Рубрика: Школьная жизнь

📝Фундаментальная система решений

Чтобы понять, что такое фундаментальная система решений вы можете посмотреть видео-урок для этого же примера кликнув здесь. Теперь перейдем собственно к описанию всей необходимой работы. Это поможет вам более детально разобраться в сути данного вопроса.

Как найти фундаментальную систему решений линейного уравнения?

Возьмём для примера такую систему линейных уравнений:

Найдём решение этой линейной системы уравнений методом Гаусса. Для начала нам надо выписать матрицу коэффициентов системы.

Преобразуем эту матрицу к треугольной. Первую строку переписываем без изменений. И все элементы, что стоят под $a_{11}$, надо сделать нулями. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{21}$, надо от второй строки вычесть первую, и разность записать во второй строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{31}$, надо от третьей строки вычесть первую и разность записать в третьей строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{41}$, надо от четвёртой строки вычесть первую умноженную на 2 и разность записать в четвёртой строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{31}$, надо от пятой строки вычесть первую умноженную на 2 и разность записать в пятой строке.

Первую и вторую строку переписываем без изменений. И все элементы, что стоят под $a_{22}$, надо сделать нулями. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{32}$, надо от третьей строки вычесть вторую умноженную на 2 и разность записать в третьей строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{42}$, надо от четвёртой строки вычесть вторую умноженную на 2 и разность записать в четвёртой строке. Что бы сделать ноль в место элемента $a_{52}$, надо от пятой строки вычесть вторую умноженную на 3 и разность записать в пятой строке.

Видим, что последние три строки – одинаковые, поэтому если от четвёртой и пятой вычесть третью, то они станут нулевыми.

По этой матрице записываем новую систему уравнений.

Видим, что линейно независимых уравнений у нас, только три, а неизвестных пять, поэтому фундаментальная система решений будет состоять из двух векторов. Значит, нам надо перенести две последние неизвестные вправо.

Теперь, начинаем выражать те неизвестные, что стоят в левой части через те, что стоят в правой части. Начинаем с последнего уравнения, сначала выразим $x_3$, потом полученный результат подставим во второе уравнение и выразим $x_2$, а потом в первое уравнение и тут выразим $x_1$. Таким образом мы все неизвестные, что стоят в левой части, выразили через неизвестные, что стоят в правой части.

После чего вы вместо $x_4$ и $x_5$, можем подставлять любые числа и находить $x_1$, $x_2$ и $x_3$. Каждая такая пятёрка чисел будет корнями нашей изначальной системы уравнений. Что бы найти векторы, что входят в ФСР нам надо вместо $x_4$ подставить 1, а вместо $x_5$ подставить 0, найти $x_1$, $x_2$ и $x_3$, а потом наоборот $x_4=0$ и $x_5=1$.

Какие именно векторы создают фундаментальную систему решений данной системы уравнений?

Для лучшего понимания хода роботы можете посмотреть видео-урок по данном задании.

Материалы по теме:

Поделиться с друзьями:

matemonline.com

Фундаментальная система решений

Рассмотрим систему однородных линейных алгебраических уравнений.

(1)

Выпишем матрицу A

Определение 1.

Минор матрицы называется базисным , если он неравен 0, и окаймляющие его миноры либо все равны 0, либо совсем отсутствуют.

Теорема о базисном миноре.

Столбцы матрицы, пересекающие главный минор линейно независимы; Всякий столбец через них линейно выражается.

Определение 2.

Всякая максимальная линейно независимая система решений однородной системы уравнений (1), называется фундаментальной системой решений (ФСР).

Теорема:

Если ранг r , матрицы из коэффициентов системы линейных однородных уравнений (1), меньше m, то всякая ФСР системы (1) состоит из n-r решений.

Пример №1.

Дана однородная система линейных алгебраических уравнений

.

Найти ФСР и общее решение системы.

1.Составим матрицу системы.

2. Легко показать, что ранг матрицы A=2, значит ФСР состоит из трех решений (5-2=3).

3. В матрице A возьмем базисный минор (минор второго порядка):

.

4. Отбрасываем последние уравнения системы , а неизвестные ,

считаем «свободными» и переносим их в правую часть уравнений.

Получим:

. (2)

5. Ищем первое базисное решение X , для этого положим , тогда получим систему:

(3)

Определителем матрицы системы является базисный минор, он отличен от 0, значит система (3) имеет единственное решение: .

Таким образом

= .

6. Полагая в системе (2), находимто есть, вторым базисным решением является столбец:

.

7. Полагая: , получаем —

.

8. Итак, ФСР получена; построенная таким образом ФСР называется нормальной.

9. Столбцы образующие ФСР линейно независимы, так как свободные неизвестные были выброшены так, что выделенный минор третьего порядка отличен от 0;

10.Теперь выпишем общее решение исходной однородной системы линейных алгебраических уравнений.

,

.

Неоднородная система линейных алгебраических уравнений

(1)

Общее решение неоднородной системы линейных алгебраических уравнений (1) имеет вид:

(2)

где – какое-либо решение системы (1).

общее решение соответствующей однородной системы, для которой – ФСР.

Пример №2.

Дана неоднородная система линейных алгебраических уравнений:

Доказать, что это система совместна и найти ее общее решение.

Решение:

1. Легко показать, что rang Ᾱ = rang A

2. Рассмотрим соответствующую однородную систему уравнений, эта система из примера №1. Её ФСР и общее решение найдены. Выделим в матрицу Ᾱ базисный минор, стоящий на пересечении первых двух строк со вторым и третьим столбцами. Тогда последовательность уравнений системы есть следствие двух первых уравнений системы, а неизвестные можно считать «свободными», поэтому исходная система эквивалентна системе:

Решив её, находим единственное решение:

Найдено частное решение данной неоднородной системы.

.

Общее решение исходной неоднородной системы получим с помощью формулы (2).

= или

Это решение можно было бы получить методом исключения неизвестных. ФСР определяется неоднозначно, но число элементов в ФСР всегда равно .

studfiles.net

Однородные СЛАУ. Фундаментальная система решений

Задание. Найти общее решение и ФСР однородной системы

Решение. Приведем систему к ступенчатому виду с помощью метода Гаусса. Для этого записываем матрицу системы (в данном случае, так как система однородная, то ее правые части равны нулю, в этом случае столбец свободных коэффициентов можно не выписывать, так как при любых элементарных преобразованиях в правых частях будут получаться нули):

с помощью элементарных преобразований приводим данную матрицу к ступенчатому виду. От второй строки отнимаем первую, от третьей — четыре первых, от четвертой — две первых:

Обнуляем элементы второго столбца, стоящие под главной диагональю, для этого от третьей строки отнимаем три вторых, к четвертой прибавляем вторую:

От четвертой строки отнимем третьей и третью строку умножим на :

Нулевые строки можно далее не рассматривать, тогда получаем, что

Далее делаем нули над главной диагональю, для этого от первой строки отнимаем третью, а ко второй строке прибавляем третью:

то есть получаем систему, соответствующую данной матрице:

Или, выразив одни переменные через другие, будем иметь:

Здесь — независимые (или свободные) переменные (это те переменные, через которые мы выражаем остальные переменные), — зависимые (связанные) переменные (то есть те, которые выражаются через свободные). Количество свободных переменных равно разности общего количества переменных (в рассматриваемом примере , так как система зависит от пяти переменных) и ранга матрицы (в этом случае получили, что — количество ненулевых строк после приведения матрицы к ступенчатому виду):

Так как ранг матрицы , а количество неизвестных системы , то тогда количество решений в ФСР (для проверки, это число должно равняться количеству свободных переменных).

Для нахождения ФСР составляем таблицу, количество столбцов которой соответствует количеству неизвестных (то есть для рассматриваемого примера равно 5), а количество строк равно количеству решений ФСР (то есть имеем две строки). В заголовке таблицы выписываются переменные, свободные переменные отмечаются стрелкой. Далее свободным переменным придаются любые, одновременно не равные нулю значений и из зависимости между свободными и связанными переменными находятся значения остальных переменных. Для рассматриваемой задачи эта зависимость имеет вид:

Тогда придавая в первом случае, например, независимым переменным значения , получаем, что . Полученные значения записываем в первую строку таблицы. Аналогично, беря , , будем иметь, что , что и определяет второе решение ФСР. В итоге получаем следующую таблицу:

Эти две строчки и есть фундаментальным решением заданной однородной СЛАУ. Частное решение системы:

Общее решение является линейной комбинацией частных решений:

где коэффициенты не равны нулю одновременно. Или запишем общее решение в таком виде:

Придавая константам определенные значения и подставляя их в общее решение, можно будет находить частные решения однородной СЛАУ.

www.webmath.ru

28. Фундаментальная система решений ослу

Фундаментальной системой решений однородной системы из p линейных алгебраических уравнений с nнеизвестными переменными называют совокупность (n – r) линейно независимых решений этой системы, где r – порядок базисного минора основной матрицы системы. Если обозначить линейно независимые решения однородной СЛАУ как X⁽¹⁾, X⁽²⁾, …, X^(n-r) (X⁽¹⁾, X⁽²⁾, …, X^(n-r) – это матрицы столбцы размерности n на 1), то общее решение этой однородной системы представляется в виде линейной комбинации векторов фундаментальной системы решений с произвольными постоянными коэффициентами С₁, С₂, …, С_(n-r), то есть, . Что обозначает термин общее решение однородной системы линейных алгебраических уравнений (орослау)? Смысл прост: формула задает все возможные решения исходной СЛАУ, другими словами, взяв любой набор значений произвольных постоянных С₁, С₂, …, С_(n-r), по формуле мы получим одно из решений исходной однородной СЛАУ. Таким образом, если мы найдем фундаментальную систему решений, то мы сможем задать все решения этой однородной СЛАУ как . Покажем процесс построения фундаментальной системы решений однородной СЛАУ. Выбираем базисный минор исходной системы линейных уравнений, исключаем все остальные уравнения из системы и переносим в правые части уравнений системы с противоположными знаками все слагаемые, содержащие свободные неизвестные переменные. Придадим свободным неизвестным переменным значения1, 0, 0, …, 0 и вычислим основные неизвестные, решив полученную элементарную систему линейных уравнений любым способом, например, методом Крамера. Так будет получено X⁽¹⁾ — первое решение фундаментальной системы. Если придать свободным неизвестным значения 0, 1, 0, 0, …, 0 и вычислить при этом основные неизвестные, то получим X⁽²⁾. И так далее. Если свободным неизвестным переменным придадим значения0, 0, …, 0, 1 и вычислим основные неизвестные, то получим X^(n-r). Так будет построена фундаментальная система решений однородной СЛАУ и может быть записано ее общее решение в виде . Для неоднородных систем линейных алгебраических уравнений общее решение представляется в виде , где — общее решение соответствующей однородной системы, а — частное решение исходной неоднородной СЛАУ, которое мы получаем, придав свободным неизвестным значения 0, 0, …, 0 и вычислив значения основных неизвестных. Разберем на примерах.  Пример. Найдите фундаментальную систему решений и общее решение однородной системы линейных алгебраических уравнений . Решение. Ранг основной матрицы однородных систем линейных уравнений всегда равен рангу расширенной матрицы. Найдем ранг основной матрицы методом окаймляющих миноров. В качестве ненулевого минора первого порядка возьмем элемент a_{1 1} = 9 основной матрицы системы. Найдем окаймляющий ненулевой минор второго порядка:   Минор второго порядка, отличный от нуля, найден. Переберем окаймляющие его миноры третьего порядка в поисках ненулевого:   Все окаймляющие миноры третьего порядка равны нулю, следовательно, ранг основной и расширенной матрицы равен двум. Базисным минором возьмем . Отметим для наглядности элементы системы, которые его образуют:   Третье уравнение исходной СЛАУ не участвует в образовании базисного минора, поэтому, может быть исключено:   Оставляем в правых частях уравнений слагаемые, содержащие основные неизвестные, а в правые части переносим слагаемые со свободными неизвестными:   Построим фундаментальную систему решений исходной однородной системы линейных уравнений. Фундаментальная система решений данной СЛАУ состоит из двух решений, так как исходная СЛАУ содержит четыре неизвестных переменных, а порядок ее базисного минора равен двум. Для нахождения X⁽¹⁾ придадим свободным неизвестным переменным значения x₂ = 1, x₄ = 0, тогда основные неизвестные найдем из системы уравнений . Решим ее методом Крамера:  Таким образом, . Теперь построим X⁽²⁾. Для этого придадим свободным неизвестным переменным значения x₂ = 0, x₄ = 1, тогда основные неизвестные найдем из системы линейных уравнений . Опять воспользуемся методом Крамера:  Получаем . Так мы получили два вектора фундаментальной системы решений и , теперь мы можем записать общее решение однородной системы линейных алгебраических уравнений: , где C₁ и C₂ – произвольные числа.

studfiles.net

Фундаментальная система решений — это… Что такое Фундаментальная система решений?

Фундаментальная система решений (ФСР) представляет собой набор линейно независимых решений однородной системы уравнений.

Однородные системы

Однородной системой линейных уравнений называется система вида:

Нулевое решение системы (1) называется тривиальным решением.

Однородные системы всегда совместны, т.к. всегда существует тривиальное решение.

Если существует любое ненулевое решение системы, то оно называется нетривиальным.

Решения однородной системы обладают свойством линейности:

Сформулируем теорему, которая позволит дать основное определение:

Пусть дана однородная система (1), тогда набор векторов размера называется фундаментальной системой решений (ФСР) (1), если:

Пример

Решим систему

Перепишем её в матричном виде:

Путём элементарных преобразований над строками приведём её основную матрицу к ступенчатому виду:

Таким образом ранг системы (ранг её основной матрицы) равен двум. Это значит, что существует линейно независимых решения системы.

Перепишем полученную систему в виде уравнений:

Возьмём и в качестве главных переменных. Тогда:

Подставим по очереди единицы в качестве одной из свободных переменных: и .

Тогда общее решение рассматриваемой системы может быть записано так:

,

а вектора составляют фундаментальную систему решений.

Неоднородные системы

Неоднородной системой линейных уравнений называется система вида:

— её расширенная матрица.

Пример

Решим систему

Преобразуем её к

Тогда переменные и обязательно будут главными, возьмём также в качестве главной.

Заметим, что является частным решением.

Составим однородную систему:

Тогда, подставив единицу в качестве свободной переменной , получим ФСР однородной системы:

Общее решение системы может быть записано так:

Литература

Ильин В. А., Позняк Э. Г. Линейная алгебра: Учебник для вузов. — 6-е изд., стер. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. — 280 с.

См. также

Wikimedia Foundation. 2010.

dic.academic.ru

Фундаментальная система решений линейного однородного уравнения

 Определение. Любые линейно независимых решений линейного однородного дифференциального уравнения-ного порядка называетсяфундаментальной системой решений этого уравнения.

Из предыдущих теорем сразу следует еще одна важная теорема.

Теорема 7. Решения уравнения (2) образуют фундаментальную систему решений этого уравнения тогда и только тогда, когда их определитель Вронскогоотличен от 0 хотя бы в одной точке.

Доказательство. Равносильная переформулировка утверждения теоремы – решения линейно зависимы тогда и только тогда, когдана. Но это утверждение сразу следует из теорем 5 и 6.

Теорема 8. Для любого линейного однородного дифференциального уравнения (2) существует фундаментальная система его решений.

Доказательство. Построим такую фундаментальную систему решений. Для этого возьмемпроизвольную точку и поставимразличных задач Коши:.

По теореме 1 о существовании и единственности у каждой из этих задач имеется решение, и мы обозначим — решение 1-й задачи,- решение 2-й задачи, …,- решение-ной задачи. Мы получили- решения уравнения (2). Найдемдля этих функций:. Следовательно, по теореме 7, функцииобразуют искомую фундаментальную систему решений уравнения (2).

Теорема 9. Пусть — фундаментальная система решений уравнения (2). Тогда для любого решенияэтого уравнения существуют постоянныетакие, что.

Доказательство. Возьмем произвольную точку и рассмотрим систему уравнений относительно неизвестных:(11). Определитель этой системыне равен 0, т.к.- фундаментальная система решений. Поэтому у нее существует (и притом единственное) решение. Рассмотрим теперь функцию. По теореме 2 она является решением уравнения (2). Ввиду равенств (11) значения этой функции и ее производных до порядкавключительно в точкесовпадают со значениямии ее последовательных производных в точке. По теореме 1 оединственности решения задачи Коши ,.

Замечание. Теоремы 8 и 9 означают, что размерность векторного пространства решений уравнения (2) равна , а любая фундаментальная система решений представляет собой базис этого пространства

значениями и ее последовательных производных в точке. По теореме 1 оединственности решения задачи Коши ,.

Замечание. Теоремы 8 и 9 означают, что размерность векторного пространства решений уравнения (2) равна , а любая фундаментальная система решений представляет собой базис этого пространства

Билет №15

Структура общего решения неоднородной системы

Любые n – r линейно независимых решений системы называются ее фундаментальной системой решений.

частное решение

Билет №16

Линейный оператор в (В линейном пространстве). Матрица линейного пространства

Линейные операторы. Матрица линейного оператора. Примеры линейных операторов.

Определение. Если каждому элементу ставится в соответствие единственный элемент, то говорят, что в пространствеRⁿ задан оператор, действующий в пространстве Rⁿ.

Результат действия оператора A на элемент обозначают.

Если элементы исвязаны соотношением, тоназываютобразом элемента ; элемент—прообразом элемента .

Множество элементов пространства Rⁿ, для которых определено действие оператора A, называют областью определения оператора A и обозначают D(A).

Множество элементов пространства Rⁿ, которые являются образами элементов из области определения D(A) оператора A, называют образом оператора A и обозначают Im(A). Если , то.

Ядром оператора называется множество элементов пространства Rⁿ, образом которых является нуле

нулевой элемент. Ядро оператора обозначают Ker(A): .

Определение. Оператор A, действующий в пространстве Rⁿ называется линейным оператором, если для любых изRⁿ и для любого числа α справедливо:

и .

Определение. Матрица, столбцами которой являются координаты образов соответствующих базисных векторов некоторого базиса в Rⁿ —

называется матрицей линейного оператора

Билет №17

Действия с линейными операторами и их матрицами

Рассмотрим линейный оператор , действующий в конечномерном линейном пространстве. Доказано, что образлинейного операторалинейное пространство. Размерность образа линейного оператора называетсярангом оператора, обозначается .

Ядром линейного оператора называется множество элементов из , образом которых является нулевой элемент. Ядро оператора обозначают:. Ядро линейного операторалинейное пространство; размерность ядра линейного оператора называетсядефектом оператора, обозначается :.

Для линейного оператора, действующего в n-мерном линейном пространстве , справедливы следующие утверждения:

сумма ранга и дефекта оператора равно размерности пространства, в котором действует оператор: ;

ранг оператора равен рангу его матрицы;

ядро оператора совпадает с множеством  решений линейной однородной системы с матрицей , размерность пространства решений этой системы равна дефекту оператора, а ее фундаментальная система решений образует базис в ядре оператора;

столбцы, входящие в базисный минор матрицы оператора образуют базис в образе оператора.

Сформулированные утверждения позволяют описать структуру образа и ядра линейного оператора, заданного матрицей, используя язык матричных преобразований и общей теории линейных систем.

Билет №18

Преобразование координат вектора и матрицы линейного оператора. Их свойства и вычисления.

Пусть в -мерном линейном пространствевыбран базис, который мы будем для удобства называть «старый» и другой базис, который мы будем называть «новый». Возьмем призвольный векториз. Его координатный столбец в старом базисе обозначим, а в новом —. Нам нужно выяснить, как связаны друг с другом координаты в старом и в новом базисе. Для этого нам сначала нужно «связать» друг с другом старый и новый базисы. Запишем разложения новых базисных векторов по старому базису

Составим матрицу, столбцами которой служат координатные столбцы векторов нового базиса

Эта матрица называется матрицей перехода от старого базиса к новому.

studfiles.net

29. Неоднородные системы линейных уравнений. Свойства их решений. Построение общего решения нслу.

Структура общего решения неоднородной системы уравнений

Ранее была выведена формула (5.11) общего решения системы линейных уравнений. Получим другую форму записи, отражающую структуру множества решений.

Рассмотрим неоднородную систему и соответствующую ей однородную систему. Между решениями этих систем имеются связи, выражающиеся следующими свойствами.

Свойства решений неоднородной системы уравнений

1. Разность двух решений инеоднородной системы есть решение однородной системы.

Действительно, из равенств иследует, что.

2. Пусть — решение неоднородной системы. Тогда любое решениенеоднородной системы можно представить в виде

, где — решение однородной системы.

В самом деле, для любого решения неоднородной системы разностьпо свойству 1 является решением однородной системы, т.е.— решение однородной системы.

Теорема 5.4 о структуре общего решения неоднородной системы.

Пусть — решение неоднородной системы, а— фундаментальная система решений соответствующей однородной системы уравнений. Тогда столбец

при любых значениях [i]произвольных постоянных является решением неоднородной системы, и, наоборот, для каждого решенияэтой системы найдутся такие значения произвольных постоянных, при которых это решениеудовлетворяет равенству (5.15).[/i]

Говорят, что общее решение неоднородной системы есть сумма частного решения неоднородной системы и общего решения соответствующей однородной системы.

Доказательство теоремы вытекает из свойств 1, 2 и теоремы 5.3.

Алгоритм решения неоднородной системы уравнений

1-5. Выполнить первые 5 пунктов метода Гаусса решения системы уравнений и получить формулу общего решения неоднородной системы вида (5.11).

6. Найти частное решение неоднородной системы, положив в (5.11) все свободные переменные равными нулю.

7. Записав формулы (5.13) общего решения соответствующей однородной системы, составить фундаментальную систему ее решений. Для этого подставить в (5.13) последовательностандартных наборов значений свободных переменных, в которых все переменные равны нулю, за исключением одной, равной единице.

8. Записать общее решение неоднородной системы по формуле (5.15).

Замечания 5.4

1. Используя фундаментальную матрицу однородной системы, решение неоднородной системыможно представить в виде

где — частное решение неоднородной системы, а— столбец произвольных постоянных.

2. Если базисный минор матрицы расположен в левом верхнем углу (в первыхстроках и первыхстолбцах), то упрощенный вид расширенной матрицы (5.9) неоднородной системы можно представить в виде блочной матрицы

Тогда блочная матрица оказывается фундаментальной (см. п.3 замечаний 5.3), а столбецявляется частным решением неоднородной системы (в этом можно убедиться, подставляя в (5.11) нулевой набор свободных переменных). Используя блочные матрицы, общее решение (5 15) неоднородной системы можно представить в виде

где — столбец произвольных постоянных. Полученную формулу можно считатьвторым способом решения неоднородной системы.

Пример 5.5. Найти структуру (5.15) общего решения неоднородной системы

Решение. 1-5. Первые 5 пунктов метода Гаусса выполнены при решении примера 5.3, где получены формулы общего решения неоднородной системы:

Переменные — базисные, а— свободные.

6. Полагая , получаем частное решение неоднородной системы.

