Задачник по статистике с решениями: Задачи по математической статистике с решениями

Содержание

Научно-образовательный портал ТУСУР | Сборник задач по теории вероятностей и математической статистике: Учебное пособие для обучающихся по направлениям 210400 (11.03.01) «Радиотехника», 210700 (11.03.02) «Телекоммуникации» и 210601 (11.05.01)

Раздел 1. Алгебра событий……………………………………………………………………….. 4

Раздел 2. Непосредственный подсчет вероятностей ……………………………………. 8

Раздел 3. Теоремы сложения и умножения вероятностей ……………………………. 18

Раздел 4. Формула полной вероятности ……………………………………………………. 29

Раздел 5. Формула Байеса ………………………………………………………………………. 37

Раздел 6. Схема Бернулли (повторение независимых опытов)………………………. 44

Раздел 7. Законы распределения и числовые характеристики дискретных случайных величин …… 52

Раздел 8. Биномиальный закон распределения. Закон Пуассона…………………… 62

Раздел 9. Законы распределения и числовые характеристики непрерывных случайных величин…. 65

Раздел 10. Нормальный закон распределения…………………………………………….74

Раздел 11. Системы случайных величин …………………………………………………… 80

Раздел 12. Законы распределения и числовые характеристики функции случайных величин ………. 88

Раздел 13. Выборка и способы ее представления. Выборочные параметры распределения………….100

Раздел 14. Точечные оценки параметров распределения, их свойства и методы получения ……….. 110

Раздел 15. Интервальные оценки. Доверительные интервалы и доверительная вероятность ………. 121

Раздел 16. Критерий x2. Проверка гипотезы о виде распределения………………126

Ответы …………………………………………………………………………………………………132

Приложение 1. Значения нормальной функции распределения ………………….. 152

Приложение 2. Квантили распределения хи–квадрат…………………………………. 156

Приложение 3. Квантили распределения Стьюдента…………………………………… 158

Литература …………………………………………………………………………………………… 160

Решение задач на заказ. Заказать решение задач по цене от 20 руб.

Хотите заказать решение задач – сделайте это на Автор24! Решение задач на заказ по любым предметам

Помните, как в школе у вас «отлетали от зубов» задачки вроде «У Пети 2 яблока, а у Коли на 2 больше» или «х2 = 4»? Совсем другое дело – задачи в колледжах и вузах. Решение задач необходимо для закрепление практических навыков и умений студентов по данной теме и дисциплине. Подобные задания дают преподаватели и гуманитарных, и точных наук. Например, в математике необходимо решить задачу при помощи определенного набора формул, в юриспруденции – разобрать тот или иной казус, в филологии – дать анализ слову, предложению, тексту согласно имеющемуся алгоритму и т.д.

Конечно, студентам-очникам, посещающим все лекции и практические занятия и, что немаловажно, хорошо вникающим в предмет, легче справляться с решением задач. Многое зависит и от преподавателя – насколько доходчиво он объясняет механизм решения. У студентов-заочников чаще всего не хватает времени для того чтобы сесть за учебники, справочники и конспекты и освоить алгоритм самостоятельно. А сдавать работу все-таки нужно. Что делать в таком случае? – Заказать решение задач профессионалу своего дела! Именно такие исполнители ждут вас на этом сайте.

В этом разделе вы можете оставить заявку на решение задач на заказ, и в кратчайшие сроки с вами свяжутся для уточнения всех необходимых деталей:

какова дисциплина и тема;
в каком количестве требуется решить задачи на заказ;
есть ли особые пожелания относительно алгоритма решения, есть ли примеры и предпочтительные варианты для ориентира;
нужно ли выполнять задание от руки или предоставлять в печатном виде;

насколько подробное должно быть приведено решение;
каковы требования к оформлению работы;
требуется ли оглавление и список литературы и т.д.

Решение задач на заказ нашими исполнителями проводится всегда качественно, но от того, насколько точные указания вы дадите, будет зависеть уровень соответствия работы требования конкретно вашего руководителя, а значит, и итоговый балл (зачет/незачет).

Почему заказать решение задач стоит именно здесь?

Наши авторы – профессионалы своего дела, опытные преподаватели колледжей и вузов, имеющие как минимум одно высшее образование, как максимум – ученые степени. Они точно знают, как правильно решить и оформить даже самые сложные и нестандартные задачи, и даже не одним, а несколькими способами, если это возможно.
Наши сроки – самые сжатые. Чаще всего для студентов принципиальное значение имеет не только правильность решения, но и срочность: что называется, сдать работу нужно было «еще вчера». Кроме того, наши авторы всегда четко соблюдают обозначенные временные рамки.

Наши цены – вполне адекватные и совершенно оправданные. Решение задач на заказ, цена которого зависит и от объема работы, и от сложности, и от сроков, предлагается нами на оптимальных условиях, ведь в большинстве своем студенты – народ не слишком обеспеченный финансово.
Наш сервис – на высшем уровне. Диалог между заказчиком и тем, кому доверено решение задач на заказ, идет в режиме онлайн. При необходимости вы получите не просто решенные задачи, но и подробные пояснения к алгоритму решения, что поможет вникнуть и самому понять весь механизм. Вдруг придется давать такие же пояснения своему преподавателю!

Итак, если вы решили заказать решение задач на этом сайте, просто оставьте заявку. Мы поможем вам получить желанный «зачет» или высокий балл и при этом сэкономить время на более приятные занятия, чем перелопачивание учебников и конспектов!

Задачи с решениями контрольных работ по термодинамике и статистической физике

dc.contributor.author	Замураев, Владимир Павлович
dc.contributor.author	Калинина, Анна Павловна
dc.date.accessioned	2013-08-20T14:20:03Z
dc.date.available	2013-08-20T14:20:03Z
dc.date.issued	2013-08-20
dc.identifier.uri	https://lib.nsu.ru/xmlui/handle/nsu/538
dc.description	Пособие разработано в рамках реализации Программы развития НИУ-НГУ	ru_RU
dc.description.abstract	В учебном пособии дано подробное изложение (с привлечением теоретического материала) алгоритмов решения задач контрольных работ, предлагавшихся в рамках подраздела «Термодинамика и статистическая физика» из курса «Физика», читаемого на третьем курсе факультета естественных наук НГУ химикам. Контрольные работы (первая контрольная работа, вторая контрольная работа, контрольные на экзаменах и переэкзаменовках) сгруппированы по годам: 2003, 2005, 2007, 2009, 2011 годы. Структура: Контрольные работы Первая контрольная работа Вторая контрольная работа Экзамен Переэкзаменовка Ответы. Решения. Библиографический список. Пособие может быть полезно для бакалавров, магистрантов, аспирантов НГУ и других ВУЗов, изучающих курс «Термодинамика и статистическая физика», преподавателей и научных работников в научной и преподавательской деятельности.	ru_RU
dc.language.iso	ru	ru_RU
dc.subject	Начала термодинамики	ru_RU
dc.subject	энтропия	ru_RU
dc.subject	термодинамические потенциалы	ru_RU
dc.subject	распределение Максвелла	ru_RU
dc.subject	распределение Больцмана	ru_RU
dc.subject	статистическая сумма	ru_RU
dc.subject	явления переноса	ru_RU
dc.title	Задачи с решениями контрольных работ по термодинамике и статистической физике	ru_RU
dc.type	Learning Object	ru_RU
dc.type	Thesis	ru_RU

Классификация данных при помощи нейронных сетей

Классификация является одной из важнейших задач интеллектуального анализа данных. Она решается с помощью аналитических моделей, называемых классификаторами. Востребованность классификации обусловлена сравнительной простотой алгоритмов и методов её реализации, и высокой интерпретируемостью результатов по сравнению с другими технологиями анализа данных.

В настоящее время разработано большое количество различных видов классификаторов, для построения которых используются как статистические методы (логистическая регрессия, дискриминантный анализ), так и методы машинного обучения (нейронные сети, деревья решений, метод k-ближайших соседей, машины опорных векторов и др.).

