина (где парабола делает самый резкий поворот) находится на полпути между фокусом и директрисой.

      Отражатель

      А парабола обладает удивительным свойством:

      Любой луч, параллельный оси симметрии, отражается от поверхности по прямой к фокусу .

      И это объясняет, почему эта точка называется фокусом

      … потому что там фокусируются все лучи!

      Таким образом, параболу можно использовать для:

      • спутниковые антенны,
      • антенна радарная,
      • концентрирует солнечные лучи, чтобы создать горячую точку,
      • отражатель на точечные светильники и фонари,
      • и т. Д.

      Мы также получаем параболу, когда разрезаем конус (разрез должен быть параллелен стороне конуса).

      Итак, парабола — это коническое сечение (сечение конуса).

      Уравнения

      Простейшее уравнение параболы: y = x 2

      В перевернутом виде получается y 2 = x

      (или y = √x только для верхней половины)

      Немного шире:

      y 2 = 4ax

      , где a — это расстояние от исходной точки до фокуса (а также от исходной точки до директрисы)

      Пример: Найдите фокус для уравнения y

      2 = 5x


      Преобразуя y 2 = 5x в y 2 = 4ax , мы получаем y 2 = 4 (5/4) x ,

      , поэтому a = 5/4 , а фокус y 2 = 5x равен:

      Уравнения парабол в разной ориентации следующие:


      y 2 = 4ax


      y 2 = −4ax


      x 2 = 4 дня


      x 2 = −4 дня

      Измерения параболической тарелки

      Если вы хотите построить параболическую тарелку с фокусом на 200 мм над поверхностью, какие измерения вам нужны?

      Чтобы упростить сборку, давайте сделаем так, чтобы он был направлен вверх, и поэтому мы выберем уравнение x 2 = 4ay.

      И мы хотим, чтобы «a» было 200, поэтому уравнение принимает следующий вид:

      x 2 = 4ay = 4 × 200 × y = 800y

      Переставляем так, чтобы можно было вычислить высоту:

      y = x 2 /800

      А вот измерения высоты, пока вы бежите:

      Расстояние вдоль («x») Высота («y»)
      0 мм 0.0 мм
      100 мм 12,5 мм
      200 мм 50,0 мм
      300 мм 112,5 мм
      400 мм 200.0 мм
      500 мм 312,5 мм
      600 мм 450.0 мм

      Попробуйте построить его сами, это может быть весело! Только будьте осторожны, отражающая поверхность может сконцентрировать много тепла в фокусе.

      567 568 833 834, 2088, 2089, 2086, 2087, 3334, 3335

      предварительное вычисление алгебры — Построение параболы по двум точкам и оси симметрии

      Георг и футуролог однозначно ответили на мой вопрос, и я публикую здесь еще один ответ, который я получил из намеков Георга, просто чтобы добавить немного разнообразия.

      Думаю, я заметил эту конструкцию, потому что у меня было более поверхностное понимание теоремы Паскаля, ха: P

      Прежде чем описывать конструкцию, сделаю несколько замечаний с двумя фигурами.

      Шестиугольник в теореме Паскаля можно образовать, соединив точки в любом порядке, а чуть ниже — более простое расположение на эллипсе.

      На этом рисунке выше точки в нижней половине $ ~ P_1 ‘~ $ и $ ~ P_2’ ~ $ являются зеркальными отображениями $ ~ P_1 ~ $ и $ ~ P_2 ~ $, поэтому при симметрии линия Паскаля перпендикулярна к оси симметрии $ L $, здесь также оси $ x $.

      Теперь мы доводим самую правую вершину $ P _ {\ infty} $ до бесконечности и получаем параболу с неизменной симметрией и ортогональностью, как показано на рисунке ниже:

      Здесь синяя линия $ \ overline {P _ {\ infty} P_2} $ (а также зеленая зеркальная линия $ \ overline {P _ {\ infty} P_2 ‘} $) становится параллельной оси $ L $, как ключевой момент в решении Георга и футуролога.

      Здесь начинается строительство (см. Рисунок ниже):

      1. Постройте $ \ overrightarrow {P_2P_1} $ так, чтобы они пересекались с осью симметрии $ L $ в точке $ Q_0 $
      2. Постройте прямую через $ Q_0 $, которая перпендикулярна $ L $ и пересекает $ \ overline {P _ {\ infty} P_2} $ в точке $ Q_1 $. (Здесь синий $ \ overline {P _ {\ infty} P_2} $ построен как линия, проходящая через $ P_2 $ и параллельная $ L $; аналогично для зеленого $ \ overline {P _ {\ infty} P_2 ‘} $ )
      3. Постройте $ \ overleftrightarrow {Q_1P_1 ‘} $ так, чтобы они пересекались с $ L $ в точке $ P_0 ~ $.Этот $ P_0 $ будет вершиной. (пока что до этого шага это в основном другая версия той же конструкции, что и у Георга и футуролога)

      1. Постройте из точки $ P_0 $ прямую, перпендикулярную зеленому цвету $ \ overline {P _ {\ infty} P_2 ‘} $ и пересекающую ее в точке $ Q_2 $
      2. Средняя точка $ \ overline {P_0Q_2} $ будет обозначена как $ M $, так что $ \ overline {P_0M} = \ overline {Q_2M} $
      3. Соедините отрезок линии $ \ overline {P_2’M} $ так, чтобы получился прямоугольный треугольник $ \ треугольник Q_2MP_2 ‘$, где $ \ angle MQ_2P_2’ = \ pi / 2 $ — прямой угол.
      4. Найдите точку $ N $ на другой стороне $ Q_2 $ (противоположную $ P_2 ‘$), чтобы получился такой же прямоугольный треугольник, $ \ angle NMP_2’ = \ angle MQ_2P_2 ‘= \ pi / 2 ~ $ и $ \ angle MNQ_2 = \ angle Q_2MP_2 ‘$
      5. Длина $ \ overline {NQ_2} $ дает фокусное расстояние. Директива $ \ Gamma $ и фокус можно сделать легко. Смотрите рисунок.

      Эта конструкция сама по себе показывает, почему она работает: есть равнобедренный треугольник, показывающий $ ~ \ overline {NP_2 ‘} = d (\ Gamma, \, P_2’) = d (F, \, P_2 ‘) ~ $, где точка $ F $ — это фокус (оранжевая точка справа; для ясности не обозначена).

      Обратите внимание, что шаги с 4 по 8 основаны на $ P_2 ‘$, но можно сделать то же самое для любой из точек $ ~ P_1, \, P_1’, \, P_2 $.

      Я алгебраически проверил правильность этой конструкции. Интересно, есть ли способ НЕ использовать теорему Паскаля в аргументации этой конструкции. По сути, мне нужно было бы доказать, что пара директриса-фокус, построенная на основе $ P_2 ‘$ через эту особую точку $ P_0 $ (которая, как мы знаем, является вершиной параболы), является той же парой директриса-фокус, основанной на $ P_1’ $ .

      % PDF-1.6 % 1 0 obj> эндобдж 2 0 obj> эндобдж 3 0 obj> эндобдж 5 0 obj> / Font> / ProcSet [/ PDF / Text] / Properties> / MC1 >>> / ExtGState >>> / Type / Page >> эндобдж 6 0 obj> эндобдж 7 0 obj> эндобдж 8 0 obj> поток application / pdfAdobe Illustrator CS22007-03-16T15: 08: 49-04: 002007-03-23T18: 48: 07-04: 002007-03-23T18: 48: 07-04: 00