7. Находим фундаментальную систему решений однородной системы (см. пример 5.4):

8. Записываем по формуле (5.15) общее решение неоднородной системы

Искомая структура множества решений найдена

Получим формулу общего решения вторым способом, используя п.2 замечаний 5.4. При решении примера 5.3 расширенная матрица системы была приведена к упрощенному виду. Разбиваем ее на блоки:

Записываем частное решение неоднородной системы

и составляем фундаментальную матрицу:

По формуле (5.16) получаем общее решение неоднородной системы, которое преобразуем к виду (5.15):

которое совпадает с ранее полученным.

studfiles.net

Mathway | Популярные задачи

www.mathway.com

sin 3 x производная

Вы искали sin 3 x производная? На нашем сайте вы можете получить ответ на любой математический вопрос. Подробное решение с описанием и пояснениями поможет вам разобраться даже с самой сложной задачей и sin 3x производная, не исключение. Мы поможем вам подготовиться к домашним работам, контрольным, олимпиадам, а так же к поступлению в вуз. И какой бы пример, какой бы запрос по математике вы не ввели — у нас уже есть решение. Например, «sin 3 x производная».

Применение различных математических задач, калькуляторов, уравнений и функций широко распространено в нашей жизни. Они используются во многих расчетах, строительстве сооружений и даже спорте. Математику человек использовал еще в древности и с тех пор их применение только возрастает. Однако сейчас наука не стоит на месте и мы можем наслаждаться плодами ее деятельности, такими, например, как онлайн-калькулятор, который может решить задачи, такие, как sin 3 x производная,sin 3x производная,sin3x производная,производная 3 sin x,производная sin 3 x,производная sin 3 x 3,производная sin 3x,производная sin3x. На этой странице вы найдёте калькулятор, который поможет решить любой вопрос, в том числе и sin 3 x производная. Просто введите задачу в окошко и нажмите «решить» здесь или введите в окно ввода ниже свой запрос (например, sin3x производная).

Где можно решить любую задачу по математике, а так же sin 3 x производная Онлайн?

Решить задачу sin 3 x производная вы можете на нашем сайте https://pocketteacher.ru. Бесплатный онлайн решатель позволит решить онлайн задачу любой сложности за считанные секунды. Все, что вам необходимо сделать — это просто ввести свои данные в решателе. Так же вы можете посмотреть видео инструкцию и узнать, как правильно ввести вашу задачу на нашем сайте. А если у вас остались вопросы, то вы можете задать их в чате снизу слева на этой странице.

www.pocketteacher.ru

Mathway | Популярные задачи

www.mathway.com

Производная синуса — sin x

Производная по переменной x от синуса x равна косинусу x:
( sin x )′ = cos x.

Доказательство

Для вывода формулы производной синуса, мы воспользуемся определением производной:
.

Чтобы найти этот предел, нам нужно преобразовать выражение таким образом, чтобы свести его к известным законам, свойствам и правилам. Для этого нам нужно знать четыре свойства.
1) Значение первого замечательного предела:
(1)   ;
2) Непрерывность функции косинус:
(2)   ;
3) Тригонометрические формулы. Нам понадобится следующая формула:
(3)   ;
4) Арифметические свойства предела функции:
Если    и  , то
(4)   .

Применяем эти правила к нашему пределу. Сначала преобразуем алгебраическое выражение
.
Для этого применим формулу
(3)   .
В нашем случае
; . Тогда
;
;
;
.

Теперь сделаем подстановку . При , . Применим первый замечательный предел (1):
.

Сделаем такую же подстановку и используем свойство непрерывности (2):
.

Поскольку пределы, вычисленные выше, существуют, то применяем свойство (4):

.

Формула производной синуса доказана.

Примеры

Рассмотрим простые примеры нахождения производных от функций, содержащих синус. Мы найдем производные от следующих функций:
y = sin 2x;   y = sin ² x   и   y = sin ³ x.

Пример 1

Найти производную от sin 2x.

Решение

Сначала найдем производную от самой простой части:
( 2x )′ = 2( x )′ = 2 · 1 = 2.
Применяем формулу производной сложной функции.
.
Здесь .

Ответ

( sin 2x )′ = 2 cos 2x.

См. также
Все примеры вычисления производных с решениями > > >

Пример 2

Найти производную от синуса в квадрате:
y = sin ² x.

Решение

Перепишем исходную функцию в более понятном виде:
.
Найдем производную от самой простой части:
.
Применяем формулу производной сложной функции.

.
Здесь .

Можно применить одну из формул тригонометрии. Тогда
.

Ответ

.

Пример 3

Найти производную от синуса в кубе:
y = sin ³ x.

Решение > > >

Производные высших порядков

Заметим, что производную от sin x первого порядка можно выразить через синус следующим образом:
.

Найдем производную второго порядка, используя формулу производной сложной функции:

.
Здесь  .

Теперь мы можем заметить, что дифференцирование sin x приводит к увеличению его аргумента на . Тогда производная n-го порядка имеет вид:
(5)   .

Докажем это, применяя метод математической индукции.

Мы уже проверили, что при , формула (5) справедлива.

Предположим, что формула (5) справедлива при некотором значении . Докажем, что из этого следует, что формула (5) выполняется для .

Выпишем формулу (5) при :
.
Дифференцируем это уравнение, применяя правило дифференцирования сложной функции:

.
Здесь .
Итак, мы нашли:
.
Если подставить , то эта формула примет вид (5).

Формула доказана.

Автор: Олег Одинцов.     Опубликовано: 04-03-2017

1cov-edu.ru

Чем отличается радиус от диаметра

Окружность представляет собой кривую линию, которая образована из всех точек, равноудаленных от одной определенной точки, которую называют центром окружности. По-другому можно дать такое определение окружности: кривая, которая замкнута на плоскости, и все точки которой, лежащие в той же плоскости, что и кривая, удалены от центра на одинаковое расстояние. Каждая точка окружности находится от центра окружности на одинаковом расстоянии.

Определение

Радиус — это отрезок прямой, который соединяет каждую точку окружности, которая находится на равном расстоянии от центра окружности, с центром окружности.

Диаметр — это отрезок прямой линии, который соединяет любые две удаленные друг от друга точки окружности и всегда должен проходить через центр этой окружности.

Сравнение

Радиусом называют отрезок прямой, который соединяет каждую точку окружности, которая  находится на равном расстоянии от центра окружности, с центром окружности. Радиус обозначают буквой R. Он показывает длину этого отрезка. Центр окружности обозначается буквой O.

Диаметром называют отрезок прямой, который всегда должен проходить через центр окружности, и соединять две любые удаленные друг от друга точки окружности. Любой такой отрезок прямой называют диаметром и обозначают буквой D. Длину диаметра также обозначают буквой D.

Пусть точки A, B находятся на самой окружности, тогда отрезки OA, OB — это радиусы этой окружности.

Их длины равны: OB=OA.

BA = OB + OA ,     так как    BA = D,     а     OA = OB = R ,    то  D   =   2R .

Диаметр будет равняться двум радиусам. D   =   2R. Соответственно, радиус будет равняться половине диаметра: R = D/2.

Выводы TheDifference.ru

1. Диаметр всегда равняется удвоенному радиусу окружности.
2. Радиус окружности равен половине диаметра этой окружности. R = D/2

thedifference.ru

Диаметр — это… Что такое Диаметр?

Диаметр в изначальном значении это отрезок, соединяющий две точки на окружности и проходящий через центр окружности, а также длина этого отрезка. Диаметр равен двум радиусам.

Диаметр геометрических фигур

Диаметр окружности, круга, сферы, шара

Диаметр — это хорда (отрезок, соединяющий две точки) на окружности (сфере, поверхности шара), и проходящий через центр этой окружности (сферы, шара). Также диаметром называют длину этого отрезка. Диаметр окружности является хордой, проходящей через её центр; такая хорда имеет максимальную длину. По величине диаметр равен двум радиусам.

Символ диаметра

Символ диаметра «⌀» (может не отображаться в некоторых браузерах) схож начертанием со строчной перечёркнутой буквой «o». В Юникоде он находится под десятичным номером 8960 или шестнадцатеричным номером 2300 (может быть введён в HTML-код как ⌀ или ⌀). Этот символ не присутствует в стандартных раскладках, поэтому для его ввода при компьютерном наборе необходимо использовать вспомогательные средства — например, приложение «Таблица символов» в Windows, программу «Таблица символов Юникода» (gucharmap) в GNOME, команду «Вставка» → «Символ…» в программах Microsoft Office и т. д. Специализорованные программы могут предоставлять пользователю свои способы ввода этого символа: к примеру, в САПР AutoCAD для ввода символа диаметра используется сочетание символов %%c (буква c — латинская) или \U+2205 в текстовой строке.

Во многих случаях символ диаметра может не отображаться, так как он редко включается в шрифты — например, он присутствует в Arial Unicode MS (поставляется с Microsoft Office, при установке именуется «Универсальный шрифт»), DejaVu (свободный), Code2000 (условно-бесплатный) и некоторых других.

Следует отличать символ диаметра «⌀» от других похожих на него символов:

Вариации и обобщения

Понятие диаметра допускает естественные обобщения на некоторые другие геометрические объекты.

• Под диаметром конического сечения понимается прямая проходящая через середины двух параллельных хорд.
• Под диаметром метрического пространства понимается точная верхняя грань расстояний между парами его точек. В частности:
  • Диаметр графа — это максимальное из расстояний между парами его вершин. Расстояние между вершинами определяется как наименьшее число рёбер, которые необходимо пройти, чтобы добраться из одной вершины в другую. Иначе говоря, это расстояние между двумя вершинами графа, максимально удаленными друг от друга.
  • Диаметр геометрической фигуры — максимальное расстояние между точками этой фигуры.
  • Диаметром множества , лежащего в метрическом пространстве с метрикой , называется величина . Например, диаметр n-размерного гиперкуба со стороной s равен

.

См. также

Литература

dic.academic.ru

Окружность, круг, радиус, диаметр, секущая, хорда. Сегмент, сектор.

Тестирование онлайн

Определение окружности, круга. Радиус

Окружность — геометрическое место точек плоскости, равноудаленных от одной ее точки (центра).

Равные отрезки, соединяющие центр с точками окружности, называются радиусами.

Круг — часть плоскости, лежащая внутри окружности.

Хорда, дуга, диаметр

Прямая, проходящая через две точки окружности, называется секущей, а ее отрезок, лежащий внутри окружности, — хордой. Хорда, проходящая через центр О, называется диаметром. Диаметр равен двум радиусам.

Часть окружности называется дугой.

Дуга называется полуокружностью, если отрезок, соединяющий ее концы, является диаметром окружности.

Теорема. Если две хорды окружности пересекаются, то произведение отрезков одной хорды равно произведению отрезков другой хорды.

Касательная к окружности

Касательная — прямая, имеющая с окружностью только одну общую точку.

Теорема. Касательная к окружности перпендикулярна к радиусу, проведенному в точку касания.

Обратная теорема (признак касательной). Если прямая проходит через конец радиуса, лежащий на окружности, и перпендикулярна к этому радиусу, то она является касательной.

Сегментом называется часть круга, ограниченная дугой и стягивающей ее хордой.

Перпендикуляр, проведенный из середины хорды до пересечения с дугой называется стрелкой дуги. Длина стрелки называется высотой сегмента.

Сектором называется часть круга, ограниченная дугой и двумя радиусами, проведенными к концам дуги.

Сектор, отсекаемый радиусами, образующими угол 90⁰, называется квадрантом.

fizmat.by

Диаметр — Википедия. Что такое Диаметр

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

Диа́метр в изначальном значении термина — отрезок, соединяющий две точки на окружности и проходящий через центр окружности, а также длина этого отрезка. Диаметр равен двум радиусам.

Диаметр геометрических фигур

Радиус (r) и диаметр (d) окружности

Диаметр — это хорда (отрезок, соединяющий две точки) на окружности (сфере, поверхности шара), проходящая через центр этой окружности (сферы, шара). Также диаметром называют длину этого отрезка. Диаметр окружности является хордой, проходящей через её центр; такая хорда имеет наибольшую длину. По величине диаметр равен двум радиусам.

Символ диаметра

Символы со сходным начертанием: Ø · ø · ∅

Символ диаметра «⌀» (может не отображаться в некоторых браузерах) схож начертанием со строчной перечёркнутой буквой «o». В Юникоде он находится под десятичным номером 8960 или шестнадцатеричным номером 2300 (может быть введён в HTML-код как ⌀ или ⌀). Этот символ не присутствует в стандартных раскладках, поэтому для его ввода при компьютерном наборе необходимо использовать вспомогательные средства — например, приложение «Таблица символов» в Windows, программу «Таблица символов» (ранее gucharmap) в GNOME, команду «Вставка» → «Символ…» в программах Microsoft Office и т. д. Специализированные программы могут предоставлять пользователю свои способы ввода этого символа: к примеру, в САПР AutoCAD для ввода символа диаметра используется сочетание символов %%c (буква c — латинская) или \U+2205 в текстовой строке.

Во многих случаях символ диаметра может не отображаться, так как он редко включается в шрифты — например, он присутствует в Arial Unicode MS (поставляется с Microsoft Office, при установке именуется «Универсальный шрифт»), DejaVu (свободный), Code2000 (условно-бесплатный) и некоторых других.

Сопряжённые диаметры эллипса и гиперболы

Сопряжённые диаметры эллипса

Пара сопряжённых диаметров эллипса. Если в точках касания диаметра с эллипсом провести прямую, параллельную сопряжённому диаметру, то прямая будет касательной к эллипсу и четыре таких касательных ко всем четырём концам пары сопряжённых диаметров эллипса образуют описанный около эллипса параллелограмм

• Диаметром эллипса называют произвольную хорду, проходящую через его центр. Сопряжёнными диаметрами эллипса называют пару его диаметров, обладающих следующим свойством: середины хорд, параллельных первому диаметру, лежат на втором диаметре. В этом случае и середины хорд, параллельных второму диаметру, лежат на первом диаметре.

На рисунке представлена пара сопряженных диаметров (красный и синий). Если в точках пересечения диаметра с эллипсом провести прямую, параллельную сопряжённому диаметру, то прямая будет касательной к эллипсу, и четыре таких касательных ко всем четырём концам пары сопряжённых диаметров эллипса образуют описанный около эллипса параллелограмм (зеленые линии на рисунке).

• Расстояния r1{\displaystyle r_{1}} и r2{\displaystyle r_{2}} от каждого из фокусов до данной точки на эллипсе называются фокальными радиусами в этой точке.
• Радиус эллипса в данной точке (расстояние от его центра до данной точки) вычисляется по формуле r=abb2cos2⁡φ+a2sin2⁡φ=b1−e2cos2⁡φ{\displaystyle r={\frac {ab}{\sqrt {b^{2}\cos ^{2}\varphi +a^{2}\sin ^{2}\varphi }}}={\frac {b}{\sqrt {1-e^{2}\cos ^{2}\varphi }}}}, где φ{\displaystyle \varphi } — угол между радиус-вектором данной точки и осью абсцисс.

Сопряжённые диаметры гиперболы

Диаметры гиперболы

• Диаметром гиперболы, как и всякого конического сечения, является прямая, проходящая через середины параллельных хорд. Каждому направлению параллельных хорд соответствует свой сопряжённый диаметр. Все диаметры гиперболы проходят через её центр. Диаметр, соответствующий хордам, параллельным мнимой оси, есть действительная ось; диаметр соответствующий хордам, параллельным действительной оси, есть мнимая ось.
• Угловой коэффициент k{\displaystyle k} параллельных хорд и угловой коэффициент k1{\displaystyle k_{1}} соответствующего диаметра связан соотношением

k⋅k1=ε2−1=b2a2{\displaystyle k\cdot k_{1}=\varepsilon ^{2}-1={\frac {b^{2}}{a^{2}}}}

Для произвольного угла φ показаны диаметры и сопряженные им диаметры для окружностей и равнобочных гипербол.

• Если диаметр гипербол a делит пополам хорды, параллельные диаметру b, то диаметр b делит пополам хорды, параллельные диаметру a. Такие диаметры называются взаимно сопряжёнными.
• Главными диаметрами гипербол называются взаимно сопряжённые и взаимно перпендикулярные диаметры. У гиперболы есть только одна пара главных диаметров — действительная и мнимая оси.
• В случае гипербол с асимптотами, образующими прямой угол, её сопряженные гиперболы получатся при её зеркальном отражении относительно одной из асимптот. При таком зеркальном отражении её диаметр перейдет в сопряженный диаметр, который будет просто диаметром сопряженной гиперболы (см. рис.). Также. как наблюдается перпендикулярность сопряженных диаметров на окружности (на рис. слева), аналогичная ортогональность наблюдается для сопряженных диаметров гиперболы со взаимно перпендикулярными асимптотами (на рис. справа).

Вариации и обобщения

Понятие диаметра допускает естественные обобщения на некоторые другие геометрические объекты.

• Под диаметром конического сечения понимается прямая проходящая через середины двух параллельных хорд.
• Под диаметром метрического пространства понимается точная верхняя грань расстояний между парами его точек. В частности:
  • Диаметр графа — это максимальное из расстояний между парами его вершин. Расстояние между вершинами определяется как наименьшее число рёбер, которые необходимо пройти, чтобы добраться из одной вершины в другую. Иначе говоря, это расстояние между двумя вершинами графа, максимально удаленными друг от друга.
  • Диаметр геометрической фигуры — максимальное расстояние между точками этой фигуры.
  • Диаметром множества M{\displaystyle M}, лежащего в метрическом пространстве с метрикой ρ{\displaystyle \rho }, называется величина (supx,y∈Mρ(x,y)){\displaystyle (\sup _{x,y\in M}\rho (x,y))}. Например, диаметр n-размерного гиперкуба со стороной s равен

d=s⋅n{\displaystyle d=s\cdot {\sqrt {n}}}.

Некоторые окружности, построенные в треугольнике на одном отрезке, как на диаметре

См. также

Литература

wiki.sc

Радиус — это… Что такое Радиус?

Радиус окружности

Ра́диус (лат. radius — спица колеса, луч) — отрезок, соединяющий центр окружности (или сферы) с любой точкой, лежащей на окружности (или поверхности сферы), а также длина этого отрезка. Радиус составляет половину диаметра.

Свойства

• Радиус, проведённый в точку окружности, перпендикулярен окружности в этой точке.
• Радиус, перпендикулярный хорде, делит её пополам.

Связанные определения

Этимология

Слово «радиус» впервые встречается в 1569 г. у французского учёного П. Рамуса, несколько позже у Ф. Виета. Становится общепринятым лишь в конце XVII века. Происходит от лат. radius, означающего «луч, спица колеса».

Обобщения

Радиусом множества , лежащего в метрическом пространстве с метрикой , называется величина . Например, радиус n-размерного гиперкуба со стороной s равен

См. также

В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете отредактировать эту статью, добавив ссылки на авторитетные источники. Эта отметка установлена 14 мая 2011.

dic.academic.ru

Диаметр — это… Что такое Диаметр?

Диаметр в изначальном значении это отрезок, соединяющий две точки на окружности и проходящий через центр окружности, а также длина этого отрезка. Диаметр равен двум радиусам.

Диаметр геометрических фигур

Диаметр окружности, круга, сферы, шара

Радиус (r) и диаметр (d) окружности

Диаметр — это хорда (отрезок, соединяющий две точки) на окружности (сфере, поверхности шара), и проходящий через центр этой окружности (сферы, шара). Также диаметром называют длину этого отрезка. Диаметр окружности является хордой, проходящей через её центр; такая хорда имеет максимальную длину. По величине диаметр равен двум радиусам.

Символ диаметра

Символ диаметра «⌀» (может не отображаться в некоторых браузерах) схож начертанием со строчной перечёркнутой буквой «o». В Юникоде он находится под десятичным номером 8960 или шестнадцатеричным номером 2300 (может быть введён в HTML-код как ⌀ или ⌀). Этот символ не присутствует в стандартных раскладках, поэтому для его ввода при компьютерном наборе необходимо использовать вспомогательные средства — например, приложение «Таблица символов» в Windows, программу «Таблица символов Юникода» (gucharmap) в GNOME, команду «Вставка» → «Символ…» в программах Microsoft Office и т. д. Специализорованные программы могут предоставлять пользователю свои способы ввода этого символа: к примеру, в САПР AutoCAD для ввода символа диаметра используется сочетание символов %%c (буква c — латинская) или \U+2205 в текстовой строке.

Во многих случаях символ диаметра может не отображаться, так как он редко включается в шрифты — например, он присутствует в Arial Unicode MS (поставляется с Microsoft Office, при установке именуется «Универсальный шрифт»), DejaVu (свободный), Code2000 (условно-бесплатный) и некоторых других.

Следует отличать символ диаметра «⌀» от других похожих на него символов:

Вариации и обобщения

Понятие диаметра допускает естественные обобщения на некоторые другие геометрические объекты.

• Под диаметром конического сечения понимается прямая проходящая через середины двух параллельных хорд.
• Под диаметром метрического пространства понимается точная верхняя грань расстояний между парами его точек. В частности:
  • Диаметр графа — это максимальное из расстояний между парами его вершин. Расстояние между вершинами определяется как наименьшее число рёбер, которые необходимо пройти, чтобы добраться из одной вершины в другую. Иначе говоря, это расстояние между двумя вершинами графа, максимально удаленными друг от друга.
  • Диаметр геометрической фигуры — максимальное расстояние между точками этой фигуры.
  • Диаметром множества , лежащего в метрическом пространстве с метрикой , называется величина . Например, диаметр n-размерного гиперкуба со стороной s равен

.

См. также

Литература

dikc.academic.ru

Что такое радиус. Что такое диаметр. Что такое окружность. Математика

Окружность – замкнутая плоская кривая, все точки которой одинаково удалены от данной точки (центра) , лежащей в той же плоскости, что и кривая. Диаметр -отрезок, соединяющий две точки на окружности (сфере) и проходящий через центр окружности (или сферы) , а также длина этого отрезка. Диаметр равен двум радиусам. Под диаметром геометрической фигуры понимается максимальное расстояние между точками этой фигуры. Ра́диус (лат. radius — спица колеса, луч) — отрезок, соединяющий центр окружности (или сферы) с любой точкой, лежащей на окружности (или поверхности сферы) , а также длина этого отрезка. Радиус составляет половину диаметра.

Окружность – замкнутая плоская кривая, все точки которой одинаково удалены от данной точки (центра) , лежащей в той же плоскости, что и кривая. Диаметр -отрезок, соединяющий две точки на окружности (сфере) и проходящий через центр окружности (или сферы) , а также длина этого отрезка. Диаметр равен двум радиусам. Под диаметром геометрической фигуры понимается максимальное расстояние между точками этой фигуры. Ра́диус (лат. radius — спица колеса, луч) — отрезок, соединяющий центр окружности (или сферы) с любой точкой, лежащей на окружности (или поверхности сферы) , а также длина этого отрезка. Радиус составляет половину диаметра. Нравится 6666 Комментарий Пожаловаться

Вопрос от не х. . делать. Кстати, ещё есть хорда.

да,… далее надо было: Что такое математика… .

touch.otvet.mail.ru

Бесконечная убывающая геометрическая прогрессия и ее формулы — энциклопедический справочник и словарь для студента от А до Я

ОПРЕДЕЛЕНИЕ

Численная последовательность \(\ B=\left\{b_{1}, b_{2}, \dots, b_{n}, \dots\right\} \) , каждый член которой равен предыдущей, умноженной на постоянное число \(\ q \) для этой последовательности, называется геометрической прогрессией. Число q называется знаменателем прогрессии.