Необходимость использования в анализе данных большого числа разнообразных методов классификации, обусловлена тем, что решаемые с её помощью задачи могут иметь свои особенности, связанные, например, с числом классов (бинарная классификация или с несколькими классами) или с представлением исходных данных — их объёмом, размерностью и качеством, что требует выбора адекватного классификатора. Поэтому выбор классификатора, соответствующего особенностям решаемой задачи анализа, является важным фактором получения правильного решения.

Различные виды классификаторов имеют свои преимущества и недостатки. Так, классификаторы, в которых используются методы статистики имеют хорошую математическую обоснованность, но при этом сложны в использовании и требуют знания вероятностного распределения исходных данных и оценки его параметров (поэтому их называют параметрическими), а также имеют фиксированную структуру модели. Кроме этого, статистические методы оценивают только вероятность принадлежности объекта классу, но не «объясняют» почему.

Классификаторы, основанные на машинном обучении не требуют оценки параметров распределения исходных данных, а мера сходства в них формализуется с помощью функции расстояния (обычно, евклидова). Такие классификаторы называются метрическими. Как правило, они проще в реализации и использовании, чем параметрические, а их результаты удобнее для интерпретации и понимания. Но при этом метрические классификаторы являются эвристическими моделями — обеспечивают решение только в ограниченном числе практически значимых случаев, могут дать неточное или не единственное решение. Поэтому использовать их результаты нужно с известной долей осторожности.

Определённым компромиссом между параметрическим и метрическими методами является использование для решении задач классификации нейронных сетей (НС). Действительно, НС являются непараметрическими моделями, не требующими предположений о вероятностном распределении данных, но при этом и не используют меры расстояний. Это делает их универсальными классификаторами, позволяя получать результаты даже в случаях, когда параметрические и метрические классификаторы не обеспечиваю приемлемого решения.

Особенности применения НС в качестве классификаторов

Следует отметить, что задача классификации для НС, вообще говоря, не является основной (как, например, для деревьев решений или алгоритма k ближайших соседей). Изначально, основной задачей для НС является численное предсказание (когда на входе и выходе модели числовые значения, что иногда не совсем корректно называют регрессией).

Однако, используя специальные способы представления данных, можно адаптировать НС для работы с категориальными данными, т.е. получать на вход и формировать на выходе категориальные значения. Для этого категориальные признаки соответствующим образом кодируются с помощью числовых значений.

Тем не менее, можно выделить ряд преимуществ использования НС в качестве классификаторов:

НС являются самообучающимися моделями, работа которых практически не требует вмешательства пользователя;
НС являются универсальными аппроксиматорами, позволяющими аппроксимировать любую непрерывную функцию с приемлемой точностью;
НС являются нелинейными моделями, что позволяет эффективно решать задачи классификации даже при отсутствии линейной разделимости классов (рис. 1).

Рисунок 1. Линейная разделимость классов

Следует отметить, что каких-либо специальных нейросетевых архитектур для классификации не существует. Наиболее часто используемой для классификации архитектурой НС являются сети прямого распространения, на входные нейроны которых подаются значения признаков классифицируемого объекта, а на выходе формируется метка или числовой код класса. Обычно используются многослойные персептроны. В таких сетях элементы вектора признаков поступают на входные нейроны и распределяются на все нейроны первого скрытого слоя НС, и в результате размерность задачи изменяется.

Последующие слои, таким образом, разделяют объекты на классы в пространстве признаков более высокой размерности, чем исходное. Например, если размерность вектора признаков исходных данных равна 4, и скрытый слой содержит 6 нейронов, то выходной слой производит разбиение объектов на классы в 6-мерном пространстве.

Это позволяет сделать процесс более эффективным: правильно подобрав конфигурацию и параметры НС можно получить хорошие результаты классификации даже в тех случаях, когда классификаторы других типов, работающие только в размерности обучающих данных, не обеспечивают приемлемых результатов. Недостатком является то, что конфигурация сети, наилучшим образом аппроксимирующая функцию разделения классов в пространстве признаков, заранее неизвестна. Поэтому приходится подбирать её экспериментально, либо использовать опыт аналогичных решений.

Если распределение классов таково, что для их разделения требуется сложная функция, размерность НС может оказаться неприемлемо большой. В этом случае проблему можно снять с помощью специальной предобработки исходных данных.

Подготовка исходных данных

Какими бы совершенным ни были методы и алгоритмы, используемые для классификации, они не дадут корректных результатов, если применяются к грязным «данным». Поэтому первым шагом построения классификационной модели на основе НС, является предобработка и очистка данных.

Первым шагом в этом направлении является отбор признаков, значимых с точки зрения различия классов. Действительно, объекты предметной области могут описываться большим числом признаков. Но не все они позволяют надёжно различать объекты различных классов. Например, если объекты разных классов имеют примерно одинаковый размер, то использование «габаритных» признаков не имеет смысла. Не желательно также использовать признаки, значения которых являются случайными и не отражают закономерностей распределения объектов по классам.

Кроме этого важную роль играет выбор количества используемых признаков. С одной стороны, чем больше признаков применяется при построении классификатора, тем больше информации используется для разделения классов. Но при этом возрастают вычислительные затраты и требования к размеру НС (количеству настраиваемых в процессе обучения параметров — весов связей нейронов). С другой стороны, снижение количества используемых признаков ухудшают разделимость классов. Например, может сложиться ситуация, когда у объектов различных классов окажутся одинаковые значения признаков и возникнет противоречие.

Например, в задаче классификации заёмщиков на «плохих» и «хороших» можно оставить всего два признака «Доход» и «Возраст». Тогда весьма вероятно, что два заёмщика с одним и тем же возрастом и доходом окажутся в разных классах. Чтобы сделать заёмщиков различимыми нужно добавить ещё один признак, например, число иждивенцев. Таким образом, отбор признаков для обучения классификатора на основе НС является поиском компромисса.

Ещё одним важным видом предобработки обучающих данных является нормализация значений признаков к диапазону 0..1. Нормализация необходима, поскольку классифицирующие признаки имеют различную физическую природу и их значения могут различаться на несколько порядков (например «Доход» и «Возраст»).

Кроме этого, перед построением классификатора на основе НС следует провести профайлинг данных с целью оценки их качества, и при необходимости применить к ним средства очистки данных: заполнение пропусков, подавление аномальных значений и выбросов, исключение дубликатов и противоречий.

Кодирование выходных значений

Принципиальным отличием задачи классификации от задачи численного предсказания является то, что выходная переменная дискретная (метка класса или её числовой код). Поскольку НС являются моделями, использующими обучение с учителем, переменная класса должна быть задана для каждого обучающего примера.

В простейшем случае, если классификация бинарная, задача может быть решена с помощью НС с единственным нейроном выходного слоя, на выходе которого формируется два возможных состояния (например, 0 и 1). Если классов несколько, то необходимо решать проблему их представления на выходе сети. На практике обычно используется выходной вектор, элементами которого являются метки или номера классов.

При этом отношение объекта к классу определяется установкой в 1 соответствующего элемента выходного вектора (i-го элемента для j-го класса), в то время, как остальные элементы устанавливаются в 0. Тогда, например, второму классу будет соответствовать единица на 2-м выходе сети и 0 на остальных (рис. 2).

Рисунок 2. Представление нескольких классов на выходе сети

Для кодирования могут использоваться и другие значения кроме 1. Но при интерпретации результата обычно считается, что класс определяется номером выхода сети, на котором появилось максимальное значение. Например, если на выходе сети был сформирован вектор выходных значений (0.2, 0.6, 0.4), то максимальное значение имеет второй компонент вектора. Следовательно, класс, к которому относится этот пример, будет 2.