    2. 184256JPEG / 9j / 4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD / 7QAsUGh4wIDQMuG9za 0AAAAAABAASAAAAAEA AQBIAAAAAQAB / + 4ADkFkb2JlAGTAAAAAAf / bAIQABgQEBAUEBgUFBgkGBQYJCwgGBggLDAoKCwoK DBAMDAwMDAwQDA4PEA8ODBMTFBQTExwbGxscHx8fHx8fHx8fHwEHBwcNDA0YEBAYGhURFRofHx8f Hx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8f / 8AAEQgBAAC4AwER AAIRAQMRAf / EAaIAAAAHAQEBAQEAAAAAAAAAAAAQFAwIGAQAHCAkKCwEAAgIDAQEBAQEAAAAAAAAA AQACAwQFBgcICQoLEAACAQMDAgQCBgcDBAIGAnMBAgMRBAAFIRIxQVEGE2EicYEUMpGhBxWxQiPB UtHhMxZi8CRygvElQzRTkqKyY3PCNUQnk6OzNhdUZHTD0uIIJoMJChgZhJRFRqS0VtNVKBry4 / PE 1OT0ZXWFlaW1xdXl9WZ2hpamtsbW5vY3R1dnd4eXp7fh2 + f3OEhYaHiImKi4yNjo + Ck5SVlpeYmZ qbnJ2en5KjpKWmp6ipqqusra6voRAAICAQIDBQUEBQYECAMDbQEAAhEDBCESMUEFURNhIgZxgZEy obHwFMHR4SNCFVJicvEzJDRDghaSUyWiY7LCB3PSNeJEgxdUkwgJChgZJjZFGidkdFU38qOzwygp 0 + PzhJSktMTU5PRldYWVpbXF1eX1RlZmdoaWprbG1ub2R1dnd4eXp7fh2 + f3OEhYaHiImKi4yNjo + DlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqKmqq6ytrq + v / aAAwDAQACEQMRAD8A9U4q7FXYq7FXYq7FXYq7 FWM / mTrGvaR5J1W90C2a61lIStkqgEI7bGZuVFCxLVzy22piqVWGt + cdR826BF8VjY3GmC / 1 / TJI l9S2mTnEsIcqT + / llr9o7QbUDGqrO8VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVQ2p6ja6Zpt3qV23 C0soZLi4frSOJS7n6FXFUl1 / zxaaHYafe3mnXzx6hFPIkcSRNLG9vZS3xgkT1Q3qPFbyBeHIchQk VBKrtP8APOn3sHl6eO0uBD5kklgtZOVtIsMsMMs5jnMU0lGZLaT + 750YUbicVQ3k38yNH81PHHaW t1ZyywyXEcV2IA / GF0SVWWGWYxunrRlkfiwDqab4qyzFXYq7FXYqlfmv / lFtY / 5gbn / ky2Kppirs VdirsVdirHtc87afpGqwabLa3NzJI1ms80AiMduNRuxZWzS + pJG1HmqPgVjQE02xVAn8zNK / Rvmf UBYXhj8qSTJqEH + iiaRLdnEk0UZnDenxiZlMnDmB8AY7YqjZvPGlw6rd6dLBcK9le2WnzTER8PU1 BFaCQD1PU9Iu6xc + h39hWjEKsixV2KuxV2KuxV2KoHXdJg1nRNQ0i4JW31K2mtJmXqEnjMbEfQ2K oIeUdIlsreK7hQ3ccjXc15ac7J5L2W2e1muq27q6yPFK4rzJFetQDiqDi8seUvL0UdxPcPBaW90b qz + uXbmOC5lhlgkaN5H5F5hcSs / JmLO5b7WKr9I8jabpPmAatZyScRbzQ + nNJNcTPLcvCZppbmeS WWQlLOBFDfZCeGwVZJirsVeUeedJ / NefzlLqehQPPaWcIh0wLPb28QjludOllFeSTGUm2uOfqho + AQBTVwVUObf / AJyCn0uGRbp7O + itZA8LLpbmWcfpJ4jIwVkDH09PjbhRfjcgChKqoXW4f + chX816 zd2kUj6PDHcwaJaQ3GmrFMJLiNleQTRll / 0RCqGQOVm / 4qZlxVPW0380rv8AKeeDV5bl / PN28pT6 jJbwC1b1WWEo8E9kpjEaqx5SOaturgcMVQem6b + cdnd38t1LdSW016nqraz2c87Q + pePzsVvT6EK CN7ON0kAJ4SMo5UZlU18n2P5txXGm3HmLUXuENxGmo2ZjsFjW3fShLLJygRXLR6n + 5QK32NyGB5B V6HirsVSDU / LOnTa1ca3fyr9Ta2tFuoHBVQ + l3TXtpP6gZePpSO5IIodq7ChVQsfkvynqZutRhnn vLTWbea3v6Xs9xBd284ZeBZpJP3cfqSeksbKqc24jfFUTq3kywvrv61G7Qzz3lhd6hIzSTGVNMlN xbQJzfjCiz / HRBT7W1WJxVkGKuxV2KuxV2KuxV2KuxV5r5q8s + XfNH5ixaR5jsxHc21pDqflnVba R45qwTFbmNuRMTtG7RsBwPwt7YqzT / Cmgf8ALL / yUk / 5qw2rv8KaB / yy / wDJST / mrG1d / hTQP + WX / kpJ / wA1Y2rv8KaB / wAsv / JST / mrG1d / hTQP + WX / AJKSf81Y2qF1bQtA0 / S7y / 8AqXq / VIJJ / T9W ReXpoX41qaVp4Y2qK / wpoH / LL / yUk / 5qxtXf4U0D / ll / 5KSf81Y2rv8ACmgf8sv / ACUk / wCasbV3 + FNA / wCWX / kpJ / zVjau / wpoH / LL / AMlJP + asbVTn8n6DLBJEsLRNIrKJUkfkpIpyXkWWo7VBGNqw 7yPZeVPJepeYdG0KyW00Dy / ZxT6zqcskksz3jo07KSzEUjt6O1AN2GBWTfl152tvOnlS212GFraS VpIrm0f7cMsbFSrfNaMPYjFWS4q7FXYq7FXYq7FXYq7FWHfmbp16NLtPM2lxmXWPK8 / 6RghX7U9s FKXlsD / xbAWp / lBcVZRpmpWWqaba6lYyiazvYkntpV6NHIoZT9IOKonFXYq7FXYqlfmv / lFtY / 5g bn / ky2KppirsVdirsVdiqV + aPMNp5d8v32s3YLRWcRdYl3eSQ7RxIB1aRyEUeJxVLfy / 8uXOj + WI 4tT4y6xqMkmo61JQUe8uj6kop / LHtGv + SoxVH + U1UaDbEAAsZCxHc + owqfoGEqm + BXYq7FXYq7FX Yq7FXYq7FWAeTn / wp5pvPI09V0y79XU / Kjn7PoM3K6shXvbyNzQb / u2 / ycVZ / irsVeMaR + desWVo y6xZx3V5NcsGLXSQpbpK44TFVtVZNNiWiyXTl2WTktGoDhVOdF / NifX / ADbaaLZxQwx2 + ppbXs9t P9bhuIZdO1Gb4HeGEqFnskYMv2lKmtGpgVnPmwV8q6yK0 / 0G53H / ABhbFW / 0PqP / AFfb7 / gLH / sm xVMokZIkRpGlZVCtK / EMxApybiFWp9gBiq7FXYq7FWBXx / xf5 / h05Pj8v + UJUu9QcbrPqzLW3gB6 EWyN6r / 5ZQdsVZ7iqU + VP + OBa / 8APT / k42Eqm2BXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FWOee / KsvmHSEFlMLP XNOmW90S / Ir6N1F9nlTcxyAlJB3UnFVTyT5si8y6N9ZeI2mqWkjWmsacx + O1vItpYj4j9pG / aUg4 qn + KvJf + Vk / mPPf6klhoiXNhaXt7bWtylleOJpbO8mto7LksnEGVIVdrz + 5jJKMtRiqFsPOX5y3E mircaa9hYySWwv7iXTZ7i6CiGxab1hF6SUkkvZV / dxLw9JvBqKvT / Nlf8K6zTY / UbmhO / wDulsVb + reaf + rhY / 8ASFN / 2V4qmUQlESCZleUKBI6KUUtTcqpLECvap + eKrsVdirF / Pnmi70i0ttN0dBce aNadrbRbY7qrgVkuZR2ht1PNz8l74qmHlLyzaeWtCt9Kt5GndOUl3eSf3txcSkvNPKe7SOSfw7Yq nGKvPf0Prl1awz6fNex2k + h6tZT / AFO4COt3JcQmzkgillihE6r6 / GT4fBmpxwlUuhsfzcisNKsI ZLy0AS3ikuY5LG5aMfpFxcy3zX8l3M0v6P4Mghd1EnIVK8cCsr / LyLzxHo8q + cZvX1IyQvE9LdaK 9lbvMlLcKlI7tp0UncqB12OKsoxV2KuxV2KuxV2KuxV2KsH83aFq + la0PO / laA3OorGsOvaOhC / p K0j + yVrt9ZgFfSb9ofB0pirKPL + v6Xr + kW2raXMJrO5Xkh6MpGzI6ndXRvhZTuDtiqIOn2JtJrMQ Iltcer60UY4BjOzNK3w0 + J2dmY9STXriqUC6vfL54ahI93og + xqT / FLbD + W67vGP9 / dh / edDIVUB qPm / Qtc8v + ZrfSpZbh9Otr23uZjb3MduJoUeOREuJI1hkKsN + DNircnna9judStTYwtdaTHHNe26 NqDyiOYssbxImns06sY2FYgw2PhiqroX5l + T9Ztp54L9USytoLq / uJYriC1hS5iSaMm5uYoI / iSR WFaNQ1oMVR1t548l3VxHbW2v6bPczSCGGCO7gd3kNaIqq5JY06DFV / mnzPp3lvSX1C8DysWWK0s4 Rynubh9o4IE / bdz0H09BiqT + SvLOqR3dz5q8y8W8z6ogjMCnlFYWgPKOyhPQ0PxSuPtv7AYqy / FX YqlPlT / jgWv / AD0 / 5ONhKptgV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVhGt + UtZ0jWZ / NHkoR / Xrohta0G VhHa6hxFPUVqUhuqdJPst + 344qnHlXzvovmNZYrYva6rabaho92vpXls3hJEd + Pg61U9jiqf4qwX Vfy78raX5N84wQWvMa6t9f6jIwRZZJJfUmCepGsbFI2Y + mGJoO + Koc + Toxc6pcRWGtQNq8EdndCG TSY / 9FiiaJIQyuHbir7SOzSCgAfjthVHz / lpot / cPqDyXdlcSW8EFpDGLNDZrbSwTxcDHE / qsktn ER67SgUIHwkghWO61pPkzyxcNZQG913zZqcttcxabAYGvJpbTVJdYWSUxxJHBE1zch2HYKvAADcY qyXyz5P1FtVHmnzZMl35jZClpaxEmz06FusVsG3aRhtJMd26Ci7YqzDFXYq7FUp8qf8AHAtf + ru / ACcbCVTbArsVdirsVdirsVdiqBu9Zs7SYwyx3TOADWG0uZl3 / wAuKN1 / HFULJ5r0iN4kkS9VpmKR KbC9qzBS9B + 568UJ + jFXT + a9It4JJ5kvY4YlLySNYXoCqoqST6PQDFVT / Eunf75vv + 4fff8AVHFV OHzXpEyF4kvXUM6FlsL0jlGxRx / c9VZSDiqReYrTyP5iukN5a30esWSrJa6ja2d / b31uJCwVo5o4 Q4VijfCaqabg4qkx17z95faKGC6Hmi0duFvFqOn3 + n37EKzcBPBbSwStwQmpiTvXCqnrn5oaxL5e 1O3vvIuv2zy2k6GeKGKaBQ0bAuztJE4Ve / wV9sVR835ra29FsPIXmBnNfivIYreMeG6PcP8A8JgV BR6r568xoxv9Rby5pjM6Pb6Lp9 / d3p4OUeNr24tkjRlKlSUgrXvhVPvLEXkjy569ppNneJeSBJr + 5ksr + a7nLlgsk88kTSOWKNTkfGmBU6k816RG8SSJeq0zFIlNhe1Zgpeg / c9eKE / Rirp / NekW8Ek8 yXscMSl5JGsL0BVUVJJ9HoBiqp / iXTv9833 / AHD77 / qjiqCvNf0vU9Mura3k1Gh20ltxdW9lfLJF IOUbMjCEUaNwfpGKsf8AyzuNT0Pybb2vmOa / vdcZpZruRrG89NWZjwSPjBxVAgWvEdanvhVS0z86 LHU / Jd95mtNGvl + oGMNa3CNEtwXkEfGznCvHOxr + 7UULGg + GtcCs40LUxquiafqYVEF9bxXISKT1 UHqoHoslE5gV68RXFUdirsVdirsVdirsVQl7Ym5ubCYOFFlO05FK8g0EsNPb + 9r9GKu1exN / pN7Y q4ja7glgEhFQpkQrWntXFUXiqE0uxNlbPCXDl57ieoFNrid5gPo9SmKuisSmrXN9zBWeCCAR03Bh eZq19 / W / DFXXtibm5sJg4UWU7TkUryDQSw09v72v0YqhvNf / ACi2sf8AMDc / 8mWxVRu9KvbG4l1H QwvqSsZL3THbjDcE9XQ / 7qm / yvst + 2OjKql + nea / Lum29va3l09vdX91cmG2lhlWUTTXi1gZVVhz V7yMdfiHxrVPixVKYvzU8jN5hleyvLjUJ7oWNg8NpZXUnpGSSdoZJH9MLwlEnJKfaUclqu + KprpX nHyp5s1eC30TUfrNzo8xurqL0Z0oj27xIeUiIvGQXAeNujqCVqKkKsg1exN / pN7Yq4ja7glgEhFQ pkQrWntXFUXiqE0uxNlbPCXDl57ieoFNrid5gPo9SmKosgEUO4PUYq4AAUGwHQYq7FXYq7FXYq7F XYq7FXYq7FXYq7FXYq7FUDr1pNe6HqNnAAZrm1mhiBNBykjKrU / M4qjsVQOo6FpGpXVhdX1qk9xp cxubCRq1ilKNHyFCP2XPXbv1AxVj + j / lL + Xuixzx6TpIsVuZ4LqUwT3CMZrV3khYMJOS8DK2ykCh 4n4dsVRHlP8ALXyR5Rubm58uaWunTXfL6wUkmYOGINCru60Ur8IAou / GnI1VZNirsVdirsVdirsV dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVd irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirs VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsV dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVd irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi rsVdirsVdirsVdiqC1jWdM0exN9qVwltaCSKIzOaKHnkWJAfm7jFV8mq6ZHeLYyXkCXrcONq0iCU + oHKUQnl8QhkI234t4HFUVirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVa5LyC1HIgkL3IFK n8cVczKilmIVVFWY7AAdzireKtcl5FajkACV7gGtD + GKuZlRSzEKqirMdgAO5xVif5m + U9I8z6Bb 2GrrJJZC / s2eCORow5kuEhPIpRtllYih60PbFVWTyfE3nHStfuZRImj2DWdrJIxM8s87BDJMaBCV jqqU3Jkf2xVlGKtBlJYAglTRgOxpWh + g4q4soKgkAsaKD3NK0H0DFW8VaVlYVUgipFRvuDQj6Dir eKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KoSX / jrW3 / ABgn / wCJw4q7V / 8Ajk3v / GCX / iBxVF4qhIv + Otc / 8YIP + JzYq7V / + OTe / wDGCX / iBxVDeZf + OdD / AMx2n / 8AUdDiqJ1T / eZP + M9v / wAn0xVF4qhLL / en UP8AjOv / ACYixV17 / vTp / wDxnb / kxLiqLxVCaX / vM / 8AxnuP + T74qi8VdirsVdirsVdirsVdirsV dirsVQkv / HWtv + ME / wDxOHFXav8A8cm9 / wCMEv8AxA4qi8VQkX / HWuf + MEH / ABObFXav / wAcm9 / 4 wS / 8QOKobzL / AMc6H / mO0 / 8A6jocVeXXH5vaxpWtalZazYreRyajJHY8rlYLe3ggupII5mYW3qCG JrfndSu7 + nyjoKPRSqY + YPz0t9J1I6ctha3EsfBp7gahxgEMkFjKk0RWB5J1ka / ZIxHGWf0yQvXi Fek2X + 9Oof8AGdf + TEWKuvf96dP / AOM7f8mJcVReKoTS / wDeZ / 8AjPcf8n3xVF4q7FXYq7FXYq7F XYq7FXYq7FWN3 / mS90 / z5pujXSxrpOs2cv1Ceh5i / tW5yRM1aUkgbkop + w2KpzL / AMda2 / 4wT / 8A E4cVdq // AByb3 / jBL / xA4qi8VQkX / HWuf + MEH / E5sVUteureDSbsTSKheCURqT8THgdlHVj7DFWL fmR5qvrHQ1Olac15eLd2UiJO3oIVS6ic12aQh5aboPHfapVkMnmGB7KOcB7cNLCpeQAoFeVA3J1L otVb9og / hiqbo6OiujBkYAqwNQQdwQRgVC2X + 9Oof8Z1 / wCTEWKuvf8AenT / APjO3 / JiXFUXiqBs ZooLCeaZxHDFLdPJIxoqqs8hJJPQAYqlvkPXdS1 / y5Drd7EkCahJNPp8SqVYWTSN9VMlSau8IVzT bfFWQYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqx3z75bude8vtFYSi31qwlTUNFuW6R3tvVouX + Q9TG / wDkscVW eU / M9t5lttO1SKMwTNBcxXtm / wDeW91FJCk8Dj + aNwR79cVTbXrm3g0m79aVY + cEoQMQCx4HYV6n FUk87a15wttDa68o6ct7qMckarbXkThJVkcRlVpJDJGVLhi7KV4g18QqitHtddllP6duYhfm2gN1 HpweKDkXmPFWcvNt / MGWvhiqrqUUS6bqCWMaxj0JRcXlKklVNRyapkbxJ2B8TthVKPMVlb3NvZAp SGa8tZI6kkmH61DESSfi5SmfmSTWgAO4xQjGSRbO1YMEuJntpI36KX9aMywyKP5XJZe43A2Bqqm0 VtZzO5VDaXgPKYRNwYsdw540WUV6FgR1BFajAliXmy8 / MrSxNP5UhstVj + uRx3sd5HKbhFkihX1k EDxLIqVJZAoNBtXCrJbjUVSXThehreRZj6jyLwjJ + ryiocNIi1PRS9cVTdWV1DKQysKqw3BB7jAr zzzjcS6ybXyDYuRPrU1zNrUibGDSI7pxOSR0a4b9wnzbwwq9BhhighSGFBHDEoSONRRVVRQAAdAB gVfirsVdirsVdirsVdirsVdirsVeb + a9Om8oeZH86WQl / wAPXw4ebLO3 + 1FsoGoxqBX4QirPwoxU BuqnFWZTJpj6Fc3lh6csVzaO6XUZEnqo0ZZW9WpLgjcGuKpszBQWYgKBUk9AMVYL548nHzxHcael / d6XCEtWFzazSxGWP1pPVBRGCOjR8gvMHfcUHUqgvN + sa7p2p6T5N0bQzb + XZoHiutWLI0MdvBaS yJbxxozOnNbfhykAHYV64qrDzxonmLzBruk6c / rP5dvNGt55a1Uyy34Mqx / 6pjCsfEewwKhrrz3Y 6pZeb9G0dl / xF5Wuy8Ecg5F5DIJY5FQUYoJWaJwDXbtyGFWptFvfzT8jaZc6xZXPlXW7eeK4gmil Uyx0YCb0nhf1FWWLkvF + LBqVHwgkKzPQQtm9zp8jNzilVIpJJJJTKFt4t / UlZ5Gam7cmJ9z1xVG3 v + 9On / 8AGdv + TEuKpL5x1nSPLOltqDRyfXp3EOn2NmeM93dyH93FHH9l3Y9SymgqT0xVQ / L7yjd6 La3Wp6y63HmfW5PrOr3C7oh4MdtF / wAVQhiB / Mat3xVlmKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KtMqup VgGVhRlO4IPY4q801PRtb8hQX0mgW0mp + TLtZWudDhBa4055AeUtktf3kDMeTwjdeqdxirM9D1bT PM2nw6rZXMd3pcvxW6xMGBI / 39Toy / 77P2T13pRVFvMkGoXcr / ZS3gJA3J + OagA7k9AMVUruF49F v3lp9Ymhlkmp0BMZAUeyqAvvSuKpVe6dp8dl9fit4o7mbUbOMyoiqTFHqMKIoIh3aIG + ZJ74VRVz p9jZXrehbxwm5eGUGNVUmRr1XuGNO7tIhY9 / oxVM5P8ARrwTf7ouSqS + 0uyo3 + yHwn34 ++ BVkEMU 02oRyLyU3CnwIIgioQRuCOxGKsc83ecbfy7cadaTRyapqk8rNpum2nFru4 / dSJQx1HFQW + KU / ABU mnQqteV / KGpSav8A4s82vHc + YnQpY2cRLWumQP8AahtyftyN / u2alW6Ci9VWZYq7FXYq7FXYq7FX Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FWIax + XVs + pS635avpfLevzb3Fzaqr21yR0 + t2jfupf9ccX / ysVSs69560 jUvW80eXZNQtEjRRqHl6t0jvGWKs9nIVuUoJDsgk + Km + FUVe / mz + Xt1pl / BHrdvDei2lK2N6Wsrg ng1FEVyIn5HwpgVMdR1TRhoFlFDqNtOIbrTkMkcsbA + ndwAnZj4YVXeZfMOgWpsJpdTtYf8ASYkk Z541AiMiuxNW2HONN8VQF3 + a / kK4WWz066k8wztWNrTRYJr9mr1 / eW6tGu37TOB74FQVi35p64JR HBF5TsLlucl7d + nd6myiNYwY7eIm2gZuFSXd6V + ztirI / LHkjQvLrT3Foslzql3 / AL3aveOZ724o aj1Jm34jsi0Udhiqf4qoC / sTemwFzF9eEYmNrzX1RGSVD8K8uJIIrSmKqdnq + lXs00FnewXM1uaX EUMqSNGebR0dVJK / HG6791I7Yqi8VdirsVdirsVdirsVdirsVS + 80DSbydp7mDnK1Azc3HQUGwYD FVH / AApoH / LL / wAlJP8AmrDau / wpoH / LL / yUk / 5qxtXf4U0D / ll / 5KSf81Y2rv8ACmgf8sv / ACUk / wCasbVRufJPlW6Thc6dHOn8shdx9zMcbVjXmL8pvy0WzjmXy1p / qtd2UbP6CklXu4kZansVYjAq aQflL + Wlu3K38t2ELeMcKqdvliqax + UPLkaBI7MIi9FV5AB9AbDarv8ACmgf8sv / ACUk / wCasbV3 + FNA / wCWX / kpJ / zVjau / wpoH / LL / AMlJP + asbVJbz8pvJN75ltPMN3aSTXtggSyjaVxDEwYsXCqQ WY1oeZI9sCpnoHk / T9E1XWNTtZ55bjXJluL5ZjGU9VeQVkCIhWiMqUr0UftcmZVPcVdirsVdirsV dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVSvzL / xzof8AmO0 // qOhxVNMVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi rsVdir // 2Q ==
    3. uuid: D9B7665ED55811DB9D7DD61D329D7703 uuid: 914cefa6-d990-11db-ac45-0014516728a0 конечный поток эндобдж 9 0 obj> поток application / pdfAdobe Illustrator CS22007-03-16T15: 08: 49-04: 002007-03-23T18: 48: 07-04: 002007-03-23T18: 48: 07-04: 00