Если знаменатель \(\ |q|Количество бесконечно уменьшающейся геометрической прогрессии

Сумма бесконечно убывающей прогрессии — это число, к которому сумма первых n членов убывающей прогрессии приближается без ограничений, поскольку число n стремится к бесконечности. Сумма бесконечно уменьшающейся геометрической прогрессии рассчитывается по формуле:

\(\ S_{n}=\frac{b_{1}}{1-q} \)

Примеры решения проблем

ПРИМЕР 1

sciterm.ru

Геометрическая прогрессия. Часть 1

Геометрическая прогрессия — это еще один частный случай числовых последовательностей.

Геометрической  прогрессией называется числовая последовательность, каждый член которой, начиная со второго, равен предыдущему, умноженному на одно и то же число. 

Очевидно, что первый член последовательности, и, следовательно, все ее члены, отличны от нуля.

Число называется знаменателем геометрической прогрессии.

Основное свойство геометрической прогрессии.

Мы видим, что

Перемножив эти два равенства, получим:

Итак,

квадрат любого члена геометрической прогрессии, начиная со второго, равен произведению двух соседних:

Нетрудно доказать, что

квадрат любого члена геометрической прогрессии, начиная с номера , равен произведению двух соседних:

Формулу n-го члена геометрической прогрессии можно получить аналогично формуле n-го члена арифметической прогрессии, выписав несколько первых членов и установив закономерность.

Формула n-го члена геометрической прогрессии:

ВАЖНО! Зная первый член и знаменатель геометрической прогрессии, можно найти любой ее член.

Несложно получить формулу суммы n членов геометрической прогрессии.

…  (1)

Умножим обе части равенства на

… (2)

Вычтем из равенства (2) равенство (1). Получим:

(остальные слагаемые в правой части равенства взаимно уничтожатся)

Отсюда получаем формулу суммы n членов геометрической прогрессии:

(1)

Бесконечно убывающая геометрическая прогрессия.

Если знаменатель геометрической прогрессии , то каждый следующий член прогрессии по модулю меньше предыдущего. Если в этой прогрессии бесконечное число членов, то при

Такая геометрическая прогрессия называется бесконечно убывающей.

Сумму членов бесконечно убывающей геометрической прогрессии мы находим по формуле:

(2)

ВАЖНО! Формулу суммы членов бесконечно убывающей геометрической прогрессии (2) мы используем только в том случае, если в условии в явном виде указано, что нужно найти сумму бесконечного числа членов. Если указано конкретное число n, то пользуемся формулой (1) суммы n членов, даже если .

Рассмотрим примеры задач.

1. Дана последовательность . Докажите, что эта последовательность является геометрической прогрессией.

Докажем, что для любого номера n отношение

—  мы видим, что отношение не зависит от номера n и равно числу -2, следовательно, данная последовательность является геометрической прогрессией.

2. Дана геометрическая прогрессия

1. Найдите пятый член прогрессии.

2. Найдите сумму первых восьми членов прогрессии.

1.

2.

Найдем и .

Ответ: 1. -162; 2. -366

3. Найдите сумму бесконечной геометрической прогрессии

Сумму бесконечной геометрической прогрессии найдем по формуле . (В задаче в явном виде указано, что мы имеем дело с бесконечной геометрической прогрессией.)

;

Ответ:

4. Дана геометрическая прогрессия с положительными членами, в которой .

а) Найдите .

б) Определите количество членов прогрессии, начиная с первого, сумма которых равна 45.

а) Запишем условие задачи, выразив его через и . Получим систему уравнений:

Разделим второе уравнение на первое, получим

; .

По условию наша прогрессия с положительными членами, поэтому .

Найдем . Для этого подставим в первое уравнение системы.

б) По условию

Ответ: а) 3; б) 4.

5. Сумма членов бесконечной геометрической прогрессии в три раза больше ее первого члена. Найдите отношение .

Выразим условие задачи через и

Т.к. по условию , получим

. Отсюда

Нам нужно найти .

Ответ: 2,25

И.В. Фельдман, репетитор по математике.

ege-ok.ru

Бесконечная геометрическая прогрессия — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 3

Бесконечная геометрическая прогрессия

Cтраница 3

Эта последовательность и есть последовательность сумм членов бесконечной геометрической прогрессии.  [31]

S, Из квадратов членов этой прогрессии составлена новая бесконечная геометрическая прогрессия.  [32]

Когда мотор автомобиля был выключен, движение его в это время можно считать совершающимся по закону бесконечной геометрической прогрессии. Чему будет равен путь того же автомобиля, если включить, кроме того, тормоза и считать его движение также происходящим по закону бесконечно убывающей геометрической прогрессии, в которой каждый ее член равен квадрату соответствующего члена первой прогрессии.  [33]

Если число членов прогрессии конечно, то она называется конечной геометрической прогрессией; в противном случае она называется бесконечной геометрической прогрессией.  [34]

При достаточно большом Я оператор, стоящий в фигурных скобках, имеет обратный, который можно вычислить с помощью разложения в бесконечную геометрическую прогрессию.  [35]

И задача о двух хозяевах и их верной собаке, и парадоксы Зенона, и лампа Томсона могут служить описательным введением в теорию пределов и суммирования бесконечной геометрической прогрессии.  [36]

Суммой бесконечной геометрической прогрессии, знаменатель которой удовлетворяет условию q 1, называется предел суммы п первых ее членов при п — — — оо.  [37]

Даны две бесконечные геометрические прогрессии со знаменателем q 1, отличающиеся только знаком их знаменателей. Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленной из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [38]

Даны две бесконечные геометрические прогрессии со знаменателем q 1, различающиеся только знаком их знаменателей. Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленной из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [39]

Даны две бесконечные геометрические прогрессии со знаменателем 101 1, различающиеся только знаком их знаменателей. Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленои из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [40]

Бесконечно убывающая геометрическая прогрессия. Рассмотрим теперь вопрос о суммировании бесконечной геометрической прогрессии.  [41]

Первый член некоторой бесконечной геометрической прогрессии со знаменателем q 1 равен 1, а ее сумма равна S. Из квадратов членов этой прогрессии составлена новая бесконечная геометрическая прогрессия.  [42]

Первый член некоторой бесконечной геометрической прогрессии со знаменателем I q I 1 равен 1, а ее сумма равна S. Из квадратов членов этой прогрессии составлена новая бесконечная геометрическая прогрессия.  [43]

Первый член некоторой бесконечной геометрической прогрессии со знаменателем 7 1 равен 1, а ее сумма равна S. Из квадратов членов этой прогрессии составлена новая бесконечная геометрическая прогрессия.  [44]

Первый член некоторой бесконечной геометрической прогрессии со знаменателем q I равен 1, а ее сумма равна S. Из квадратов членов этой прогрессии составлена новая бесконечная геометрическая прогрессия.  [45]

Страницы:      1    2    3    4

www.ngpedia.ru

Бесконечная геометрическая прогрессия — Большая Энциклопедия Нефти и Газа, статья, страница 1

Бесконечная геометрическая прогрессия

Cтраница 1

Бесконечная геометрическая прогрессия, знаменатель которой по абсолютной величине меньше 1, называется бесконечно убывающей геометрической прогрессией.  [1]

Бесконечная геометрическая прогрессия — H-fli, а2, о-п знаменатель которой 1, называется бесконечно убывающей геометрической прогрессией.  [2]

Бесконечная геометрическая прогрессия, у которой q, называется бесконечно убывающей.  [3]

Суммой бесконечной геометрической прогрессии, знаменатель которой удовлетворяет условию 1, называется предел суммы п первых ее членов при п — оо.  [4]

Даны две бесконечные геометрические прогрессии со знаменателем q 1, отличающиеся только знаком их знаменателей. Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленной из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [5]

Даны две бесконечные геометрические прогрессии со знаменателем q 1, различающиеся только знаком их знаменателей. Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленной из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [6]

Даны две бесконечные геометрические прогрессии со знаменателем 101 1, различающиеся только знаком их знаменателей. Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленои из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [7]

Даны две бесконечные геометрические прогрессии со знаменателем 0 1, различающиеся только знаком их знаменателей. Их суммы соответственно равны St и Sj. Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленной из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [8]

Здесь просуммирована бесконечная геометрическая прогрессия.  [9]

Найти сумму бесконечной геометрической прогрессии, составленной из квадратов членов любой из данных прогрессий.  [10]

Доказать, что бесконечная геометрическая прогрессия, у которой Я ( 4 sin q, a2 sin 2p, является бесконечно убывающей, и найти ее сумму.  [11]

Докажите, что бесконечная геометрическая прогрессия, у которой a1 4sinp, a2 sin2p, является бесконечно убывающей и найдите ее сумму.  [12]

Для того чтобы бесконечная геометрическая прогрессия имела сумму всех своих членов, необходимо и достаточно, чтобы она была бесконечно убывающей.  [13]

Найти знаменатель q бесконечной геометрической прогрессии ( / [ 1), У которой каждый член в четыре раза больше суммы всех ее последующих членов.  [14]

Найти знаменатель q бесконечной геометрической прогрессии ( 7 1), у которой каждый член в четыре раза больше суммы всех ее последующих членов.  [15]

Страницы:      1    2    3    4

www.ngpedia.ru

Сумма бесконечной геометрической прогрессии при |q|

&nbsp>&nbspСумма бесконечной геометрической прогрессии при |q|

Геометрическая прогрессия — это числовая последовательность, первый член которой отличен от нуля, а каждый следующий член, равен предыдущему члену, умноженному на одно и то же не равное нулю число.

лекции по эконометрике

Федеральное агентство по образованию Государственное образовательной учреждение высшего профессионального образования

Ульяновский государственный технический университет

Н. И. Шанченко

ЛЕКЦИИ ПО ЭКОНОМЕТРИКЕ

Учебное пособие для студентов высших учебных заведений, обучающихся

по специальности «Прикладная информатика (в экономике)»

2

УДК 330.43 (075.8)

ББК 65в6я73

Ш 20

Рецензенты:

Доктор физико-математическихнаук, профессор кафедры информационной безопасности и управления УлГУ, А. С. Андреев; Кафедра общепрофессиональных дисциплин УВАУГА

Утверждено редакционно-издательскимсоветом университета в качестве учебного пособия

Шанченко, Н. И.

Лекции по эконометрике : учебное пособие для студентов высших

Ш20 учебных заведений, обучающихся по специальности «Прикладная информатика (в экономике)» / Н. И. Шанченко. – Ульяновск : УлГТУ, 2008. – 139 с.

ISBN 978-5-9795-0504-6

Содержит краткий курс лекций по дисциплине «Эконометрика», включая описание основных задач эконометрики и методов, применяемых для их решения. Предназначено для студентов экономических и информационных специальностей.

3

СОДЕРЖАНИЕ

7

Введение

Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и микроэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально протекающих процессов на основе привлечения современных математических

истатистических методов.

Сдругой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.

В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей.

Основным методом исследования в эконометрике является экономикоматематическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого явления или процесса в зависимости от изменений внешней среды. Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном валовом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланированного увеличения выпуска продукции и т. п.

Практическая значимость эконометрики определяется тем, что применение ее методов позволяет выявить реально существующие связи между явлениями, дать обоснованный прогноз развития явления в заданных условиях, проверить и численно оценить экономические последствия принимаемых управленческих решений.

Построение эконометрических моделей приходится осуществлять в условиях, когда нарушаются предпосылки классических статистических методов, и учитывать наличие таких явлений, как:

–мультиколлинеарность объясняющих переменных;

–закрытость механизма связи между переменными в изолированной регрессии;

–эффект гетероскедастичности, т. е. отсутствия нормального распределения остатков для регрессионной функции;

–автокорреляция остатков;

–ложная корреляция.

Разработка методов, преодолевающих эти трудности, составляет теоретическую основу эконометрики.

Наряду с логически правильным формальным применением имеющегося математического и статистического инструментария важными составляющими успеха эконометрического исследования являются экономически адекватная постановка задачи и последующая экономическая интерпретация полученных результатов.

8

Огромный толчок развитию эконометрических методов и их широкому внедрению в практику дало развитие средств вычислительной техники и особенно появление персональных и портативных компьютеров. Разработка программных пакетов, реализующих методы построения и исследования эконометрических моделей привело к тому, что выполнение эконометрических процедур становится доступным самому широкому кругу аналитиков, экономистов и менеджеров. В настоящее время основные усилия прикладного исследователя сводятся к подготовке качественных исходных данных, к правильной постановке проблемы и экономически обоснованной интерпретации результатов исследования. Вместе с тем, от исследователя требуется четкое понимание областей применимости используемых методов и сложности и неочевидности процесса перенесения полученных теоретическихрезультатовнареальнуюдействительность.

Настоящее пособие отражает содержание односеместрового курса лекций, читаемых на факультете информационных систем и технологий УлГТУ студентам специальности «Прикладная информатика (в экономике)» и соответствует Государственному образовательномустандарту подисциплине«Эконометрика». Пособиесостоитизвосьми главиприложения.

Впервойглаведаетсяхарактеристикапредметуэконометрикииприменяемымметодам, освещаются основные аспекты эконометрического моделирования, применяемыеметодикиивидыиспользуемыхпеременных.

Во второй главе рассмотрены вопросы построения парных регрессионных моделей: постановка задачи, спецификация и оценка параметров моделей, оценка качества полученных моделей, получение точечного и интервального прогнозных значений, экономическая интерпретация модели.

Третья глава посвящена построению множественных регрессионных моделей. Подробно рассмотрены вопросы спецификации и оценки параметров модели, оценки качества полученной модели и ее статистической значимости. Приведены условия, обеспечивающие эффективность метода наименьших квадратов (теорема Гаусса-Маркова).Описан обобщенный метод наименьших квадратов, позволяющий получать эффективные оценки параметров в условиях мультиколлинеарности факторов и автокорреляции остатков. Рассмотрены регрессионные модели с переменной структурой.

Четвертая глава посвящена построению моделей в виде системы эконометрических уравнений. Изложены особенности моделей, возникающие трудности применения классических методов и описаны наиболее широко применяемые методы оценки параметров, такие как косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.

Впятой главе рассмотрены вопросы моделирования одномерных временных рядов и прогнозирования: структура временного ряда, явление автокорреляции, моделирование тенденции и периодической составляющей ряда, прогнозирование уровней ряда. Отдельное внимание уделено адаптивным методам прогнозирования и моделированию коинтегрируемых временных рядов.

Вшестой главе освещены вопросы построения линейных моделей стохастических процессов: AR, MA и ARMA-моделейстационарных процессов,

9

ARIMA-моделейнестационарных процессов. Описаны методы проверки временных рядов на стационарность.

Вседьмой главе излагаются модели и методы, применяемые для исследования эконометрических моделей, описывающих динамику развития экономических процессов. Рассмотрены модели авторегрессии и модели с распределенным лагом. Описаны применяемые для оценки параметров моделей, такие как методы инструментальных переменных, методы Койка и Алмон.

Восьмая глава посвящена информационным технологиям эконометрических исследований. Изложены общие требования к программному обеспечению и возможности программных пакетов Excel, STATISTICA, ЭВРИСТА, Matrixer 5.1.

Вприложении даны часто используемые статистические таблицы. Пособие предназначено студентам экономических и информационных

специальностей. Изложение материала ориентировано на читателя, обладающего знаниями в пределах курсов высшей математики и математической статистики, читаемых студентам экономических и информационных специальностей. Пособие будет также полезно всем желающим познакомиться с основными задачами, моделями и методами эконометрики.

10

1.Предмет и методы эконометрики

1.1.Предмет и методы эконометрики

Эконометрика как наука возникла в первой половине 20-говека в результате активного использования для решения задач экономической теории математических и статистических методов.

Термин эконометрика введен в научную литературу в 1930 году норвежским статистиком Рагнаром Фришем. Он первым определил эконометрику, как научную дисциплину, базирующуюся на синтезе экономической теории, статистики и математики.

Вдословном переводе слово эконометрика означает «экономические измерения». Это очень широкое толкование данного понятия. Как правило, термин эконометрика применяется в более узком смысле. А именно, под эконометрикой понимается раздел науки, изучающий конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей (БСЭ).

Можно сказать, что главной задачей эконометрики является количественная оценка имеющихся взаимосвязей между экономическими явлениями и процессами.

Экономические явления взаимосвязаны и взаимообусловлены. Следствием этого является то, что значения соответствующих экономических показателей изменяются во времени с учетом этих взаимосвязей. Так, например, известно, что совокупный спрос зависит от уровня цен, потребление – от располагаемого дохода, инвестиции – от процентной ставки и так далее. Перед исследователем стоит задача выявления таких связей, количественная их оценка и изучение возможности использования выявленных связей в экономическом анализе и прогнозировании. Разработкой соответствующего инструментария и его применением для решения конкретных практических экономических задач как раз

изанимается эконометрика.

Воснове любого эконометрического исследования лежит построение эко- номико-математическоймодели, адекватной изучаемым реальным экономическим явлениям и процессам.

Процесс построения эконометрических моделей начинается с качественного исследования проблемы методами экономической теории, формулируются цели исследования, выделяются факторы, влияющие на изучаемый показатель,

иформулируются предположения о характере предполагаемой зависимости. На этой основе изучаемые зависимости выражаются в виде математичес-

ких формул и соотношений.

Следует отметить, что ввиду невозможности одновременно учесть большое количество факторов, влияющих на изучаемый показатель, предполагаемые зависимости между переменными будут выполняться не точно, а с определенной погрешностью. Кроме того, экономическим явлениям присуща внутренняя неопределенность, связанная с целенаправленной деятельностью субъектов экономики.

studfiles.net

Лекции по эконометрике: учебное пособие

АННОТАЦИЯ

Содержит краткий курс лекций по дисциплине «Эконометрика», включая описа-
ние основных задач эконометрики и методов, применяемых для их решения. Предназначено для студентов экономических и информационных специальностей.

Учебное пособие является электронной версией книги:
Шанченко, Н. И. Лекции по эконометрике : учебное пособие / Ульяновск : УлГТУ, 2008. – 139 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Предмет и методы эконометрики
1.1. Предмет и методы эконометрики
1.2. Характеристика взаимосвязей
1.3. Основные этапы построения эконометрической модели
1.4. Выбор вида эконометрической модели
1.5. Методы отбора факторов
1.6. Оценка параметров моделей
1.7. Примеры эконометрических моделей
Контрольные вопросы .
2. Парный регрессионный анализ
2.1. Понятие парной регрессии
2.2. Построение уравнения регрессии
2.2.1. Постановка задачи
2.2.2. Спецификация модели
2.3. Оценка параметров линейной парной регрессии
2.4. Оценка параметров нелинейных моделей
2.5. Качество оценок МНК линейной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова
2.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера
2.7. Коэффициенты корреляции. Оценка тесноты связи
2.8. Точность коэффициентов регрессии. Проверка значимости
2.9. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии
2.10. Коэффициент эластичности
Контрольные вопросы
3. Множественный регрессионный анализ
3.1. Понятие множественной регрессии
3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии
3.2.1. Требования к факторам
3.2.2. Мультиколлинеарность
3.3. Выбор формы уравнения регрессии
3.4. Оценка параметров уравнения линейной множественной регрессии
3.5. Качество оценок МНК линейной множественной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова
3.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера
3.7. Точность коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы
3.8. Частные уравнения регрессии. Частная корреляция
3.9. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность
3.9.1. Обобщенный метод наименьших квадратов
3.9.2. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае
гетероскедастичности остатков
3.10. Проверка остатков регрессии на гетероскедастичность
3.11. Построение регрессионных моделей при наличии автокорреляции остатков
3.12. Регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные
3.12.1. Фиктивные переменные
3.12.2. Тест Чоу
3.11. Проблемы построения регрессионных моделей
Контрольные вопросы
4. Системы эконометрических уравнений
4.1. Структурная и приведенная формы модели
4.2. Оценка параметров структурной формы модели
4.3. Косвенный метод наименьших квадратов
4.4. Двухшаговый метод наименьших квадратов
4.5. Трехшаговый метод наименьших квадратов
Контрольные вопросы
5. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование
5.1. Составляющие временного ряда
5.2. Автокорреляция уровней временного ряда
5.3. Моделирование тенденции временного ряда
5.3.1. Методы определения наличия тенденции
5.3.2. Сглаживание временного ряда по методу скользящей средней
5.3.3. Метод аналитического выравнивания
5.3.4. Выбор вида тенденции
5.3.5. Оценка адекватности и точности модели тенденции
5.4. Моделирование периодических колебаний
5.4.1. Выделение периодической компоненты по методу
скользящей средней
5.4.2. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных
5.4.3 Моделирование сезонных колебаний с помощью гармонического анализа
5.5. Прогнозирование уровней временного ряда на основе кривых роста
5.5.1. Метод аналитического выравнивания
5.6. Адаптивные модели прогнозирования
5.6.1. Понятие адаптивных методов прогнозирования
5.6.2. Экспоненциальное сглаживание
5.6.3. Использование экспоненциальной средней
для краткосрочного прогнозирования
5.6.4. Адаптивные полиномиальные модели
5.7. Исследование взаимосвязи двух временных рядов
5.8. Коинтеграция временных рядов
Контрольные вопросы
6. Линейные модели стохастических процессов
6.1. Стационарные стохастические процессы
6.1.1. Основные понятия
6.1.2. Параметрические тесты стационарности
6.1.3. Непараметрические тесты стационарности
6.2. Линейные модели стационарных временных рядов. Процессы ARMA
6.2.1. Модели авторегрессии (AR)
6.2.2. Модели скользящего среднего (MA)
6.2.3. Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA)
6.3. Автокорреляционные функции
6.3.1. Автокорреляционная функция
6.3.2. Частная автокорреляционная функция
6.4. Прогнозирование ARMA-процессов
6.4.1. AR-процессы
6.4.2. MA-процессы
6.4.3. ARMA-процессы
6.5. Нестационарные интегрируемые процессы
6.5.1. Нестационарные стохастические процессы. Нестационарные временные ряды
6.5.2. Тесты Дики-Фуллера
6.5.3. Модификации теста Дики-Фуллера для случая автокорреляции
6.5.4. Метод разностей и интегрируемость
6.6. Модели ARIMA
6.6.1. Определение и идентификация модели
6.6.2. Прогнозирование ARIMA-процессов
Контрольные вопросы
7. Динамические эконометрические модели
7.1. Общая характеристика динамических моделей
7.2. Модели с распределенным лагом
7.2.1. Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Койка
7.2.2. Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Алмон
7.2.3. Интерпретация параметров
7.3. Модели авторегрессии
7.3.1. Интерпретация параметров
7.3.2. Оценка параметров моделей авторегрессии
7.4. Модель частичной корректировки
7.5. Модель адаптивных ожиданий
Контрольные вопросы
8. Информационные технологии эконометрических исследований
8.1. Электронные таблицы Excel
8.2. Статистический пакет общего назначения STATISTICA
8.3. Эконометрические программные пакеты. Matrixer 5.1
8.4. Анализ временных рядов в системе ЭВРИСТА
Контрольные вопросы
Глоссарий
Приложения
1. Нормированная функция Лапласа
2. Значения критических уровней t?,k для распределения Стьюдента
3. Значения F-критерия Фишера на уровне значимости ? = 0,05
4. Значения F-критерия Фишера на уровне значимости ? = 0,01
5. Значения X2a ;k критерия Пирсона
6. Значения статистик Дарбина-Уотсона dL dU
7. Критические значения f-критерия для DF-, ADF- и РР-тестов, рассчитанные по Маккиннону
8. Критические значения коинтеграционного ADF-критерия
Библиографический список
Интернет-ресурсы