Очевидно, что при таком способе кодирования, чем сильнее максимальное значение отличается от остальных, тем выше уверенность в том, что сеть отнесла объект именно к данному классу. Формально эту уверенность можно ввести в виде показателя, равного разности между максимальным значением на входе сети (которое, собственно, и определяет принадлежность к классу) и ближайшим к нему значением на другом выходе.

Например, для рассмотренного выше примера уверенность сети в том, что пример относится ко второму классу, определится как разность между второй и третьей компонентой вектора и равна 0.6−0.4=0.2. Соответственно чем выше уверенность, тем больше вероятность того, что сеть дала правильный ответ. Этот метод кодирования является самым простым, но не всегда самым эффективным способом представления классов на выходе сети.

Например, в другом способе представления, номер класса кодируется в двоичной форме в выходном векторе сети. Тогда если число классов равно 5, то для их представления будет достаточно трёх выходных нейронов, а код, соответствующий, скажем, 3-му классу будет 011. Недостатком подхода является отсутствие возможности использования показателя уверенности, поскольку разность между любыми элементами выходного вектора всегда равна 0 или 1.{n}=\frac{k!}{n!(k-n)!}=\frac{k!}{2!(k-2)!}=\frac{k(k-1)}{2}

Тогда, например, для задачи с четырьмя классами мы имеем 6 выходов (подзадач) распределенных следующим образом:

Здесь 1 на выходе говорит о наличии одной из компонент. Тогда определить номер класса по результату расчета сети можно следующим образом: определяем, какие комбинации получили единичное (точнее близкое к единице) значение выхода (т.е. какие подзадачи были активированы), и полагаем, что в качестве номера класса следует выбрать тот, который вошел в наибольшее количество активированных подзадач (см. таблицу).

Этот метод кодирования во многих задачах позволяет получить лучшие результаты классификации, чем классические подходы.

Выбор размера сети

Для построения эффективно работающего классификатора очень важно правильно выбрать размер сети, а именно количество связей между нейронами, которые настраиваются в процессе обучения и обрабатывают входные данные при её работе. С одной стороны, если весов в сети будет мало, то она не сможет реализовывать сложные функции разделения классов. С другой стороны, увеличение числа связей приводит к возрастанию информационной ёмкости модели (веса работают как элементы памяти).

В результате, когда число связей в сети превысит число примеров обучающей выборки, сеть будет не аппроксимировать зависимости в данных, а просто запомнит и будет воспроизводить комбинации вход-выход из обучающих примеров. Такой классификатор будет прекрасно работать на обучающих данных и выдавать произвольные ответы на новых, не участвовавших в процессе обучения. Иными словами, сеть не приобретёт обобщающую способность и использовать на практике построенный на её основе классификатор будет бессмысленно.

Чтобы правильно выбрать размер сети применяют два подхода – конструктивный и деструктивный. Первый заключается в том, что вначале берется сеть минимального размера, и затем её постепенно увеличивают до достижения требуемой точности. При этом после каждого увеличения ее заново обучают. Также существует так называемый метод каскадной корреляции, при котором после окончания каждой эпохи обучения происходит корректировка архитектуры сети с целью минимизации ошибки.

При деструктивном подходе вначале берется сеть завышенного размера, и затем из нее удаляются нейроны и связи, которые оказывают наименьшее влияние на точность классификатора. При этом полезно помнить следующее правило: число примеров в обучающем множестве должно быть больше числа настраиваемых весов сети. В противном случае сеть не приобретёт обобщающую способность и будет выдавать на новых данных произвольные значения.

Для контроля обобщающей способности сети, на основе которой строится классификатор, полезно использовать тестовое множество, формируемое из случайно отбираемых примеров обучающего набора данных. Примеры тестового множества не участвуют в процессе обучения сети (т.е. не влияют на подстройку её весов), а просто подаются на её вход вместе с обучающими примерами.

Если сеть показывает высокую точность как на обучающем, так и на тестовом множестве (примеры которого, по сути, играют роль новых данных), то можно говорить о том, что сеть приобрела обобщающую способность. Если сеть выдаёт хорошие результаты только на обучающих данных и плохие на тестовых, то обобщающая способность ею не приобретена.

Часто ошибку сети на обучающем множестве называют ошибкой обучения, а на тестовом — ошибкой обобщения. Соотношение размеров обучающего и тестового множеств, в принципе, может быть любым. Главное, чтоб в обучающем множестве оставалось достаточно примеров для качественного обучения модели.

Очевидным способом улучшения обобщающей способности сети является увеличение числа обучающих примеров или сокращение числа связей. Первое не всегда возможно из-за ограниченного объема набора данных и возрастания вычислительных затрат. Сокращение же числа связей приводит к ухудшению точности сети. Поэтому выбор размера модели часто оказывается достаточно сложной задачей, требующей многократных экспериментов.

Выбор архитектуры сети

Как отмечалось выше, никаких специальных архитектур нейросетей для решения задач классификации не используется. Типичным решением здесь являются плоскослоистые сети с последовательными связями (персептроны). Обычно опробуется несколько конфигураций сети с различным количеством нейронов и способов организации их в слои.

При этом основным показателем для выбора является объем обучающего множества и достижения обобщающей способности сети. Обычно используется алгоритм обучения Back Propagation (обратного распространения) с валидационным множеством.

Алгоритм построения классификатора

Построение классификатора на основе нейронной сети содержит ряд шагов.

Подготовка данных
1. Составить базу данных из примеров, характерных для данной задачи
2. Разбить всю совокупность данных на два множества: обучающее и тестовое (возможно разбиение на 3 множества: обучающее, тестовое и валидационное)
Предобработка данных
1. Произвести отбор признаков, значимых с точки зрения задачи классификации.
2. Выполнить трансформацию и при необходимости очистку данных (нормализацию, исключение дубликатов и противоречий, подавление выбросов и т.д.). В результате желательно получить линейно разделяемое по классам пространство множества примеров.
3. Выбрать систему кодирования выходных значений (классическое кодирование, «2 на 2»-кодирование и т.д.)
Конструирование, обучение и оценка качества сети
1. Выбрать топологию сети: количество слоев, число нейронов в слоях и т.д.
2. Выбрать активационную функцию нейронов (например, логистическую, гипертангенс и др.)
3. Выбрать алгоритм обучения сети
4. Оценить качество работы сети на основе валидационного множества, или другого критерия, оптимизировать архитектуру (уменьшение весов, прореживание пространства признаков)
5. Остановится на варианте сети, который обеспечивает наилучшую способность к обобщению и оценить качество работы по тестовому множеству
Использование и диагностика
1. Выяснить степень влияния различных факторов на принимаемое решение (эвристический подход)
2. Убедиться, что сеть обеспечивает требуемую точность классификации (число неправильно распознанных примеров мало)
3. При необходимости вернуться на этап 2, изменив способ представления примеров или изменив базу данных
4. Практически использовать сеть для решения задачи

Для того, чтобы построить эффективно работающий классификатор, необходимо иметь качественные исходные данные. Никакой из методов построения классификаторов, основанный на нейронных сетях или статистических методах, никогда не обеспечит нужного качества модели, если имеющийся набор примеров не будет достаточно полным и репрезентативным для решаемой задачи.

Другие материалы по теме:

Алгоритмы кластеризации на службе Data Mining

Loginom Community Edition — аналитика, доступная каждому

как сдать часть 2 ЕГЭ по физике — Учёба.ру

Чем раньше начнешь готовиться к ЕГЭ,
тем выше будет балл Поможем подготовиться, чтобы сдать экзамены на максимум и поступить в топовые вузы на бюджет. Первый урок бесплатно

Илья Шолин,

старший преподаватель факультета фундаментальной физико-химической инженерии МГУ,

м.н.с. лаборатории физики высоких давлений ИФТТ РАН,

ведущий специалист направления образовательных технологий группы компаний InEnergy

Задание № 25

Что требуется

Решить задачу по механике или молекулярной физике.