    4. 184256JPEG / 9j / 4AAQSkZJRgABAgEASABIAAD / 7QAsUGh4wIDQMuG9za 0AAAAAABAASAAAAAEA AQBIAAAAAQAB / + 4ADkFkb2JlAGTAAAAAAf / bAIQABgQEBAUEBgUFBgkGBQYJCwgGBggLDAoKCwoK DBAMDAwMDAwQDA4PEA8ODBMTFBQTExwbGxscHx8fHx8fHx8fHwEHBwcNDA0YEBAYGhURFRofHx8f Hx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8f / 8AAEQgBAAC4AwER AAIRAQMRAf / EAaIAAAHAQEBAQEAAAAAAAAAAAQFAwIGAQAHCAkKCwEAAgIDAQEBAQEAAAAAAAAA AQACAwQFBgcICQoLEAACAQMDAgQCBgcDBAIGAnMBAgMRBAAFIRIxQVEGE2EicYEUMpGhBxWxQiPB UtHhMxZi8CRygvElQzRTkqKyY3PCNUQnk6OzNhdUZHTD0uIIJoMJChgZhJRFRqS0VtNVKBry4 / PE 1OT0ZXWFlaW1xdXl9WZ2hpamtsbW5vY3R1dnd4eXp7fh2 + f3OEhYaHiImKi4yNjo + Ck5SVlpeYmZ qbnJ2en5KjpKWmp6ipqqusra6voRAAICAQIDBQUEBQYECAMDbQEAAhEDBCESMUEFURNhIgZxgZEy obHwFMHR4SNCFVJicvEzJDRDghaSUyWiY7LCB3PSNeJEgxdUkwgJChgZJjZFGidkdFU38qOzwygp 0 + PzhJSktMTU5PRldYWVpbXF1eX1RlZmdoaWprbG1ub2R1dnd4eXp7fh2 + f3OEhYaHiImKi4yNjo + DlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqKmqq6ytrq + v / aAAwDAQACEQMRAD8A9U4q7FXYq7FXYq7FXYq7 FWM / mTrGvaR5J1W90C2a61lIStkqgEI7bGZuVFCxLVzy22piqVWGt + cdR826BF8VjY3GmC / 1 / TJI l9S2mTnEsIcqT + / llr9o7QbUDGqrO8VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVQ2p6ja6Zpt3qV23 C0soZLi4frSOJS7n6FXFUl1 / zxaaHYafe3mnXzx6hFPIkcSRNLG9vZS3xgkT1Q3qPFbyBeHIchQk VBKrtP8APOn3sHl6eO0uBD5kklgtZOVtIsMsMMs5jnMU0lGZLaT + 750YUbicVQ3k38yNH81PHHaW t1ZyywyXEcV2IA / GF0SVWWGWYxunrRlkfiwDqab4qyzFXYq7FXYqlfmv / lFtY / 5gbn / ky2Kppirs VdirsVdirHtc87afpGqwabLa3NzJI1ms80AiMduNRuxZWzS + pJG1HmqPgVjQE02xVAn8zNK / Rvmf UBYXhj8qSTJqEH + iiaRLdnEk0UZnDenxiZlMnDmB8AY7YqjZvPGlw6rd6dLBcK9le2WnzTER8PU1 BFaCQD1PU9Iu6xc + h39hWjEKsixV2KuxV2KuxV2KoHXdJg1nRNQ0i4JW31K2mtJmXqEnjMbEfQ2K oIeUdIlsreK7hQ3ccjXc15ac7J5L2W2e1muq27q6yPFK4rzJFetQDiqDi8seUvL0UdxPcPBaW90b qz + uXbmOC5lhlgkaN5H5F5hcSs / JmLO5b7WKr9I8jabpPmAatZyScRbzQ + nNJNcTPLcvCZppbmeS WWQlLOBFDfZCeGwVZJirsVeUeedJ / NefzlLqehQPPaWcIh0wLPb28QjludOllFeSTGUm2uOfqho + AQBTVwVUObf / AJyCn0uGRbp7O + itZA8LLpbmWcfpJ4jIwVkDH09PjbhRfjcgChKqoXW4f + chX816 zd2kUj6PDHcwaJaQ3GmrFMJLiNleQTRll / 0RCqGQOVm / 4qZlxVPW0380rv8AKeeDV5bl / PN28pT6 jJbwC1b1WWEo8E9kpjEaqx5SOaturgcMVQem6b + cdnd38t1LdSW016nqraz2c87Q + pePzsVvT6EK CN7ON0kAJ4SMo5UZlU18n2P5txXGm3HmLUXuENxGmo2ZjsFjW3fShLLJygRXLR6n + 5QK32NyGB5B V6HirsVSDU / LOnTa1ca3fyr9Ta2tFuoHBVQ + l3TXtpP6gZePpSO5IIodq7ChVQsfkvynqZutRhnn vLTWbea3v6Xs9xBd284ZeBZpJP3cfqSeksbKqc24jfFUTq3kywvrv61G7Qzz3lhd6hIzSTGVNMlN xbQJzfjCiz / HRBT7W1WJxVkGKuxV2KuxV2KuxV2KuxV5r5q8s + XfNH5ixaR5jsxHc21pDqflnVba R45qwTFbmNuRMTtG7RsBwPwt7YqzT / Cmgf8ALL / yUk / 5qw2rv8KaB / yy / wDJST / mrG1d / hTQP + WX / kpJ / wA1Y2rv8KaB / wAsv / JST / mrG1d / hTQP + WX / AJKSf81Y2qF1bQtA0 / S7y / 8AqXq / VIJJ / T9W ReXpoX41qaVp4Y2qK / wpoH / LL / yUk / 5qxtXf4U0D / ll / 5KSf81Y2rv8ACmgf8sv / ACUk / wCasbV3 + FNA / wCWX / kpJ / zVjau / wpoH / LL / AMlJP + asbVTn8n6DLBJEsLRNIrKJUkfkpIpyXkWWo7VBGNqw 7yPZeVPJepeYdG0KyW00Dy / ZxT6zqcskksz3jo07KSzEUjt6O1AN2GBWTfl152tvOnlS212GFraS VpIrm0f7cMsbFSrfNaMPYjFWS4q7FXYq7FXYq7FXYq7FWHfmbp16NLtPM2lxmXWPK8 / 6RghX7U9s FKXlsD / xbAWp / lBcVZRpmpWWqaba6lYyiazvYkntpV6NHIoZT9IOKonFXYq7FXYqlfmv / lFtY / 5g bn / ky2KppirsVdirsVdiqV + aPMNp5d8v32s3YLRWcRdYl3eSQ7RxIB1aRyEUeJxVLfy / 8uXOj + WI 4tT4y6xqMkmo61JQUe8uj6kop / LHtGv + SoxVH + U1UaDbEAAsZCxHc + owqfoGEqm + BXYq7FXYq7FX Yq7FXYq7FWAeTn / wp5pvPI09V0y79XU / Kjn7PoM3K6shXvbyNzQb / u2 / ycVZ / irsVeMaR + desWVo y6xZx3V5NcsGLXSQpbpK44TFVtVZNNiWiyXTl2WTktGoDhVOdF / NifX / ADbaaLZxQwx2 + ppbXs9t P9bhuIZdO1Gb4HeGEqFnskYMv2lKmtGpgVnPmwV8q6yK0 / 0G53H / ABhbFW / 0PqP / AFfb7 / gLH / sm xVMokZIkRpGlZVCtK / EMxApybiFWp9gBiq7FXYq7FWBXx / xf5 / h05Pj8v + UJUu9QcbrPqzLW3gB6 EWyN6r / 5ZQdsVZ7iqU + VP + OBa / 8APT / k42Eqm2BXYq7FXYq7FXYq7FXYq7FWOee / KsvmHSEFlMLP XNOmW90S / Ir6N1F9nlTcxyAlJB3UnFVTyT5si8y6N9ZeI2mqWkjWmsacx + O1vItpYj4j9pG / aUg4 qn + KvJf + Vk / mPPf6klhoiXNhaXt7bWtylleOJpbO8mto7LksnEGVIVdrz + 5jJKMtRiqFsPOX5y3E mircaa9hYySWwv7iXTZ7i6CiGxab1hF6SUkkvZV / dxLw9JvBqKvT / Nlf8K6zTY / UbmhO / wDulsVb + reaf + rhY / 8ASFN / 2V4qmUQlESCZleUKBI6KUUtTcqpLECvap + eKrsVdirF / Pnmi70i0ttN0dBce aNadrbRbY7qrgVkuZR2ht1PNz8l74qmHlLyzaeWtCt9Kt5GndOUl3eSf3txcSkvNPKe7SOSfw7Yq nGKvPf0Prl1awz6fNex2k + h6tZT / AFO4COt3JcQmzkgillihE6r6 / GT4fBmpxwlUuhsfzcisNKsI ZLy0AS3ikuY5LG5aMfpFxcy3zX8l3M0v6P4Mghd1EnIVK8cCsr / LyLzxHo8q + cZvX1IyQvE9LdaK 9lbvMlLcKlI7tp0UncqB12OKsoxV2KuxV2KuxV2KuxV2KsH83aFq + la0PO / laA3OorGsOvaOhC / p K0j + yVrt9ZgFfSb9ofB0pirKPL + v6Xr + kW2raXMJrO5Xkh6MpGzI6ndXRvhZTuDtiqIOn2JtJrMQ Iltcer60UY4BjOzNK3w0 + J2dmY9STXriqUC6vfL54ahI93og + xqT / FLbD + W67vGP9 / dh / edDIVUB qPm / Qtc8v + ZrfSpZbh9Otr23uZjb3MduJoUeOREuJI1hkKsN + DNircnna9judStTYwtdaTHHNe26 NqDyiOYssbxImns06sY2FYgw2PhiqroX5l + T9Ztp54L9USytoLq / uJYriC1hS5iSaMm5uYoI / iSR WFaNQ1oMVR1t548l3VxHbW2v6bPczSCGGCO7gd3kNaIqq5JY06DFV / mnzPp3lvSX1C8DysWWK0s4 Rynubh9o4IE / bdz0H09BiqT + SvLOqR3dz5q8y8W8z6ogjMCnlFYWgPKOyhPQ0PxSuPtv7AYqy / FX YqlPlT / jgWv / AD0 / 5ONhKptgV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxVhGt + UtZ0jWZ / NHkoR / Xrohta0G VhHa6hxFPUVqUhuqdJPst + 344qnHlXzvovmNZYrYva6rabaho92vpXls3hJEd + Pg61U9jiqf4qwX Vfy78raX5N84wQWvMa6t9f6jIwRZZJJfUmCepGsbFI2Y + mGJoO + Koc + Toxc6pcRWGtQNq8EdndCG TSY / 9FiiaJIQyuHbir7SOzSCgAfjthVHz / lpot / cPqDyXdlcSW8EFpDGLNDZrbSwTxcDHE / qsktn ER67SgUIHwkghWO61pPkzyxcNZQG913zZqcttcxabAYGvJpbTVJdYWSUxxJHBE1zch2HYKvAADcY qyXyz5P1FtVHmnzZMl35jZClpaxEmz06FusVsG3aRhtJMd26Ci7YqzDFXYq7FUp8qf8AHAtf + ru / ACcbCVTbArsVdirsVdirsVdiqBu9Zs7SYwyx3TOADWG0uZl3 / wAuKN1 / HFULJ5r0iN4kkS9VpmKR KbC9qzBS9B + 568UJ + jFXT + a9It4JJ5kvY4YlLySNYXoCqoqST6PQDFVT / Eunf75vv + 4fff8AVHFV OHzXpEyF4kvXUM6FlsL0jlGxRx / c9VZSDiqReYrTyP5iukN5a30esWSrJa6ja2d / b31uJCwVo5o4 Q4VijfCaqabg4qkx17z95faKGC6Hmi0duFvFqOn3 + n37EKzcBPBbSwStwQmpiTvXCqnrn5oaxL5e 1O3vvIuv2zy2k6GeKGKaBQ0bAuztJE4Ve / wV9sVR835ra29FsPIXmBnNfivIYreMeG6PcP8A8JgV BR6r568xoxv9Rby5pjM6Pb6Lp9 / d3p4OUeNr24tkjRlKlSUgrXvhVPvLEXkjy569ppNneJeSBJr + 5ksr + a7nLlgsk88kTSOWKNTkfGmBU6k816RG8SSJeq0zFIlNhe1Zgpeg / c9eKE / Rirp / NekW8Ek8 yXscMSl5JGsL0BVUVJJ9HoBiqp / iXTv9833 / AHD77 / qjiqCvNf0vU9Mura3k1Gh20ltxdW9lfLJF IOUbMjCEUaNwfpGKsf8AyzuNT0Pybb2vmOa / vdcZpZruRrG89NWZjwSPjBxVAgWvEdanvhVS0z86 LHU / Jd95mtNGvl + oGMNa3CNEtwXkEfGznCvHOxr + 7UULGg + GtcCs40LUxquiafqYVEF9bxXISKT1 UHqoHoslE5gV68RXFUdirsVdirsVdirsVQl7Ym5ubCYOFFlO05FK8g0EsNPb + 9r9GKu1exN / pN7Y q4ja7glgEhFQpkQrWntXFUXiqE0uxNlbPCXDl57ieoFNrid5gPo9SmKuisSmrXN9zBWeCCAR03Bh eZq19 / W / DFXXtibm5sJg4UWU7TkUryDQSw09v72v0YqhvNf / ACi2sf8AMDc / 8mWxVRu9KvbG4l1H QwvqSsZL3THbjDcE9XQ / 7qm / yvst + 2OjKql + nea / Lum29va3l09vdX91cmG2lhlWUTTXi1gZVVhz V7yMdfiHxrVPixVKYvzU8jN5hleyvLjUJ7oWNg8NpZXUnpGSSdoZJH9MLwlEnJKfaUclqu + KprpX nHyp5s1eC30TUfrNzo8xurqL0Z0oj27xIeUiIvGQXAeNujqCVqKkKsg1exN / pN7Yq4ja7glgEhFQ pkQrWntXFUXiqE0uxNlbPCXDl57ieoFNrid5gPo9SmKosgEUO4PUYq4AAUGwHQYq7FXYq7FXYq7F XYq7FXYq7FXYq7FXYq7FUDr1pNe6HqNnAAZrm1mhiBNBykjKrU / M4qjsVQOo6FpGpXVhdX1qk9xp cxubCRq1ilKNHyFCP2XPXbv1AxVj + j / lL + Xuixzx6TpIsVuZ4LqUwT3CMZrV3khYMJOS8DK2ykCh 4n4dsVRHlP8ALXyR5Rubm58uaWunTXfL6wUkmYOGINCru60Ur8IAou / GnI1VZNirsVdirsVdirsV dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVd irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi rsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdir sVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirs VdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsV dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVd irsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi rsVdirsVdirsVdiqC1jWdM0exN9qVwltaCSKIzOaKHnkWJAfm7jFV8mq6ZHeLYyXkCXrcONq0iCU + oHKUQnl8QhkI234t4HFUVirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVa5LyC1HIgkL3IFK n8cVczKilmIVVFWY7AAdzireKtcl5FajkACV7gGtD + GKuZlRSzEKqirMdgAO5xVif5m + U9I8z6Bb 2GrrJJZC / s2eCORow5kuEhPIpRtllYih60PbFVWTyfE3nHStfuZRImj2DWdrJIxM8s87BDJMaBCV jqqU3Jkf2xVlGKtBlJYAglTRgOxpWh + g4q4soKgkAsaKD3NK0H0DFW8VaVlYVUgipFRvuDQj6Dir eKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KoSX / jrW3 / ABgn / wCJw4q7V / 8Ajk3v / GCX / iBxVF4qhIv + Otc / 8YIP + JzYq7V / + OTe / wDGCX / iBxVDeZf + OdD / AMx2n / 8AUdDiqJ1T / eZP + M9v / wAn0xVF4qhLL / en UP8AjOv / ACYixV17 / vTp / wDxnb / kxLiqLxVCaX / vM / 8AxnuP + T74qi8VdirsVdirsVdirsVdirsV dirsVQkv / HWtv + ME / wDxOHFXav8A8cm9 / wCMEv8AxA4qi8VQkX / HWuf + MEH / ABObFXav / wAcm9 / 4 wS / 8QOKobzL / AMc6H / mO0 / 8A6jocVeXXH5vaxpWtalZazYreRyajJHY8rlYLe3ggupII5mYW3qCG JrfndSu7 + nyjoKPRSqY + YPz0t9J1I6ctha3EsfBp7gahxgEMkFjKk0RWB5J1ka / ZIxHGWf0yQvXi Fek2X + 9Oof8AGdf + TEWKuvf96dP / AOM7f8mJcVReKoTS / wDeZ / 8AjPcf8n3xVF4q7FXYq7FXYq7F XYq7FXYq7FWN3 / mS90 / z5pujXSxrpOs2cv1Ceh5i / tW5yRM1aUkgbkop + w2KpzL / AMda2 / 4wT / 8A E4cVdq // AByb3 / jBL / xA4qi8VQkX / HWuf + MEH / E5sVUteureDSbsTSKheCURqT8THgdlHVj7DFWL fmR5qvrHQ1Olac15eLd2UiJO3oIVS6ic12aQh5aboPHfapVkMnmGB7KOcB7cNLCpeQAoFeVA3J1L otVb9og / hiqbo6OiujBkYAqwNQQdwQRgVC2X + 9Oof8Z1 / wCTEWKuvf8AenT / APjO3 / JiXFUXiqBs ZooLCeaZxHDFLdPJIxoqqs8hJJPQAYqlvkPXdS1 / y5Drd7EkCahJNPp8SqVYWTSN9VMlSau8IVzT bfFWQYq7FXYq7FXYq7FXYq7FXYqx3z75bude8vtFYSi31qwlTUNFuW6R3tvVouX + Q9TG / wDkscVW eU / M9t5lttO1SKMwTNBcxXtm / wDeW91FJCk8Dj + aNwR79cVTbXrm3g0m79aVY + cEoQMQCx4HYV6n FUk87a15wttDa68o6ct7qMckarbXkThJVkcRlVpJDJGVLhi7KV4g18QqitHtddllP6duYhfm2gN1 HpweKDkXmPFWcvNt / MGWvhiqrqUUS6bqCWMaxj0JRcXlKklVNRyapkbxJ2B8TthVKPMVlb3NvZAp SGa8tZI6kkmH61DESSfi5SmfmSTWgAO4xQjGSRbO1YMEuJntpI36KX9aMywyKP5XJZe43A2Bqqm0 VtZzO5VDaXgPKYRNwYsdw540WUV6FgR1BFajAliXmy8 / MrSxNP5UhstVj + uRx3sd5HKbhFkihX1k EDxLIqVJZAoNBtXCrJbjUVSXThehreRZj6jyLwjJ + ryiocNIi1PRS9cVTdWV1DKQysKqw3BB7jAr zzzjcS6ybXyDYuRPrU1zNrUibGDSI7pxOSR0a4b9wnzbwwq9BhhighSGFBHDEoSONRRVVRQAAdAB gVfirsVdirsVdirsVdirsVdirsVeb + a9Om8oeZH86WQl / wAPXw4ebLO3 + 1FsoGoxqBX4QirPwoxU BuqnFWZTJpj6Fc3lh6csVzaO6XUZEnqo0ZZW9WpLgjcGuKpszBQWYgKBUk9AMVYL548nHzxHcael / d6XCEtWFzazSxGWP1pPVBRGCOjR8gvMHfcUHUqgvN + sa7p2p6T5N0bQzb + XZoHiutWLI0MdvBaS yJbxxozOnNbfhykAHYV64qrDzxonmLzBruk6c / rP5dvNGt55a1Uyy34Mqx / 6pjCsfEewwKhrrz3Y 6pZeb9G0dl / xF5Wuy8Ecg5F5DIJY5FQUYoJWaJwDXbtyGFWptFvfzT8jaZc6xZXPlXW7eeK4gmil Uyx0YCb0nhf1FWWLkvF + LBqVHwgkKzPQQtm9zp8jNzilVIpJJJJTKFt4t / UlZ5Gam7cmJ9z1xVG3 v + 9On / 8AGdv + TEuKpL5x1nSPLOltqDRyfXp3EOn2NmeM93dyH93FHH9l3Y9SymgqT0xVQ / L7yjd6 La3Wp6y63HmfW5PrOr3C7oh4MdtF / wAVQhiB / Mat3xVlmKuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KuxV2KtMqup VgGVhRlO4IPY4q801PRtb8hQX0mgW0mp + TLtZWudDhBa4055AeUtktf3kDMeTwjdeqdxirM9D1bT PM2nw6rZXMd3pcvxW6xMGBI / 39Toy / 77P2T13pRVFvMkGoXcr / ZS3gJA3J + OagA7k9AMVUruF49F v3lp9Ymhlkmp0BMZAUeyqAvvSuKpVe6dp8dl9fit4o7mbUbOMyoiqTFHqMKIoIh3aIG + ZJ74VRVz p9jZXrehbxwm5eGUGNVUmRr1XuGNO7tIhY9 / oxVM5P8ARrwTf7ouSqS + 0uyo3 + yHwn34 ++ BVkEMU 02oRyLyU3CnwIIgioQRuCOxGKsc83ecbfy7cadaTRyapqk8rNpum2nFru4 / dSJQx1HFQW + KU / ABU mnQqteV / KGpSav8A4s82vHc + YnQpY2cRLWumQP8AahtyftyN / u2alW6Ci9VWZYq7FXYq7FXYq7FX Yq7FXYq7FXYq7FXYq7FWIax + XVs + pS635avpfLevzb3Fzaqr21yR0 + t2jfupf9ccX / ysVSs69560 jUvW80eXZNQtEjRRqHl6t0jvGWKs9nIVuUoJDsgk + Km + FUVe / mz + Xt1pl / BHrdvDei2lK2N6Wsrg ng1FEVyIn5HwpgVMdR1TRhoFlFDqNtOIbrTkMkcsbA + ndwAnZj4YVXeZfMOgWpsJpdTtYf8ASYkk Z541AiMiuxNW2HONN8VQF3 + a / kK4WWz066k8wztWNrTRYJr9mr1 / eW6tGu37TOB74FQVi35p64JR HBF5TsLlucl7d + nd6myiNYwY7eIm2gZuFSXd6V + ztirI / LHkjQvLrT3Foslzql3 / AL3aveOZ724o aj1Jm34jsi0Udhiqf4qoC / sTemwFzF9eEYmNrzX1RGSVD8K8uJIIrSmKqdnq + lXs00FnewXM1uaX EUMqSNGebR0dVJK / HG6791I7Yqi8VdirsVdirsVdirsVdirsVS + 80DSbydp7mDnK1Azc3HQUGwYD FVH / AApoH / LL / wAlJP8AmrDau / wpoH / LL / yUk / 5qxtXf4U0D / ll / 5KSf81Y2rv8ACmgf8sv / ACUk / wCasbVRufJPlW6Thc6dHOn8shdx9zMcbVjXmL8pvy0WzjmXy1p / qtd2UbP6CklXu4kZansVYjAq aQflL + Wlu3K38t2ELeMcKqdvliqax + UPLkaBI7MIi9FV5AB9AbDarv8ACmgf8sv / ACUk / wCasbV3 + FNA / wCWX / kpJ / zVjau / wpoH / LL / AMlJP + asbVJbz8pvJN75ltPMN3aSTXtggSyjaVxDEwYsXCqQ WY1oeZI9sCpnoHk / T9E1XWNTtZ55bjXJluL5ZjGU9VeQVkCIhWiMqUr0UftcmZVPcVdirsVdirsV dirsVdirsVdirsVdirsVdirsVSvzL / xzof8AmO0 // qOhxVNMVdirsVdirsVdirsVdirsVdirsVdi rsVdir // 2Q ==
    5. uuid: D9B7665ED55811DB9D7DD61D329D7703 uuid: 914cefa6-d990-11db-ac45-0014516728a0 конечный поток эндобдж 10 0 obj> эндобдж 11 0 obj> эндобдж 12 0 obj> поток Hbd`ab`ddwNNIN + quIəf! [?? — `9sfn] Vx% ߗ ~ Mus ~ AeQfzFJCKKĢPYTW_WZX_P a̤ĢJ = s2JSRs܂ = uZ2y) я% E Из 99 `+1