Введение
Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение
требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и мик-
роэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально
протекающих процессов на основе привлечения современных математических
и статистических методов.
С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.
В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей.
Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать
ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого явления или процесса в зависимости от изменений внешней среды. Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном валовом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланированного увеличения выпуска продукции и т. п.
Практическая значимость эконометрики определяется тем, что применение ее методов позволяет выявить реально существующие связи между явлениями,
дать обоснованный прогноз развития явления в заданных условиях, проверить и
численно оценить экономические последствия принимаемых управленческих
решений.
Построение эконометрических моделей приходится осуществлять в условиях, когда нарушаются предпосылки классических статистических методов, и учитывать наличие таких явлений, как:
– мультиколлинеарность объясняющих переменных;
– закрытость механизма связи между переменными в изолированной регрессии;
– эффект гетероскедастичности, т. е. отсутствия нормального распределения остатков для регрессионной функции;
– автокорреляция остатков;
– ложная корреляция.
Разработка методов, преодолевающих эти трудности, составляет теоретическую основу эконометрики.
Наряду с логически правильным формальным применением имеющегося
математического и статистического инструментария важными составляющими
успеха эконометрического исследования являются экономически адекватная
постановка задачи и последующая экономическая интерпретация полученных
результатов.
Огромный толчок развитию эконометрических методов и их широкому
внедрению в практику дало развитие средств вычислительной техники и особенно появление персональных и портативных компьютеров. Разработка программных пакетов, реализующих методы построения и исследования эконометрических моделей привело к тому, что выполнение эконометрических процедур становится доступным самому широкому кругу аналитиков, экономистов и ме-
неджеров. В настоящее время основные усилия прикладного исследователя
сводятся к подготовке качественных исходных данных, к правильной постанов-
ке проблемы и экономически обоснованной интерпретации результатов иссле-
дования. Вместе с тем, от исследователя требуется четкое понимание областей
применимости используемых методов и сложности и неочевидности процесса
перенесения полученных теоретических результатов на реальную действительность.
Настоящее пособие отражает содержание односеместрового курса лекций, читаемых на факультете информационных систем и технологий УлГТУ студентам специальности «Прикладная информатика (в экономике)» и соответствует Государственному образовательному стандарту по дисциплине «Эконометрика». Пособие состоит из восьми глав и приложения.
В первой главе дается характеристика предмету эконометрики и применяемым ме-
тодам, освещаются основные аспекты эконометрического моделирования, применяемые методики и виды используемых переменных.
Во второй главе рассмотрены вопросы построения парных регрессионных
моделей: постановка задачи, спецификация и оценка параметров моделей,
оценка качества полученных моделей, получение точечного и интервального
прогнозных значений, экономическая интерпретация модели.
Третья глава посвящена построению множественных регрессионных моделей. Подробно рассмотрены вопросы спецификации и оценки параметров модели, оценки качества полученной модели и ее статистической значимости.
Приведены условия, обеспечивающие эффективность метода наименьших квадратов (теорема Гаусса-Маркова). Описан обобщенный метод наименьших
квадратов, позволяющий получать эффективные оценки параметров в условиях
мультиколлинеарности факторов и автокорреляции остатков. Рассмотрены рег-
рессионные модели с переменной структурой.
Четвертая глава посвящена построению моделей в виде системы эконометрических уравнений. Изложены особенности моделей, возникающие трудности применения классических методов и описаны наиболее широко применяемые методы оценки параметров, такие как косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.
В пятой главе рассмотрены вопросы моделирования одномерных временных рядов и прогнозирования: структура временного ряда, явление автокорреляции, моделирование тенденции и периодической составляющей ряда, прогнозирование уровней ряда. Отдельное внимание уделено адаптивным методам прогнозирования и моделированию коинтегрируемых временных рядов.
В шестой главе освещены вопросы построения линейных моделей стохастических процессов: AR, MA и ARMA-моделей стационарных процессов, ARIMA-моделей нестационарных процессов. Описаны методы проверки временных рядов на стационарность.
В седьмой главе излагаются модели и методы, применяемые для исследования эконометрических моделей, описывающих динамику развития экономических процессов. Рассмотрены модели авторегрессии и модели с распределенным лагом. Описаны применяемые для оценки параметров моделей, такие как методы инструментальных переменных, методы Койка и Алмон.
Восьмая глава посвящена информационным технологиям эконометрических
исследований. Изложены общие требования к программному обеспечению и возможности программных пакетов Excel, STATISTICA, ЭВРИСТА, Matrixer 5.1.
В приложении даны часто используемые статистические таблицы.
Пособие предназначено студентам экономических и информационных специальностей. Изложение материала ориентировано на читателя, обладающе-
го знаниями в пределах курсов высшей математики и математической статистики, читаемых студентам экономических и информационных специальностей. Пособие будет также полезно всем желающим познакомиться с основными задачами, моделями и методами эконометрики.

Электронная версия книги: Скачать.

producm.ru

Курс лекций – эконометрика для заочников. Степанов в.Г.

КРАТКОЕ ИСТОРИЧЕСКОЕ ВВЕДЕНИЕ

Эконометрика – молодая наука, которая своим происхождение обязана развитию статистики и совершенствованию ее методов с одной стороны. С другой стороны эконометрика многим обязана в своем становлении и развитии укреплению позиций системного подхода в современной науке в целом и особенно усовершенствованию математических методов и моделей в экономике. Формирование эконометрики в качестве самостоятельной науки (а не просто раздела статистики) относится к первой трети 20 века и окончательное ее утверждение в виде важного самостоятельного направления в экономических исследованиях относят к середине 20 века.

Эконометрика рассматривает модели реальных экономических систем, которые значительно ближе к реальным рыночным процессам, чем модели экономической теории и в то же время характеризуются значительно большей целостностью (общесистемным подходом) по сравнению с старыми статистическими моделями. Последние нередко представляли эклектический набор разрозненных методов, искусственно собранных вместе и не объединенных одной интегрирующей идеей. Сами эконометрические модели – это по сути своей математические модели, а именно, уравнения (уравнения регрессии), не учитывающие упорядоченности данных во времени; математические соотношения, известные как временные ряды и фактически тоже своеобразные уравнения, описывающие процессы с дискретным временем, развитие их в хронологически упорядоченной последовательности; наконец, системы уравнений (системы эконометрических уравнений), которые успешно применяются для описания макроэкономических процессов и систем.

Несколько конкретнее эконометрика — это существенно междисциплинарная наука, возникшая на стыке экономики, высших методов статистики, математической статистики и в самое последнее время информационных технологий, эффективно реализующих интеграцию этих наук. От первых простейших попыток применения точных количественных методов математики к экономическим проблемам она довольно быстро перешла к использованию методов математической статистики для решения задач экономики и успешно развивает применение математической статистики и даже теории нечетких множеств и нечеткой логики к исследованию сложных процессов социально-экономической природы.

Еще в рамках статистики – способствуя зарождению эконометрики – ученые-экономисты и статистики занимались исследованием макроэкономических проблем на основе временных рядов таких показателей, как валютные курсы и пр. Изучался рынок труда, разрабатывались методы статистической проверки теории производительности организации труда на производстве. Приблизительно в это время (19 век) метод множественной регрессии был применен для оценки функции спроса.

Следующим важным этапом стали работы по применению основных методов математической статистики (корреляционно-регрессионного анализа, анализа временных рядов, метода множественной регрессии) для изучения социально-экономических явлений и процессов, включая оценку функции спроса. Тогда же (первая половина XX века) выполнялись исследования по циклическим процессам в экономике и выделению бизнес-циклов. Так изучение динамики временных рядов и экстраполяция подмеченных закономерностей в сочетании с использованием некоторых базовых теоретических предпосылок привело к построению экономических барометров (гарвардский барометр). Концепция экономического барометра использует следующую важную идею: в динамике различных компонентов экономического процесса имеются такие показатели, изменение которых опережает изменение других компонентов. Таким образом, показатели, изменение которых опережает в своем развитии изменение других показателей, являются в некотором роде предвестниками последних. Конкретно для гарвардского барометра имеется 5 групп показателей. Они затем сводятся в три отдельные кривые: одна характеризует фондовый рынок, другая – товарный рынок, третья кривая – денежный рынок. В основу прогноза с использованием гарвардского барометра было положено свойство каждой отдельной кривой повторять движение остальных кривых в определенной последовательности и с определенным отставанием.

Однако в конце первой трети двадцатого века эффективность подобных методов стала снижаться и их применение сошло на нет. Это связано с существенным изменением структуры мировых экономических отношений и изменением природы регулирующих факторов в экономике, в частности переходом к кейнсианской модели воздействия на экономику со стороны государства. Одновременно пытались применить методы Фурье-анализа и периодограмм к эконометрическим построениям.

Необходимость использования моделирования (в эконометрике это особенно очевидно), а не простого совершенствования вычислительных методов определяется тем, что многие объекты (или проблемы, относящиеся к этим объектам) непосредственно исследовать или вовсе невозможно, или же это исследование требует много времени и средств. Процесс моделирования включает три элемента: 1) субъект (исследователь), 2) объект исследования, 3)модель, опосредствующую отношения познающего субъекта и познаваемого объекта. Модель сначала строится – первый этап; затем исследуется – второй этап; после этого полученные знания аккуратно переносятся на исследуемую реальную систему – третий этап. Только после этого переходят к практической проверке и использованию полученных выводов (знаний) в реальной жизни, например, решению задачи прогноза – четвертый этап.

На этапе построения модели используются гипотезы о виде статистической зависимости и определяются неизвестные (на этом этапе) коэффициенты (параметры) моделей при помощи метода наименьших квадратов (МНК). Далее модель исследуется с применением методов математической статистики (проверки гипотез) – второй этап. На третьем этапе выполняются наиболее сложные и тонкие процессы переноса полученных знаний о модели на реальную систему – они требуют особого внимания и аккуратности. Затем наступает наиболее ответственный четвертый этап проверки полученных выводов в реальных условиях и их соответствующего применения, которые не выполняются автоматически, а требуют особого внимания к границам применимости этих выводов.

ЛЕКЦИЯ 1. ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ: ОПРЕДЕЛЕНИЕ

ПАРАМЕТРОВ МОДЕЛИ (МНК).

Вернемся к первому этапу. После формирования гипотезы о виде зависимости (функционального вида правой части уравнения регрессии) необходимо выполнить определение входящих в уравнение коэффициентов – подбор параметров зависимости — и тем самым установить окончательно модель явления. Это осуществляется методом наименьших квадратов (МНК). Получающаяся модель проверяется на значимость с помощью различных критериев, представляющих основу статистической проверки гипотез, например, если

y_i = f(x_i) + ε_{i ,} где f(x_i)=a_o + a₁x (1.2)

то коэффициенты определяются по МНК условием обращения в минимум функции

∑(y_i-a_o-a₁x)²→min, (1.3)

где требование минимизации квадратов отклонений приводит к системе нормальных уравнений (линейные алгебраические уравнения особого вида) для нахождения из нее коэффициентов a_i.

В экономике и, следовательно, в эконометрике исследуемые явления и характеризующие их величины это сложные случайные процессы и случайные величины, параметры этих процессов. Случайные величины в процессе анализа представляются состоящими из постоянной компоненты и случайной компоненты. При этом постоянная составляющая это математическое ожидание, или среднее арифметическое (среднее) значение исходной случайной величины:

= (1.4)

Если же данные не сгруппированы, то все частоты f равны 1 и получаем формулу простого среднего:

(1.5)

Среднее случайной компоненты, или остатка равно нулю. Если бы это оказалось не так, то это ненулевое значение следовало бы включить в среднее значение исходной случайной величины и, таким образом, все свелось бы к предыдущему. Мера разброса (вариации) случайной величины, или, что то же, ее распределения, — это дисперсия.

Первоначально дисперсия определяется как среднее квадрата разности между самой случайной величиной и средним этой случайной величины:

Var(χ) = ² = (1.6)

В этом выражении коэффициенты ƒ не что иное как веса, или весовые коэффициенты значений величины χ . Это попросту величины, показывающие сколько раз входят те или иные значения в данное эмпирическое распределение величины χ для дискретных распределений или же в данный интервал (данную группу) для непрерывных распределений.

Часто при расчетах используют выражение для дисперсии в виде разности среднего от квадрата исходной случайной величины и квадрата среднего от нее:

σ² = —(1.7)

Тогда окончательно для дисперсии исходной случайной величины получаем, что она равна дисперсии остатка, поскольку вся вариация исходной случайной величины равна вариации остатка, просто по самому определению остатка.

В действительности, кроме самых простых и редких случаев, неизвестно распределение случайной величины и даже основные характеристики изучаемой генеральной совокупности. Требуется получить информацию о случайной величине, характеризующей данное явление или процесс или соответственно генеральной совокупности, из результатов наблюдений. Совокупность результатов наблюдений представляет собой выборку из генеральной совокупности и по этим данным (выборки) с применением подходящей формулы и методов оценивания (прежде всего метода наименьших квадратов) получают приближенное значение неизвестной характеристики (параметра) исследуемой случайной величины или в терминах статистики генеральной совокупности.

Эконометрика использует для изучения различных явлений и процессов признаки, характеризующие эти явления и процессы. Признаки могут быть количественными и атрибутивными, не поддающимися непосредственно количественному измерению. Эконометрика сосредоточена преимущественно на исследовании явлений и процессов, характеризующихся количественными признаками. Тем не менее, она способна исследовать и взаимосвязи между атрибутивными (не количественными) признаками. Сами количественные признаки это фактически случайные величины, которые описываются своими распределениями (совокупностью принимаемых значений и совокупностью вероятностей, с которыми эти значения принимаются). Соответственно для признаков определяются средние, а сами случайные величины могут быть представлены в виде суммы средней и остатка, характеризующего случайные флуктуации.

у = + ε, (1.8)

где средняя (первое слагаемое) может быть приближена или просто заменена некоторой функцией, например линейной:

= a_o+ a₁x (1.9)

Это представление имеет глубокий смысл и будет неоднократно использоваться и обсуждаться далее. Далее помимо среднего для признака как для случайной величины определяется дисперсия, которая служит мерой вариации признака в целом (интегральная характеристика колеблемости признака).

D=σ²= (1.10)

Эконометрика исследует взаимозависимости между признаками и динамику их изменения во времени. Признаки, зависящие от других называются зависимыми, или объясняющими. Признаки от которых зависят первые (зависимые) называются независимыми, или факторами, или регрессорами. Далее мы увидим, что их так называемая независимость друг от друга отнюдь не носит абсолютный характер. Тем не менее понятие независимости факторов является весьма важным и весьма полезным начальным предположением. После исследования соответствующих базовых моделей начального уровня удается строить и изучать более сложные и более совершенные модели, в которых возможно учитывать частичную зависимость факторов.

Также естественно, что в качестве начальных базовых моделей используются простейшие зависимости, например линейные. После этого рассматривают модели, которые можно преобразовать к линейным. И наконец, только после этого существенно нелинейные модели. О том, каков точный смысл этих понятий речь пойдет в следующих лекциях.

Прежде всего, необходимо определить остаток (иначе отклонения, или погрешности) для каждого конкретного наблюдения. Этот остаток после принятия гипотезы линейной зависимости определяется как разность между фактическим значением наблюденной зависимой величины у и ее расчетным значением, получаемым по значению фактора х и формуле линейной зависимости у от х.

Линия графика (линейной зависимости), или линия регрессии должна быть такова, чтобы указанные остатки являлись минимальными. Как понимать требование минимальности именно всех остатков? Ведь уменьшая одни остатки, мы всегда с необходимостью будем увеличивать другие. Наилучший способ это потребовать минимизации суммы квадратов остатков. Остатки еще называют отклонения. В этом случае говорят о минимизации суммы квадратов отклонений. Это одно и то же. Наилучшее соответствие кривой точкам наблюдений получилось бы в предельном случае абсолютно точного соответствия, когда кривая (в нашем случае прямая) пройдет точно через все точки. Но это нереально для линии регрессии, ввиду наличия случайного члена и ошибок наблюдений.

Именно описанный только что принцип минимизации квадратов остатков и его реализация называются методом наименьших квадратов (МНК). Поскольку существует также модификация и развитие его, то говорят также о традиционном, или обычном МНК. В математике (математической статистике и теории приближенных вычислений) МНК рассматривается в качестве одного из наиболее важных и эффективных методов приближенных вычислений и методов оценивания. По существу именно ситуации, когда система алгебраических линейных уравнений не имеет точного решения, является наиболее общей и важной с практической точки зрения. И в большинстве случаев удается найти содержательные приближенные решения, дающие ответ на вопросы, поставленные в данной задаче.

Важно понимать, что в МНК переменные и коэффициенты как бы меняются местами. Из требования минимизации суммы квадратов остатков вытекает довольно простая система линейных алгебраических уравнений. Она называется нормальная система, или система нормальных уравнений. В этой системе уравнений в качестве известных величин выступают величины, получаемые в результате перемножения, возведения в квадрат и последующего суммирования наблюденных значений переменных. Надо отчетливо понимать, что, несмотря на свой нередко относительно громоздкий вид, это всего лишь известные величины, играющие теперь роль коэффициентов системы. С другой стороны сами исходные коэффициенты линейной зависимости (параметры) неизвестны. Именно их и надо определить из системы нормальных уравнений.

Для решения системы алгебраических линейных уравнений существуют различные методы от простого исключения переменных до использования определителей и обратных матриц, метод Гаусса, систематизирующий и обобщающий исключение переменных и называемый поэтому методом последовательного исключения неизвестных. Для случая двух переменных эти формулы нахождения решения системы нормальных уравнений довольно просты. Для множественной регрессии, когда рассматриваются зависимости от множества факторов такие формулы становятся более громоздкими.

Важно то, что в очень большом количестве исследуемых ситуаций выборочная дисперсия весьма близка к генеральной дисперсии и является хорошим приближением и тем самым хорошей оценкой для генеральной дисперсии, кроме отдельных специальных случаев. В то же время выборочное среднее не является достаточно хорошей оценкой, а служит всего лишь грубым первоначальным приближением к оценке генерального среднего, которое уточняется с помощью формул, использующих выборочную дисперсию.

Итак, оценки – это приближения к неизвестным величинам с некоторыми важными хорошими свойствами. Опираясь на оценки важнейших характеристик случайных величин, выявляют и исследуют связи между ними, определяют величину этих связей, исходя из важнейших показателей, характеризующих статистические зависимости между величинами и процессами. Мерой взаимосвязи между переменными является выборочная ковариация, которая для последовательности наблюдений двух переменных представляет среднее произведений разностей результатов наблюдений и их соответствующих средних. Есть другая форма вычисления ковариации, когда она представляется в виде среднего попарных произведений соответствующих результатов наблюдений этих двух переменных, из которого вычитается произведение средних этих двух переменных:

Cov(x,y)=å(x-`x)(y-`y)/n=[(∑xy)/n] – [] (1.11)

Ковариация легко вычисляется, но при всей ее простоте она вовсе не является наилучшим измерителем взаимосвязи между величинами. Более точно характеризует зависимость коэффициент корреляции. Выборочный коэффициент корреляции, или просто выборочная корреляция это просто частное от деления выборочной ковариации на произведение выборочных дисперсий соответствующих переменных. Преимущество коэффициента корреляции перед ковариацией заключается в том, что ковариация зависит от единиц, в которых измеряются переменные, коэффициент корреляции это величина безразмерная.

r=Cov(x,y)/Övar(x)var(y) (1.12)

studfiles.net

Лекция 1. Введение в эконометрику. Модель парной регрессии — Лекции по Эконометрике с примерами решения (8 лекций)

n1.doc

Введение в эконометрику. Модель парной регрессии.
Вопросы:

1. Предмет – эконометрика.

2. Экономические переменные и эконометрические модели.

3. Основные понятия и проблемы эконометрического моделирования.

4. МНК оценки коэффициентов линейной парной регрессии.

5. Геометрическая интерпретация МНК. Матричная форма определения

коэффициентов.

6. Литература.

1. 
   Предмет – эконометрика.
   

Эконометрика – это самостоятельная научная дисциплина, объединяющая совокупность теоретических результатов, приемов, методов и моделей, предназначенных для того, чтобы на базе: экономической теории, экономической статистики и экономических измерений, математико-статистического инструментария придавать конкретное количественное выражение общим (качественным) закономерностям, обусловленным экономической теорией.

Сегодня деятельность в любой области экономики (управлении, финансово-кредитной сфере, маркетинге, учете, аудите) требует от специалиста применения современных методов работы, знания достижений мировой экономической мысли, понимания научного языка. Большинство новых методов основано на эконометрических моделях, концепциях, приемах. Без глубоких знаний эконометрики научиться их использовать невозможно. Чтение современной экономической литературы также предполагает хорошую эконометрическую подготовку.

Специфической особенностью деятельности экономиста является работа в условиях недостатка информации и неполноты исходных данных. Анализ такой информации требует специальных методов, которые составляют один из аспектов эконометрики. Центральной проблемой эконометрики является построение эконометрической модели и определение возможностей ее использования для описания, анализа и прогнозирования реальных экономических процессов.

Название «эконометрика» введено в 1926 г. норвежским экономистом и статистиком Рагнаром Фришем. Буквальный перевод этого понятия – «измерения в экономике». Р.Фриш дал следующее определение эконометрики.

Эконометрика – это не то же самое, что экономическая статистика. Она не идентична и тому, что мы называем экономической теорией, хотя значительная часть этой теории носит количественный характер. Эконометрика не является синонимом приложений математики к экономике. Как показывает опыт, каждая из трех отправных точек – статистика, экономическая теория и математика – необходимое, но не достаточное условие для понимания количественных соотношений в современной экономической жизни. Это – единство всех трех составляющих. И это единство образует эконометрику.

При этом в рамках экономической теории интересуют не просто качественные взаимосвязи переменных, но и подходы к их формализации, включающие в себя методы спецификации моделей с проблемой их идентификации. В экономической статистике непосредственно будет интересовать лишь информационное обеспечение модели (выбор показателя, обоснование способа измерения, статистические наблюдения и т.п.). Математический аппарат эконометрики включает классическую линейную модель регрессии, обобщенную линейную модель регрессии, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений и т.п. Это «приземление» экономической теории на конкретную статистику и получение конкретных количественных показателей является ключевым в понимании сути эконометрики. Экономическая теория становится эконометрикой, когда символически представленные в экономических взаимосвязях коэффициенты заменяются конкретными численными оценками, полученными на базе соответствующих экономических данных.

Главное назначение эконометрики – экономические и социально-экономические приложения, т.е. модельное описание конкретных количественных взаимосвязей, существующих между экономическими показателями.

Задачи эконометрики можно классифицировать по трем параметрам: по конечным прикладным целям, по уровню иерархии и по профилю анализируемой экономической системы:

• 
  По конечным целям – две основные:
  

б) имитация возможных сценариев социально-экономического развития системы;

• 
  По уровню иерархии анализируемой экономической системы можно выделить:
  

б) мезоуровень – модели региональной экономики, отраслей, корпораций;

в) микроуровень — модели поведения потребителей, семьи, фирмы, предприятия.

• 
  По профилю – исследование может быть сконцентрировано на проблемах рынка, инвестиционной, финансовой или социальной политики, ценообразования, распределительных отношений, спроса и потребления и т.п.
  