Особенности

В этом задании проверяется умение решать стандартные, типовые задачи. Речь идет о применении одного или двух законов и соответствующих им формул. Такие задачи часто встречаются в наиболее распространенных задачниках, в них практически нет подводных камней, и для решения не требуется нестандартных подходов.

Советы

Чтобы успешно справиться с этим заданием, нужно брать стандартные школьные задачники и решать задачи по соответствующим разделам.

Задание № 26

Что требуется

Решить задачу по молекулярной физике или термодинамике.

Особенности

На ЕГЭ представлены пять разделов физики: механика, молекулярная физика и термодинамика, электродинамика, основы специальной теории относительности и квантовая физика. Основы специальной теории относительности являются достаточно специфическим разделом. Его освоению в школе уделяется совсем немного времени, но на ЕГЭ по физике он чаще всего встречается лишь в одном задании (№ 18). Из года в год статистика результатов экзамена показывает, что чем дальше по темам, тем хуже решаемость задач. Так, задачи по механике успешно решает значительный процент выпускников, по молекулярной физике — чуть меньше, по электродинамике — еще меньше, а по квантовой физике процент самый низкий. Разница в количестве абитуриентов, верно решивших задачи в рамках того или иного раздела, не столь велика (около 10—15%), но тенденция сохраняется из года в год.

Распространенная ошибка, которая часто возникает в задаче № 26, связана с применением первого закона термодинамики к различным изопроцессам. Выпускники неправильно пишут знаки необходимых величин. Этот закон включает в себя теплоту, подводимую или отводимую из системы, изменение внутренней энергии и работу. В зависимости от того, расширяется газ или сжимается, нагревается или охлаждается, подводят теплоту в систему или, наоборот, отводят, у всех названных выше величин меняются знаки, и они входят в уравнение либо с плюсом, либо с минусом. Участники экзамена регулярно ошибаются при расстановке знаков. Здесь нужно вспомнить, что чему должно соответствовать, и подумать, с какими знаками величины подставить в уравнение, чтобы получить корректное решение и правильный ответ.

Успешнее всего ребята справляются с задачами на уравнение Менделеева — Клайперона и на формулу для внутренней энергии идеального газа. Если на ЕГЭ попадаются эти темы, большинство абитуриентов верно решает задачу.

Советы

Статистика успешного выполнения задания № 26 может меняться в три-четыре раза в зависимости от темы. Поэтому советую внимательно повторить то, как правильно пользоваться первым законом термодинамики, а также темы, которые находятся в разделе молекулярной физики и термодинамики и вызывают у вас наибольшие трудности.

Задание № 27

Что требуется

Решить задачу по электродинамике или квантовой физике.

Особенности

В спецификации ФИПИ под этим номером идет задача по электродинамике или квантовой физике. При этом в методических рекомендациях по результатам ЕГЭ-2017 указано: «В следующем году последней расчетной задачей с кратким ответом на позиции 27 будут преимущественно задания по квантовой физике (на уравнение Эйнштейна для фотоэффекта или на формулу для энергии или импульса фотонов)». Эта информация сильно сужает список тем, которые стоит повторять при подготовке к этому заданию.

Советы

Обратите внимание на темы, о которых идет речь выше, и прорешайте соответствующие типичные задачи.

Задание № 28

Что требуется

Решить качественную задачу из любого раздела, который есть в кодификаторе.

Особенности

Качественная задача не имеет числового ответа. Ответ здесь может звучать как «больше», «меньше», «увеличится», «уменьшится», «вырастет», «упадет». В этих задачах, как правило, важен не столько результат, сколько сам ход решения. Например, в условии может быть схема электрической цепи, а затем в цепи происходит какое-то изменение (переключили ключ или заменили какой-нибудь элемент). В качестве решения надо указать, что изменится в системе или что произойдет с показаниями тех или иных измерительных приборов, которые содержатся в цепи.

Задание проверяет знание законов физики, умение их применить, а также логику переходов в построении решения. Насколько выпускник понимает то или иное явление? Нет ли логических ошибок в его рассуждениях? Могу сказать, что, по статистике, эта задача имеет один из самых низких процентов решаемости за всю историю ЕГЭ по физике.

Советы

Если на экзамене вы претендуете на максимальный балл, вам стоит обратить особое внимание на это задание. Существуют отдельные сборники по качественным задачам (например, «Качественные задачи по физике в средней школе», М.Е. Тульчинский). Хочу отметить, в зависимости от года издания, список рассматриваемых в этих сборниках тем может оказаться шире, чем требуется на ЕГЭ. Например, в сборниках, изданных в советское время, часто встречаются задачи на тепловое расширение, а в ЕГЭ такой темы нет. Поэтому подберите соответствующие темы по кодификатору ЕГЭ и прорешайте задачи по ним из какого-нибудь сборника качественных задач.

В методических рекомендациях, на которые я уже ссылался выше, этому заданию уделяется особое внимание, методика его решения обсуждается на нескольких страницах (стр. 20—22). Там рассматривается несколько типичных ошибок участников ЕГЭ по физике 2018 года и подходы к решению такого рода заданий. Выпускникам будет полезно ознакомиться с этим документом. Его можно найти на сайте ФИПИ.

Задание № 29

Что требуется

Решить задачу по механике.

Особенности

Задачи № 25—28 относились к повышенному уровню сложности, а последние четыре, начиная с № 29, уже относятся к высокому. Здесь от участников экзамена требуется применить законы физики в необычных условиях, которые редко встречаются в типовых задачниках.

Есть еще и такой нюанс. В прошлом году в кодификатор ЕГЭ по физике были внесены изменения, расширился список рассматриваемых тем. Обратите внимание, что в раздел «Механика» добавилась вторая космическая скорость, которой раньше там не было. Теперь могут появиться задачи и по этой теме.

Советы

В первую очередь обратите внимание на такие разделы механики, как «Статика» и «Колебания и волны». Эти темы достаточно часто встречаются в этом задании и вызывают наибольшие затруднения у выпускников.

Задание № 30

Что требуется

Решить задачу по молекулярной физике или термодинамике.

Особенности

В спецификации ЕГЭ по физике есть противоречие. В одной части этого документа говорится, что под этим номером идет задача по молекулярной физике или термодинамике, а в другой части, где описываются уровни сложности заданий, указано, что успешное выполнение этого задания требует знаний из нескольких разделов физики. По своему опыту могу сказать, что правильным стоит считать второй вариант. Кстати, это замечание относится ко всем четырем последним заданиям (№ 29—32).

Если на экзамене вам досталась задача по молекулярной физике, то чаще всего для решения требуются знания из области механики. Например, здесь могут рассматриваться изопроцессы, происходящие с идеальным газом, и создаваемое газом давление приводит к движению поршня, которое тоже надо описать, используя соотношения, известные из механики.

Советы

Чаще всего эта задача посвящена изопроцессам, происходящим в газах, и применению к этим процессам первого начала термодинамики. Также под № 30 встречаются задачи на уравнение теплового баланса, которые обычно не вызывают серьезных затруднений.

Задание № 31

Что требуется

Решить задачу по электродинамике.

Особенности

Это задача по электродинамике, но здесь надо применить знания из разных разделов. Например, часто в условии возникающие электродинамические силы приводят к механическому движению. Таким образом всплывают элементы механики, в частности, в решении нередко приходится использовать закон сохранения энергии.

Советы

Обратите внимание на следующие темы: электромагнитная индукция, электромагнитные колебания и волны, элементы физической оптики (дифракция и интерференция света). Эти разделы достаточно сложные, и по ним необходимо отдельно готовиться.

Наименьшие же трудности у ребят вызывают задачи на геометрическую оптику и применение закона Ома.

Задание № 32

Что требуется

Решить задачу по электродинамике или квантовой физике.

Особенности

Чаще всего под № 32 на ЕГЭ дают задачу по электродинамике. Но попадаются и задачи из квантовой физики, в частности на уравнение Эйнштейна для фотоэффекта.