      Квадратичная функция через три точки

      В этой статье Норман Вильдбергер объясняет, как определить квадратичную функцию, проходящую через три точки.2 + bx + c} \) задается тремя числами, разумно предположить, что мы могли бы подогнать параболу к трем точкам на плоскости. Это действительно так, и это полезная идея. На этом шаге мы увидим, как алгебраически подогнать параболу к трем точкам на декартовой плоскости. Это включает в себя вспоминание или обучение тому, как решить три уравнения с тремя неизвестными. Это полезный навык сам по себе.

      Уникальный круг, проходящий через три неколлинеарных точки

      Линия определяется двумя точками.Круг, с другой стороны, определяется тремя точками, если эти точки не лежат на одной прямой (все три точки не могут лежать на одной линии). Построение круга, проходящего через три точки, является стандартным упражнением в евклидовой геометрии: мы строим серединные перпендикуляры отрезков прямых, определяемых этими тремя точками, а затем эти три прямые пересекаются в центре описанной окружности треугольника \ (\ normalsize { ABC} \), а именно центр единственной окружности, проходящей через все три точки.2 + bx + c} \), который проходит через точки \ (\ normalsize {[0,1], [1,5]} \) и \ (\ normalsize {[2,3]} \). Подставляя каждую из трех точек в уравнение, получаем \ [\ Large {1 = c} \] \ [\ Large {5 = a + b + c} \] \ [\ Large {3 = 4a + 2b + c} \] Это три уравнения с тремя неизвестными. Это более сложно, но в данном конкретном случае все проще, поскольку первое уравнение уже говорит нам, что \ (\ normalsize {c = 1} \), поэтому два других уравнения становятся \ (\ normalsize {a + b = 4 } \) и \ (\ normalsize {2a + b = 1} \).2 + 7x + 1} \). Вот график:

      Решение трех линейных уравнений с тремя неизвестными

      Поскольку два линейных уравнения представляют собой две прямые на плоскости, их общее решение соответствует геометрическому пересечению этих двух линий. Для трех линейных уравнений с тремя неизвестными ситуация фактически соответствует общей точке пересечения трех плоскостей в трехмерном пространстве! К счастью, древние китайцы смогли разработать общую методику решения таких систем уравнений. Здесь мы просто пытаемся найти простой практический метод.2 + bx + c} \), который проходит через точки \ (\ normalsize {[1,3], [2, -1]} \) и \ (\ normalsize {[4,1]} \). Это означает, что у нас есть три уравнения, по одному для каждой точки — поскольку мы знаем, что данные точки должны удовлетворять неизвестному уравнению. Три уравнения: \ [\ Large {3 = a + b + c} \ label {b1p} \ tag {1} \] \ [\ Large {-1 = 4a + 2b + c} \ label {b2p} \ tag {2} \ ] \ [\ Большой {1 = 16a + 4b + c}. \ label {b3p} \ tag 3 \] Какая стратегия? Это просто: мы пытаемся исключить одну из переменных, оставляя нам два уравнения с двумя неизвестными.Мы знаем, как решить эту проблему. Чтобы получить два уравнения с двумя переменными, давайте исключим \ (\ normalsize {c} \) из первых двух уравнений. Мы делаем это, вычитая одно из другого, скажем, вычитая первое из второго: \ [\ Large {-4 = 3a + b} \ label {b4p} \ tag {4} \] Пожалуйста, убедитесь, что вы понимаете, как мы это получили. Теперь сделаем то же самое с двумя последними уравнениями: возьмем третье уравнение и вычтем второе: \ [\ Large {2 = 12a + 2b} \] Мы можем сделать это немного проще, разделив все коэффициенты на \ (\ normalsize {2} \), чтобы получить \ [\ Large {1 = 6a + b}.\ label {b5p} \ tag {5} \] Теперь мы рассматриваем \ (\ normalsize {(\ ref {b5p})} \) и \ (\ normalsize {(\ ref {b4p})} \) как новые уравнения и используем их для нахождения \ (\ normalsize {a} \) и \ (\ normalsize {b} \). Если мы возьмем \ (\ normalsize {(\ ref {b5p})} \) — \ (\ normalsize {(\ ref {b4p})} \), мы получим \ (\ normalsize {5 = 3a} \), так что \ (\ normalsize {a = 5/3} \), а затем снова подключиться к \ (\ normalsize {(\ ref {b3p})} \) или \ (\ normalsize {(\ ref {b4p})} \ ) дает \ (\ normalsize {b = -9} \). Затем поместив их обратно в, скажем, \ (\ normalsize {(\ ref {b1p})} \), получим \ (\ normalsize {3 = 5 / 3-9 + c} \), так что \ (\ normalsize {c = 31/3} \).2-20л + 17 \ вправо) \). Обратите внимание, что это не функция.

      парабол

      Почему спутниковые антенны параболические?

      Харли Уэстон,


      Кафедра математики и статистики,
      Университет Реджайны

      Спутниковая тарелка предназначена для сбора сигнала со спутника и сфокусируйте его на приемнике.Чтобы определить оптимальную форму блюда, вы необходимо найти поверхность, которая будет отражать входящий сигнал на приемник из каждой точки на поверхности блюда.

      Из физики мы знаем, что луч, падающий на плоскую поверхность, отражает так, что угол отражения равен углу падения. Если поверхность изогнутый, то верен тот же физический закон, где плоскость отражения является плоскость, касающаяся поверхности в точке контакта. Чтобы показать это параболическая форма оптимальна для спутниковой антенны, это необходимо знать физический факт, определение параболы, некоторая элементарная геометрия и один факт из исчисления.

      Парабола — это геометрическое место точек, которые равноудалены от фиксированной точки, фокус и фиксированная линия — директриса. Чтобы найти уравнение такой кривой построить систему координат на плоскости так, чтобы фокус был точкой (0, p), а директрисой является горизонтальная линия y = -p. Таким образом, точка (x, y) на кривой тогда и только тогда, когда расстояние от (x, y) до (0, p) равно расстояние от (x, y) до линии y = -p. Приравнивая квадраты этих расстояния (чтобы вам не приходилось иметь дело с квадратными корнями), это требование является

      (x-0) 2 + (y-p) 2 = (y + p) 2 .

      Расширение обоих стороны и упрощение дает

      4 п г = x 2 или

      как уравнение параболы.

      Предположим, что спутник находится прямо над головой, и поэтому парабола построенный направлен на спутник. Спутник находится достаточно далеко, чтобы можно предположить, что сигнал приближается к тарелке вертикально. Предположим, что конкретный сигнал попадает на тарелку в точке P с координатой X a, тогда точка P — (a, a 2 / (4p)).Продлите вертикальную линию через P до направляющая в Q, которая тогда имеет координаты (a, -p). У фокуса есть координаты (0, p) и, следовательно, средняя точка S отрезка FQ имеет координаты (a / 2,0) и поэтому находится на оси X.

      Из исчисления требуется тот факт, что касательная к параболе в точке точка P имеет наклон 2 a / 4 p , и, следовательно, уравнение касательной линия на этом точка

      Найти точку где эта касательная линия пересекает ось X, заданную y = 0, и упростить чтобы найти, что x = a / 2 .Но это S, середина отрезка FQ. Поскольку | FP | = | PQ | (определение параболы) треугольники FPS и QPS совпадают и, следовательно, углы FPS и QPS равны. Но угол QPS равен углу падения и, таким образом, сигнал будет отражаться вдоль линии PF и проходить через фокус. Размещение приемника в фокусе параболы, таким образом, приведет к а тарелка, которая будет отражать все сигналы со спутника на приемник.

      Решение проблемы на параболические зеркала, отправленные в Quandaries and Queries, подразумевают, что каждое сигнал от спутника, который попадает в тарелку и, таким образом, отражается на фокус перемещается на одно и то же расстояние независимо от того, где он встряхивает тарелку. 2 + 3.2 — 20x + 23

      после объединения одинаковых терминов.

    а. Построение параболы путем приложения областей …

    Context 1

    … Pedemonte, & Robotti, 1997) таким образом, чтобы читатель «узнал» обычный параболический значок, вертикально расположенный на ортогональном оси координат. Однако, поскольку метод приложения площадей одинаково хорошо работает и в неортогональном случае, рисунок 5а ниже лучше иллюстрирует эту интерпретацию (т.е.е. создание смысла) предложения, упомянутого Архимедом. …

    Контекст 2

    … параметр AB формирует параболу как более или менее «открытую». Для «левой части» параболы на рисунке 5a, рисунок 5b иллюстрирует симметричную конструкцию (где AB ‘равно AB, а AE’ равно AE). С помощью режима перетаскивания в программном обеспечении динамической геометрии эту «наклонную» параболу можно выпрямить до 8. Представленный здесь метод построения (точек) параболы отличается от «концептуальной реконструкции» в Sardelis and Valahas (2012), который основан на (стандартной) конструкции средней пропорции в Евклиде II.14. …

    Context 3

    … режим перетаскивания в программном обеспечении динамической геометрии эту «наклонную» параболу можно выпрямить до 8 Представленный здесь метод построения (точек) параболы отличается от «концептуальной реконструкции» в Sardelis and Valahas (2012), которая основывается на (стандартной) конструкции средней пропорции в Евклиде II. 14. С точки зрения математического языка функций, Сарделис и Валахас строят функцию квадратного корня, в то время как рисунок 4 (и рисунок 5a) строят (обратную) квадратичную функцию (хотя и то, и другое путем применения площадей).«Реконструкция» Сарделиса и Валахаса (2012) больше соответствует формулировке Аполлония (в связи с рисунком 6), хотя они утверждают, что их «концептуальная реконструкция» поддерживает точку зрения о том, что коники, вероятнее всего, были обнаружены как плоские кривые путем слияния метод приложения площадей с понятием локуса задолго до того, как Аполлоний изучал их как конические сечения »(https://scirate.com/arxiv/1210.6842). …

    Контекст 4

    … Метод также охватывает применение площадей для двух других коник (рисование на конструкциях в Евклиде).Следует отметить, что метод, использованный на рисунке 5a, основанный на предложении, представленном в тексте Архимеда (см. Выше), поддерживает ту же точку зрения, и также может быть легко распространен на две другие коники с использованием Евклида II14. за одну ступень строительства. …

    Контекст 5

    … Этот рисунок можно назвать парабелограммой. В формуле y = k ⋅ x 2 для параболы на рисунке 5a, где AE = x и AH = y, k ≈ 0,2. Размер постоянной k не зависит от угла наклона параллелограмма, а только от длины параметра AB (увеличение AB приводит к уменьшению k)….

    Контекст 6

    … Как найти ось и точку фокусировки параболы, построенной путем наложения площадей, как на рисунке 5a? …

    Контекст 7

    … в этом примере может быть установлен мост между параболой, как определено свойством равноудаленности, где задана точка фокусировки, и как определено применением областей в не- прямоугольный случай на рисунке 5a (который находится в том же математическом регистре и организации евклидовой геометрии).Этот пример поднимает некоторые важные вопросы о значении и его зависимости от справочной базы знаний. …

    Контекст 8

    … пример поднимает некоторые важные вопросы о значении и его зависимости от справочной базы знаний. Рисунок 5a сам по себе не дает подробных советов о том, как действовать. Однако на рисунке 5b показано, что прямая, проходящая через A и D, проходит через середины параллельных хорд к параболе и, таким образом, является диаметром параболы, параллельным оси (рисунок Аполлония)….

    Контекст 9

    … приступить к решению проблемы, поэтому необходимо ввести дополнительные теоретические знания, такие как определения и свойства диаметров и оси параболы, а также знания о том, где на оси точка фокусировки находится. Рисунок 8. Построение оси и фокуса параболы, как показано на рисунке 5a. Как показано в предварительных инструкциях выше, расстояние от вершины до точки фокуса составляет одну четверть параметра (равное длине прямой кишки).

    Как определить нейтрон – «Как определить число нейтронов?» – Яндекс.Знатоки

    Структура атома: что такое нейтрон?

    Что такое нейтрон? Каковы его структура, свойства и функции? Нейтроны — это самые большие из частиц, составляющих атомы, являющиеся строительными блоками всей материи.

    Структура атома

    Нейтроны находятся в ядре — плотной области атома, также заполненной протонами (положительно заряженными частицами). Эти два элемента удерживаются вместе при помощи силы, называем ядерной. Нейтроны имеют нейтральный заряд. Положительный заряд протона сопоставляется с отрицательным зарядом электрона для создания нейтрального атома. Несмотря на то что нейтроны в ядре не влияют на заряд атома, они все же обладают многими свойствами, которые влияют на атом, включая уровень радиоактивности.

    Нейтроны, изотопы и радиоактивность

    Частица, которая находится в ядре атома — нейтрон на 0,2% больше протона. Вместе они составляют 99,99% всей массы атома. Атомы одного и того же элемента могут иметь различное количество нейтронов. Когда ученые ссылаются на атомную массу, они имеют в виду среднюю атомную массу. Например, углерод обычно имеет 6 нейтронов и 6 протонов с атомной массой 12, но иногда он встречается с атомной массой 13 (6 протонов и 7 нейтронов). Углерод с атомным номером 14 также существует, но встречается редко. Итак, атомная масса для углерода усредняется до 12,011.

    Когда атомы имеют различное количество нейтронов, их называют изотопами. Ученые нашли способы добавления этих частиц в ядро ​​для создания больших изотопов. Теперь добавление нейтронов не влияет на заряд атома, так как они не имеют заряда. Однако они увеличивают радиоактивность атома. Это может привести к очень неустойчивым атомам, которые могут разряжать высокие уровни энергии.

    Что такое ядро?

    В химии ядро ​​является положительно заряженным центром атома, который состоит из протонов и нейтронов. Слово «ядро» происходит от латинского nucleus, которое является формой слова, означающего «орех» или «ядро». Этот термин был придуман в 1844 году Майклом Фарадеем для описания центра атома. Науки, участвующие в исследовании ядра, изучении его состава и характеристик, называются ядерной физикой и ядерной химией.

    Протоны и нейтроны удерживаются сильной ядерной силой. Электроны притягиваются к ядру, но двигаются так быстро, что их вращение осуществляется на некотором расстоянии от центра атома. Заряд ядра со знаком плюс исходит от протонов, а что такое нейтрон? Это частица, которая не имеет электрического заряда. Почти весь вес атома содержится в ядре, так как протоны и нейтроны имеют гораздо большую массу, чем электроны. Число протонов в атомном ядре определяет его идентичность как атома определенного элемента. Число нейтронов означает, какой изотоп элемента является атомом.

    Размер атомного ядра

    Ядро намного меньше общего диаметра атома, потому что электроны могут быть отдалены от центра. Атом водорода в 145 000 раз больше своего ядра, а атом урана в 23 000 раз больше своего центра. Ядро водорода является наименьшим, потому что оно состоит из одиночного протона.

    Расположение протонов и нейтронов в ядре

    Протон и нейтроны обычно изображаются как уплотненные вместе и равномерно распределенные по сферам. Однако это упрощение фактической структуры. Каждый нуклон (протон или нейтрон) может занимать определенный уровень энергии и диапазон местоположений. В то время как ядро ​​может быть сферическим, оно может быть также грушевидным, шаровидным или дисковидным.

    Ядра протонов и нейтронов представляют собой барионы, состоящие из наименьших субатомных частиц, называемых кварками. Сила притяжения имеет очень короткий диапазон, поэтому протоны и нейтроны должны быть очень близки друг к другу, чтобы быть связанными. Это сильное притяжение преодолевает естественное отталкивание заряженных протонов.

    Протон, нейтрон и электрон

    Мощным толчком в развитии такой науки, как ядерная физика, стало открытие нейтрона (1932 год). Благодарить за это следует английского физика Д. Чедвика, который был учеником Резерфорда. Что такое нейтрон? Это нестабильная частица, которая в свободном состоянии всего за 15 минут способна распадаться на протон, электрон и нейтрино, так называемую безмассовую нейтральную частицу.

    Частица получила свое название из-за того, что она не имеет электрического заряда, она нейтральна. Нейтроны являются чрезвычайно плотными. В изолированном состоянии один нейтрон будет иметь массу всего 1,67·1027, а если взять чайную ложку плотно упакованную нейтронами, то получившийся кусок материи будет весить миллионы тонн.

    Количество протонов в ядре элемента называется атомным номером. Это число дает каждому элементу свою уникальную идентичность. В атомах некоторых элементов, например углерода, число протонов в ядрах всегда одинаково, но количество нейтронов может различаться. Атом данного элемента с определенным количеством нейтронов в ядре называется изотопом.

    Опасны ли одиночные нейтроны?

    Что такое нейтрон? Это частица, которая наряду с протоном входит в состав ядра атома. Однако иногда они могут существовать сами по себе. Когда нейтроны находятся вне ядер атомов, они приобретают потенциально опасные свойства. Когда они двигаются с высокой скоростью, они производят смертельную радиацию. Так называемые нейтронные бомбы, известные своей способностью убивать людей и животных, при этом оказывают минимальное влияние на неживые физические структуры.