2. 
   Экономические переменные и эконометрические модели.
   

Основные идеи экономики – взаимосвязь между экономическими переменными.

— Спрос на товар – функция его цены.

— Затраты на производство — функция объема производства.

— Потребительские расходы – функция дохода и т.д.

Это примеры взаимосвязей между двумя переменными, одна из которых (спрос, затраты, расходы) является объясняемой переменной (результирующим показателем), а другие – объясняющими переменными (факторами-аргументами). Как правило, в каждое такое соотношение вводится несколько объясняющих переменных и остаточная, случайная составляющая, отражающая влияние всех неучтенных факторов. Например, спрос на товар можно рассматривать как функцию его цены, потребительского дохода и цен на конкурирующие и дополняющие товары.

Случайная составляющая обуславливает стохастический характер зависимости: даже фиксировав значения объясняющих переменных, мы не можем ожидать однозначно, каким будет спрос на товар. В прикладном статистическом анализе изучаются различные варианты формализации понятия стохастической зависимости. Наиболее распространенной формализацией зависимости между результирующим показателем у и объясняющими переменными х₁, х₂, …, х_n в экономике является аддитивная линейная форма:

где — некоторые параметры (обычно неизвестные до проведения анализа), — случайная составляющая, характеризующая разницу между модельным и наблюдаемым значениями. Под модельным значением переменной понимают её значение, восстановленное по заданным значениям объясняющих переменных при условии, что коэффициенты известны.

Поясним понятия аддитивности и линейности.

Функция линейна по всем независимым переменным тогда и только тогда, когда не включает, эффект данного изменения по не зависит от .

Функция является аддитивной потогда и только тогда, когда не включает ( ), эффект данного изменения по каждой независимой переменной не зависит от уровня другой. Аддитивность позволяет совместный эффект изменения по всем учтенным независимым переменным получить сложением отдельно вычисленных эффектов изменений по каждой из них.

Рассмотрим некоторые примеры оценки линейности и аддитивности.

После выявления отдельных соотношений их группируют в модель. Математическая модель – это упрощенное, формализованное представление реальности. «Модели должны быть настолько простыми, насколько возможно, но не проще» — сказал Эйнштейн.

Все экономические модели имеют общие особенности:

— они основаны на предположении, что поведение экономических переменных определяется с помощью совместных и одновременных операций с некоторым числом экономических соотношений;

— принимается, что модель улавливает главные характеристики изучаемого объекта;

— полагается, что на основе достигнутого с ее помощью понимания реальной системы удастся предсказать будущее движение экономических показателей.

Можно выделить три основных класса моделей.

Регрессионные модели с одним уравнением.

,

— параметры, — независимые объясняющие переменные. В зависимости от вида функции f модели делятся на линейные и нелинейные:

, ,

,

Модели временных рядов. К ним относятся модели:

Тренда –

Сезонности –

Тренда и сезонности — — аддитивная

— мультипликативная

Системы одновременных уравнений. Модели описываются системами уравнений, состоящих из тождеств и регрессионных уравнений, каждое из которых может кроме объясняющих переменных, включать в себя объясняемые переменные из других уравнений системы.

Классическим примером такой системы является модель спроса Q^d и предложения Q^s, когда спрос на товар определяется его ценой Р и доходом потребителя I, предложение товара – его ценой Р и достигается равновесие между спросом и предложением:

При моделировании экономических процессов встречаются два типа данных:

— пространственные данные – данные по разным фирмам и предприятиям в один момент времени;

— временные ряды – ежеквартальные данные по инфляции, з.п., национальному доходу и т.п.
3. Основные понятия и проблемы эконометрического моделирования.
К основным понятиям эконометрики можно отнести:

— понятия экзогенных и эндогенных переменных, объясняемых и объясняющих переменных, предопределенных переменных;

— понятия структурной и приведенной форм модели.
Экзогенные переменные – «внешние», автономные, в определенной степени управляемые.

Эндогенные переменные – формируются в процессе и «внутри» социально-экономической системы в большей мере под воздействием экзогенных переменных, в модели – объясняемые переменные.

Предопределенные переменные – факторы-аргументы, объясняющие переменные. Множество предопределенных переменных формируется из всех экзогенных переменных и лаговых эндогенных переменных – эндогенных переменных, значения которых уже вычислены в прошлые моменты времени.

В модели спроса и предложения экзогенной переменной выступает доход потребителя I, а эндогенными – спрос (предложение) товара Q^d = Q^s = Q и цена товара (цена равновесия) Р.

При построении и анализе эконометрических моделей различают её структурную и приведенную формы. Структурная форма модели отражает наше представление о характере связи между переменными и наборе переменных, участвующих в уравнениях. Часто эндогенные переменные обозначают через Y, а экзогенные переменные – через Х. Эндогенные и экзогенные переменные могут находиться как по разные стороны, так и по одну сторону от знака равенства. Если удается выразить все эндогенные переменные через предопределенные, то получают приведенную (редуцированную) форму модели.

В процессе эконометрического моделирования приходится решать следующие проблемы.

Проблема спецификации модели включает в себя:

— определение конечных целей моделирования;

— определение набора экзогенных и эндогенных переменных;

— определение состава системы уравнений, их структур, набора предопределенных переменных;

— формулировка исходных ограничений относительно стохастической составляющей.

Спецификация модели – важнейший этап исследования, от успешности решения которого зависит успех всего исследования. Спецификация опирается на имеющиеся экономические теории, специальные знания, интуицию.

Проблема идентифицируемости заключается в том, что нас интересует поведение эндогенных переменных, которые являются случайными величинами.

Уравнение структурной формы называется точно идентифицируемым, если все участвующие неизвестные коэффициенты однозначно восстанавливаются по коэффициентам приведенной формы без ограничений на значения последних. Эконометрическая модель точно идентифицируема, если все уравнения ее структурной формы являются точно идентифицируемыми. Если хотя бы один коэффициент не может быть восстановлен, то уравнение – не идентифицируемо и модель – тоже. Проблема идентификации заключается в «настройке» модели на реальные статистические данные.

Необходимо различать проблему идентифицируемости – проблему возврата от ПФМ к ее структурной форме – от проблемы идентификации – т.е. проблемы выбора и реализации методов статистического оценивания параметров.

Проблема верификации модели заключается в решении вопроса о возможностях применения модели. Какова точность прогнозных и имитационных расчетов. Методы верификации основаны на статистической проверке гипотез и анализе характеристик точности оценивания. Часто используют ретроспективные расчеты: все исходные данные разбивают на две части – обучающую выборку и экзаменующую выборку. По 1-й части определяют значения всех неизвестных параметров и получают модельные значения для 2-й части, которые сравнивают с реальными значениями.

4. 
   МНК оценки коэффициентов линейной парной регрессии.
   

1. Невключение объясняющих переменных. Соотношение между х и у является упрощением, и существуют другие факторы, влияющие на у. Или переменные, которые мы хотели бы включить, не можем измерить их, например, психологический фактор. Или мы просто не знаем пока какие ещё переменные влияют на у.

4. 
   Агрегирование переменных. Во многих случаях рассматриваемая зависимость – это попытка объединить вместе некоторое число микроэкономических соотношений. Например, функция суммарного потребления, т.е. объединение решений многих индивидов. Наблюдаемое расхождение объясняет случайный член.
   
5. 
   Неправильное описание структуры. Структура модели неправильна или не вполне правильна. Например, у зависит не от фактического х, а от у_t-1 – предыдущего значения, при этом может казаться, что между х и у существует связь. Расхождения при этом описываются .
   
6. 
   Неправильная функциональная спецификация. Математически зависимость х и у описывается не так. Например, зависимость не является линейной.
   
7. 
   Ошибки измерения. Неизбежны.
   

Рассмотрим задачу «наилучшей» аппроксимации набора наблюдений Х_t и У_t, линейной функцией в смысле минимизации функционала . Необходимое условие экстремума:

,

или в стандартной форме нормальных уравнений:

или
Решение системы можно записать в виде

, .

Получим значения и в отклонениях, т.е. пусть

x_t = X_t — , y_t = Y_t — . Можно показать, что = = 0. Замена X_t, Y_t на x_t, y_t означает перенос системы координат, а прямая останется прежней. После замены получим:

= 0, .

Часто удобно перейти к стандартизованному масштабу:

, .

Уравнение регрессии в стандартизованном масштабе примет вид: ,

где . Связь между обычным и стандартизованным масштабом выражается следующим образом:

, .

И, наконец, коэффициенты регрессии могут быть определены с помощью ППП Excel, Statgraphic.

Параметр называют коэффициентом регрессии. Его величина показывает среднее изменение результата с изменением фактора на одну единицу. Формально — значение у при х = 0. Если х не имеет и не может иметь нулевого значения, то у = не имеет смысла. Параметр может не иметь экономического содержания, и попытка его интерпретировать может привести к абсурду. Интерпретировать можно лишь знак : если > 0, то относительное изменение результата происходит медленнее, чем изменение фактора.

Пример. Предположим по группе предприятий, выпускающих один и тот же вид продукции, рассматривается функция издержек . Информация, необходимая для расчета и дана в таблице.

Решение.

1. 
   По данным таблицы определим: , , , , .
   

Уравнение регрессии примет вид: у = -5,789 + 36,842 х.
5. Геометрическая интерпретация МНК. Матричная форма определения коэффициентов.

Рассмотрим n-мерное векторное пространство Rⁿ со стандартным евклидовым скалярным произведением

(Х,У) = Х^ТУ = . Пусть

, , , , .

Здесь и — числовые коэффициенты, — вектор, лежащий в плоскости, образованной векторами S и Х ( естественно, что S и Х неколлинеарны, т.е. у Х не все числа одинаковы). Задача состоит в отыскании таких и , чтобы длина вектора е была минимальна. Очевидно, что решением является такой вектор , для которого вектор е перпендикулярен плоскости, образованной S и Х. Для этого необходимо, чтобы

, и или ,

т.е. опять пришли к стандартным нормальным уравнениям. Обозначим теперь

, , , условие ортогональности е плоскости (S,X) запишется так Х^Те = 0 или Х^Т(У — Х) = Х^ТУ — Х^ТХ = 0 Х^ТУ = Х^ТХ и

.

Нетрудно проверить, что все соотношения для и совпадают.
6. Литература

nashaucheba.ru

Лекции по «Эконометрика» — Курс лекций

Лаптева Елена Александровна

практика 1, 8.2.16

Выписать данные: урожайность и себестоимость 1 ц (колхоз «Красный маяк»)

(3 таблицы – файл эксель)

лекция 1, 11.2.16

ПРЕДМЕТ И МЕТОД ЭКОНОМЕТРИКИ

1. Предмет и метод эконометрики;

2. Задачи эконометрики;

3. Этапы эконометрического исследования;

4. Основные понятия эконометрического моделирования.

1. ПРЕДМЕТ И МЕТОД ЭКОНОМЕТРИКИ

Эконометрика – это одна из базовых дисциплин экономического образования во всём мире. Но до 90-х годов ХХ века эконометрика в России по существу не была признана, поэтому не включалась в учебные планы подготовки специалистов экономического профиля. Сегодня ситуация изменилась: её изучают студенты экономических специальностей всех ВУЗов.

Термин «эконометрия» был впервые введён в 1910 году бухгалтером Цьемной, который пытался применить методы алгебры и геометрии к анализу данных бухгалтерского учёта для получения нового представления о результатах хозяйственной деятельности. Эта концепция не прижилась, но название оказалось удачным для определения нового направления в экономической науке. В настоящее время этот термин используется для раздела эконометрики, микро- и макроэкономики, который изучает влияние факторов, формирующих результаты работы предприятий.

Термин «эконометрика» был введён в 1926 году норвежским учёным Фритом для обозначения количественного подхода к исследованию экономических процессов. Этот термин представляет собой комбинацию 2 слов – экономика и метрика; таким образом, сам термин подчёркивает специфику содержания эконометрики как науки: количественное выражение связей и соотношений, которые раскрыты и обоснованы микро- и макроэкономикой; т.е. эконометрика – это наука об измерении и анализе экономических явлений.

Однако однозначного определения эконометрики пока не существует. Приведены следующие определения:

Эконометрика – это наука, в которой на базе реальных статистических данных анализируются и совершенствуются модели реальных экономических явлений. Эта наука позволяет найти количественное подтверждение (опровержение) того или иного экономического закона или гипотезы.

Эконометрика – это быстроразвивающаяся отрасль науки, цель которой состоит в том, чтобы придать количественные меры экономическим отношениям.

Эконометрика – наука, которая даёт количественное выражение взаимосвязей экономических явлений и процессов при помощи методов математической статистики.

Эконометрика – это любое приложение математических или статистических методов к изучению экономических явлений.

Таким образом, цель эконометрики заключается в придании конкретного количественного выражения общим качественным закономерностям экономической теории на базе данных статистического наблюдения с использованием математико-статистических инструментов.

Зарождение эконометрики является следствием междисциплинарного подхода к изучению экономики. Она представляет собой сочетание 3 наук: микро – и макроэкономик, математической и экономической статистик, математики. На современном этапе неотъемлемым фактором развития эконометрики как науки является развитие компьютерных технологий и специальных пакетов прикладных программ.

Предметом исследования микро- и макроэкономик являются экономические явления; но в отличие от этой науки, эконометрика делает упор на количественные аспекты, а не на качественные. Например, микро- и макроэкономики утверждают, что с ростом цены спрос на товар падает; при этом неисследованным остаётся вопрос как быстро и по какому закону происходит убывание. Эконометрика отвечает на этот вопрос для каждого конкретного случая.

Изучение экономических явлений и взаимосвязей в эконометрике осуществляется через математические модели; но в отличие от математики, которая строит эти модели без использования реальных числовых значений, эконометрика концентрируется на изучении моделей на базе реальных эмпирических данных.

ru.essays.club

Курс лекций по дисциплине «Эконометрика»1 Введение

В последнее время специалисты, обладающие знаниями и навыками проведения прикладного экономического анализа с использованием доступных математических и программных средств, пользуются спросом на рынке труда. Одной из центральных дисциплин в подготовке таких специалистов является дисциплина «Эконометрика».

Эконометрика является областью знаний, которая охватывает вопросы применения статистических методов к теоретическим моделям, описывающим реальные экономические процессы.

Очевидно, что с помощью моделей можно получить много информации об экономических процессах, объяснить те или иные явления или процессы, но никогда не удастся получить всю информацию и однозначно определить истинный механизм экономического процесса или явления.

И даже в тех случаях, когда достаточно адекватная исходным данным эконометрическая модель построена и вопрос только в использовании ее для объяснения экономической ситуации или принятия решения, следует весьма осторожно подходить к выводам и рекомендациям, следующим из модельных оценок.

Эконометрический анализ, как правило, проводят с помощью ПЭВМ. В последние несколько лет сформировался обширный набор из пакетов прикладных программ, позволяющих автоматизировать процессы такого анализа. К наиболее распространенным относятся пакеты SAS, SPSS, Stata, Eviews и др. Имеются простейшие опции для проведения эконометрического анализа в Excel.

В настоящем пособии даются основные понятия, модели и методы эконометрики, рассматриваются примеры.

Содержание пособия полностью соответствует требованиям государственного стандарта высшего профессионального образования за исключением темы «Системы одновременных уравнений».

Для работы с предлагаемым изданием необходимы базовые знания некоторых разделов следующих учебных дисциплин: высшая математика, теория вероятностей, математическая статистика, общая теория статистики.

Эффективным является использование данной книги в сочетании с самостоятельным разбором примеров с использованием доступного статистического программного обеспечения.

1. Предмет и задачи дисциплины «Эконометрика»

1.1. Определение эконометрики

Сложность экономических процессов и необходимость их количественного измерения не позволяют современному экономисту ограничиваться в своей работе применением инструментов отдельных экономических дисциплин. Так, например, невозможно сделать прогноз о том, будет ли пользоваться спросом новый продукт (сорт кофе), если рассматривать этот процесс только с точки зрения экономической теории, то есть закона спроса и предложения. На практике для осуществления прогноза экономисту необходимо применить целый комплекс экономических наук, синтез которых и является сутью научной дисциплины — эконометрики.

Основной целью эконометрики является модельное описание конкретных количественных взаимосвязей, обусловленных общими качественными закономерностями, изученными в экономической теории.

Эконометрика – относительно молодая научная дисциплина, сформировавшаяся во второй половине ХХ века и развивающаяся на стыке экономической теории, статистики и математики (см. рис. 1.1).

Рис. 1.1. Эконометрика и ее место в ряду других экономических

и статистических дисциплин

Впервые термин эконометрика был введен норвежским ученым Рагнаром Фришем в 1926 году и в буквальном переводе означает «измерение в экономике». Однако на сегодняшний день эта трактовка чересчур широка. Более четко определение эконометрики предложено известным российским ученым, профессором С.А. Айвазяном.

Таким образом, суть эконометрики состоит в синтезе экономической теории, экономической статистики и математико-статистического инструментария.

studfiles.net

Лекции по эконометрике

АННОТАЦИЯ

Содержит краткий курс лекций по дисциплине «Эконометрика», включая описа-
ние основных задач эконометрики и методов, применяемых для их решения. Предназначено для студентов экономических и информационных специальностей.

Учебное пособие является электронной версией книги:
Шанченко, Н. И. Лекции по эконометрике : учебное пособие / Ульяновск : УлГТУ, 2008. – 139 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ
Введение
1. Предмет и методы эконометрики
1.1. Предмет и методы эконометрики
1.2. Характеристика взаимосвязей
1.3. Основные этапы построения эконометрической модели
1.4. Выбор вида эконометрической модели
1.5. Методы отбора факторов
1.6. Оценка параметров моделей
1.7. Примеры эконометрических моделей
Контрольные вопросы .
2. Парный регрессионный анализ
2.1. Понятие парной регрессии
2.2. Построение уравнения регрессии
2.2.1. Постановка задачи
2.2.2. Спецификация модели
2.3. Оценка параметров линейной парной регрессии
2.4. Оценка параметров нелинейных моделей
2.5. Качество оценок МНК линейной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова
2.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера
2.7. Коэффициенты корреляции. Оценка тесноты связи
2.8. Точность коэффициентов регрессии. Проверка значимости
2.9. Точечный и интервальный прогноз по уравнению линейной регрессии
2.10. Коэффициент эластичности
Контрольные вопросы
3. Множественный регрессионный анализ
3.1. Понятие множественной регрессии
3.2. Отбор факторов при построении множественной регрессии
3.2.1. Требования к факторам
3.2.2. Мультиколлинеарность
3.3. Выбор формы уравнения регрессии
3.4. Оценка параметров уравнения линейной множественной регрессии
3.5. Качество оценок МНК линейной множественной регрессии. Теорема Гаусса-Маркова
3.6. Проверка качества уравнения регрессии. F-критерий Фишера
3.7. Точность коэффициентов регрессии. Доверительные интервалы
3.8. Частные уравнения регрессии. Частная корреляция
3.9. Обобщенный метод наименьших квадратов. Гетероскедастичность
3.9.1. Обобщенный метод наименьших квадратов
3.9.2. Обобщенный метод наименьших квадратов в случае
гетероскедастичности остатков
3.10. Проверка остатков регрессии на гетероскедастичность
3.11. Построение регрессионных моделей при наличии автокорреляции остатков
3.12. Регрессионные модели с переменной структурой. Фиктивные переменные
3.12.1. Фиктивные переменные
3.12.2. Тест Чоу
3.11. Проблемы построения регрессионных моделей
Контрольные вопросы
4. Системы эконометрических уравнений
4.1. Структурная и приведенная формы модели
4.2. Оценка параметров структурной формы модели
4.3. Косвенный метод наименьших квадратов
4.4. Двухшаговый метод наименьших квадратов
4.5. Трехшаговый метод наименьших квадратов
Контрольные вопросы
5. Моделирование одномерных временных рядов и прогнозирование
5.1. Составляющие временного ряда
5.2. Автокорреляция уровней временного ряда
5.3. Моделирование тенденции временного ряда
5.3.1. Методы определения наличия тенденции
5.3.2. Сглаживание временного ряда по методу скользящей средней
5.3.3. Метод аналитического выравнивания
5.3.4. Выбор вида тенденции
5.3.5. Оценка адекватности и точности модели тенденции
5.4. Моделирование периодических колебаний
5.4.1. Выделение периодической компоненты по методу
скользящей средней
5.4.2. Моделирование сезонных колебаний с помощью фиктивных переменных
5.4.3 Моделирование сезонных колебаний с помощью гармонического анализа
5.5. Прогнозирование уровней временного ряда на основе кривых роста
5.5.1. Метод аналитического выравнивания
5.6. Адаптивные модели прогнозирования
5.6.1. Понятие адаптивных методов прогнозирования
5.6.2. Экспоненциальное сглаживание
5.6.3. Использование экспоненциальной средней
для краткосрочного прогнозирования
5.6.4. Адаптивные полиномиальные модели
5.7. Исследование взаимосвязи двух временных рядов
5.8. Коинтеграция временных рядов
Контрольные вопросы
6. Линейные модели стохастических процессов
6.1. Стационарные стохастические процессы
6.1.1. Основные понятия
6.1.2. Параметрические тесты стационарности
6.1.3. Непараметрические тесты стационарности
6.2. Линейные модели стационарных временных рядов. Процессы ARMA
6.2.1. Модели авторегрессии (AR)
6.2.2. Модели скользящего среднего (MA)
6.2.3. Модели авторегрессии-скользящего среднего (ARMA)
6.3. Автокорреляционные функции
6.3.1. Автокорреляционная функция
6.3.2. Частная автокорреляционная функция
6.4. Прогнозирование ARMA-процессов
6.4.1. AR-процессы
6.4.2. MA-процессы
6.4.3. ARMA-процессы
6.5. Нестационарные интегрируемые процессы
6.5.1. Нестационарные стохастические процессы. Нестационарные временные ряды
6.5.2. Тесты Дики-Фуллера
6.5.3. Модификации теста Дики-Фуллера для случая автокорреляции
6.5.4. Метод разностей и интегрируемость
6.6. Модели ARIMA
6.6.1. Определение и идентификация модели
6.6.2. Прогнозирование ARIMA-процессов
Контрольные вопросы
7. Динамические эконометрические модели
7.1. Общая характеристика динамических моделей
7.2. Модели с распределенным лагом
7.2.1. Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Койка
7.2.2. Оценка параметров модели с распределенным лагом методом Алмон
7.2.3. Интерпретация параметров
7.3. Модели авторегрессии
7.3.1. Интерпретация параметров
7.3.2. Оценка параметров моделей авторегрессии
7.4. Модель частичной корректировки
7.5. Модель адаптивных ожиданий
Контрольные вопросы
8. Информационные технологии эконометрических исследований
8.1. Электронные таблицы Excel
8.2. Статистический пакет общего назначения STATISTICA
8.3. Эконометрические программные пакеты. Matrixer 5.1
8.4. Анализ временных рядов в системе ЭВРИСТА
Контрольные вопросы
Глоссарий
Приложения
1. Нормированная функция Лапласа
2. Значения критических уровней t?,k для распределения Стьюдента
3. Значения F-критерия Фишера на уровне значимости ? = 0,05
4. Значения F-критерия Фишера на уровне значимости ? = 0,01
5. Значения X2a ;k критерия Пирсона
6. Значения статистик Дарбина-Уотсона dL dU
7. Критические значения f-критерия для DF-, ADF- и РР-тестов, рассчитанные по Маккиннону
8. Критические значения коинтеграционного ADF-критерия
Библиографический список
Интернет-ресурсы