Советы

Повторите следующие темы: фотоэффект, геометрическая оптика, электромагнитные колебания.

Общие рекомендации по решению задач части 2

Чтобы подготовиться к последним четырем заданиям, нужно решать задачи, которые рассматривают одно и то же явление с разных сторон. Допустим, у нас есть задача, в которой условие дано в форме обычного текста или рисунка со схемой. Что-то дано, что-то надо найти. Это первый подход. Второй вариант — это когда то же самое условие может быть в виде графика, который, например, описывает колебания той или иной величины (напряжение, сила тока, заряд на конденсаторе). Третий вариант — это условие в виде таблицы значений или функции. В итоге одно и то же явление можно описывать самыми разными способами. При подготовке я рекомендую найти и прорешать по несколько задач по каждой теме, в которых используются различные подходы.
Не всегда полезно прорешивать задачи из открытого банка заданий и демоверсий ЕГЭ. Ведь они в большей степени предназначены для проверки знаний по определенным темам, а не для обучения. Если вам нужно разобрать конкретные темы, лучше использовать задачники по физике.
Последние четыре задачи ЕГЭ рассчитаны на выпускников с очень высоким уровнем знаний по предмету. Другим школьникам они могут показаться нерешаемыми. Конечно, все основные законы физики большинство участников экзамена знает. Но здесь их нужно использовать в таких необычных условиях, что порой бывает сложно догадаться, о каком законе или явлении идет речь и какие соотношения эти явления описывают. Часто главная проблема заключается именно в этом — трудно понять, про что эта задача и какие законы в ней можно использовать.

Цели и задачи

Cоздано в соответствии с постановлением Правительства Москвы № 1129 от 07.12.99 «О создании центра организации дорожного движения», постановлением Правительства Москвы от 14.06.05 № 438-ПП «О мерах по улучшению эксплуатации и содержания технических средств организации дорожного движения в городе Москве» и Постановлением Правительства Москвы от 28.02.06 № 131-ПП «Об улучшении условий эксплуатации и повышении надёжности работы светофорных объектов в городе Москве», постановлением Правительства Москвы от 04.07.06г. № 470-ПП «Об обеспечении хозяйственно-производственной деятельности Государственного учреждения города Москвы — Центра организации дорожного движения Правительства Москвы».

Официальное сокращенное наименование Учреждения — ГКУ ЦОДД.

Учредителем Учреждения является Департамент транспорта и связи города Москвы.

Учреждение находится в ведомственном подчинении Департамента транспорта и развития дорожно-транспортной инфраструктуры города Москвы.

Учреждение финансируется полностью из бюджета города Москвы.

Цели создания ГКУ ЦОДД

Целями создания Учреждения является наделение его полномочиями и обязанностями координатора и заказчика города Москвы по разработке и внедрению стратегий, планов развития мероприятий в сфере обеспечения организации и безопасности дорожного движения, назначению экспертиз предлагаемых мероприятий.

ГКУ ЦОДД имеет право заключать контракты на работы, связанные с мероприятиями по организации и безопасности дорожного движения, закупку оборудования для их реализации.

Функции ГКУ ЦОДД

Учреждение осуществляет следующие основные виды деятельности:

сбор данных о дорожном движении, включая параметры транспортных и пассажирских потоков, дорожных условий, действующей организации дорожного движения, параметры экологического ущерба от дорожного движения, статистику ДТП, данные по парковкам и местам временного отстоя транспорта;
оценка существующих транспортных потоков, схем и стратегий организации дорожного движения;
моделирование городских транспортных и пассажирских потоков;
разработка рекомендаций по повышению эффективности и безопасности организации дорожного движения в г. Москве;
планирование, проектирование, внедрение безопасных и эффективных программ и схем организации дорожного движения, в том числе систем регулирования дорожного движения, оптимизации размещения светофорных объектов, информационных систем для обеспечения наибольшей эффективности использования дорог и дорожно-транспортных сооружений;
подготовка консолидированной сметы расходов на организацию дорожного движения и парковок для включения в годовой бюджет Правительства Москвы, включая капитальные затраты на внедрение стратегий, планов и схем, рекомендуемых ГКУ ЦОДД к проектированию и внедрению;
назначение экспертиз проектов по организации дорожного движения, комплексных схем организации движения, проектов строительства и реконструкции дорожной сети, маршрутов и схем движения пассажирского транспорта, проектов размещения всех видов наружной рекламы и т.д., разработанных другими организациями, влияющими на условия дорожного движения;
участие в разработке федеральных и городских проектно-планировочных принципов и норм для технических средств, используемых при организации дорожного движения и рекомендуемых к эксплуатации в городе Москве;
подготовка проектов законодательных актов и нормативов в рамках юрисдикции Правительства Москвы, а также методического обеспечения, необходимого для создания безопасной, эффективной системы управления и организации дорожного движения и парковок;
координация мероприятий по организации дорожного движения, в том числе маршрутов пассажирского транспорта;
разработка концепции развития уличных и общественных внеуличных парковок, включая их местонахождение, количество машиномест, тарифную политику и др.;
разработка парковочных норм для применения в жилых и нежилых районах;
осуществление контроля за соблюдением принятых норм и порядка организации парковок автотранспорта;
инициирование проведения исследований и мероприятий в области организации дорожного движения, планирования, проектирования и выполнения работ, необходимых для бесперебойного функционирования безопасной и эффективной системы дорожного движения в городе Москве;
определение и реализация технической политики в вопросах содержания, эксплуатации и текущего ремонта технических средств организации дорожного движения (далее — ТСОДД), а также установка новых ТСОДД по заявкам городских и федеральных организаций, утвержденным Управлением ГИБДД ГУВД г. Москвы;
внедрение новой аппаратуры и системы регулирования дорожного движения;
ведение технической документации на находящиеся в эксплуатации ТСОДД и осуществление их учета;
контроль качества проведения работ по установке ТСОДД, выполняемых подрядными организациями;
анализ причин выхода из строя ТСОДД и ведение их статистического учета;
выступление в качестве головной организациеи и осуществление полномочий заказчика по:
- планированию, подготовке, координации и организации улично-дорожной сети в границах г. Москвы;
- разработке стратегий и предложений по внедрению систем организации и управления дорожным движением, в т.ч. автоматизированным системам управления дорожным движением, контролю за их
- проектированию организации и управления дорожным движением;
- исследованию и анализу дорожного движения;
- разработке и осуществлению парковочной политики;
осуществление функций заказчика по строительству (включая проектирование), капитальному ремонту и реконструкции светофорных объектов в городе Москве;
заключение договоров с подрядными организациями на выполнение работ по эксплуатации, текущему и профилактическому ремонту технических средств организации дорожного движения в порядке, предусмотренном законодательством Российской Федерации.

Основные задачи, стоящие перед ГКУ ЦОДД

В целях улучшения условий движения транспорта на улично-дорожной сети города, оптимизации режима светофорных объектов, включенных в систему «СТАРТ», подготовлено техническое задание на корректировку программ координированного управления светофорными объектами в центральной части и по основным вылетным магистралям города.

В настоящее время ведется подготовка специалистов для работы с автоматизированной системы управления дорожным движением на Третьем транспортном кольце (АСУДД ТТК), включающей в себя управляемые дорожные знаки, динамические информационные табло, датчики транспортных потоков и видеокамеры. АСУДД ТТК интегрируется в общегородскую систему управления движением «СТАРТ».

На стадии приемки находятся АСУДД тоннелей ТТК (Лефортовский, Кутузовский, Гагаринский. Сущевский тоннели, тоннель на пересечении Беговой улицы с Ленинградским проспектом), АСУДД Краснопресненского тоннеля и АСУДД Ленинградского направления. После принятия на баланс АСУДД тоннелей ТТК будет проводиться их модернизация.

Применение автоматизированных систем управления дорожным движением, внедрение интеллектуальных систем в условиях растущего количества транспортных средств является основным путем обеспечения функционирования транспортного комплекса столицы.