    Нейтроны являются очень важной частью атома. Высокая плотность этих частиц в сочетании с их скоростью придает им чрезвычайную разрушительную силу и энергию. Как следствие, они могут изменить или даже разорвать на части ядра атомов, которые поражают. Хотя нейтрон имеет чистый нейтральный электрический заряд, он состоит из заряженных компонентов, которые отменяют друг друга относительно заряда.

    Нейтрон в атоме — это крошечная частица. Как и протоны, они слишком малы, чтобы увидеть их даже с помощью электронного микроскопа, но они там есть, потому что это единственный способ, объясняющий поведение атомов. Нейтроны очень важны для обеспечения стабильности атома, однако за пределами его атомного центра они не могут существовать долго и распадаются в среднем всего лишь за 885 секунд (около 15 минут).

    fb.ru

    Как найти число нейтронов 🚩 Естественные науки

    Автор КакПросто!

    Атом химического элемента состоит из атомного ядра и электронной оболочки. В состав атомного ядра входят два типа частиц — протоны и нейтроны. Почти вся масса атома сосредоточена в ядре, потому что протоны и нейтроны намного тяжелее электронов.

    Статьи по теме:

    Вам понадобится

    • атомный номер элемента, N-Z диаграмма.

    Инструкция

    Нейтроны не имеют электрического заряда, то есть их электрический заряд равен нулю. Это и представляет основную сложность при определении числа нейтронов — атомный номер элемента или его электронная оболочка не дают однозначного ответа на этот вопрос. Например, в ядре атома углерода всегда содержится 6 протонов, однако протонов в нем может быть 6 и 7. Разновидности ядер химического элемента с разным количеством нейтронов в ядре называются изотопами этого элемента. Изотопы могут быть природными, а могут быть и получены искусственно.

    Ядра атомов обозначают буквенным символом химического элемента из таблицы Менделеева. Справа от символа вверху и внизу стоят два числа. Верхнее число A — это массовое число атома. A = Z+N, где Z — заряд ядра (число протонов), а N — число нейтронов. Нижнее число — это Z — заряд ядра. Такая запись дает информацию о количестве нейтронов в ядре. Очевидно, что оно равно N = A-Z.

    У разных изотопов одного химического элемента число A меняется, что можно увидеть в записи этого изотопа. Определенные изотопы имеют свои оригинальные названия. Например, обычное ядро водорода не имеет нейтронов и имеет один протон. Изотоп водорода дейтерий имеет один нейтрон (A = 2, цифра 2 сверху, 1 снизу), а изотоп тритий — два нейтрона (A = 3, цифра 3 сверху, 1 снизу).

    Зависимость числа нейтронов от числа протонов отражена на так называемой N-Z диаграмме атомных ядер. Устойчивость ядер зависит от отношения числа нейтронов и числа протонов. Ядра легких нуклидов наиболее устойчивы при N/Z = 1, то есть при равенстве количества нейтронов и протонов. С ростом массового числа область устойчивости сдвигается к величинам N/Z>1, достигая величины N/Z ~ 1,5 для наиболее тяжелых ядер.

    Видео по теме

    Источники:

    • Строение атомного ядра
    • как найти количество нейтронов

    Совет полезен?

    Распечатать

    Как найти число нейтронов

    Статьи по теме:

    Не получили ответ на свой вопрос?
    Спросите нашего эксперта:

    www.kakprosto.ru

    как определить число протонов,электронов и нейтронов в атомах например натрия?можете объяснить как это сделать на любом

    Возьмем любой элемент, например, ФОСФОР (P) Чтобы определить количество протонов и электронов, смотрим на порядковый номер элемента в таблице Менделеева. Он 15-й. Количество протонов и эелектронов = порядковый номер элемента. Значит. p=15 e=15 Теперь нейтроны. Из массвового числа элемента вычитаем порядк номер. Массовое число также из таблицы: у фосфора это 30,9 приблизительно 31 n=31-15=16.

    Число электронов= порядковый номер Протонов= атомная масса Нейтронов = Протонов — электронов

    Число протонов=порядковому номеру в табл. Менделеева число электронов=числу протонов, но со знаком — число нейтронов=атомная масса элемента (найдешь в таблице) — порядковый номер.

    нейтроны = относительно атомная масса- порядковый номер mg n=24-12 электроны и протоны численно =порядковому номеру mg p=12 е=12

    Для того чтобы определить количество протонов и электронов, мы можем вспомнить, что число электронов равна порядковому номеру например: S-сера. У серы порядковый номер=16, значить количество прот. и электр. =15 А чтобы найти нейтроны, нам нужно из массы-16. 32-16=16 Я надеюсь, что я вам помогла))))))))

    Возьмем любой элемент, например, ФОСФОР (P) Чтобы определить количество протонов и электронов, смотрим на порядковый номер элемента в таблице Менделеева. Он 15-й. Количество протонов и эелектронов = порядковый номер элемента. Значит. p=15 e=15 Теперь нейтроны. Из массвового числа элемента вычитаем порядк номер. Массовое число также из таблицы: у фосфора это 30,9 приблизительно 31 n=31-15=16.

    Возьмем любой элемент, например, ФОСФОР (P) Чтобы определить количество протонов и электронов, смотрим на порядковый номер элемента в таблице Менделеева. Он 15-й. Количество протонов и эелектронов = порядковый номер элемента. Значит. p=15 e=15 Теперь нейтроны. Из массвового числа элемента вычитаем порядк номер. Массовое число также из таблицы: у фосфора это 30,9 приблизительно 31 n=31-15=16.

    прочитав понел больше чем за 45 минут болтавни в школе

    Возьмем любой элемент, например, ФОСФОР (P) Чтобы определить количество протонов и электронов, смотрим на порядковый номер элемента в таблице Менделеева. Он 15-й. Количество протонов и эелектронов = порядковый номер элемента. Значит. p=15 e=15 Теперь нейтроны. Из массвового числа элемента вычитаем порядк номер. Массовое число также из таблицы: у фосфора это 30,9 приблизительно 31 n=31-15=16.

    touch.otvet.mail.ru

    Нейтрон

    msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist> msimagelist>
    Адроны
    Альфа-распад
    Альфа-частица
    Аннигиляция
    Антивещество
    Антинейтрон
    Антипротон
    Античастицы
    Атом
    Атомная единица массы
    Атомная электростанция
    Барионное число
    Барионы
    Бета-распад
    Бетатрон
    Бета-частицы
    Бозе – Эйнштейна статистика
    Бозоны
    Большой адронный коллайдер
    Большой Взрыв
    Боттом. Боттомоний
    Брейта-Вигнера формула
    Быстрота
    Векторная доминантность
    Великое объединение
    Взаимодействие частиц
    Вильсона камера
    Виртуальные частицы
    Водорода атом
    Возбуждённые состояния ядер
    Волновая функция
    Волновое уравнение
    Волны де Бройля
    Встречные пучки
    Гамильтониан
    Гамма-излучение
    Гамма-квант
    Гамма-спектрометр
    Гамма-спектроскопия
    Гаусса распределение
    Гейгера счётчик
    Гигантский дипольный резонанс
    Гиперядра
    Глюоны
    Годоскоп
    Гравитационное взаимодействие
    Дейтрон
    Деление атомных ядер
    Детекторы частиц
    Дирака уравнение
    Дифракция частиц
    Доза излучения
    Дозиметр
    Доплера эффект
    Единая теория поля
    Зарядовое сопряжение
    Зеркальные ядра
    Избыток массы (дефект массы)
    Изобары
    Изомерия ядерная
    Изоспин
    Изоспиновый мультиплет
    Изотопов разделение
    Изотопы
    Ионизирующее излучение
    Искровая камера
    Квантовая механика
    Квантовая теория поля
    Квантовые операторы
    Квантовые числа
    Квантовый переход
    Квант света
    Кварк-глюонная плазма
    Кварки
    Коллайдер
    Комбинированная инверсия
    Комптона эффект
    Комптоновская длина волны
    Конверсия внутренняя
    Константы связи
    Конфайнмент
    Корпускулярно волновой дуализм
    Космические лучи
    Критическая масса
    Лептоны
    Линейные ускорители
    Лоренца преобразования
    Лоренца сила
    Магические ядра
    Магнитный дипольный момент ядра
    Магнитный спектрометр
    Максвелла уравнения
    Масса частицы
    Масс-спектрометр
    Массовое число
    Масштабная инвариантность
    Мезоны
    Мессбауэра эффект
    Меченые атомы
    Микротрон
    Нейтрино
    Нейтрон
    Нейтронная звезда
    Нейтронная физика
    Неопределённостей соотношения
    Нормы радиационной безопасности
    Нуклеосинтез
    Нуклид
    Нуклон
    Обращение времени
    Орбитальный момент
    Осциллятор
    Отбора правила
    Пар образование
    Период полураспада
    Планка постоянная
    Планка формула
    Позитрон
    Поляризация
    Поляризация вакуума
    Потенциальная яма
    Потенциальный барьер
    Принцип Паули
    Принцип суперпозиции
    Промежуточные W-, Z-бозоны
    Пропагатор
    Пропорциональный счётчик
    Пространственная инверсия
    Пространственная четность
    Протон
    Пуассона распределение
    Пузырьковая камера
    Радиационный фон
    Радиоактивность
    Радиоактивные семейства
    Радиометрия
    Расходимости
    Резерфорда опыт
    Резонансы (резонансные частицы)
    Реликтовое микроволновое излучение
    Светимость ускорителя
    Сечение эффективное
    Сильное взаимодействие
    Синтеза реакции
    Синхротрон
    Синхрофазотрон
    Синхроциклотрон
    Система единиц измерений
    Слабое взаимодействие
    Солнечные нейтрино
    Сохранения законы
    Спаривания эффект
    Спин
    Спин-орбитальное взаимодействие
    Спиральность
    Стандартная модель
    Статистика
    Странные частицы
    Струи адронные
    Субатомные частицы
    Суперсимметрия
    Сферическая система координат
    Тёмная материя
    Термоядерные реакции
    Термоядерный реактор
    Тормозное излучение
    Трансурановые элементы
    Трек
    Туннельный эффект
    Ускорители заряженных частиц
    Фазотрон
    Фейнмана диаграммы
    Фермионы
    Формфактор
    Фотон
    Фотоэффект
    Фундаментальная длина
    Хиггса бозон
    Цвет
    Цепные ядерные реакции
    Цикл CNO
    Циклические ускорители
    Циклотрон
    Чарм. Чармоний
    Черенковский счётчик
    Черенковсое излучение
    Черные дыры
    Шредингера уравнение
    Электрический квадрупольный момент ядра
    Электромагнитное взаимодействие
    Электрон
    Электрослабое взаимодействие
    Элементарные частицы
    Ядерная физика
    Ядерная энергия
    Ядерные модели
    Ядерные реакции
    Ядерный взрыв
    Ядерный реактор
    Ядра энергия связи
    Ядро атомное
    Ядерный магнитный резонанс (ЯМР)

    nuclphys.sinp.msu.ru

    как определить кол-во нейтронов, протонов, электронов?

    самое простое — по таблице Менделеева посмотри, может поможет Periodic Table Classic 3.1 ОС: Windows 98/Me/2000/XP | Многоязычный интерфейс | Бесплатно. Скачать | download Periodic Table Classic 3.1 &gt; <a rel=»nofollow» href=»http://www.freshney.org/education/pt/ptinstaller.exe» target=»_blank»>http://www.freshney.org/education/pt/ptinstaller.exe</a> &gt; (3795 кб, версия Standart) Скачать | download Periodic Table Classic 3.1 &gt; <a rel=»nofollow» href=»http://www.freshney.org/education/pt/ptinstaller_extra.exe» target=»_blank»>http://www.freshney.org/education/pt/ptinstaller_extra.exe</a> &gt; (12120 кб, версия Extra)

    Количество протонов равно атомному номеру элемента по таблице Менделеева. Количество электронов (в нейтральном атоме) равно числу протонов. Число нейтронов равно атомной массе минус число протонов. только надо иеть в виду, что в таблице указана СРЕДНЯЯ атомная масса, с учётом распространённости (процентного состава) изотопов данного элемента в природе. Скажем, для хлора она 35, 5, потому что там примерно поровну Cl35 и Cl36.

    Протоны = заряд ядра ( это порядковый номер по таблице Менделеева)<br>Электроны = равны количеству протонов (если, конечно, речь о нейтральном атоме, а не ионе или катионе)<br>Нейтроны = относительная атомная масса элемента (из таблицы) минус протоны<br><br>Пример, Li — № 3 — значит Протоны — 3; Электроны — 3; Нейтроны — 6,941 (ну, вообще-то 7!!!) — 3 = 4

    ۩۞۩Правила для админов۩۞۩ 1.Не баловаться админкой! ☂ 2.Не банить игроков, без проверки! ☂ 3.Не давать мут, игрокам без причины! ☂ 4.Не кикать игроков, за просто так! ☂ 5.Не использовать паутинку, на картах! ☂ 6.Каждый игрок имеет право делать замечания администратору и поставить вопрос о его отстранении. 7.Админ является таким же игроком, как и все остальные игроки сервера. Он не имеет никаких

    Количество протонов равно атомному номеру элемента по таблице Менделеева. Количество электронов (в нейтральном атоме) равно числу протонов. Число нейтронов равно атомной массе минус число протонов. только надо иеть в виду, что в таблице указана СРЕДНЯЯ атомная масса, с учётом распространённости (процентного состава) изотопов данного элемента в природе. Скажем, для хлора она 35, 5, потому что там примерно поровну Cl35 и Cl36.

    Пример, Li — № 3 — значит Протоны — 3; Электроны — 3; Нейтроны — 6,941 (ну, вообще-то 7!!!) — 3 = 4

    Сколько электронов протонов и нейтронов содержит атом рения

    touch.otvet.mail.ru

    Поговорим о том, как найти протоны, нейтроны и электроны

    Поговорим о том, как найти протоны, нейтроны и электроны. В атоме существует три вида элементарных частиц, причем у каждой есть свой элементарный заряд, масса.

    Строение ядра

    Для того чтобы понять, как найти протоны, нейтроны и электроны, представим особенности строения ядра. Оно является основной частью атома. Внутри ядра располагаются протоны и нейтроны, именуемые нуклонами. Внутри ядра эти частицы могут переходить друг в друга.

    Например, чтобы найти протоны, нейтроны и электроны в атоме водорода, необходимо знать его порядковый номер. Если учесть, что именно этот элемент возглавляет периодическую систему, то в его ядре содержится один протон.

    Диаметр атомного ядра составляет десятитысячную долю всего размера атома. В нем сосредоточена основная масса всего атома. По массе ядро превышает в тысячи раз сумму всех электронов, имеющихся в атоме.

    Характеристика частиц

    Рассмотрим, как найти протоны, нейтроны и электроны в атоме, и узнаем об их особенностях. Протон — это элементарная частица, которая соответствует ядру атома водорода. Его масса превышает электрон в 1836 раз. Для определения единицы электричества, проходящего через проводник с заданным поперечным сечением, используют электрический заряд.

    У каждого атома в ядре располагается определенное количество протонов. Оно является постоянной величиной, характеризует химические и физические свойства данного элемента.

    Как найти протоны, нейтроны и электроны в атоме углерода? Порядковый номер данного химического элемента 6, следовательно, в ядре содержится шесть протонов. Согласно планетарной модели строения атома, вокруг ядра по орбитам движется шесть электронов. Для определения количество нейтронов из значения относительной атомной массы углерода (12) вычитаем количество протонов (6), получаем шесть нейтронов.

    Для атома железа число протонов соответствует 26, то есть этот элемент имеет 26-й порядковый номер в таблице Менделеева.

    Нейтрон является электрически нейтральной частицей, нестабильной в свободном состоянии. Нейтрон способен самопроизвольно превращаться в положительно заряженный протон, испуская при этом антинейтрино и электрон. Средний период его полураспада составляет 12 минут. Массовое число — это суммарное значение количества протонов и нейтронов внутри ядра атома. Попробуем выяснить, как найти протоны, нейтроны и электроны в ионе? Если атом во время химического взаимодействия с другим элементом приобретает положительную степень окисления, то число протонов и нейтронов в нем не изменяется, меньше становится только электронов.

    Заключение

    Существовало несколько теорий, касающихся строения атома, но ни одна из них не была жизнеспособной. До версии, созданной Резерфордом, не было детального пояснения о расположении внутри ядра протонов и нейтронов, а также о вращении по круговым орбитам электронов. После появления теории планетарного строения атома у исследователей появилась возможность не только определять количество элементарных частиц в атоме, но и предсказывать физические и химические свойства конкретного химического элемента.

    fb.ru

    Что такое нейтрон в физике: строение, свойства и использование

    Что такое нейтрон? Такой вопрос чаще всего возникает у людей, которые не занимаются ядерной физикой, ведь под нейтроном в ней понимают элементарную частицу, которая не имеет электрического заряда и обладает массой, превышающей электронную в 1838,4 раза. Вместе с протоном, масса которого немного меньше, чем масса нейтрона, он является «кирпичиком» атомного ядра. В физике элементарных частиц нейтрон и протон полагаются двумя разными формами одной частицы — нуклона.

    Строение нейтрона

    Нейтрон присутствует в составе ядер атомов для каждого химического элемента, исключение составляет лишь атом водорода, ядро которого представляет собой один протон. Что такое нейтрон, какое строение он имеет? Хотя он и называется элементарным «кирпичиком» ядра, но все же имеет свою внутреннюю структуру. В частности, он относится к семейству барионов и состоит из трех кварков, два из которых являются кварками нижнего типа, а один — верхнего. Все кварки имеют дробный электрический заряд: верхний заряжен положительно (+2/3 от заряда электрона), а нижний — отрицательно (-1/3 электронного заряда). Именно поэтому нейтрон не имеет электрического заряда, ведь он у составляющих его кварков просто компенсируется. Тем не менее, магнитный момент нейтрона не равен нулю.

    В составе нейтрона, определение которого было дано выше, каждый кварк соединен с остальными с помощью глюонового поля. Глюон является частицей, ответственной за образование ядерных сил.