Введение
Развитие экономики, усложнение экономических процессов и повышение
требований к принимаемым управленческим решениям в области макро и мик-
роэкономики потребовало более тщательного и объективного анализа реально
протекающих процессов на основе привлечения современных математических
и статистических методов.
С другой стороны, проблема нарушения предпосылок классических статистических методов при решении реальных экономических задач привели к необходимости развития и совершенствования классических методов математической статистики и уточнения постановок соответствующих задач.
В результате этих процессов осуществилось выделение и формирование новой отрасли знания под названием Эконометрика, связанной с разработкой и применением методов количественной оценки экономических явлений и процессов и их взаимосвязей.
Основным методом исследования в эконометрике является экономико-математическое моделирование. Правильно построенная модель должна давать
ответ на вопрос о количественной оценке величины изменения изучаемого явления или процесса в зависимости от изменений внешней среды. Например, как скажется увеличение или уменьшение уровня инвестиций на совокупном валовом продукте, какие дополнительные ресурсы понадобятся для запланированного увеличения выпуска продукции и т. п.
Практическая значимость эконометрики определяется тем, что применение ее методов позволяет выявить реально существующие связи между явлениями,
дать обоснованный прогноз развития явления в заданных условиях, проверить и
численно оценить экономические последствия принимаемых управленческих
решений.
Построение эконометрических моделей приходится осуществлять в условиях, когда нарушаются предпосылки классических статистических методов, и учитывать наличие таких явлений, как:
– мультиколлинеарность объясняющих переменных;
– закрытость механизма связи между переменными в изолированной регрессии;
– эффект гетероскедастичности, т. е. отсутствия нормального распределения остатков для регрессионной функции;
– автокорреляция остатков;
– ложная корреляция.
Разработка методов, преодолевающих эти трудности, составляет теоретическую основу эконометрики.
Наряду с логически правильным формальным применением имеющегося
математического и статистического инструментария важными составляющими
успеха эконометрического исследования являются экономически адекватная
постановка задачи и последующая экономическая интерпретация полученных
результатов.
Огромный толчок развитию эконометрических методов и их широкому
внедрению в практику дало развитие средств вычислительной техники и особенно появление персональных и портативных компьютеров. Разработка программных пакетов, реализующих методы построения и исследования эконометрических моделей привело к тому, что выполнение эконометрических процедур становится доступным самому широкому кругу аналитиков, экономистов и ме-
неджеров. В настоящее время основные усилия прикладного исследователя
сводятся к подготовке качественных исходных данных, к правильной постанов-
ке проблемы и экономически обоснованной интерпретации результатов иссле-
дования. Вместе с тем, от исследователя требуется четкое понимание областей
применимости используемых методов и сложности и неочевидности процесса
перенесения полученных теоретических результатов на реальную действительность.
Настоящее пособие отражает содержание односеместрового курса лекций, читаемых на факультете информационных систем и технологий УлГТУ студентам специальности «Прикладная информатика (в экономике)» и соответствует Государственному образовательному стандарту по дисциплине «Эконометрика». Пособие состоит из восьми глав и приложения.
В первой главе дается характеристика предмету эконометрики и применяемым ме-
тодам, освещаются основные аспекты эконометрического моделирования, применяемые методики и виды используемых переменных.
Во второй главе рассмотрены вопросы построения парных регрессионных
моделей: постановка задачи, спецификация и оценка параметров моделей,
оценка качества полученных моделей, получение точечного и интервального
прогнозных значений, экономическая интерпретация модели.
Третья глава посвящена построению множественных регрессионных моделей. Подробно рассмотрены вопросы спецификации и оценки параметров модели, оценки качества полученной модели и ее статистической значимости.
Приведены условия, обеспечивающие эффективность метода наименьших квадратов (теорема Гаусса-Маркова). Описан обобщенный метод наименьших
квадратов, позволяющий получать эффективные оценки параметров в условиях
мультиколлинеарности факторов и автокорреляции остатков. Рассмотрены рег-
рессионные модели с переменной структурой.
Четвертая глава посвящена построению моделей в виде системы эконометрических уравнений. Изложены особенности моделей, возникающие трудности применения классических методов и описаны наиболее широко применяемые методы оценки параметров, такие как косвенный, двухшаговый и трехшаговый методы наименьших квадратов.
В пятой главе рассмотрены вопросы моделирования одномерных временных рядов и прогнозирования: структура временного ряда, явление автокорреляции, моделирование тенденции и периодической составляющей ряда, прогнозирование уровней ряда. Отдельное внимание уделено адаптивным методам прогнозирования и моделированию коинтегрируемых временных рядов.
В шестой главе освещены вопросы построения линейных моделей стохастических процессов: AR, MA и ARMA-моделей стационарных процессов, ARIMA-моделей нестационарных процессов. Описаны методы проверки временных рядов на стационарность.
В седьмой главе излагаются модели и методы, применяемые для исследования эконометрических моделей, описывающих динамику развития экономических процессов. Рассмотрены модели авторегрессии и модели с распределенным лагом. Описаны применяемые для оценки параметров моделей, такие как методы инструментальных переменных, методы Койка и Алмон.
Восьмая глава посвящена информационным технологиям эконометрических
исследований. Изложены общие требования к программному обеспечению и возможности программных пакетов Excel, STATISTICA, ЭВРИСТА, Matrixer 5.1.
В приложении даны часто используемые статистические таблицы.
Пособие предназначено студентам экономических и информационных специальностей. Изложение материала ориентировано на читателя, обладающе-
го знаниями в пределах курсов высшей математики и математической статистики, читаемых студентам экономических и информационных специальностей. Пособие будет также полезно всем желающим познакомиться с основными задачами, моделями и методами эконометрики.

Электронная версия книги: [Скачать, PDF, 1.07 МБ].

Для просмотра книги в формате PDF требуется программа Adobe Acrobat Reader, новую версию которой можно бесплатно скачать с сайта компании Adobe.

Если книга которая размещена на сайте нарушает Ваши авторские права, свяжитесь с нами. oivantc@gmail.com

online-books.net.ua

Нахождение пересечения и объединения числовых множеств, что такое пересечение множеств

Решение некоторых математических задач предполагает нахождение пересечения и объединения числовых множеств. В статье ниже рассмотрим эти действия подробно, в том числе, на конкретных примерах. Полученный навык будет применим для решения неравенств с одной переменной и систем неравенств.

Простейшие случаи

Когда мы говорим о простейших случаях в рассматриваемой теме, то имеем в виду нахождение пересечения и объединения числовых множеств, представляющих из себя набор отдельных чисел. В подобных случаях будет достаточно использования определения пересечения и объединения множеств.

Объединение двух множеств – это множество, в котором каждый элемент является элементом одного из исходных множеств.

Пересечение множеств – это множество, которое состоит из всех общих элементов исходных множеств.

Из указанных определений логически следуют следующие правила:

— чтобы составить объединение двух числовых множеств, имеющих конечное количество элементов, необходимо записать все элементы одного множества и дописать к ним недостающие элементы из второго множества;

— чтобы составить пересечение двух числовых множеств, необходимо элементы первого множества один за другим проверить на принадлежность второму множеству. Те из них, которые окажутся принадлежащими обоим множествам и будут составлять пересечение.

Полученное согласно первому правилу множество будет включать в себя все элементы, принадлежащие хотя бы одному из исходных множеств, т.е. станет объединением этих множеств по определению.

Множество, полученное согласно второму правилу, будет включать в себя все общие элементы исходных множеств, т.е. станет пересечением исходных множеств.

Рассмотрим применение полученных правил на практических примерах.

Исходные данные: числовые множества А = {3, 5, 7, 12} и В = {2, 5, 8, 11, 12, 13}. Необходимо найти объединение и пересечение исходных множеств.

Решение

1. Определим объединение исходных множеств. Запишем все элементы, к примеру, множества А: 3, 5, 7, 12. Добавим к ним недостающие элементы множества В: 2, 8, 11 и 13. В конечном итоге имеем числовое множество: {3, 5, 7, 12, 2, 8, 11, 13}. Упорядочим элементы полученного множества и получим искомое объединение: А∪B = {2, 3, 5, 7, 8

zaochnik.com

Пересечение множеств

Пусть даны произвольные множества А и В.

Определение: Пересечением множеств А и В называется множество AB, элементы которого одновременно принадлежат и множеству А и множеству В.

AB={x|xA и xB}

Рассмотрим множества А и В. Покажем на диаграмме пересечение этих множеств. Пусть:

1) множества А и В не вступают в отношение друг с другом.

Очевидно, что в этом случае AB= Ø.

2) множества А и В находятся в отношении равенства.

Тогда AB=A=B.

A=B

3) множества А и В находятся в отношении включения.

Если АВ, то AB=A, если ВА, то AB=В.

A

B

B

A

Штриховкой показано множество элементов, принадлежащих AB.

4) множества А и В находятся в отношении пересечения.

B

A

Двойной штриховкой показано множество элементов, принадлежащих AB.

Пример:

Пусть А = {3; а; b}, B = {1; 3; 7}. Найдем AB.

По определению пересечения двух множеств AB = { 3 }, так как только элемент x = 3 принадлежит и множеству А и множеству В. Изобразим множества А и В и их пересечение на диаграмме:

B

A

Замечание : В речи операции пересечения соответствует союз «И», а операции объединения – союз «ИЛИ».

Таким образом, по определению x AB xA и xB.

В пересечение множеств А и В не войдут те элементы, которые не входят в А, или в В. Таким образом, x AB xA или xB. Другими словами,

Замечание: Операция отыскания объединения (пересечения) множеств также называется объединением (пересечением).

Вычитание множеств

Пусть даны произвольные множества А и В.

Определение: Разностью двух множеств А и В называется множество А\В, элементы которого принадлежат множеству А, но не принадлежат множеству В.

А\В = {x| xA, xB}

Покажем на диаграмме разность множеств А и В. Пусть:

1) множества А и В не вступают в отношение друг с другом.

Очевидно, что в этом случаеА\В = А, а В\А = В.

A

B

A

B

2) множества А и В находятся в отношении равенства.

Тогда А\В = В\А = Ø.

A=B

3) множества А и В находятся в отношении включения.

Если АВ, то А\В = Ø. Если ВА, то А\В Ø

A

B

B

A

4) множества А и В находятся в отношении пересечения.

A

B

Штриховкой показано множество элементов, принадлежащих А\В.

Примеры:

1) Пусть А = {3; а; b}, B = {1; 3; 7}. Найдем А\В.

По определению разности двух множеств А\В = {a;b}, так как только эти элементы множеству А принадлежат, а множеству В — нет.

2) A = N, B = Z.

Так как NZ, (т.е. AB), то А\В=N\Z= Ø , а Z\N – это множество целых отрицательных чисел или нуль.

Замечание: Если множество В является подмножеством множества А, то разность А\В называется дополнением множества В до множества А и обозначается В.

ВА А\В= В

Если А – это универсальное множество (J), то разность J \В= В. При этом не указывается до какого множества.

Примеры:

1) Пусть А = {3; а; b}, B = {1; 3; 7}. Если возможно, найдите дополнение множества В до А или А до В.

Так как АВ и ВА, то говорить о дополнения одного множества до другого не имеет смысла.

2) A = N, B = Z.

Так как NZ, (т.е. AB), то В\А=Z\N=N – это множество целых отрицательных чисел или нуль.

Замечание: Для задания множества действительных чисел используют специальные обозначения: числовые промежутки. Так, например,

[a; b] = {x|xR, axb}

[a; b) = {x|xR, ax<b}

(a; b] = {x|xR, a<xb}

(a; b) = {x|xR, a<x<b}

Указанные промежутки – это подмножества действительных чисел.

studfiles.net

Урок «Пересечение и объединение множеств»

Разделы: Математика

Цели урока:

• образовательные: формирование умений выделять множества, подмножества; формирование навыков находить на изображениях область пересечения и объединения множеств и называть элементы из этой области, решать задачи;
• развивающие: развитие познавательного интереса учащихся; развитие интеллектуальной сферы личности, развитие умений сравнивать и обобщать.
• воспитательные: воспитывать аккуратность и внимательность при решении.

Ход урока.

1. Организационный момент.

2. Учитель сообщает тему урока, совместно с учащимися формулирует цели и задачи.

3. Учитель совместно с учащимися вспоминает материал, изученный по теме «Множества» в 7 классе, вводит новые понятия и определения, формулы для решения задач.

<Приложение1.ppt>

«Множество есть многое, мыслимое нами как единое» (основатель теории множеств – Георг Кантор). КАНТОР (Cantor) Георг (1845—1918) — немецкий математик, логик, теолог, создатель теории трансфинитных (бесконечных) множеств, оказавшей определяющее влияние на развитие математических наук на рубеже 19— 20 вв.

Множество — одно из основных понятий современной математики, используемое почти во всех её разделах.

К сожалению, основному понятию теории – понятию множества – нельзя дать строгого определения. Разумеется, можно сказать, что множество – это «совокупность», «собрание», «ансамбль», «коллекция», «семейство», «система», «класс» и т. д. однако всё это было бы не математическим определением, а скорее злоупотреблением словарным богатством русского языка.

Для того чтобы определить какое – либо понятие, нужно, прежде всего, указать, частным случаем какого более общего понятия, оно является, для понятия множества сделать это невозможно, потому что более общего понятия, чем множество, в математике нет.

Часто приходится говорить о нескольких вещах, объединенных некоторым признаком. Так, можно говорить о множестве всех стульев в комнате, о множестве всех клеток человеческого тела, о множестве всех картофелин в данном мешке, о множестве всех рыб в океане, о множестве всех квадратов на плоскости, о множестве всех точек на данной окружности т. д.

Предметы, составляющие данное множество, называются его элементами.

Например, множество дней недели состоит из элементов: понедельник, вторник, среда, четверг, пятница, суббота, воскресенье.

Множество месяцев – из элементов: январь, февраль, март, апрель, май, июнь, июль, август, сентябрь, октябрь, ноябрь, декабрь.

Множество арифметических действий — из элементов: сложение, вычитание, умножение, деление.

Например, если А означает множество всех натуральных чисел, то 6 принадлежит к А, а 3 не принадлежит к А.

Если А — множество всех месяцев в году, то май принадлежит к А, а среда не принадлежит к А.

Если множество содержит конечное число элементов, то его называют конечным, а если в нем бесконечно много элементов, то бесконечным. Так множество деревьев в лесу конечно, а множество точек на окружности бесконечно.

Парадокс в логике — это противоречие, имеющее статус логически корректного вывода и, вместе с тем, представляющее собой рассуждение, приводящее к взаимно исключающим заключениям.

Как уже упоминалось, понятие множества лежит в основе математики. Используя простейшие множества и различные математические конструкции, можно построить практически любой математический объект. Идею построения всей математики на основе теории множеств активно пропагандировал Г.Кантор. Однако, при всей своей простоте, понятие множества таит в себе опасность появления противоречий или, как ещё говорят, парадоксов. Появление парадоксов связано с тем, что далеко не всякие конструкции и не всякие множества можно рассматривать.

Самый простой из парадоксов — это «парадокс брадобрея«.

Одному солдату было приказано брить тех и только тех солдат его взвода, которые сами себя не бреют. Неисполнение приказа в армии, как известно, тягчайшее преступление. Однако возник вопрос, брить ли этому солдату самого себя. Если он побреется, то его следует отнести к множеству солдат, которые сами себя бреют, а таких брить он не имеет права. Если же он себя брить не будет, то попадёт во множество солдат, которые сами себя не бреют, а таких солдат согласно приказу он обязан брить. Парадокс.

Над множествами, как и над многими другими математическими объектами, можно совершать различные операции, которые иногда называют теоретико-множественными операциями или сет-операциями. В результате операций из исходных множеств получаются новые. Множества обозначаются заглавными латинскими буквами, а их элементы – строчными. Запись aR означает, что элемент а принадлежит множеству R , то есть а является элементом множества R . В противном случае, когда а не принадлежит множеству R , пишут aR .

Два множества А и В называются равными ( А = В ), если они состоят из одних и тех же элементов, то есть каждый элемент множества А является элементом множества В и наоборот, каждый элемент множества В является элементом множества А .

Сравнение множеств.

Множество A содержится во множестве B (множество B включает множество A), если каждый элемент A есть элемент В:

Говорят, что множество А содержится в множестве В или множество Аявляется подмножеством множества В ( в этом случае пишут А В ), если каждый элемент множества А одновременно является элементом множества В . Эта зависимость между множествами называется включением. Для любого множества А имеют место включения: ØА и А  А

В этом случае A называется подмножеством B, B — надмножеством A. Если , то A называется собственным подмножеством В. Заметим, что ,

По определению ,

Два множества называются равными, если они являются подмножествами друг друга

Операции над множествами

Пересечение.

Объединение.

Свойства.

1.Операция объединения множеств коммутативна

2.Операция объединения множеств транзитивна

3. Пустое множество X является нейтральным элементом операции объединения множеств

Примеры:

1. Пусть A = {1,2,3,4},B = {3,4,5,6,7}. Тогда

2. А={2,4,6,8,10}, В = {3,6,9,12}. Найдём объединение и пересечение этих множеств:

{2,4,6,8, 10,3,6,9,12}, = {6}.

3. Множество детей является подмножеством всего населения

4. Пересечением множества целых чисел с множеством положительных чисел является множество натуральных чисел.

5. Объединением множества рациональных чисел с множеством иррациональных чисел является множество положительных чисел.

6.Нуль является дополнением множества натуральных чисел относительно множества неотрицательных целых чисел.

Диаграммы Венна (Venn diagrams) — общее название целого ряда методов визуализации и способов графической иллюстрации, широко используемых в различных областях науки и математики: теория множеств, собственно «диаграмма Венна» показывает все возможные отношения между множествами или событиями из некоторого семейства; разновидностями диаграмм Венна служат: диаграммы Эйлера,

Как по точкам найти функцию

Во многих случаях данные статистики или измерений какого-либо процесса бывают представлены в виде набора дискретных значений. Но для того, чтобы на их основе построить непрерывный график, нужно по этим точкам найти функцию. Сделать это можно путем интерполяции. Для этого хорошо подходит полином Лагранжа.

Вам понадобится

• — бумага;
• — карандаш.

Инструкция

• Определите степень полинома, который будет использован для интерполирования. Он имеет вид: Кn*Х^n + К(n-1)*Х^(n-1) +… + К0*Х^0. Число n здесь на 1 меньше количества известных точек с различными Х, через которые должна проходить результирующая функция. Поэтому просто пересчитайте точки и отнимите от полученного значения единицу.
• Определите общей вид искомой функции. Поскольку Х^0 = 1, то она примет вид: f(Хn) = Кn*Х^n + К(n-1)*Х^ (n-1) +… + К1*Х + К0, где n — найденное на первом шаге значение степени полинома.
• Начните составление системы линейных алгебраических уравнений с целью нахождения коэффициентов интерполирующего полинома. Исходный набор точек задает ряд соответствий значений координат Хn искомой функции по оси абсцисс и оси ординат f(Хn). Поэтому поочередная подстановка величин Хn в полином, значение которого будет равно f(Хn), позволяет получить нужные уравнения:
  Кn*Хn^n + К(n-1)*Хn^ (n-1) +… + К1*Хn + К0 = f(Хn)
  Кn*Х(n-1)^n + К(n-1)*Х(n-1)^ (n-1) +… + К1*Х(n-1) + К0 = f(Х(n-1))
  …
  Кn*Х1n + К(n-1)*Х1^ (n-1) + … + К1*Х1 + К0 = f(Х1).
• Представьте систему линейных алгебраических уравнений в удобном для решения виде. Вычислите значения Хn^n… Х1^2 и Х1…Хn, а затем подставьте их в уравнения. При этом значения (также известные) перенесите в левую часть уравнений. Получится система вида:
  Сnn*Кn + Сn(n-1)*К(n-1) +… + Сn1*К1 + К0 — Сn = 0
  С(n-1)n*Кn + С(n-q)(n-1)*К(n-1) +… + С(n-1)1*К1 + К0 — С(n-1) = 0
  …
  С1n*Кn + С1(n-1)*К(n-1) +… + С11*К1 + К0 — С1 = 0
  Здесь Сnn = Хn^n, а Сn = f(Хn).
• Решите систему линейных алгебраических уравнений. Используйте любой известный способ. Например, метод Гаусса или Крамера. В результате решения будут получены значения коэффициентов полинома Кn…К0.
• Найдите функцию по точкам. Подставьте коэффициенты Кn…К0, найденные в предыдущем шаге, в полином Кn*Х^n + К(n-1)*Х^ (n-1) +… + К0*Х^0. Данное выражение и будет являться уравнением функции. Т.е. искомая f(Х) = Кn*Х^n + К(n-1)*Х^ (n-1) +… + К0*Х^0.

completerepair.ru

Онлайн калькулятор: Вычисление значений функции

Данный онлайн калькулятор вычисляет значения функции одной переменной для заданных значений переменной . Функция задается при помощи формулы, в которой могут участвовать математические операции, константы и математические функции. Синтаксис описания формулы см. ниже.

Значения переменной x через запятую, для указания десятичной точки используйте точку.

Точность вычисления

Знаков после запятой: 1

Сохранить share extension

В формуле допускается использование одной переменной (обозначается как x), числа пи ( pi), следующих математических операторов:
+ — сложение
— — вычитание
* — умножение
/ — деление
^ — возведение в степень

и следующих функций:

• sqrt — квадратный корень
• rootp — корень степени p, например root3(x) — кубический корень
• exp — e в указанной степени
• lb — логарифм по основанию 2
• lg — логарифм по основанию 10
• ln — натуральный логарифм (по основанию e)
• logp — логарифм по основанию p, например log7(x) — логарифм по основанию 7
• sin — синус
• cos — косинус
• tg — тангенс
• ctg — котангенс
• sec — секанс
• cosec — косеканс
• arcsin — арксинус
• arccos — арккосинус
• arctg — арктангенс
• arcctg — арккотангенс
• arcsec — арксеканс
• arccosec — арккосеканс
• versin — версинус
• vercos — коверсинус
• haversin — гаверсинус
• exsec — экссеканс
• excsc — экскосеканс
• sh — гиперболический синус
• ch — гиперболический косинус
• th — гиперболический тангенс
• cth — гиперболический котангенс
• sech — гиперболический секанс
• csch — гиперболический косеканс
• abs — абсолютное значение (модуль)
• sgn — сигнум (знак)

planetcalc.ru

По графику функции найти y по x

В прошлый раз мы находили значение функции по значению аргумента с помощью формулы.

Рассмотрим, как по данному графику функции найти y по x.

Рисунок 1

 1) Пользуясь графиком линейной функции, изображенной на рисунке 1, найдите значение функции,если значение аргумента равно 1; 3; -3, -1; 0.

Решение:

Аргумент — это x, функция — y.

Найти значение функции по значению аргумента — значит, по данному значению x найти, чему равен y.

Начнём с x=1. На оси абсцисс Ox находим x=1. Чтобы найти соответствующее значение y, надо из точки на Ox идти либо вверх, либо вниз, чтобы попасть на график.

От x=1 идём вверх. От полученной точки на графике надо двигаться либо влево, либо вправо, чтобы попасть на ось Oy. В данном случае идем влево и попадаем с ординатой y=2 (стрелочки помогают увидеть направление движения).