Логическим развитием АСУДД является создание Интеллектуальной транспортной системы (ИТС), которая позволит увеличить пропускную способность городской транспортной системы; моделировать и оценивать влияние на транспортную систему города новых транспортных объектов, объектов жилищного и делового строительства, схем организации движения, а также выработать наиболее эффективные решения при возникновении чрезвычайных ситуаций.

Опыт многих крупных мегаполисов мира показывает, что внедрение ИТС позволяет решать задачи по увеличению пропускной способности улично-дорожной сети; перераспределению транспортных потоков с загруженных магистралей на магистрали с более низкой интенсивностью движения; увеличению средних скоростей движения; улучшению экологической обстановки и снижению негативных последствий на окружающую среду от автомобильного транспорта; информированию участников движения об условиях движения транспорта на улично-дорожной сети города.

Планируется создание информационного портала для мониторинга дорожной ситуации и предоставления оперативной информации службам города на безвозмездной основе.

Это позволит более эффективно и оперативно реагировать на складывающуюся дорожно-транспортную ситуацию в городе, а также в последующем даст возможность предоставления автовладельцам оперативной информации для планирования ими наиболее оптимального маршрута движения.

История создания

Государственное учреждение города Москвы Центр организации дорожного движения Правительства Москвы было создано в соответствии с постановлением Правительства Москвы от 07 декабря 1999 года № 1129 с отраслевым подчинением Управлению транспорта и связи города Москвы. Штатная численность ЦОДД первоначально устанавливалась в количестве 5 человек.

На Центр были возложены задачи по: планированию, подготовке, координации и организации улично-дорожной сети в границах г. Москвы; разработке стратегии и предложений по внедрению систем организации и управления дорожным движением, контролю за их эксплуатацией; проектированию организации и управления дорожным движением; исследованиям и анализу дорожного движения.

Распоряжением Мэра Москвы от 06 мая 2000 года № 491-РМ утверждалось Положение и новое штатное расписание Центра. Руководителем был назначен Липсиц Леонид Моисеевич.

ГУ ЦОДД состоял из 5 отделов — отдел исследований и анализа дорожного движения, отдел аналитического и проектного обеспечения, отдел оперативного управления движения и эксплуатации действующих систем, отдел планирования размещения и организации парковок, административный отдел.

За 10 лет Центром проводилась работа по разгрузке улично-дорожной сети г. Москвы от необоснованного или транзитного проезда грузового автомобильного транспорта и улучшения экологической обстановки; по разработке и реализации Комплексной схемы организации дорожного движения в центре Москвы; по развитию системы городских парковок; по созданию системы автоматизированного контроля транспортных потоков в городе; по созданию автоматизированной системы управления дорожным движением третьего транспортного кольца; по оперативному управлению комплексом автоматизированного управления дорожным движением в Москве; по актуализации информационных ресурсов автоматизированной системы мониторинга транспортных потоков и дорожно-транспортных условий в г. Москве; по развитию и эксплуатации общегородской системы информационного обеспечения участников дорожного движения в Москве.

В 2005 г. на ГУ ЦОДД были возложены функции по содержанию, эксплуатации, ремонту технических средств организации дорожного движения (ТСОДД), а также по установке новых ТСОДД.

В составе Службы эксплуатации сформированы отделы по территориальному признаку, которые закреплены за административными округами г. Москвы. Работа по устранению неисправностей и восстановлению работоспособности объектов на всей территории г. Москвы осуществляется в круглосуточном режиме.

В 2006 г. на Центр были возложены функции заказчика по строительству, проектированию, капитальному ремонту и реконструкции светофорных объектов в г. Москве.

На сегодняшний день на балансе ГУ ЦОДД находится 1974 светофорных объекта. Активно ведется строительство новых и реконструкция старых светофорных объектов, включающая замену устаревших светофоров на современные модификации.

Специалисты Центра принимали активное участие в подготовке и проведении праздничных, общественно-политических, спортивных, культурных и других массовых мероприятий. Они разрабатывали маршруты движения военной техники, участвующей в ежегодных парадах Победы на Красной площади; участвовали в подготовке церемонии открытия Ледового Дворца на территории Ходынского поля, в подготовке и проведении Чемпионата мира по хоккею с шайбой в 2007 году; принимали участие в организации финального матча Лиги чемпионов УЕФА сезона 2007-2008 гг. на олимпийском стадионе «Лужники»; разрабатывали схемы организации движения в районе спорткомплекса «Олимпийский» во время проведения конкурса «Евровидение 2009»; участвовали в организации Первой всемирной министерской конференции по безопасности дорожного движения в ноябре 2009 года.

Сотрудники Центра принимают участие в работе Городской комиссии по безопасности дорожного движения, Комиссии по упорядочению размещения искусственных неровностей на улично-дорожной сети города, Комиссии по оперативному рассмотрению вопросов, связанных с обеспечением режимов движения транспортных средств в г. Москве, Экспертного совета по организации регулярных городских автобусных маршрутов и других.

Сегодня в Центре, наряду с опытными работниками, стоявшими у истоков создания организации, работают молодые, талантливые специалисты.

ГКУ ЦОДД награждён:

Благодарностью Мэра города Москвы;
Благодарственным письмом от Организационного комитета финала Лиги чемпионов УЕФА сезона 2007—2008 гг. за участие в организации финального матча 21 мая 2008 года в «Лужниках»;
Дипломом участника регионального форума «Комплексная безопасность Московского региона» «Центр – защита 2003».

Кроме того, сотрудники Центра награждались грамотами и благодарностями Министерства транспорта России, благодарностями Мэра Москвы, благодарностями Департамента транспорта и связи города Москвы.

Конструктор отчетов статистики электронной очереди

Большинство наших клиентов думают, что приобретение и внедрение программно-аппаратного комплекса системы электронной очереди само по себе решает проблему очередей, а именно – избавляет от них раз и навсегда. На самом деле действительность такова: электронная очередь это инструмент для решения проблемы очередей. И от того как эффективно этот инструмент будет задействован для решения задачи оптимизации алгоритмов обслуживания будет зависеть в конечном итоге ситуация с очередями.

Программное обеспечение Конструктор отчетов статистики применяется в системе электронной очереди для формирования и анализа отчетности о приеме посетителей и работе операторов за любой прошедший период. Модуль может устанавливаться на любое рабочее место (компьютер) находящееся в одной локальной сети с сервером системы.

Возможности конструктора отчетов

В конструкторе отчетов системы электронной очереди МАКСИМА на сегодняшний день существует семь видов отчетов по более чем 60(!) показателям:

Отчет по услугам – формирование отчетности по выбранным показателям в разрезе услуг за выбранный период;
Отчет по посетителям – формирование отчетности по выбранным показателям за выбранный период;
Отчет по рабочим местам – формирование отчетности по выбранным показателям в разрезе рабочих мест за выбранный период;
Отчет по операторам – формирование отчетности по выбранным показателям в разрезе операторов за выбранный период;
Отчет по талонам – список операций в системе с талонами с отображением детальной информации. Полезен для решения спорных моментов, а также для выгрузки в Excel для построения произвольной отчетности;
Отчет по ролям – формирование отчетности по выбранным показателям в разрезе ролей операторов или рабочих мест за выбранный период;
Отчет по состояниям рабочих мест – формирование отчетности по выбранным показателям в разрезе статусов работы операторов в системе за выбранный период.

Глубина хранения данных, равно как и их представление в отчетах определяется только временем работы системы с момента первого запуска. Для формирования отчета можно выбрать любой временной интервал: от часа на определенную дату до всего периода работы системы (любое количество лет). Соответственно выбор периода осуществляется по критериям: часы, дни, недели, месяцы или годы.

Полученный по выбранным показателям отчет можно сохранить под любым названием и впоследствии использовать как шаблон для мгновенного построения такого отчета (пользовательского отчета).