    Помимо массы в килограммах и атомных единицах массы, в ядерной физике массу частицы описывают также в ГэВ (гигаэлектронвольтах). Это стало возможным после открытия Эйнштейном своего знаменитого уравнения E=mc2, которое связывает энергию с массой. Что такое нейтрон в ГэВ? Это величина 0,0009396, которая немного больше аналогичной для протона (0,0009383).

    Стабильность нейтрона и ядер атомов

    Присутствие нейтронов в атомных ядрах очень важно для их стабильности и возможности существования самой атомной структуры и вещества в целом. Дело в том, что протоны, которые также составляют атомное ядро, имеют положительный заряд. И сближение их на близкие расстояния требует затрат огромных энергий ввиду кулоновского электрического отталкивания. Ядерные же силы, действующие между нейтронами и протонами на 2-3 порядка сильнее кулоновских. Поэтому они способны удерживать положительно заряженные частицы на близких расстояниях. Ядерные взаимодействия являются короткодействующими и проявляют себя только в пределах размеров ядра.

    Формулу нейтронов используют для нахождения их количества в ядре. Она выглядит так: количество нейтронов = атомная масса элемента — атомный номер в таблице Менделеева.

    Свободный нейтрон — это частица нестабильная. Среднее время его жизни составляет 15 минут, после чего он распадается три частицы:

    • электрон;
    • протон;
    • антинейтрино.

    Предпосылки открытия нейтрона

    Теоретическое существование нейтрона в физике было предложено еще в 1920 году Эрнестом Резерфордом, который пытался таким образом объяснить, почему атомные ядра не разваливаются из-за электромагнитного отталкивания протонов.

    Еще раньше, в 1909 году в Германии, Боте и Беккер установили, что если альфа-частицами больших энергий от полония облучать легкие элементы, например, бериллий, бор или литий, то образуется излучение, которое проходит через любую толщину различных материалов. Они предположили, что это излучение гамма, однако ни одно подобное излучение, известное на тот момент, не обладало такой большой проникающей способностью. Эксперименты Боте и Беккера не были интерпретированы должным образом.

    Открытие нейтрона

    Существование нейтрона было обнаружено английским физиком Джеймсом Чедвиком в 1932 году. Он изучал радиоактивное излучение бериллия, провел серию экспериментов, получив результаты, которые не совпадали с теми, что предсказывали физические формулы: энергия радиоактивного излучения намного превосходила теоретические значения, также нарушался закон сохранения импульса. Поэтому необходимо было принять одну из гипотез:

    1. Либо момент импульса не сохраняется при ядерных процессах.
    2. Либо радиоактивное излучение состоит из частиц.

    Первое предположение ученый отбросил, поскольку оно противоречит фундаментальным физическим законам, поэтому принял вторую гипотезу. Чедвик показал, что радиационное излучение в его экспериментах образовано частицами с нулевым зарядом, которые обладают сильной проникающей способностью. Кроме того, он смог измерить массу этих частиц, установив, что она немного больше таковой для протона.

    Медленные и быстрые нейтроны

    В зависимости от энергии, которой обладает нейтрон, он называется медленным (порядка 0,01 МэВ) или быстрым (порядка 1 МэВ). Такая классификация важна, поскольку от скорости нейтрона зависят некоторые его свойства. В частности, быстрые нейтроны хорошо захватываются ядрами, приводя к образованию их изотопов, и вызывая их деление. Медленные же нейтроны плохо захватываются ядрами практически всех материалов, поэтому они могут беспрепятственно проходить сквозь толстые слои вещества.

    Роль нейтрона в делении ядра урана

    Если задаваться вопросом, что такое нейтрон в ядерной энергетике, то можно с уверенностью сказать, что это средство индуцирования процесса деления ядра урана, сопровождаемое выделением большой энергии. Во время этой реакции деления также порождаются нейтроны различных скоростей. В свою очередь образованные нейтроны индуцируют распад других ядер урана, и реакция протекает цепным образом.

    Если реакция деления урана будет неконтролируемой, то это приведет к взрыву реакционного объема. Данный эффект используется в ядерных бомбах. Контролируемая реакция деления урана является источником энергии в ядерных электростанциях.

    www.nastroy.net

    39 римскими цифрами: Большая таблица Римских цифр от 1 до 1000

    Большая таблица Римских цифр от 1 до 1000

    * Римские цифры — это натуральные числа, записанные при помощи повторения 7 латинских букв, в определённой  прописанной правилами последовательности: I (1), V (5), X (10), L (50), C (100), D (500), M (1000)

    Таблица римских цифр от 1 до 1000 с переводом на арабские (русские)