Следовательно, при x=1  y=2.

Аналогично, если x=3, идем вверх до пересечения с графиком, затем влево до пересечения с осью ординат Oy.

Получаем, что при x=3  y=4.

Если x=-3, чтобы попасть на график функции, нужно идти вниз, затем — вправо, до пересечения с осью Oy.

При x=-3 н=-2.

При x=-1 ни вверх, ни вниз двигаться не надо — эта точка уже на графике функции. Следовательно, y=0.

Записываем: при x=-1  y=0.

При x=0 идем до графика вверх и попадаем в точку с ординатой y=2.

 

2) На рисунке 2 изображен график функции y=f(x).

Пользуясь графиком, найдите значение функции, если значение аргумента равно 1; 3; 5; 7; -1; -5.

Рисунок 2

Решение:

Чтобы по графику функции найти y по x, сначала надо от точки с данной абсциссой попасть на график, двигаясь вверх либо вниз, а затем от точки на графике идти к оси Oy, двигаясь влево или вправо.

При  x=1 идем до графика функции вверх, затем влево — на ось Oy. Попадаем в точку с ординатой y=2.

Пишем: при x=1  y=2.

При x равном  -1 и -5 идем сначала вверх, затем — вправо.

При x= -1  y=4.

При x= -5  y=6.

При иксах равных 3; 5 и 7 идём вниз и влево.

При x=3  y= -3.

При x=5  y= -6.

При x=7  y= -3.

Обратите внимание: различным значениям икса может соответствовать одно значение y:

(при x=3 и x=7 y= -3).

www.algebraclass.ru

Как найти график функции?

С задачей построения графика функции школьники сталкиваются в самом начале изучения алгебры и продолжают строить их из года в год. Начиная с графика линейной функции, для построения которой нужно знать всего две точки, к параболе, для которой нужно уже 6 точек, гиперболе и синусоиде. С каждым годом функции становятся все сложнее и построения их графиков уже невозможно выполнить по шаблону, необходимо проводить более сложные исследования, пользуясь производными и пределами.

Давайте разберемся, как найти график функции? Для этого начнем с самых простых функций, графики которых строятся по точкам, а потом рассмотрим план для построения более сложных функций.

Построение графика линейной функции

Для построения простейших графиков используют таблицу значений функции. Графиком линейной функции является прямая. Давайте попробуем найти точки графика функции y=4x+5.

1. Для это возьмем два произвольных значения переменной x, подставим их поочередно в функцию, найдем значение переменной y и занесем все в таблицу.
2. Возьмем значение x=0 и подставим в функцию вместо x — 0. Получим: y=4*0+5, то есть y=5 запишем это значение в таблицу под 0. Аналогично возьмем x=0 получим y=4*1+5, y=9.
3. Теперь, чтобы построить график функции нужно нанести на координатную плоскость эти точки. Затем необходимо провести прямую.

Построение графика квадратичной функции

Квадратичная функция — это функция вида y=ax²+bx +c, где x-переменная, a,b,c — числа (a не равно 0). Например: y=x², y=x²+5, y=(x-3)², y=2x²+3x+5.

Для построения простейшей квадратичной функции y=x² обычно берут 5-7 точек. Возьмем значения для переменной x: -2, -1, 0, 1, 2 и найдем значения y также как и при построении первого графика.

График квадратичной функции называют параболой. После построения графиков функции у учеников появляются новые задачи, связанные с графиком.

Пример 1: найдите абсциссу точки графика функции y=x², если ордината равна 9. Для решения задачи необходимо в функцию вместо y

elhow.ru

Полное исследование функции и построение графика, примеры решений

Задание. Исследовать функцию $y(x)=\frac{x^{2}-x-1}{x^{2}-2 x}$ и построить ее график.

Решение. 1) Область определения функции.

$D(y) : x^{2}-2 x \neq 0 \Rightarrow x_{1} \neq 0, x_{2} \neq 2 \Rightarrow$

$\Rightarrow x \in(-\infty ; 0) \cup(0 ; 2) \cup(2 ;+\infty)$

2) Четность, нечетность.

$y(-x)=\frac{(-x)^{2}-(-x)-1}{(-x)^{2}-2 \cdot(-x)}=\frac{x^{2}+x+1}{x^{2}+2 x} \neq \left\{\begin{array}{l}{y(x)} \\ {-y(x)}\end{array}\right.$

Функция общего вида.

3) Точки пересечения с осями.

а) с осью $O x : y=0$ :

$\frac{x^{2}-x-1}{x^{2}-2 x}=0 \Rightarrow x^{2}-x-1=0 \Rightarrow$

$\Rightarrow x_{1}=\frac{1+\sqrt{5}}{2}, x_{2}=\frac{1-\sqrt{5}}{2}$

то есть точки $A_{1}\left(\frac{1+\sqrt{5}}{2} ; 0\right), A_{2}\left(\frac{1-\sqrt{5}}{2} ; 0\right)$

б) с осью $O y : x=0$ : в данной точке функция неопределенна.

4) Асимптоты.

а) вертикальные: прямые $x=0$ и $x=2$ — вертикальные асимптоты.

б) горизонтальные асимптоты:

$\lim _{x \rightarrow \infty} \frac{x^{2}-x-1}{x^{2}-2 x}=1$

то есть прямая $y=1$ — горизонтальная асимптота.

в) наклонные асимптоты $y=k x+b$ :

$k=\lim _{x \rightarrow \infty} \frac{x^{2}-x-1}{x\left(x^{2}-2 x\right)}=0$

Таким образом, наклонных асимптот нет.

5) Критические точки функции, интервалы возрастания, убывания.

$y^{\prime}=\left(\frac{x^{2}-x-1}{x^{2}-2 x}\right)^{\prime}=\frac{(2 x-1)\left(x^{2}-2 x\right)-\left(x^{2}-x-1\right)(2 x-2)}{\left(x^{2}-2 x\right)^{2}}=$

$=\frac{2 x^{3}-4 x^{2}-x^{2}+2 x-\left(2 x^{3}-2 x^{2}-2 x^{2}+2 x-2 x+2\right)}{\left(x^{2}-2 x\right)^{2}}=$

$=\frac{2 x^{3}-5 x^{2}+2 x-2 x^{3}+4 x^{2}-2}{\left(x^{2}-2 x\right)^{2}}=\frac{-x^{2}+2 x-2}{\left(x^{2}-2 x\right)^{2}}$

Найдем точки, в которых первая производная равна нулю или не существует: $y^{\prime} \neq 0$ для любого $x$ из области определения функции; $y^{\prime}$ не существует при $x_{1}=0$ и $x_{2}=2$ .

Таким образом, функция убывает на всей области существования. Точек экстремума нет.

6) Точки перегиба, интервалы выпуклости, вогнутости.

$y^{\prime \prime}=\left(y^{\prime}\right)^{\prime}=\left(\frac{-x^{2}+2 x-2}{\left(x^{2}-2 x\right)^{2}}\right)^{\prime}=$

$=\frac{(-2 x+2)\left(x^{2}-2 x\right)^{2}-\left(-x^{2}+2 x-2\right) \cdot 2\left(x^{2}-2 x\right)(2 x-2)}{\left(x^{2}-2 x\right)^{4}}=$

$=\frac{(-2 x+2)\left(x^{2}-2 x\right)-\left(-x^{2}+2 x-2\right) \cdot 2(2 x-2)}{\left(x^{2}-2 x\right)^{3}}=$

$=\frac{-2 x^{3}+6 x^{2}-4 x+4 x^{3}-12 x^{2}+16 x-8}{\left(x^{2}-2 x\right)^{3}}=$

$=\frac{2 x^{3}-6 x^{2}+12 x-8}{\left(x^{2}-2 x\right)^{3}}$

Найдем точки, в которых вторая производная равна нулю или не существует: $y^{\prime \prime}=0 : x=1$ ; при $x=0$ и $x=2$ вторая производная не существует.

Таким образом, на промежутках $(0 ; 1)$ и $(2 ;+\infty)$ функция вогнута, а на промежутках $(-\infty ; 0)$ и $(1 ; 2)$ — выпукла. Так как при переходе через точку $x=1$ вторая производная поменяла знак, то эта точка является точкой перегиба.

7) Эскиз графика.

www.webmath.ru

как перевести дробь 2целых 4/7 в десятичную?

Для того чтобы перевести нужно нижнее значение умножить на целое и прибавить верхнее. Это будет верхнее значение. Нижнее же так и останется нижним. На вашем примере 7 умножить на 2 прибавить 4.получается 18.И подставляем нижнее значение. Ответ 18/7

<a href=»/» rel=»nofollow» title=»15907216:##:1STErLe»>[ссылка заблокирована по решению администрации проекта]</a>

Никак, ибо получится бесконечная десятичная дробь такого типа 2,(571428)

Поделить 4 на 7 и прибавить 2 2,(571428) периодическая дробь

touch.otvet.mail.ru

Перевести обыкновенную дробь в десятичную дробь

Перевод обыкновенной дроби в десятичную дробь

Буквы для черчения. Чертежный шрифт. Алфавит. Правила написания прописных букв и цыфр

Шрифт (от нем. Schrift) — это рисунок, начертание букв ка кого-либо алфавита, цифр и знаков.

Шрифты чертежные (ГОСТ 2.304-81) предназначены для выполнения надписей, начертания условных знаков и размерных чисел на чертежах. Для выполнения надписей в черчении используют ГОСТ. ГОСТ устанавливает номера чертежных шрифтов (1,8; 2,5; 3,5; 5; 7; 10; 14; 20; 28; 40) русского, латинского и других алфавитов.

Первый стандарт «Шрифты для надписей» был разработан и утвержден в 1919 г.

Номер шрифта соответствует высоте (h) прописной буквы. Например, шрифт № 5 имеет высоту прописной буквы, равную 5 мм.

Высота буквы измеряется перпендикулярно к основанию строки. Шрифт выполняется с наклоном в 75° (ГОСТом допуска­ется выполнять надписи чертежным шрифтом без наклона).

Для удобства написания букв чертежного шрифта выстраи­вают вспомогательную сетку (рис. 35), которую выполняют сле­дующим образом. Проводят нижнюю и верхнюю линии строки, расстояние между которыми равно высоте прописной буквы. От­кладывают на нижней линии строки ширину букв и расстояние между ними (табл. 3).

Используя углы 45° и 30° угольников, строят наклон букв в строке, равный 75°.

Рассмотрите начертание букв чертежного шрифта (рис. 35— 37). Они различаются наличием горизонтальных, вертикальных, наклонных линий и закруглений, шириной и высотой. На рисун­ках показана (стрелками) последовательность начертания каж­дой буквы.

Рис. 35. Начертание прописных букв, состоящих из горизонтальных и вертикальных элементов, и построение вспомогательной сетки

рис. 36. Начертание прописных букв, состоящих из горизонтальных, вертикальных и наклонных элементов

Рис. 37. Начертание прописных букв, состоящих из прямолинейных и криволинейных элементов

Рис. 38. Начертание строчных букв, отличающихся от начертания прописных букв

Как вы, наверное, уже заметили, начертания многих строчных и прописных букв не отличаются между собой, например К — к, О — о и др. Начертание некоторых строчных букв отличается от начертания прописных (рис. 38).

При выполнении надписей следует учитывать, что нижние элементы прописных букв Д, Ц, Щ и верхний элемент буквы Й выполняют за счет расстояния между строк.

3. Размеры букв чертежного шрифта

Несмотря на то что расстояние между буквами определено стандартом, оно должно изменяться в зависимости от того, какое начертание имеют рядом стоящие буквы. Например, в слове РАБОТА (рис. 39, а) расстоянием между буквой P и A, T и А необходимо пренебречь (т. е. расстояние должно быть равно ну­лю), поскольку их начертание зрительно создает достаточный межбуквенный просвет. По этой же причине стандартное рас­стояние между буквами Б и О, 0 и T следует сократить вполови­ну. Если такими условиями пренебречь, то буквы в слове будут как бы рассыпаться (рис. 39, б).

 

Рис. 39. Учет межбуквенного просвета при написании слов: а — пра­вильно; б — неправильно

 

Рис. 40. Цифры и знаки

Начертание цифр и знаков показано на рисунке 40. (При выполнении чертежей выбирайте высоту шрифта не ме­нее 3,5 мм.)

cherch.ru

Методические указания по дисциплине Инженерная графика, по теме «Шрифты чертежные»

Всего страниц 5 Стр.1

Шрифты чертежные

Чертежи и прочие конструкторские документы содержат необходимые надписи чертежным шрифтом :

— основная надпись

— размеры на чертежах

— обозначения видов и разрезов

— технические требования

— схемы структурные

— схемы принципиальные

— перечень элементов

— спецификация

ГОСТ 2.304-81 устанавливает чертежные шрифты для всех чертежей, схем и текстовых документов.

Мы изучаем шрифт типа Б с наклоном 75 градусов

т.2 5 т.3

получаем угол 75 градусов

т.1

Образец наклона отрезка прямой под углом 75 градусов

(без применения транспортира)

В инженерной графике все размеры в мм, поэтому ставим только цифровое значение размера.

5 , 20 — значение в мм т.1 — точка 1

В конспекте вы работаете с бумагой в клетку. Помните одна клетка — 5 мм

Стр.2

Рис.1

Рассмотрите внимательно прописные буквы, строчные буквы и расстояния между буквами. Чертежный шрифт очень прост в написании. Все буквы состоят из одинаковых элементов (модулей).

Вспомните прописи 1 класса. Сравните наклон букв в прописях. Угол одинаковый 75 градусов. Это значит, что вы с этим углом наклона знакомы с 1 класса.

Размер шрифта это высота h прописных букв в миллиметрах.

Толщина линии шрифта d зависит от размера шрифта: (1/10)h для шрифта типа Б.

На учебных чертежах и при заполнении основной надписи мы будем применять

следующие размеры шрифта: 2,5; 3,5; 5; 7; 10.

Стр3

Для скорейшего освоения написания текста чертежным шрифтом необходимо освоить начертания основных модулей, из которых состоят все буквы чертежного шрифта.

Входит только в букву а

Входит в буквы : й, ц, ш, щ, у. т, п (повернуто на 180 град.)

Входит в буквы б, в, д, ю

Входит в буквы е, ф, я

Входит в буквы р, ф, ъ, ы, ь

Входит во все буквы для соблюдения параллельности между

двумя соседними линиями, кроме наклонных (А, Л)

В конспекте выполнить 6 строк модулей высотой 5 мм (1 клетка).

Стр.4

Шрифт типа Б (d=h/10)

Таб.1

Минимальный шаг строк (высота

вспомогательной сетки)

b

(17/10)h

17d

4.3

6.0

8.5

12.0

17.0

24.0

34.0

Минимальное расстояние между словами

е

(6/10)h

6d

1.5

2.1

3.0

4.2

6.0

8.4

12.0

Толщина линий шрифта

d

(1/10)h

d

0.25

0.35

0.5

0.7

1.0

1.4

2.0

Написание текста чертежным шрифтом № 20 производится путем вычерчивания внешнего и внутреннего контура букв и цифр с соблюдением величины d (толщина линий шрифта) твердым карандашом на миллиметровке, а затем закрашиванием мягким карандашом расстояние между двумя контурами.

Написание текста чертежным шрифтом №10 и меньше производится мягким не заточенным карандашом единым движением руки (часть конструкции буквы)

Написание текста чертежным шрифтом №5 и меньше производится твердым заточенным карандашом единым движением руки (часть конструкции буквы)

Упрощенное расстояние между словами чертежного шрифта №10 и меньше берется из расчета ширины строчной буквы н

Стр.5

Ширина букв и цифр

Таб.2

h

Типа Б

Прописные буквы

Б, В, И, Й, К, Л, Н,О, П, Р, Т, У, Ц, Ч, Ь, Э, Я, Ъ

(6/10)

А, Д ,М, Х, Ы, Ю

(7/10)

Ж, Ф, Ш ,Щ

(8/10)

Е, Г, З, С

(5/10)

Строчные буквы

а, б, в, г, д, е, и, к, л, м, н, о, п, р, у, х, ц, ч, ь, э ,я

(5/10)

м, ъ, ы, ю

(6/10)

ж, т, ф, щ, ш

(7/10)

с, з

(4/10)

Цифры

2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 0

(5/10)

4

(6/10)

1

(4/10)

Рассмотрите надписи и сравните буквенные значения с таблицей 1.

Какое буквенное значение вы не нашли в таблице 1?

Теперь прочтите заголовок таблицы 2. Какое назначение таблицы 2?

Приложение

Шрифты чертежные ГОСТ 2.304-81

Шрифт типа Б с наклоном 75 градусов

infourok.ru

Чертежные цифры на миллиметровке с наклоном 75 градусов

Строчные буквы чертежного шрифта

СкачатьСтрочные буквы чертежного шрифта. схемы, чертежи, карты, pdf Медицинские и экологические последствия ядерной аварии на Чернобыльской АЭС. CellNewsSkypeclub Время пока есть разобраться как будет

Подробнее

Схема запчастей мойки аквашторм 1800

Схема запчастей мойки аквашторм 1800 СкачатьСхема запчастей мойки аквашторм 1800. схемы, чертежи, карты, pdf В графе Примечание указывают дополнительные сведения для планирования и организации производства,

Подробнее

1. ОБЩИЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ «ЭПЮРА 2»

ОГЛАВЛЕНИЕ ВВЕДЕНИЕ.. 4 1. ОБЩИЙ АЛГОРИТМ РЕШЕНИЯ ЭПЮРА 2. 5 2. ПОСТРОЕНИЕ СЛЕДОВ ПЛОСКОСТИ..5 3. СОВМЕЩЕНИЕ ПЛОСКОСТИ С ПЛОСКОСТЬЮ ПРОЕКЦИЙ 13 4. ПОСТРОЕНИЕ ОСНОВАНИЯ МНОГОГРАННИК. 14 4.1. Построение

Подробнее

CALNVR-1004CP CALNVR-2008CP

Honeywell Black TM 4-/8-КАНАЛЬНЫЙ СЕТЕВОЙ ВИДЕОРЕГИСТРАТОР С ВЫСОКИМ РАЗРЕШЕНИЕМ И 1/2 РАЗЪЕМАМИ SATA Серия видеорегистраторов Honeywell Black CALNVR-1004/2008CP — это простое в использовании решение для

Подробнее

Блок управления табло ТР-101

Блок управления табло ТР-101 ЕСФК.468310.101 Паспорт, техническое описание и инструкция по эксплуатации ЗАО «Трактъ», Санкт-Петербург 2009 г. I. КРАТКОЕ ТЕХНИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ Настоящее техническое описание

Подробнее

СЕНСОРНЫЙ КАБЕЛЬ SC ТЕХНИЧЕСКИЙ ПАСПОРТ

СЕНСОРНЫЙ КАБЕЛЬ SC ТЕХНИЧЕСКИЙ ПАСПОРТ ноябрь — 2012 СОДЕРЖАНИЕ 1. НАЗНАЧЕНИЕ УСТРОЙСТВА И ОБЛАСТЬ ПРИМЕНЕНИЯ… 3 2. КОНСТРУКТИВНЕЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ… 3 3. ОСОБЕННОСТИ УСТРОЙСТВА… 3 4. ПОДКЛЮЧЕНИЕ СЕНСОРНОГО

Подробнее

Рис. 5.5. Окно базы покупных изделий

Рис. 5.5. Окно базы покупных изделий В этой базе покупных изделий необходимо создать непосредственно сами электротехнические изделия, которые удобно хранить в каталогах, например, резисторы, конденсаторы,

Подробнее

Микросборка 2609КП1П АЯЕР ТУ

Микросборка 269КПП АЯЕР.436.84 ТУ Код ОКП 63332973. Код ЕКПС 963 Нормально разомкнутый полупроводниковый твердотельный коммутатор в гибридном исполнении с гальванической оптоэлектронной развязкой для коммутации

Подробнее

КОМПЛЕКС УПРАЖНЕНИЙ 18+

КОМПЛЕКС УПРАЖНЕНИЙ 18+ РАЗМИНКА 1. Бокс. Одновременно двумя руками, сжатыми в кулак, делать быстрые и резкие удары вперед, затем вверх. Ноги на ширине плеч. Повторить 30 раз вперед, затем 30 раз вверх.

Подробнее

ТРЕБОВАНИЯ ПЕРЕД УСТАНОВКОЙ

ТРЕБОВАНИЯ ПЕРЕД УСТАНОВКОЙ Параметры раковин Инженеры компании Dyson разработали специальный метод тестирования раковин и провели испытания большого количества типов раковин, чтобы определить их совместимость

Подробнее

Схема gigabyte ga k8nf 9

Загрузить Схема gigabyte ga k8nf 9. схемы, чертежи, карты, pdf Схема строчника ваз 2114 схема спидометра Дешево за 500руб ВАЗ и от1000р за иномарки -это означает, что у человека. Для предотвращения опасных

Подробнее

Механизмы: шестерни. Стр. 64

Механизмы: шестерни Шестерни это колеса с зубцами, которые сцепляют их друг с другом. Так как зубцы соединяют шестерни, шестерни могут очень эффективно передавать силу и движение. Ведущая шестерня приводится

Подробнее

РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ. Pro-Ject Record Box E

РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ Pro-Ject Record Box E Дорогие любители музыки Благодарим вас за покупку фонокорректора Pro-Ject Audio Systems. Для достижения максимального качества звучания и надёжности внимательно

Подробнее

Центральные контроллеры сети CNC-08 и CNC-16

Интегрированная система безопасности ParsecNET 2 Центральные контроллеры сети CNC-08 и CNC-16 Описание и инструкция по эксплуатации Версия 3.3 Введение Введение Назначение Центральный контроллер сети (ЦКС)

Подробнее

Описание вязания кофточки

Описание вязания кофточки Спинка кофточки Нитью голубого цвета на спицы 2 наберите в соответствии с выбранным размером вязания 63 [71, 79, 87] петли и вяжите следующим образом: Ряд 1 (лицевая сторона вязания):

Подробнее

СБОРНИК ЗАДАЧ ПО ФИЗИКЕ. 7 9 классы

СБОРНИК ЗАДАЧ ПО ФИЗИКЕ 7 9 классы МОСКВА «ВАКО» 2015 УДК 372.853 ББК 22.3я72 С23 6+ С23 Сборник задач по физике. 7 9 классы / Авт.- сост. Е.Г. Московкина, В.А. Волков. М.: ВАКО, 2015. 176 с. ISBN 978-5-408-01889-5

Подробнее

Конвертер TELEOFIS ER108-L4U ETHERNET — RS-232/RS-485

Конвертер TELEOFIS ER108-L4U ETHERNET — RS-232/RS-485 (версия 1.1) Руководство предназначено для лиц, осуществляющих монтаж, настройку и техническое обслуживание промышленного конвертера TELEOFIS ER108-

Подробнее

Обзор автомобильных весов серии ВСА

Невские весы. Обзор автомобильных весов ВСА 1 Обзор автомобильных весов серии ВСА Оглавление Ключевые особенности… 2 Конструкция… 3 Основной ассортимент и цены… 3 Комплектация… 3 Способы монтажа

Подробнее

script Краткое руководство пользователя

script Электронная книга Краткое руководство пользователя Содержание Меры предосторожности.. 3 Внешний вид устройства.. 6 Основные приемы работы с электронной книгой.. 9 Возможные неполадки и методы их

Подробнее

Водосток. Умное решение.