Регулярный контроль на основе отчетов

Кроме всего вышеописанного в системе электронной очереди МАКСИМА заложен механизм автоматического формирования любых отчетов в любые заданные временные периоды. Система в назначенное время сама построит необходимые отчеты, сохранит их в нужном формате файла (например, MS Excel) и отправит на, указанные в настройках планировщика задач, адреса электронной почты.

Таким образом, руководитель отделения может, например каждый понедельник получать по электронной почте исчерпывающую информацию о работе офиса за прошедшую неделю: динамику клиентопотока, изменениях в показателях эффективности деятельности персонала в разрезе операторов или рабочих мест, отчет о пропускной способности отделения и т.д.

Увеличение пропускной способности

Основная задача системы электронной очереди – устранение эффекта длительного ожидания при скоплении посетителей, т.е. избавление от живых очередей.

Для решения этой задачи отчетность системы используется более глубокое изучение статистики работы отделения и проводится анализ возможных конфигураций окон обслуживания. Об этом мы писали ранее в статье: Для чего нужна статистика системы электронной очереди?

Появились вопросы?

Свяжитесь с нами по многоканальным телефонам: +7 (495) 668-0725, +7 (800) 555-1690 или напишите нам!

Квалифицированные специалисты нашей компании окажут консультацию по любым вопросам, связанным с покупкой, установкой и настройкой систем управления очередью МАКСИМА.

Статистика с R | SAGE Publications Inc

ПРЕДИСЛОВИЕ

ОБ АВТОРЕ

Глава 1: Подготовка данных для анализа и визуализации в R: команда R и проблема политики банка

1.1 Выбор и изучение R

1.2 Изучение R с общедоступными данными

1.3 достижения, которые нужно разблокировать

1.4 Сложная проблема с сорняками

1.5 Достижение 1: Наблюдения и переменные

1.6 Достижение 2: Использование воспроизводимых исследовательских практик

1.7 Достижение 3: понимание и изменение типов данных

1.8 Достижение 4: Ввод или загрузка данных в R

1.9 Достижение 5: Выявление и обработка пропущенных значений

1.10 Достижение 6: построение простой столбчатой диаграммы

Глава 2: Вычисление и отчетность по описательной статистике: R-Team и тревожная проблема здравоохранения трансгендеров

2.1 Достижения, которые нужно разблокировать

2.2 Проблема охраны здоровья трансгендеров

2.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для изучения описательной статистики

2.4 Достижение 1: Понимание типов переменных и типов данных

2.5 Достижение 2: Выбор и проведение описательного анализа категориальных (факторных) переменных

2.6 Достижение 3: Выбор и проведение описательного анализа непрерывных (числовых) переменных

2.7 Достижение 4: Разработка четких таблиц для представления описательной статистики

Глава 3: Визуализация данных: R-Team и сложная триггерная проблема

3.1 Достижения, которые нужно разблокировать

3.2 Сложная проблема триггера

3.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для графиков

3.4 Достижение 1: Выбор и создание графиков для одной категориальной переменной

3.5 Достижение 2: Выбор и создание графиков для одной непрерывной переменной

3.6 Достижение 3: Выбор и построение графиков сразу для двух переменных

3.7 Достижение 4. Обеспечение правильного форматирования графиков с соответствующими и четкими заголовками, метками, цветами и другими функциями.

Глава 4: Распределение вероятностей и выводы: R-Team и проблема передозировки опиоидов

4.1 Достижения, которые нужно разблокировать

4.2 Ужасная проблема передозировки опиоидов

4.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для изучения дистрибутивов

4.4 Достижение 1: Определение и использование распределений вероятностей для вывода из выборки

4.5 Достижение 2: Понимание характеристик и использования биномиального распределения двоичной переменной

4.6 Достижение 3: Понимание характеристик и использования нормального распределения непрерывной переменной

4.7 Достижение 4: Вычисление и интерпретация z-показателей для сравнения наблюдений по группам

4.8 Достижение 5: Оценка средних значений совокупности на основе средних значений выборки с использованием нормального распределения

4.9 Достижение 6: Вычисление и интерпретация доверительных интервалов вокруг средних значений и пропорций

Глава 5: Вычисление и интерпретация хи-квадрат: команда R и неприятная проблема мошенничества с избирателями

5.1 Достижения, которые нужно разблокировать

5.2 Проблема мошенничества с избирателями

5.3 Пакеты данных, документации и R для изучения хи-квадрат

5.4 Достижение 1. Понимание взаимосвязи между двумя категориальными переменными с использованием гистограмм, частот и процентов

5.5 Достижение 2: Расчет и сравнение наблюдаемых и ожидаемых значений для групп

5.6 Достижение 3: Расчет статистической величины chisquared для теста независимости

5.7 Достижение 4: Интерпретация статистики хи-квадрат и заключение о том, существует ли взаимосвязь.

5.8 Достижение 5: Использование проверки значимости нулевой гипотезы для организации статистического тестирования

5.9 Достижение 6: Использование стандартизированных остатков для понимания того, какие группы способствовали значимым отношениям

5.10 Достижение 7. Расчет и интерпретация размеров эффекта для понимания силы значимого отношения хи-квадрат.

5.11 Достижение 8: Понимание вариантов неудачных предположений хи-квадрат

Глава 6: Проведение и интерпретация t-тестов: R-Team и проблемы с артериальным давлением

6.1 Достижения, которые нужно разблокировать

6.2 Проблемы с артериальным давлением

6.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для изучения t-критериев

6.4 Достижение 1. Понимание взаимосвязи между одной категориальной переменной и одной непрерывной переменной с использованием гистограмм, средних значений и стандартных отклонений.

6.5 Достижение 2: Сравнение выборочного среднего со средним по генеральной совокупности с помощью t-критерия для одной выборки

6.6 Достижение 3: Сравнение двух несвязанных выборочных средних с t-критерием независимых выборок

6.7 Достижение 4: Сравнение двух связанных выборочных средних с t-критерием зависимых выборок.

6.8 Достижение 5: Расчет и интерпретация величины эффекта для значимых t-критериев

6.9 Достижение 6: Изучение и проверка основных допущений для использования t-критерия

6.10 Достижение 7. Определение и использование альтернативных тестов, когда предположения t-критерия не выполняются.

Глава 7: Дисперсионный анализ: команда R и проблема технических трудностей

7.1 Достижения, которые нужно разблокировать

7.2 Проблема технических трудностей

7.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для изучения ANOVA

7.4 Достижение 1: Изучение данных с использованием графики и описательной статистики

7.5 Достижение 2: понимание и проведение одностороннего дисперсионного анализа

7.6 Достижение 3: Выбор и использование апостериорных тестов и контрастов

7.7 Достижение 4: Расчет и интерпретация размеров эффекта для ANOVA

7.8 Достижение 5: Проверка допущений ANOVA

7.9 Достижение 6. Выбор и использование альтернативных тестов, когда предположения ANOVA не выполняются.

7.10 Достижение 7: понимание и проведение двустороннего дисперсионного анализа

Глава 8: Коэффициенты корреляции: R-команда и загадка чистой воды

8.1 Достижения, которые нужно разблокировать

8.2 Загадка чистой воды

8.3 Пакеты данных и R для изучения корреляции

8.4 Достижение 1: Изучение данных с помощью графики и описательной статистики

8.5 Достижение 2: вычисление и интерпретация коэффициента корреляции Пирсона r

8.6 Достижение 3. Проведение логического статистического теста для коэффициента корреляции Пирсона r.

8.7 Достижение 4: Изучение величины эффекта для коэффициента Пирсона r с коэффициентом детерминации.

8.8 Достижение 5. Проверка допущений для корреляционного анализа Пирсона.

8.9 Достижение 6. Преобразование переменных в качестве альтернативы, когда предположения корреляции r Пирсона не выполняются.

8.10 Достижение 7. Использование ро Спирмена в качестве альтернативы, когда предположения корреляции r Пирсона не выполняются.