    Арабские цифры

    Римские цифры

    1

    I

    2

    II

    3

    III

    4

    IV

    5

    V

    6

    VI

    7

    VII

    8

    VIII

    9

    IX

    10

    X

    11

    XI

    12

    XII

    13

    XIII

    14

    XIV

    15

    XV

    16

    XVI

    17

    XVII

    18

    XVIII

    19

    XIX

    20

    XX

    21

    XXI

    22

    XXII

    23

    XXIII

    24

    XXIV

    25

    XXV

    26

    XXVI

    27

    XXVII

    28

    XXVIII

    29

    XXIX

    30

    XXX

    31

    XXXI

    32

    XXXII

    33

    XXXIII

    34

    XXXIV

    35

    XXXV

    36

    XXXVI

    37

    XXXVII

    38

    XXXVIII

    39

    XXXIX

    40

    XL

    41

    XLI

    42

    XLII

    43

    XLIII

    44

    XLIV

    45

    XLV

    46

    XLVI

    47

    XLVII

    48

    XLVIII

    49

    XLIX

    50

    L

    51

    LI

    52

    LII

    53

    LIII

    54

    LIV

    55

    LV

    56

    LVI

    57

    LVII

    58

    LVIII

    59

    LIX

    60

    LX

    61

    LXI

    62

    LXII

    63

    LXIII

    64

    LXIV

    65

    LXV

    66

    LXVI

    67

    LXVII

    68

    LXVIII

    69

    LXIX

    70

    LXX

    71

    LXXI

    72

    LXXII

    73

    LXXIII

    74

    LXXIV

    75

    LXXV

    76

    LXXVI

    77

    LXXVII

    78

    LXXVIII

    79

    LXXIX

    80

    LXXX

    81

    LXXXI

    82

    LXXXII

    83

    LXXXIII

    84

    LXXXIV

    85

    LXXXV

    86

    LXXXVI

    87

    LXXXVII

    88

    LXXXVIII

    89

    LXXXIX

    90

    XC

    91

    XCI

    92

    XCII

    93

    XCIII

    94

    XCIV

    95

    XCV

    96

    XCVI

    97

    XCVII

    98

    XCVIII

    99

    XCIX

    100

    C

    101

    CI

    102

    CII

    103

    CIII

    104

    CIV

    105

    CV

    106

    CVI

    107

    CVII

    108

    CVIII

    109

    CIX

    110

    CX

    111

    CXI

    112

    CXII

    113

    CXIII

    114

    CXIV

    115

    CXV

    116

    CXVI

    117

    CXVII

    118

    CXVIII

    119

    CXIX

    120

    CXX

    121

    CXXI

    122

    CXXII

    123

    CXXIII

    124

    CXXIV

    125

    CXXV

    126

    CXXVI

    127

    CXXVII

    128

    CXXVIII

    129

    CXXIX

    130

    CXXX

    131

    CXXXI

    132

    CXXXII

    133

    CXXXIII

    134

    CXXXIV

    135

    CXXXV

    136

    CXXXVI

    137

    CXXXVII

    138

    CXXXVIII

    139

    CXXXIX

    140

    CXL

    141

    CXLI

    142

    CXLII

    143

    CXLIII

    144

    CXLIV

    145

    CXLV

    146

    CXLVI

    147

    CXLVII

    148

    CXLVIII

    149

    CXLIX

    150

    CL

    151

    CLI

    152

    CLII

    153

    CLIII

    154

    CLIV

    155

    CLV

    156

    CLVI

    157

    CLVII

    158

    CLVIII

    159

    CLIX

    160

    CLX

    161

    CLXI

    162

    CLXII

    163

    CLXIII

    164

    CLXIV

    165

    CLXV

    166

    CLXVI

    167

    CLXVII

    168

    CLXVIII

    169

    CLXIX

    170

    CLXX

    171

    CLXXI

    172

    CLXXII

    173

    CLXXIII

    174

    CLXXIV

    175

    CLXXV

    176

    CLXXVI

    177

    CLXXVII

    178

    CLXXVIII

    179

    CLXXIX

    180

    CLXXX

    181

    CLXXXI

    182

    CLXXXII

    183

    CLXXXIII

    184

    CLXXXIV

    185

    CLXXXV

    186

    CLXXXVI

    187

    CLXXXVII

    188

    CLXXXVIII

    189

    CLXXXIX

    190

    CXC

    191

    CXCI

    192

    CXCII

    193

    CXCIII

    194

    CXCIV

    195

    CXCV

    196

    CXCVI

    197

    CXCVII

    198

    CXCVIII

    199

    CXCIX

    200

    CC

    201

    CCI

    202

    CCII

    203

    CCIII

    204

    CCIV

    205

    CCV

    206

    CCVI

    207

    CCVII

    208

    CCVIII

    209

    CCIX

    210

    CCX

    211

    CCXI

    212

    CCXII

    213

    CCXIII

    214

    CCXIV

    215

    CCXV

    216

    CCXVI

    217

    CCXVII

    218

    CCXVIII

    219

    CCXIX

    220

    CCXX

    221

    CCXXI

    222

    CCXXII

    223

    CCXXIII

    224

    CCXXIV

    225

    CCXXV

    226

    CCXXVI

    227

    CCXXVII

    228

    CCXXVIII

    229

    CCXXIX

    230

    CCXXX

    231

    CCXXXI

    232

    CCXXXII

    233

    CCXXXIII

    234

    CCXXXIV

    235

    CCXXXV

    236

    CCXXXVI

    237

    CCXXXVII

    238

    CCXXXVIII

    239

    CCXXXIX

    240

    CCXL

    241

    CCXLI

    242

    CCXLII

    243

    CCXLIII

    244

    CCXLIV

    245

    CCXLV

    246

    CCXLVI

    247

    CCXLVII

    248

    CCXLVIII

    249

    CCXLIX

    250

    CCL

    251

    CCLI

    252

    CCLII

    253

    CCLIII

    254

    CCLIV

    255

    CCLV

    256

    CCLVI

    257

    CCLVII

    258

    CCLVIII

    259

    CCLIX

    260

    CCLX

    261

    CCLXI

    262

    CCLXII

    263

    CCLXIII

    264

    CCLXIV

    265

    CCLXV

    266

    CCLXVI

    267

    CCLXVII

    268

    CCLXVIII

    269

    CCLXIX

    270

    CCLXX

    271

    CCLXXI

    272

    CCLXXII

    273

    CCLXXIII

    274

    CCLXXIV

    275

    CCLXXV

    276

    CCLXXVI

    277

    CCLXXVII

    278

    CCLXXVIII

    279

    CCLXXIX

    280

    CCLXXX

    281

    CCLXXXI

    282

    CCLXXXII

    283

    CCLXXXIII

    284

    CCLXXXIV

    285

    CCLXXXV

    286

    CCLXXXVI

    287

    CCLXXXVII

    288

    CCLXXXVIII

    289

    CCLXXXIX

    290

    CCXC

    291

    CCXCI

    292

    CCXCII

    293

    CCXCIII

    294

    CCXCIV

    295

    CCXCV

    296

    CCXCVI

    297

    CCXCVII

    298

    CCXCVIII

    299

    CCXCIX

    300

    CCC

    301

    CCCI

    302

    CCCII

    303

    CCCIII

    304

    CCCIV

    305

    CCCV

    306

    CCCVI

    307

    CCCVII

    308

    CCCVIII

    309

    CCCIX

    310

    CCCX

    311

    CCCXI

    312

    CCCXII

    313

    CCCXIII

    314

    CCCXIV

    315

    CCCXV

    316

    CCCXVI

    317

    CCCXVII

    318

    CCCXVIII

    319

    CCCXIX

    320

    CCCXX

    321

    CCCXXI

    322

    CCCXXII

    323

    CCCXXIII

    324

    CCCXXIV

    325

    CCCXXV

    326

    CCCXXVI

    327

    CCCXXVII

    328

    CCCXXVIII

    329

    CCCXXIX

    330

    CCCXXX

    331

    CCCXXXI

    332

    CCCXXXII

    333

    CCCXXXIII

    334

    CCCXXXIV

    335

    CCCXXXV

    336

    CCCXXXVI

    337

    CCCXXXVII

    338

    CCCXXXVIII

    339

    CCCXXXIX

    340

    CCCXL

    341

    CCCXLI

    342

    CCCXLII

    343

    CCCXLIII

    344

    CCCXLIV

    345

    CCCXLV

    346

    CCCXLVI

    347

    CCCXLVII

    348

    CCCXLVIII

    349

    CCCXLIX

    350

    CCCL

    351

    CCCLI

    352

    CCCLII

    353

    CCCLIII

    354

    CCCLIV

    355

    CCCLV

    356

    CCCLVI

    357

    CCCLVII

    358

    CCCLVIII

    359

    CCCLIX

    360

    CCCLX

    361

    CCCLXI

    362

    CCCLXII

    363

    CCCLXIII

    364

    CCCLXIV

    365

    CCCLXV

    366

    CCCLXVI

    367

    CCCLXVII

    368

    CCCLXVIII

    369

    CCCLXIX

    370

    CCCLXX

    371

    CCCLXXI

    372

    CCCLXXII

    373

    CCCLXXIII

    374

    CCCLXXIV

    375

    CCCLXXV

    376

    CCCLXXVI

    377

    CCCLXXVII

    378

    CCCLXXVIII

    379

    CCCLXXIX

    380

    CCCLXXX

    381

    CCCLXXXI

    382

    CCCLXXXII

    383

    CCCLXXXIII

    384

    CCCLXXXIV

    385

    CCCLXXXV

    386

    CCCLXXXVI

    387

    CCCLXXXVII

    388

    CCCLXXXVIII

    389

    CCCLXXXIX

    390

    CCCXC

    391

    CCCXCI

    392

    CCCXCII

    393

    CCCXCIII

    394

    CCCXCIV

    395

    CCCXCV

    396

    CCCXCVI

    397

    CCCXCVII

    398

    CCCXCVIII

    399

    CCCXCIX

    400

    CD

    401

    CDI

    402

    CDII

    403

    CDIII

    404

    CDIV

    405

    CDV

    406

    CDVI

    407

    CDVII

    408

    CDVIII

    409

    CDIX

    410

    CDX

    411

    CDXI

    412

    CDXII

    413

    CDXIII

    414

    CDXIV

    415

    CDXV

    416

    CDXVI

    417

    CDXVII

    418

    CDXVIII

    419

    CDXIX

    420

    CDXX

    421

    CDXXI

    422

    CDXXII

    423

    CDXXIII

    424

    CDXXIV

    425

    CDXXV

    426

    CDXXVI

    427

    CDXXVII

    428

    CDXXVIII

    429

    CDXXIX

    430

    CDXXX

    431

    CDXXXI

    432

    CDXXXII

    433

    CDXXXIII

    434

    CDXXXIV

    435

    CDXXXV

    436

    CDXXXVI

    437

    CDXXXVII

    438

    CDXXXVIII

    439

    CDXXXIX

    440

    CDXL

    441

    CDXLI

    442

    CDXLII

    443

    CDXLIII

    444

    CDXLIV

    445

    CDXLV

    446

    CDXLVI

    447

    CDXLVII

    448

    CDXLVIII

    449

    CDXLIX

    450

    CDL

    451

    CDLI

    452

    CDLII

    453

    CDLIII

    454

    CDLIV

    455

    CDLV

    456

    CDLVI

    457

    CDLVII

    458

    CDLVIII

    459

    CDLIX

    460

    CDLX

    461

    CDLXI

    462

    CDLXII

    463

    CDLXIII

    464

    CDLXIV

    465

    CDLXV

    466

    CDLXVI

    467

    CDLXVII

    468

    CDLXVIII

    469

    CDLXIX

    470

    CDLXX

    471

    CDLXXI

    472

    CDLXXII

    473

    CDLXXIII

    474

    CDLXXIV

    475

    CDLXXV

    476

    CDLXXVI

    477

    CDLXXVII

    478

    CDLXXVIII

    479

    CDLXXIX

    480

    CDLXXX

    481

    CDLXXXI

    482

    CDLXXXII

    483

    CDLXXXIII

    484

    CDLXXXIV

    485

    CDLXXXV

    486

    CDLXXXVI

    487

    CDLXXXVII

    488

    CDLXXXVIII

    489

    CDLXXXIX

    490

    CDXC

    491

    CDXCI

    492

    CDXCII

    493

    CDXCIII

    494

    CDXCIV

    495

    CDXCV

    496

    CDXCVI

    497

    CDXCVII

    498

    CDXCVIII

    499

    CDXCIX

    500

    D

    501

    DI

    502

    DII

    503

    DIII

    504

    DIV

    505

    DV

    506

    DVI

    507

    DVII

    508

    DVIII

    509

    DIX

    510

    DX

    511

    DXI

    512

    DXII

    513

    DXIII

    514

    DXIV

    515

    DXV

    516

    DXVI

    517

    DXVII

    518

    DXVIII

    519

    DXIX

    520

    DXX

    521

    DXXI

    522

    DXXII

    523

    DXXIII

    524

    DXXIV

    525

    DXXV

    526

    DXXVI

    527

    DXXVII

    528

    DXXVIII

    529

    DXXIX

    530

    DXXX

    531

    DXXXI

    532

    DXXXII

    533

    DXXXIII

    534

    DXXXIV

    535

    DXXXV

    536

    DXXXVI

    537

    DXXXVII

    538

    DXXXVIII

    539

    DXXXIX

    540

    DXL

    541

    DXLI

    542

    DXLII

    543

    DXLIII

    544

    DXLIV

    545

    DXLV

    546

    DXLVI

    547

    DXLVII

    548

    DXLVIII

    549

    DXLIX

    550

    DL

    551

    DLI

    552

    DLII

    553

    DLIII

    554

    DLIV

    555

    DLV

    556

    DLVI

    557

    DLVII

    558

    DLVIII

    559

    DLIX

    560

    DLX

    561

    DLXI

    562

    DLXII

    563

    DLXIII

    564

    DLXIV

    565

    DLXV

    566

    DLXVI

    567

    DLXVII

    568

    DLXVIII

    569

    DLXIX

    570

    DLXX

    571

    DLXXI

    572

    DLXXII

    573

    DLXXIII

    574

    DLXXIV

    575

    DLXXV

    576

    DLXXVI

    577

    DLXXVII

    578

    DLXXVIII

    579

    DLXXIX

    580

    DLXXX

    581

    DLXXXI

    582

    DLXXXII

    583

    DLXXXIII

    584

    DLXXXIV

    585

    DLXXXV

    586

    DLXXXVI

    587

    DLXXXVII

    588

    DLXXXVIII

    589

    DLXXXIX

    590

    DXC

    591

    DXCI

    592

    DXCII

    593

    DXCIII

    594

    DXCIV

    595

    DXCV

    596

    DXCVI

    597

    DXCVII

    598

    DXCVIII

    599

    DXCIX

    600

    DC

    601

    DCI

    602

    DCII

    603

    DCIII

    604

    DCIV

    605

    DCV

    606

    DCVI

    607

    DCVII

    608

    DCVIII

    609

    DCIX

    610

    DCX

    611

    DCXI

    612

    DCXII

    613

    DCXIII

    614

    DCXIV

    615

    DCXV

    616

    DCXVI

    617

    DCXVII

    618

    DCXVIII

    619

    DCXIX

    620

    DCXX

    621

    DCXXI

    622

    DCXXII

    623

    DCXXIII

    624

    DCXXIV

    625

    DCXXV

    626

    DCXXVI

    627

    DCXXVII

    628

    DCXXVIII

    629

    DCXXIX

    630

    DCXXX

    631

    DCXXXI

    632

    DCXXXII

    633

    DCXXXIII

    634

    DCXXXIV

    635

    DCXXXV

    636

    DCXXXVI

    637

    DCXXXVII

    638

    DCXXXVIII

    639

    DCXXXIX

    640

    DCXL

    641

    DCXLI

    642

    DCXLII

    643

    DCXLIII

    644

    DCXLIV

    645

    DCXLV

    646

    DCXLVI

    647

    DCXLVII

    648

    DCXLVIII

    649

    DCXLIX

    650

    DCL

    651

    DCLI

    652

    DCLII

    653

    DCLIII

    654

    DCLIV

    655

    DCLV

    656

    DCLVI

    657

    DCLVII

    658

    DCLVIII

    659

    DCLIX

    660

    DCLX

    661

    DCLXI

    662

    DCLXII

    663

    DCLXIII

    664

    DCLXIV

    665

    DCLXV

    666

    DCLXVI

    667

    DCLXVII

    668

    DCLXVIII

    669

    DCLXIX

    670

    DCLXX

    671

    DCLXXI

    672

    DCLXXII

    673

    DCLXXIII

    674

    DCLXXIV

    675

    DCLXXV

    676

    DCLXXVI

    677

    DCLXXVII

    678

    DCLXXVIII

    679

    DCLXXIX

    680

    DCLXXX

    681

    DCLXXXI

    682

    DCLXXXII

    683

    DCLXXXIII

    684

    DCLXXXIV

    685

    DCLXXXV

    686

    DCLXXXVI

    687

    DCLXXXVII

    688

    DCLXXXVIII

    689

    DCLXXXIX

    690

    DCXC

    691

    DCXCI

    692

    DCXCII

    693

    DCXCIII

    694

    DCXCIV

    695

    DCXCV

    696

    DCXCVI

    697

    DCXCVII

    698

    DCXCVIII

    699

    DCXCIX

    700

    DCC

    701

    DCCI

    702

    DCCII

    703

    DCCIII

    704

    DCCIV

    705

    DCCV

    706

    DCCVI

    707

    DCCVII

    708

    DCCVIII

    709

    DCCIX

    710

    DCCX

    711

    DCCXI

    712

    DCCXII

    713

    DCCXIII

    714

    DCCXIV

    715

    DCCXV

    716

    DCCXVI

    717

    DCCXVII

    718

    DCCXVIII

    719

    DCCXIX

    720

    DCCXX

    721

    DCCXXI

    722

    DCCXXII

    723

    DCCXXIII

    724

    DCCXXIV

    725

    DCCXXV

    726

    DCCXXVI

    727

    DCCXXVII

    728

    DCCXXVIII

    729

    DCCXXIX

    730

    DCCXXX

    731

    DCCXXXI

    732

    DCCXXXII

    733

    DCCXXXIII

    734

    DCCXXXIV

    735

    DCCXXXV

    736

    DCCXXXVI

    737

    DCCXXXVII

    738

    DCCXXXVIII

    739

    DCCXXXIX

    740

    DCCXL

    741

    DCCXLI

    742

    DCCXLII

    743

    DCCXLIII

    744

    DCCXLIV

    745

    DCCXLV

    746

    DCCXLVI

    747

    DCCXLVII

    748

    DCCXLVIII

    749

    DCCXLIX

    750

    DCCL

    751

    DCCLI

    752

    DCCLII

    753

    DCCLIII

    754

    DCCLIV

    755

    DCCLV

    756

    DCCLVI

    757

    DCCLVII

    758

    DCCLVIII

    759

    DCCLIX

    760

    DCCLX

    761

    DCCLXI

    762

    DCCLXII

    763

    DCCLXIII

    764

    DCCLXIV

    765

    DCCLXV

    766

    DCCLXVI

    767

    DCCLXVII

    768

    DCCLXVIII

    769

    DCCLXIX

    770

    DCCLXX

    771

    DCCLXXI

    772

    DCCLXXII

    773

    DCCLXXIII

    774

    DCCLXXIV

    775

    DCCLXXV

    776

    DCCLXXVI

    777

    DCCLXXVII

    778

    DCCLXXVIII

    779

    DCCLXXIX

    780

    DCCLXXX

    781

    DCCLXXXI

    782

    DCCLXXXII

    783

    DCCLXXXIII

    784

    DCCLXXXIV

    785

    DCCLXXXV

    786

    DCCLXXXVI

    787

    DCCLXXXVII

    788

    DCCLXXXVIII

    789

    DCCLXXXIX

    790

    DCCXC

    791

    DCCXCI

    792

    DCCXCII

    793

    DCCXCIII

    794

    DCCXCIV

    795

    DCCXCV

    796

    DCCXCVI

    797

    DCCXCVII

    798

    DCCXCVIII

    799

    DCCXCIX

    800

    DCCC

    801

    DCCCI

    802

    DCCCII

    803

    DCCCIII

    804

    DCCCIV

    805

    DCCCV

    806

    DCCCVI

    807

    DCCCVII

    808

    DCCCVIII

    809

    DCCCIX

    810

    DCCCX

    811

    DCCCXI

    812

    DCCCXII

    813

    DCCCXIII

    814

    DCCCXIV

    815

    DCCCXV

    816

    DCCCXVI

    817

    DCCCXVII

    818

    DCCCXVIII

    819

    DCCCXIX

    820

    DCCCXX

    821

    DCCCXXI

    822

    DCCCXXII

    823

    DCCCXXIII

    824

    DCCCXXIV

    825

    DCCCXXV

    826

    DCCCXXVI

    827

    DCCCXXVII

    828

    DCCCXXVIII

    829

    DCCCXXIX

    830

    DCCCXXX

    831

    DCCCXXXI

    832

    DCCCXXXII

    833

    DCCCXXXIII

    834

    DCCCXXXIV

    835

    DCCCXXXV

    836

    DCCCXXXVI

    837

    DCCCXXXVII

    838

    DCCCXXXVIII

    839

    DCCCXXXIX

    840

    DCCCXL

    841

    DCCCXLI

    842

    DCCCXLII

    843

    DCCCXLIII

    844

    DCCCXLIV

    845

    DCCCXLV

    846

    DCCCXLVI

    847

    DCCCXLVII

    848

    DCCCXLVIII

    849

    DCCCXLIX

    850

    DCCCL

    851

    DCCCLI

    852

    DCCCLII

    853

    DCCCLIII

    854

    DCCCLIV

    855

    DCCCLV

    856

    DCCCLVI

    857

    DCCCLVII

    858

    DCCCLVIII

    859

    DCCCLIX

    860

    DCCCLX

    861

    DCCCLXI

    862

    DCCCLXII

    863

    DCCCLXIII

    864

    DCCCLXIV

    865

    DCCCLXV

    866

    DCCCLXVI

    867

    DCCCLXVII

    868

    DCCCLXVIII

    869

    DCCCLXIX

    870

    DCCCLXX

    871

    DCCCLXXI

    872

    DCCCLXXII

    873

    DCCCLXXIII

    874

    DCCCLXXIV

    875

    DCCCLXXV

    876

    DCCCLXXVI

    877

    DCCCLXXVII

    878

    DCCCLXXVIII

    879

    DCCCLXXIX

    880

    DCCCLXXX

    881

    DCCCLXXXI

    882

    DCCCLXXXII

    883

    DCCCLXXXIII

    884

    DCCCLXXXIV

    885

    DCCCLXXXV

    886

    DCCCLXXXVI

    887

    DCCCLXXXVII

    888

    DCCCLXXXVIII

    889

    DCCCLXXXIX

    890

    DCCCXC

    891

    DCCCXCI

    892

    DCCCXCII

    893

    DCCCXCIII

    894

    DCCCXCIV

    895

    DCCCXCV

    896

    DCCCXCVI

    897

    DCCCXCVII

    898

    DCCCXCVIII

    899

    DCCCXCIX

    900

    CM

    901

    CMI

    902

    CMII

    903

    CMIII

    904

    CMIV

    905

    CMV

    906

    CMVI

    907

    CMVII

    908

    CMVIII

    909

    CMIX

    910

    CMX

    911

    CMXI

    912

    CMXII

    913

    CMXIII

    914

    CMXIV

    915

    CMXV

    916

    CMXVI

    917

    CMXVII

    918

    CMXVIII

    919

    CMXIX

    920

    CMXX

    921

    CMXXI

    922

    CMXXII

    923

    CMXXIII

    924

    CMXXIV

    925

    CMXXV

    926

    CMXXVI

    927

    CMXXVII

    928

    CMXXVIII

    929

    CMXXIX

    930

    CMXXX

    931

    CMXXXI

    932

    CMXXXII

    933

    CMXXXIII

    934

    CMXXXIV

    935

    CMXXXV

    936

    CMXXXVI

    937

    CMXXXVII

    938

    CMXXXVIII

    939

    CMXXXIX

    940

    CMXL

    941

    CMXLI

    942

    CMXLII

    943

    CMXLIII

    944

    CMXLIV

    945

    CMXLV

    946

    CMXLVI

    947

    CMXLVII

    948

    CMXLVIII

    949

    CMXLIX

    950

    CML

    951

    CMLI

    952

    CMLII

    953

    CMLIII

    954

    CMLIV

    955

    CMLV

    956

    CMLVI

    957

    CMLVII

    958

    CMLVIII

    959

    CMLIX

    960

    CMLX

    961

    CMLXI

    962

    CMLXII

    963

    CMLXIII

    964

    CMLXIV

    965

    CMLXV

    966

    CMLXVI

    967

    CMLXVII

    968

    CMLXVIII

    969

    CMLXIX

    970

    CMLXX

    971

    CMLXXI

    972

    CMLXXII

    973

    CMLXXIII

    974

    CMLXXIV

    975

    CMLXXV

    976

    CMLXXVI

    977

    CMLXXVII

    978

    CMLXXVIII

    979

    CMLXXIX

    980

    CMLXXX

    981

    CMLXXXI

    982

    CMLXXXII

    983

    CMLXXXIII

    984

    CMLXXXIV

    985

    CMLXXXV

    986

    CMLXXXVI

    987

    CMLXXXVII

    988

    CMLXXXVIII

    989

    CMLXXXIX

    990

    CMXC

    991

    CMXCI

    992

    CMXCII

    993

    CMXCIII

    994

    CMXCIV

    995

    CMXCV

    996

    CMXCVI

    997

    CMXCVII

    998

    CMXCVIII

    999

    CMXCIX

    1000

    M

     





    * На сегодняшний день в рамках общих правил число 15 правильно записывать в такой  последовательности XV и не VVV или XIIIII.


    Автор: Bill4iam


    Большая таблица Римских цифр от 1 до 1000

    • Главная
    • Справочник
    • Таблицы
    • Большая таблица Римских цифр от 1 до 1000

    Римские цифры — это натуральные числа, записанные при помощи повторения 7 латинских букв, в определённой прописанной правилами последовательности:

    I (1), V (5), X (10), L (50), C (100), D (500), M (1000)