Представительства Геберит в России: Москва +7 (495) 783 8330 Санкт-Петербург +7 (812) 331 9380 Новосибирск +7 (383) 238 0335 Самара +7 (846) 276 3062 Краснодар +7 (964) 893 4126 Екатеринбург +7 (912) 209

Подробнее

Портативный принтер Polaroid Zip

Портативный принтер Polaroid Zip 1. Тип товара: Портативный принтер 2. Характеристики Размеры принтера: 74 x 120 x 22,8 мм Вес принтера: 186 г Размер фотографии: 2 х 3 (76 х 51 мм) Типы беспроводной связи:

Подробнее

ПАСПОРТ ИЗДЕЛИЯ. опорная концевая балка

ПАСПОРТ ИЗДЕЛИЯ опорная концевая балка 2 ОПОРНАЯ КОНЦЕВАЯ БАЛКА Балка концевая опорного типа является составной частью мостового крана и представляет из себя стальную балку определённой длины, имеющую

Подробнее

Браслет из бисера схема из

Браслет из бисера схема из 2 цветов СкачатьБраслет из бисера схема из 2 цветов. PDF И вернулся Иван-Дурак на печь свою, и стал он снова чурки кремниевые выпекать, да байки всякие сказывать. По собственному

Подробнее

? Fm. АЦП м ЦАП

АЦП м ЦАП http://www.gaw.ru/html.cgi/txt/doc/adc/index.htm Общие сведения Параллельные АЦП Последовательно-параллельные АЦП Многоступенчатые АЦП Многотактные последовательно-параллельные АЦП Конвеерные

Подробнее

Структура продукции:

Данный аппарат кроме записной регистратора функции, добавлены ещё три основные функции: ( 1 ) Встроенный с двумя объективами, может снимать передняя и задняя двух изображений в одной времени; (2)Добавлены

Подробнее

ИП104 «Гранат — термокабель»

СПЕЦПРИБОР ОКП 43 7111 Сертификат соответствия ТР о пожарной безопасности С-RU.ПБ25.В.02144 ИЗВЕЩАТЕЛЬ ПОЖАРНЫЙ ТЕПЛОВОЙ ЛИНЕЙНЫЙ ИП104 «Гранат — термокабель» ( GTSW ) РУКОВОДСТВО ПО ЭКСПЛУАТАЦИИ ПАСПОРТ

Подробнее

Инструкция по установке. MF Tech air logic

Инструкция по установке Контроллер управления пневмоподвеской MF Tech air logic Поздравляем с приобретением нашего продукта. Убедительно рекомендуем перед началом установки и эксплуатации контроллера внимательно

Подробнее

DSF-20 GPS / GSM терминал Описание устройства

DSF-20 GPS / GSM терминал Описание устройства 1 Основные особенности Экстремально небольшие размеры: только 67x45x18 мм Отслеживание в реальном масштабе времени Интеллектуальный алгоритм инициирующий события

Подробнее

docplayer.ru

Таблица уклонов кровли | Xatki.by

Уклон кровли — показатель крутизны ската крыши. Вычисляется как отношение высоты конька (H) к горизонтальной его проекции (заложению) (l). Иными словами, величина уклона равна тангенсу угла между поверхностью ската и горизонтальной его проекцией.

Итак, уклон рассчитывается по формуле: i=H/l
Для примера дано:
Высота конька (H): 2 м
Заложение (l): 2,86 м
Рассчитаем угол кровли (i): 2/2,86 = 0,699, что близко соответствует 35° по нижеприведенной таблице.

Уклон можно выразить в градусах, процентах, как отношение сторон, как абсолютный уклон, и как коэффициент уклона.
Предложенная таблица поможет вам быстро перевести значения из одной меры в другую.

Градусы	Проценты (%)	Отношение	Уклон (i)	Коэфф. уклона (К)
4	6,99	1:14,31	0,0699	1,003
5	8,75	1:11,43	0,0875	1,004
6	10,51	1:9,52	0,1051	1,006
7	12,28	1:8,14	0,1228	1,008
8	14,05	1:7,12	0,1405	1,010
9	15,84	1:6,31	0,1584	1,012
10	17,63	1:5,67	0,1763	1,015
11	19,44	1:5,14	0,1944	1,019
12	21,26	1:4,70	0,2126	1,022
13	23,09	1:4,33	0,2309	1,027
14	24,93	1:4,00	0,2493	1,031
15	26,79	1:3,73	0,2679	1,035
16	28,67	1:3,49	0,2867	1,040
17	30,57	1:3,27	0,3057	1,046
18	32,49	1:3,08	0,3249	1,051
19	34,43	1:2,90	0,3443	1,058
20	36,4	1:2,75	0,3640	1,064
21	38,39	1:2,61	0,3839	1,071
22	40,4	1:2,48	0,4040	1,079
23	42,45	1:2,36	0,4245	1,086
24	44,52	1:2,25	0,4452	1,095
25	46,63	1:2,15	0,4663	1,104
26	48,77	1:2,05	0,4877	1,113
27	50,95	1:1,96	0,5095	1,122
28	53,17	1:1,88	0,5317	1,133
29	55,43	1:1,80	0,5543	1,143
30	57,74	1:1,73	0,5774	1,155
31	60,09	1:1,66	0,6009	1,167
32	62,49	1:1,60	0,6249	1,179
33	64,94	1:1,54	0,6494	1,192
34	67,45	1:1,48	0,6745	1,206
35	70,02	1:1,43	0,7002	1,221
36	72,65	1:1,38	0,7265	1,236
37	75,36	1:1,33	0,7536	1,252
38	78,13	1:1,28	0,7813	1,269
39	80,98	1:1,24	0,8098	1,287
40	83,91	1:1,19	0,8391	1,305
41	86,93	1:1,15	0,8693	1,325
42	90,04	1:1,11	0,9004	1,346
43	93,25	1:1,07	0,9325	1,367
44	96,57	1:1,04	0,9657	1,390
45	100	1:1	1	1,414
46	103,55	1:0,97	1,0355	1,439
47	107,24	1:0,93	1,0724	1,466
48	111,06	1:0,90	1,1106	1,495
49	115,04	1:0,87	1,1504	1,524
50	119,18	1:0,84	1,1918	1,556
51	123,49	1:0,81	1,2349	1,589
52	127,99	1:0,78	1,2799	1,624
53	132,7	1:0,75	1,3270	1,662
54	137,64	1:0,73	1,3764	1,701
55	142,82	1:0,70	1,4282	1,743
56	148,26	1:0,67	1,4826	1,788
57	153,99	1:0,65	1,5399	1,836
58	160,03	1:0,63	1,6003	1,887
59	166,43	1:0,60	1,6643	1,942
60	173,2	1:0,58	1,7320	2,000
61	180,4	1:0,55	1,8040	2,063
62	188,1	1:0,53	1,8810	2,130
63	196,3	1:0,51	1,9630	2,203
64	205,0	1:0,49	2,0500	2,281
65	214,5	1:0,47	2,1450	2,366
66	224,6	1:0,45	2,2460	2,459
67	235,6	1:0,42	2,3560	2,560
68	247,5	1:0,40	2,4750	2,670
69	260,5	1:0,38	2,6050	2,790
70	274,7	1:0,36	2,7470	2,924
72	307,8	1:0,33	3,0780	3,236
74	348,7	1:0,29	3,4870	3,628

xatki.by

Установка спутниковой антенны. Спутник ABS 75E

Прошло то время, когда спутниковое оборудование было роскошью, каждый может позволить себе установить хотя-бы один комплект спутникового оборудования. У меня на данный момент стоит две спутниковые антенны: первая 90см на 3-спутника Sirius 4.8E плюс два фида Amos 4E и Hotbird 13E, вторая 90см спутник ABS 75E. И захотел установить третью антенну 60см, тоже на ABS 75E. Захотел продублировать, потому что на этот спутник 60см вполне хватает, а старую тарелку настрою на Yamal 90E и Intelsat 85E. Антенны устанавливал самостоятельно и поэтому делюсь, как это делается. По правде жаба задавила в первый раз заплатить, а после знакомым ставил без проблем, даже с мультифидом.

Для установки нам понадобится: телевизор, сам комплект спутникового оборудования(спутниковая тарелка, кронштейн крепления и крепежи к нему, головка-конвертер, кабель коаксиальный и два F-разъема, тюнер-ресивер), инструмент для монтажа, в моем случае на вертикальную стену (перфоратор с буром, отвертка фигурная или ключ, маленький уровень), а так же для расчета направления антенны Яндекс-карты и компас с азимутом.

Определение направления(азимута) спутниковой антенны
Первым делом открываю Яндекс-карты и ввожу в поиск место, где буду производить установку. Ввожу село Новоотрадное и в правом верхнем углу карты вижу географические координаты, записываю их на листочке.

Включаю в розетку ресивер, нажимаю меню, ищу вкладку ”Спутниковый гид”

Вожу данные записанные на листочке и жму “Рассчитать”

Теперь я знаю азимут 131, по которому находится спутник, и угол наклона антенны 25. Дело осталось за малым, на компасе смотрю направление, в котором будет устанавливаться антенна, выбираю юго-восточную стену и перехожу к креплению кронштейна

Установка кронштейна и антенны
Что бы ни тратить лишние 500р, кронштейн я изготавливал сам из уголка 40*40*3мм, трубки 30мм и кусочка арматуры 12мм.
Нарезал б\у металл. Уголка 4 штучки по 23см, трубка 25см и арматура на глаз была отрезана по ходу сборки. Всю конструкцию сварил дуговой сваркой, сделал крепежные отверстия 8мм, шкурил до блеска и покрасил грунтовой краской по металлу. Все заняло 30 минут от силы

Выбрал на стенке место для монтажа, просверлил одно отверстия буром 12мм и закрепил кронштейн на один дюбель, не до упора. Выровнял кронштейн по уровню, по оставшимся отверстиям сделал метки на стене и отодвинул кронштейн, просверлил тем же буром отверстия и закрепил. Хорошо крепить дюбелями под ключ для крепления унитазов. Столкнулся с проблемой, дом старый и кладка на глине, дюбель попал на шов. Что бы антенна нормально была закреплена, не снимая кронштейн со стены, просверлил простым сверлом 8мм, без “отбойника”, два отверстия и закрепил на анкера с гайкой. Повис и подергал в разные стороны, закреплен отлично можно вешать тарелку

По карте покрытия смотрю какую тарелку мне нужно устанавливать. Удобно, что снизу страницы есть таблица размеров и качество сигнала

Тарелку лучше собрать на земле. Головку конвертер поворачиваю на 8 градусов от горизонтальной оси, если смотреть спереди антенны то направо

Собранную тарелку креплю и не до конца зажимаю гайки, так что бы можно было вращать ее. Еще раз беру компас, держу его сверху четко над центром антенны, поворачиваю ее по горизонтали на нужный азимут. На кронштейне(трубке) и крепеже антенны делаю метку маркером.

Настройка антенны. Поиск спутника
Перед собой на земле подключаю телевизор и тюнер, к тюнеру кабель через F и второй край к головке-конвертеру. Все подключения с выключенной сетью. F-разъем на конвертере заизолированный изолентой, так как тюнер гальванически связан с сетью через конденсаторы в БП(тут уже радиотехника вступает в дело) и меня пробивает током. Установку я делаю над заземленной металлической беседкой, которая отлично проводит токи. Хотя возможно это только меня так хорошо “трухает”

Когда все подключено можно преступить к настройке тюнера. Захожу в раздел установка и ищу ABS 75E КУ-диапазона. Выбираю ТП 11559V22000 для КУ, по-моему он самый сильный. Диапазон зависит от выбора конвертера. Если он C-диапазона, то берем ABS 75E C. Соответственно и ТП будет другой. DiSEqC отключаю вообще

Поднимаюсь обратно к антенне и медленными движениями по вертикали пытаюсь поймать сигнал. Если сигнала нет, немного поворачиваю антенну в любую сторону от метки и повторяю вертикальные наклоны. Не нашел ничего, придётся поворачивать тарелку в другую сторону, возвращаюсь к метке и делаю то же самое. Не зря метку ставил. Спустя пол часа мороки нахожу спутник ABS 75E.

Делаю пробный скан с сетевым поиском и смотрю как обстоит дело с качеством на других доступных ТП

Возвращаюсь к антенне и по самому слабому ТП выставляю максимальный процент качества. Иногда достаточно немного провернуть конвертер, но в этот раз пришлось чуток скрутить антенну.

Ну, теперь можно зажимать все винты и подключать тарелку к тюнеру, которым буду пользоваться. Просканировал все ТП, опять же с сетевым поиском, нашел для себя 22 канала из которых осталось 10. Кстати, если в дальнейшем спутник будет подключатся к “дисеку”, надо будет в настройках изменить номер. Узнать номер можно на DiSEqC-переключателе, они подписаны.

Надеюсь, статья многим поможет с установкой и настройкой спутниковых антенн
P.S. Сейчас 5.30 часов утра. Писал статью 3 часа, проверял пол часа и еще час буду оформлять ее, добавлять картинки и прочее. Забыл написать как просканировать каналы спутника, но расскажу в статье Настройка спутниковых каналов .

С ув. Эдуард Орлов

Загрузка…

---

Полезные материалы по этой теме:

---

Навигация по записям

rustaste.ru

Изображение и построение углов

1. При помощи ЧП. Повернув головку на заданное число градусов, можно построить любой угол.
2. При помощи транспортира. Приложив центр транспортира к заданной вершине А искомого угла и отметив около шкалы транспортира нулевую точку и точку, соответствующую заданному числу градусов, соединяем обе эти точки с точкой А.
3. При помощи рейсшины и угольников. На Чертеже-№110, а показаны приемы построения углов в 15°, 30°, 45°, 60°, 75° и 90° и дополнительные к ним до 180°.
4. При помощи циркуля и линейки. Таким приемом удобно строить углы, показанные на Чертеже — №110, б.

Деление углов на равные части

Деление произвольного угла пополам. Наиболее удобным приемом деления произвольного угла пополам является деление при помощи циркуля и линейки; последовательность построения биссектрисы угла показана на Чертеже-№111.
Деление прямого угла на три равные части:
1. При помощи ЧП. На Чертеже — №112, а показано, что вдоль кромки линейки, повернутой на 30°. проведен из вершины А луч, а вдоль кромки линейки, повернутой на угол 60°, проведен из вершины А второй луч; получились три угла по 30°.
2. При помощи транспортира. Приложив центр транспортира к вершине А и деление 90° совместив с вертикальной стороной данного прямого угла, намечаем точки против делений в 30° и 60° и соединяем их с вершиной А.
3. При помощи рейсшины и угольника в 30° — 60° — 90°.
На Чертеже — №112, б показано проведение из вершины А луча, наклоненного на угол 60°, и проведение луча, наклоненного на угол 30°.
4. При помощи циркуля и линейки. Построение сводится к проведению двух засечек D и Е и лучей через них из вершины А; радиус R берется произвольный. Порядок построения показан цифрами в кружках.

Уклоны и конусность

Уклоны. Уклоном прямой по отношению к какой-либо другой прямой называется величина се наклона к этой прямой, выраженная через тангенс угла между ними. Следовательно, уклоном прямой АС относительно прямой АВ называется отношение i = h ÷ l = tg α.
Уклоны обычно выражают отношением двух чисел, например 1 : 6.
Как видно из чертежа — №113, а, уклон линии выявляется отношением величин двух катетов прямоугольного треугольника ABC, один из которых, например АВ, имеет направление линии, по отношению к которой задан уклон; гипотенузой является отрезок АС прямой заданного уклона. При обозначении уклона перед размерным числом пишут слово «уклон» параллельно линии, по отношению к которой он задан.

Взамен слова «уклон» допускается применять знак <, вершина угла которого должна быть направлена в сторону уклона (чертеж — №113, в).
Этот знак рекомендуется применять, когда направление уклона неясно выражено.
Проведение через точку А прямой заданного уклона h : l (по отношению к горизонтальной линии). На чертеже — №113, г показаны приемы вспомогательных построений для проведения прямой заданного уклона через заданную точку А: из данной точки А проводят горизонтальный луч и на нем от точки А откладывают длину L (равную числовому значению делителя данного уклона) — получают точку К, через которую проводят вертикальную линию и на ней от точки К откладывают длину h (равную числовому значению делимого данного уклона) — получают точку В. Прямая, проведенная через точки А и В, будет иметь требуемый уклон. Построение можно начинать с проведения вертикального луча из точки А и откладывания на нем величины h.
На чертеже — №113, д показан пример применения уклонов на контуре прокатной стали.

УПРАЖНЕНИЕ 3

Начертить контур шаблона с применением построения уклона (чертеж-№113, е).
Конусность. Конусностью называется отношение диаметра D основания конуса к его высоте h. Перед размерным числом конусности следует писать знак >, вершина которого должна быть направлена в сторону вершины конуса (чертеж-№114, а).
Если на чертеже направление конусности выявлено вполне ясно, допускается взамен знака писать слово «конусность» (параллельно оси конуса).
Числовое значение конусности усеченного конуса определяют по формуле (D — d) ÷ L (чертеж-№114, б).
Определение конусности по чертежу и проведение наклонных линий — образующих конуса — согласно данному числовому значению конусности аналогично определению уклонов и проведению прямых заданного уклона.
На чертеже-№114,в показан пример применения построения конусности при изображении детали — пробки.

УПРАЖНЕНИЕ 4

Пример 1. Начертить изображение конической втулки С применением построений, указанных конусностей, согласно чертежу-№114, г.
Пример 2. Перечертить один из вариантов по заданным размерам с построением указанной конусности (чертеж-№114, д).

Угловые (пропорциональные) масштабы

Угловыми (пропорциональными) масштабами называют графически выраженные числовые масштабы, о которых было сказано (на стр. Масштабы и компоновка чертежей )
Угловые (пропорциональные) масштабы применяют для замены вычислений линейных размеров в том случае, когда чертеж надо выполнить с применением масштаба уменьшения или увеличения. Например, при выполнении чертежа контура пластины в масштабе 1 : 2,5 надо каждую линию предмета изобразить уменьшенной в 2,5 раза. Вычисление уменьшенных размеров каждой линии отнимает много времени. Вместо этого применяют угловой масштаб (чертеж-№115, а), т. е. прямоугольный треугольник (выполненный обычно на миллиметровой бумаге), вертикальный катет ВС которого относится к горизонтальному АС как 1 : 2,5.

Для уменьшения линий чертежа (чертеж-№115,б) отмеряем разметочным циркулем размер стороны α и, отложив его от вершины А на горизонтальной стороне углового масштаба 1 : 2,5 поворачиваем циркуль вокруг правой иглы и берем по вертикальному направлению до гипотенузы размер α₁, который будет равен α ÷ 2,5
Этот размер переносим на проведенную из заранее намеченной точки К₁ вертикальную линию. Из верхней конечной точки проводим вправо горизонтальный луч; на нем откладываем размер стороны b, уменьшенный в 2,5 раза, т. е. b₁ (полученный аналогично размеру α₁; из конечной точки проводим вниз вертикальную линию и на ней откладываем размер с₁ и т. д. В результате получим чертеж данной фигуры, выполненный в масштабе 1 : 2,5.
Чтобы не чертить каждый раз требуемый угловой масштаб, рекомендуется выполнить на миллиметровой бумаге общий угловой масштаб для уменьшений 1 : 2; 1 : 2,5; 1 : 4; 1 : 5; 1 : 10, такой же, какой показан на чертеже-№115, в.

Чертежи используемые в данной главе: >>> Чертежи №110 №111 №112 >>> Чертеж №113 >>> Продолжение чертежа №114 >>> Чертеж №115 >>> Смотри далее Окружность дуга и многоугольник…..



 

www.viktoriastar.ru

Как перевести угловые величины в линейные? | Статьи

Угловые величины активно используются в нашей жизни наряду с линейными. Тем важнее умение перевода одного типа величин в другие. Рассмотрим на «автомобильном» примере возможность перевода одних величин в другие.

Параметры угла тяги и развала принято измерять в градусах, однако они могут измеряться и отображаться градусами и минутами. Параметры схождения, также измеряются в градусах, но могут отображаться и параметрами длины. Перечисленные выше параметры принято считать угловыми, так как мы вычисляем угол.

Одним из самых важных вопросов будет являться вопрос: при каком значении диаметра шины или колеса измеряется расстояние угла? Вполне естественно то, то при большем диаметре, будет большим и расстояние угла. Здесь следует отметить некоторые нюансы: при соотношении дюймов и миллиметров эталонного диаметра, то используется значение эталона, который задается и отражается на экране «Спецификации автомобиля». Однако, если в качестве единиц измерения указанны миллиметры и дюймы, но при этом нет сведений о диаметре колесного диска, то предполагают, что диаметр равен стандартному, то есть 28,648 дюйма.

Обыкновенно схождение отображает ширину колеи между передними и задними концами колеса автомобиля. Вот общая формула нахождения схождения:

L=L2-L1

Малые углы

Конечно, все можно мерить и в углах. Однако, угловое деление зачастую бывает неестественным и неудобным, так как целые градусы подразделяются на более мелкие единицы: угловую секунду и угловую минуту. Угловая минута — это 1/60 часть градуса; угловая секунда — 1/60 предыдущей единицы.

Человеческий глаз при нормальном освещении способен «фиксировать» величину примерно равную 1 минуте. То есть, разрешающая способность человеческого органа зрения воспринимает вместо двух точек, имеющих между собой расстояние равное одной минуте, а то и меньше, как одну.

Также стоит рассмотреть понятия синус и тангенс малых углов. Тангенсом угла прямоугольного треугольника принято называть отношение сторон противолежащего катета к прилежащему. Тангенс угла α принято обозначать: tg α. При малых углах (о которых, собственно говоря, и идет речь.), тангенс угла равен величине угла измеренной в радианах.

Пример перевода:

Диаметр предполагаемого диска: 360 mm

Схождение равно: 1,5 mm

Тогда считаем что, tg α ≈ α= 1,5/360 = 0.00417 (рад)

Перевод в градусы:

α[°] = (180 / π) × α[рад]

где: α[рад] — обозначение угла в радианах, α[°] — обозначение угла в градусах

Теперь осуществим процесс перевода в минуты:

α = 0,00417×57,295779513°=0.2654703°=14.33542′

Специальный конвертер поможет перевести некоторые единицы.

Таким образом, мы видим: конвертация угловых величин в линейные не составляет особого труда.

rasschitai.ru

Mathway | Популярные задачи

www.mathway.com

∫ Найти интеграл от y = f(x) = 1/((x+1)*(x-1)) dx (1 делить на ((х плюс 1) умножить на (х минус 1)))

Решение

  1                   
  /                   
 |                    
 |         1          
 |  --------------- dx
 |  (x + 1)*(x - 1)   
 |                    
/                     
0                     

$$\int_{0}^{1} \frac{1}{\left(x — 1\right) \left(x + 1\right)}\, dx$$

  1                                
  /                                
 |                                 
 |         1                   pi*I
 |  --------------- dx = -oo - ----
 |  (x + 1)*(x - 1)             2  
 |                                 
/                                  
0                                  

  /                                                 
 |                                                  
 |        1                 log(-1 + x)   log(1 + x)
 | --------------- dx = C + ----------- - ----------
 | (x + 1)*(x - 1)               2            2     
 |                                                  
/