    Арабские цифры Римские цифры
    1 I
    2 II
    3 III
    4 IV
    5 V
    6 VI
    7 VII
    8 VIII
    9 IX
    10 X
    11 XI
    12 XII
    13 XIII
    14 XIV
    15 XV
    16 XVI
    17 XVII
    18 XVIII
    19 XIX
    20 XX
    21 XXI
    22 XXII
    23 XXIII
    24 XXIV
    25 XXV
    26 XXVI
    27 XXVII
    28 XXVIII
    29 XXIX
    30 XXX
    31 XXXI
    32 XXXII
    33 XXXIII
    34 XXXIV
    35 XXXV
    36 XXXVI
    37 XXXVII
    38 XXXVIII
    39 XXXIX
    40 XL
    41 XLI
    42 XLII
    43 XLIII
    44 XLIV
    45 XLV
    46 XLVI
    47 XLVII
    48 XLVIII
    49 XLIX
    50 L
    51 LI
    52 LII
    53 LIII
    54 LIV
    55 LV
    56 LVI
    57 LVII
    58 LVIII
    59 LIX
    60 LX
    61 LXI
    62 LXII
    63 LXIII
    64 LXIV
    65 LXV
    66 LXVI
    67 LXVII
    68 LXVIII
    69 LXIX
    70 LXX
    71 LXXI
    72 LXXII
    73 LXXIII
    74 LXXIV
    75 LXXV
    76 LXXVI
    77 LXXVII
    78 LXXVIII
    79 LXXIX
    80 LXXX
    81 LXXXI
    82 LXXXII
    83 LXXXIII
    84 LXXXIV
    85 LXXXV
    86 LXXXVI
    87 LXXXVII
    88 LXXXVIII
    89 LXXXIX
    90 XC
    91 XCI
    92 XCII
    93 XCIII
    94 XCIV
    95 XCV
    96 XCVI
    97 XCVII
    98 XCVIII
    99 XCIX
    100 C
    101 CI
    102 CII
    103 CIII
    104 CIV
    105 CV
    106 CVI
    107 CVII
    108 CVIII
    109 CIX
    110 CX
    111 CXI
    112 CXII
    113 CXIII
    114 CXIV
    115 CXV
    116 CXVI
    117 CXVII
    118 CXVIII
    119 CXIX
    120 CXX
    121 CXXI
    122 CXXII
    123 CXXIII
    124 CXXIV
    125 CXXV
    126 CXXVI
    127 CXXVII
    128 CXXVIII
    129 CXXIX
    130 CXXX
    131 CXXXI
    132 CXXXII
    133 CXXXIII
    134 CXXXIV
    135 CXXXV
    136 CXXXVI
    137 CXXXVII
    138 CXXXVIII
    139 CXXXIX
    140 CXL
    141 CXLI
    142 CXLII
    143 CXLIII
    144 CXLIV
    145 CXLV
    146 CXLVI
    147 CXLVII
    148 CXLVIII
    149 CXLIX
    150 CL
    151 CLI
    152 CLII
    153 CLIII
    154 CLIV
    155 CLV
    156 CLVI
    157 CLVII
    158 CLVIII
    159 CLIX
    160 CLX
    161 CLXI
    162 CLXII
    163 CLXIII
    164 CLXIV
    165 CLXV
    166 CLXVI
    167 CLXVII
    168 CLXVIII
    169 CLXIX
    170 CLXX
    171 CLXXI
    172 CLXXII
    173 CLXXIII
    174 CLXXIV
    175 CLXXV
    176 CLXXVI
    177 CLXXVII
    178 CLXXVIII
    179 CLXXIX
    180 CLXXX
    181 CLXXXI
    182 CLXXXII
    183 CLXXXIII
    184 CLXXXIV
    185 CLXXXV
    186 CLXXXVI
    187 CLXXXVII
    188 CLXXXVIII
    189 CLXXXIX
    190 CXC
    191 CXCI
    192 CXCII
    193 CXCIII
    194 CXCIV
    195 CXCV
    196 CXCVI
    197 CXCVII
    198 CXCVIII
    199 CXCIX
    200 CC
    201 CCI
    202 CCII
    203 CCIII
    204 CCIV
    205 CCV
    206 CCVI
    207 CCVII
    208 CCVIII
    209 CCIX
    210 CCX
    211 CCXI
    212 CCXII
    213 CCXIII
    214 CCXIV
    215 CCXV
    216 CCXVI
    217 CCXVII
    218 CCXVIII
    219 CCXIX
    220 CCXX
    221 CCXXI
    222 CCXXII
    223 CCXXIII
    224 CCXXIV
    225 CCXXV
    226 CCXXVI
    227 CCXXVII
    228 CCXXVIII
    229 CCXXIX
    230 CCXXX
    231 CCXXXI
    232 CCXXXII
    233 CCXXXIII
    234 CCXXXIV
    235 CCXXXV
    236 CCXXXVI
    237 CCXXXVII
    238 CCXXXVIII
    239 CCXXXIX
    240 CCXL
    241 CCXLI
    242 CCXLII
    243 CCXLIII
    244 CCXLIV
    245 CCXLV
    246 CCXLVI
    247 CCXLVII
    248 CCXLVIII
    249 CCXLIX
    250 CCL
    251 CCLI
    252 CCLII
    253 CCLIII
    254 CCLIV
    255 CCLV
    256 CCLVI
    257 CCLVII
    258 CCLVIII
    259 CCLIX
    260 CCLX
    261 CCLXI
    262 CCLXII
    263 CCLXIII
    264 CCLXIV
    265 CCLXV
    266 CCLXVI
    267 CCLXVII
    268 CCLXVIII
    269 CCLXIX
    270 CCLXX
    271 CCLXXI
    272 CCLXXII
    273 CCLXXIII
    274 CCLXXIV
    275 CCLXXV
    276 CCLXXVI
    277 CCLXXVII
    278 CCLXXVIII
    279 CCLXXIX
    280 CCLXXX
    281 CCLXXXI
    282 CCLXXXII
    283 CCLXXXIII
    284 CCLXXXIV
    285 CCLXXXV
    286 CCLXXXVI
    287 CCLXXXVII
    288 CCLXXXVIII
    289 CCLXXXIX
    290 CCXC
    291 CCXCI
    292 CCXCII
    293 CCXCIII
    294 CCXCIV
    295 CCXCV
    296 CCXCVI
    297 CCXCVII
    298 CCXCVIII
    299 CCXCIX
    300 CCC
    301 CCCI
    302 CCCII
    303 CCCIII
    304 CCCIV
    305 CCCV
    306 CCCVI
    307 CCCVII
    308 CCCVIII
    309 CCCIX
    310 CCCX
    311 CCCXI
    312 CCCXII
    313 CCCXIII
    314 CCCXIV
    315 CCCXV
    316 CCCXVI
    317 CCCXVII
    318 CCCXVIII
    319 CCCXIX
    320 CCCXX
    321 CCCXXI
    322 CCCXXII
    323 CCCXXIII
    324 CCCXXIV
    325 CCCXXV
    326 CCCXXVI
    327 CCCXXVII
    328 CCCXXVIII
    329 CCCXXIX
    330 CCCXXX
    331 CCCXXXI
    332 CCCXXXII
    333 CCCXXXIII
    334 CCCXXXIV
    335 CCCXXXV
    336 CCCXXXVI
    337 CCCXXXVII
    338 CCCXXXVIII
    339 CCCXXXIX
    340 CCCXL
    341 CCCXLI
    342 CCCXLII
    343 CCCXLIII
    344 CCCXLIV
    345 CCCXLV
    346 CCCXLVI
    347 CCCXLVII
    348 CCCXLVIII
    349 CCCXLIX
    350 CCCL
    351 CCCLI
    352 CCCLII
    353 CCCLIII
    354 CCCLIV
    355 CCCLV
    356 CCCLVI
    357 CCCLVII
    358 CCCLVIII
    359 CCCLIX
    360 CCCLX
    361 CCCLXI
    362 CCCLXII
    363 CCCLXIII
    364 CCCLXIV
    365 CCCLXV
    366 CCCLXVI
    367 CCCLXVII
    368 CCCLXVIII
    369 CCCLXIX
    370 CCCLXX
    371 CCCLXXI
    372 CCCLXXII
    373 CCCLXXIII
    374 CCCLXXIV
    375 CCCLXXV
    376 CCCLXXVI
    377 CCCLXXVII
    378 CCCLXXVIII
    379 CCCLXXIX
    380 CCCLXXX
    381 CCCLXXXI
    382 CCCLXXXII
    383 CCCLXXXIII
    384 CCCLXXXIV
    385 CCCLXXXV
    386 CCCLXXXVI
    387 CCCLXXXVII
    388 CCCLXXXVIII
    389 CCCLXXXIX
    390 CCCXC
    391 CCCXCI
    392 CCCXCII
    393 CCCXCIII
    394 CCCXCIV
    395 CCCXCV
    396 CCCXCVI
    397 CCCXCVII
    398 CCCXCVIII
    399 CCCXCIX
    400 CD
    401 CDI
    402 CDII
    403 CDIII
    404 CDIV
    405 CDV
    406 CDVI
    407 CDVII
    408 CDVIII
    409 CDIX
    410 CDX
    411 CDXI
    412 CDXII
    413 CDXIII
    414 CDXIV
    415 CDXV
    416 CDXVI
    417 CDXVII
    418 CDXVIII
    419 CDXIX
    420 CDXX
    421 CDXXI
    422 CDXXII
    423 CDXXIII
    424 CDXXIV
    425 CDXXV
    426 CDXXVI
    427 CDXXVII
    428 CDXXVIII
    429 CDXXIX
    430 CDXXX
    431 CDXXXI
    432 CDXXXII
    433 CDXXXIII
    434 CDXXXIV
    435 CDXXXV
    436 CDXXXVI
    437 CDXXXVII
    438 CDXXXVIII
    439 CDXXXIX
    440 CDXL
    441 CDXLI
    442 CDXLII
    443 CDXLIII
    444 CDXLIV
    445 CDXLV
    446 CDXLVI
    447 CDXLVII
    448 CDXLVIII
    449 CDXLIX
    450 CDL
    451 CDLI
    452 CDLII
    453 CDLIII
    454 CDLIV
    455 CDLV
    456 CDLVI
    457 CDLVII
    458 CDLVIII
    459 CDLIX
    460 CDLX
    461 CDLXI
    462 CDLXII
    463 CDLXIII
    464 CDLXIV
    465 CDLXV
    466 CDLXVI
    467 CDLXVII
    468 CDLXVIII
    469 CDLXIX
    470 CDLXX
    471 CDLXXI
    472 CDLXXII
    473 CDLXXIII
    474 CDLXXIV
    475 CDLXXV
    476 CDLXXVI
    477 CDLXXVII
    478 CDLXXVIII
    479 CDLXXIX
    480 CDLXXX
    481 CDLXXXI
    482 CDLXXXII
    483 CDLXXXIII
    484 CDLXXXIV
    485 CDLXXXV
    486 CDLXXXVI
    487 CDLXXXVII
    488 CDLXXXVIII
    489 CDLXXXIX
    490 CDXC
    491 CDXCI
    492 CDXCII
    493 CDXCIII
    494 CDXCIV
    495 CDXCV
    496 CDXCVI
    497 CDXCVII
    498 CDXCVIII
    499 CDXCIX
    500 D
    501 DI
    502 DII
    503 DIII
    504 DIV
    505 DV
    506 DVI
    507 DVII
    508 DVIII
    509 DIX
    510 DX
    511 DXI
    512 DXII
    513 DXIII
    514 DXIV
    515 DXV
    516 DXVI
    517 DXVII
    518 DXVIII
    519 DXIX
    520 DXX
    521 DXXI
    522 DXXII
    523 DXXIII
    524 DXXIV
    525 DXXV
    526 DXXVI
    527 DXXVII
    528 DXXVIII
    529 DXXIX
    530 DXXX
    531 DXXXI
    532 DXXXII
    533 DXXXIII
    534 DXXXIV
    535 DXXXV
    536 DXXXVI
    537 DXXXVII
    538 DXXXVIII
    539 DXXXIX
    540 DXL
    541 DXLI
    542 DXLII
    543 DXLIII
    544 DXLIV
    545 DXLV
    546 DXLVI
    547 DXLVII
    548 DXLVIII
    549 DXLIX
    550 DL
    551 DLI
    552 DLII
    553 DLIII
    554 DLIV
    555 DLV
    556 DLVI
    557 DLVII
    558 DLVIII
    559 DLIX
    560 DLX
    561 DLXI
    562 DLXII
    563 DLXIII
    564 DLXIV
    565 DLXV
    566 DLXVI
    567 DLXVII
    568 DLXVIII
    569 DLXIX
    570 DLXX
    571 DLXXI
    572 DLXXII
    573 DLXXIII
    574 DLXXIV
    575 DLXXV
    576 DLXXVI
    577 DLXXVII
    578 DLXXVIII
    579 DLXXIX
    580 DLXXX
    581 DLXXXI
    582 DLXXXII
    583 DLXXXIII
    584 DLXXXIV
    585 DLXXXV
    586 DLXXXVI
    587 DLXXXVII
    588 DLXXXVIII
    589 DLXXXIX
    590 DXC
    591 DXCI
    592 DXCII
    593 DXCIII
    594 DXCIV
    595 DXCV
    596 DXCVI
    597 DXCVII
    598 DXCVIII
    599 DXCIX
    600 DC
    601 DCI
    602 DCII
    603 DCIII
    604 DCIV
    605 DCV
    606 DCVI
    607 DCVII
    608 DCVIII
    609 DCIX
    610 DCX
    611 DCXI
    612 DCXII
    613 DCXIII
    614 DCXIV
    615 DCXV
    616 DCXVI
    617 DCXVII
    618 DCXVIII
    619 DCXIX
    620 DCXX
    621 DCXXI
    622 DCXXII
    623 DCXXIII
    624 DCXXIV
    625 DCXXV
    626 DCXXVI
    627 DCXXVII
    628 DCXXVIII
    629 DCXXIX
    630 DCXXX
    631 DCXXXI
    632 DCXXXII
    633 DCXXXIII
    634 DCXXXIV
    635 DCXXXV
    636 DCXXXVI
    637 DCXXXVII
    638 DCXXXVIII
    639 DCXXXIX
    640 DCXL
    641 DCXLI
    642 DCXLII
    643 DCXLIII
    644 DCXLIV
    645 DCXLV
    646 DCXLVI
    647 DCXLVII
    648 DCXLVIII
    649 DCXLIX
    650 DCL
    651 DCLI
    652 DCLII
    653 DCLIII
    654 DCLIV
    655 DCLV
    656 DCLVI
    657 DCLVII
    658 DCLVIII
    659 DCLIX
    660 DCLX
    661 DCLXI
    662 DCLXII
    663 DCLXIII
    664 DCLXIV
    665 DCLXV
    666 DCLXVI
    667 DCLXVII
    668 DCLXVIII
    669 DCLXIX
    670 DCLXX
    671 DCLXXI
    672 DCLXXII
    673 DCLXXIII
    674 DCLXXIV
    675 DCLXXV
    676 DCLXXVI
    677 DCLXXVII
    678 DCLXXVIII
    679 DCLXXIX
    680 DCLXXX
    681 DCLXXXI
    682 DCLXXXII
    683 DCLXXXIII
    684 DCLXXXIV
    685 DCLXXXV
    686 DCLXXXVI
    687 DCLXXXVII
    688 DCLXXXVIII
    689 DCLXXXIX
    690 DCXC
    691 DCXCI
    692 DCXCII
    693 DCXCIII
    694 DCXCIV
    695 DCXCV
    696 DCXCVI
    697 DCXCVII
    698 DCXCVIII
    699 DCXCIX
    700 DCC
    701 DCCI
    702 DCCII
    703 DCCIII
    704 DCCIV
    705 DCCV
    706 DCCVI
    707 DCCVII
    708 DCCVIII
    709 DCCIX
    710 DCCX
    711 DCCXI
    712 DCCXII
    713 DCCXIII
    714 DCCXIV
    715 DCCXV
    716 DCCXVI
    717 DCCXVII
    718 DCCXVIII
    719 DCCXIX
    720 DCCXX
    721 DCCXXI
    722 DCCXXII
    723 DCCXXIII
    724 DCCXXIV
    725 DCCXXV
    726 DCCXXVI
    727 DCCXXVII
    728 DCCXXVIII
    729 DCCXXIX
    730 DCCXXX
    731 DCCXXXI
    732 DCCXXXII
    733 DCCXXXIII
    734 DCCXXXIV
    735 DCCXXXV
    736 DCCXXXVI
    737 DCCXXXVII
    738 DCCXXXVIII
    739 DCCXXXIX
    740 DCCXL
    741 DCCXLI
    742 DCCXLII
    743 DCCXLIII
    744 DCCXLIV
    745 DCCXLV
    746 DCCXLVI
    747 DCCXLVII
    748 DCCXLVIII
    749 DCCXLIX
    750 DCCL
    751 DCCLI
    752 DCCLII
    753 DCCLIII
    754 DCCLIV
    755 DCCLV
    756 DCCLVI
    757 DCCLVII
    758 DCCLVIII
    759 DCCLIX
    760 DCCLX
    761 DCCLXI
    762 DCCLXII
    763 DCCLXIII
    764 DCCLXIV
    765 DCCLXV
    766 DCCLXVI
    767 DCCLXVII
    768 DCCLXVIII
    769 DCCLXIX
    770 DCCLXX
    771 DCCLXXI
    772 DCCLXXII
    773 DCCLXXIII
    774 DCCLXXIV
    775 DCCLXXV
    776 DCCLXXVI
    777 DCCLXXVII
    778 DCCLXXVIII
    779 DCCLXXIX
    780 DCCLXXX
    781 DCCLXXXI
    782 DCCLXXXII
    783 DCCLXXXIII
    784 DCCLXXXIV
    785 DCCLXXXV
    786 DCCLXXXVI
    787 DCCLXXXVII
    788 DCCLXXXVIII
    789 DCCLXXXIX
    790 DCCXC
    791 DCCXCI
    792 DCCXCII
    793 DCCXCIII
    794 DCCXCIV
    795 DCCXCV
    796 DCCXCVI
    797 DCCXCVII
    798 DCCXCVIII
    799 DCCXCIX
    800 DCCC
    801 DCCCI
    802 DCCCII
    803 DCCCIII
    804 DCCCIV
    805 DCCCV
    806 DCCCVI
    807 DCCCVII
    808 DCCCVIII
    809 DCCCIX
    810 DCCCX
    811 DCCCXI
    812 DCCCXII
    813 DCCCXIII
    814 DCCCXIV
    815 DCCCXV
    816 DCCCXVI
    817 DCCCXVII
    818 DCCCXVIII
    819 DCCCXIX
    820 DCCCXX
    821 DCCCXXI
    822 DCCCXXII
    823 DCCCXXIII
    824 DCCCXXIV
    825 DCCCXXV
    826 DCCCXXVI
    827 DCCCXXVII
    828 DCCCXXVIII
    829 DCCCXXIX
    830 DCCCXXX
    831 DCCCXXXI
    832 DCCCXXXII
    833 DCCCXXXIII
    834 DCCCXXXIV
    835 DCCCXXXV
    836 DCCCXXXVI
    837 DCCCXXXVII
    838 DCCCXXXVIII
    839 DCCCXXXIX
    840 DCCCXL
    841 DCCCXLI
    842 DCCCXLII
    843 DCCCXLIII
    844 DCCCXLIV
    845 DCCCXLV
    846 DCCCXLVI
    847 DCCCXLVII
    848 DCCCXLVIII
    849 DCCCXLIX
    850 DCCCL
    851 DCCCLI
    852 DCCCLII
    853 DCCCLIII
    854 DCCCLIV
    855 DCCCLV
    856 DCCCLVI
    857 DCCCLVII
    858 DCCCLVIII
    859 DCCCLIX
    860 DCCCLX
    861 DCCCLXI
    862 DCCCLXII
    863 DCCCLXIII
    864 DCCCLXIV
    865 DCCCLXV
    866 DCCCLXVI
    867 DCCCLXVII
    868 DCCCLXVIII
    869 DCCCLXIX
    870 DCCCLXX
    871 DCCCLXXI
    872 DCCCLXXII
    873 DCCCLXXIII
    874 DCCCLXXIV
    875 DCCCLXXV
    876 DCCCLXXVI
    877 DCCCLXXVII
    878 DCCCLXXVIII
    879 DCCCLXXIX
    880 DCCCLXXX
    881 DCCCLXXXI
    882 DCCCLXXXII
    883 DCCCLXXXIII
    884 DCCCLXXXIV
    885 DCCCLXXXV
    886 DCCCLXXXVI
    887 DCCCLXXXVII
    888 DCCCLXXXVIII
    889 DCCCLXXXIX
    890 DCCCXC
    891 DCCCXCI
    892 DCCCXCII
    893 DCCCXCIII
    894 DCCCXCIV
    895 DCCCXCV
    896 DCCCXCVI
    897 DCCCXCVII
    898 DCCCXCVIII
    899 DCCCXCIX
    900 CM
    901 CMI
    902 CMII
    903 CMIII
    904 CMIV
    905 CMV
    906 CMVI
    907 CMVII
    908 CMVIII
    909 CMIX
    910 CMX
    911 CMXI
    912 CMXII
    913 CMXIII
    914 CMXIV
    915 CMXV
    916 CMXVI
    917 CMXVII
    918 CMXVIII
    919 CMXIX
    920 CMXX
    921 CMXXI
    922 CMXXII
    923 CMXXIII
    924 CMXXIV
    925 CMXXV
    926 CMXXVI
    927 CMXXVII
    928 CMXXVIII
    929 CMXXIX
    930 CMXXX
    931 CMXXXI
    932 CMXXXII
    933 CMXXXIII
    934 CMXXXIV
    935 CMXXXV
    936 CMXXXVI
    937 CMXXXVII
    938 CMXXXVIII
    939 CMXXXIX
    940 CMXL
    941 CMXLI
    942 CMXLII
    943 CMXLIII
    944 CMXLIV
    945 CMXLV
    946 CMXLVI
    947 CMXLVII
    948 CMXLVIII
    949 CMXLIX
    950 CML
    951 CMLI
    952 CMLII
    953 CMLIII
    954 CMLIV
    955 CMLV
    956 CMLVI
    957 CMLVII
    958 CMLVIII
    959 CMLIX
    960 CMLX
    961 CMLXI
    962 CMLXII
    963 CMLXIII
    964 CMLXIV
    965 CMLXV
    966 CMLXVI
    967 CMLXVII
    968 CMLXVIII
    969 CMLXIX
    970 CMLXX
    971 CMLXXI
    972 CMLXXII
    973 CMLXXIII
    974 CMLXXIV
    975 CMLXXV
    976 CMLXXVI
    977 CMLXXVII
    978 CMLXXVIII
    979 CMLXXIX
    980 CMLXXX
    981 CMLXXXI
    982 CMLXXXII
    983 CMLXXXIII
    984 CMLXXXIV
    985 CMLXXXV
    986 CMLXXXVI
    987 CMLXXXVII
    988 CMLXXXVIII
    989 CMLXXXIX
    990 CMXC
    991 CMXCI
    992 CMXCII
    993 CMXCIII
    994 CMXCIV
    995 CMXCV
    996 CMXCVI
    997 CMXCVII
    998 CMXCVIII
    999 CMXCIX
    1000 M

    На сегодняшний день в рамках общих правил число 15 правильно записывать в такой последовательности XV и не VVV или XIIIII.

    В вашем браузере отключен Javascript.
    Чтобы произвести расчеты, необходимо разрешить элементы ActiveX!