8.11 Достижение 8: Введение частичных корреляций

Глава 9: Линейная регрессия: команда R и экзамен по замене иглы

9.1 Достижения, которые нужно разблокировать

9.2 Обследование по обмену игл

9.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для практики линейной регрессии

9.4 Достижение 1. Использование исследовательского анализа данных для изучения данных перед разработкой модели линейной регрессии.

9.5 Достижение 2: Исследование статистической модели для линии

9.6 Достижение 3: вычисление наклона и точки пересечения с помощью простой линейной регрессии

9.7 Достижение 4: Интерпретация и значимость наклона (b1, p-значение, CI)

9.8 Достижение 5: Значимость модели и соответствие модели

9.9 Достижение 6: Проверка предположений и проведение диагностики

9.10 Достижение 7: Добавление переменных в модель и использование преобразования

Глава 10: Бинарная логистическая регрессия: R-Team и загадочная проблема библиотек

10.1 Достижения, которые нужно разблокировать

10.2 Проблема с библиотеками, вызывающими недоумение

10.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для практики логистической регрессии

10.4 Достижение 1. Использование исследовательского анализа данных перед разработкой модели логистической регрессии.

10.5 Достижение 2: Понимание статистической модели бинарной логистической регрессии

10.6 Достижение 3. Оценка простой модели логистической регрессии и интерпретация значимости и интерпретации предикторов.

10.7 Достижение 4: вычисление и интерпретация двух показателей соответствия модели

10.8 Достижение 5: Оценка более крупной модели логистической регрессии с категориальными и непрерывными предикторами

10.9 Достижение 6: Интерпретация результатов более крупной модели логистической регрессии

10.10 Достижение 7. Проверка предположений логистической регрессии и использование диагностики для выявления выбросов и важных значений.

10.11 Достижение 8: Использование модели для прогнозирования вероятностей наблюдений, выходящих за рамки набора данных

10.12 Достижение 9: Добавление и интерпретация условий взаимодействия в логистической регрессии

10.13 Достижение 10: Использование теста отношения правдоподобия для сравнения двух вложенных моделей логистической регрессии.

Глава 11: Полиномиальная и порядковая логистическая регрессия: R-команда и дилемма разнообразия в STEM

11.1 Достижения, которые нужно разблокировать

11.2 Дилемма разнообразия в STEM

11.3 Пакеты данных, кодовой книги и R для практики полиномиальной и порядковой регрессии

11.4 Достижение 1: Использование исследовательского анализа данных для полиномиальной логистической регрессии

11.5 Достижение 2: Оценка и интерпретация модели полиномиальной логистической регрессии

11.6 Достижение 3: Проверка допущений для полиномиальной логистической регрессии

11.7 Достижение 4: Использование исследовательского анализа данных для порядковой логистической регрессии

11.8 Достижение 5: Оценка и интерпретация модели порядковой логистической регрессии

11.9 Достижение 6: Проверка допущений для порядковой логистической регрессии

ГЛОССАРИЙ

ССЫЛКИ

ИНДЕКС

9780878

КАК ПОЛЬЗОВАТЬСЯ ЭТОЙ КНИГой

Эта книга может быть неоценимым подспорьем для студентов-статистиков в качестве дополнения к их учебникам. Книга разделена на 24 главы, каждая из которых посвящена отдельной теме. Предмет исследования начинается с базовой вероятности и распространяется через биномиальные, нормальные, совместные, дискретные и непрерывные распределения.Другие разделы касаются выборки и теории выборки, доверительных интервалов, проверки гипотез, регрессионного и корреляционного анализа, дисперсионного анализа и непараметрических методов. Включено большое количество иллюстрированных задач, связанных со статистическими приложениями, поскольку они, по-видимому, доставляют учащимся наибольшие неудобства.

КАК УЗНАТЬ И ПОНИМАТЬ
ТЕМУ ВСЁ

1. Обратитесь к тексту вашего класса и прочтите раздел, относящийся к теме. Вам следует ознакомиться с обсуждаемыми там принципами.Однако в то время эти принципы могут быть вам непонятны.

2. Найдите интересующую вас тему, обратившись к «Оглавлению» в начале этой книги.

3. Перейдите на страницу, с которой начинается тема, и просмотрите проблемы по каждой теме в указанном порядке. По каждой теме задачи расположены в порядке сложности, от простейшего к более сложному. Некоторые проблемы могут казаться похожими на другие, но каждая проблема была выбрана, чтобы проиллюстрировать отдельный момент или метод решения.

Чтобы выучить и понять тему досконально и сохранить ее содержание, студентам, как правило, необходимо повторять задачи несколько раз. Повторный обзор необходим для приобретения опыта в распознавании принципов, которые следует применять, и для выбора наилучшего метода решения.
КАК НАЙТИ КОНКРЕТНУЮ ПРОБЛЕМУ

Чтобы найти одну или несколько проблем, связанных с конкретным предметом, обратитесь к указателю. При использовании указателя обязательно обратите внимание, что приведенные здесь числа относятся к номерам проблем, а не к номерам страниц.Такое расположение указателя предназначено для облегчения более быстрого поиска проблемы, поскольку на странице могут появиться две или более проблем.

Если проблема определенного типа не может быть легко обнаружена, студенту рекомендуется обратиться к «Оглавлению», а затем обратиться к главе, которая относится к искомой проблеме. Сканируя или посмотрев на упакованный в коробку материал, обычно можно найти проблемы, связанные с искомым, без значительных затрат времени.После того, как проблемы будут обнаружены, их можно просмотреть и подробно изучить.

Для быстрого поиска проблем учащиеся должны
ознакомиться с организацией книги, как указано в «Оглавлении».

При подготовке к экзамену полезно найти темы, которые будут охвачены на экзамене, в «Оглавлении», а затем несколько раз просмотреть проблемы по этим темам. Это должно дать студенту все необходимое для сдачи экзамена.

«Об этом заголовке» может принадлежать другой редакции этого заголовка.

Проблемы и решения прикладной статистики

Эта книга содержит сборник проблем и моих решений в прикладной статистике с R. Они взяты из моих курсов STAC32, STAC33 и STAD29 в Университете Торонто Скарборо.

Проблемы изначально были написаны на Sweave (то есть LaTeX с R фрагменты кода), используя класс документов Exam , используя украденные наборы данных из множества мест (учебники, веб-сайты и т. д.). Я написал Perl программа чтобы вырезать LaTeX и превратить каждую проблему в R Markdown для этого книга. Вы, несомненно, увидите, что части LaTeX все еще встроены в текст. Я пытаюсь обновить свою программу, чтобы отловить их, но обязательно скучаю по некоторым.

Иногда вы будете см. части вопросов, начинающиеся с *; это означает, что другой вопрос части относятся к этому.(Одна из моих любимых стратегий вопросов состоит в том, чтобы спросить, как два разных подхода приводят к одному и тому же ответу, или в более общем плане, чтобы продемонстрировать, что есть разные способы увидеть то же самое.)

Спасибо Dann Sioson за обнаружение ошибок и за полезные предложения.

Если вы что-нибудь видите, подайте проблема на странице Github для сейчас же. Скорее всего проблемы включают:

некоторая конструкция LaTeX, которую я не уловил (например, блочные кавычки)
исчезнувших сносок (которые будут отображаться как явно отсутствующее предложение в тексте)
ссылок на «в классе», лекцию или курс по номеру курса, которые необходимо исключить (вместо формулировки «предыдущий курс»)
ссылок на другие вопросы или части вопросов, которые неверны (вероятно, из-за того, что , а не , являются «ярлыками» или «ссылками» в исходном LaTeX)
Мой искаженный английский, который трудно понять.

Читая, ища подобные проблемы, я понимаю, что должен быть учебник, отражающий мой образ жизни вещи. Нет (пока), но есть лекция Примечания. Текущие версии:

Немного предыстории:

STAC32 — это введение в R как применяется к статистическим методам, которые (в основном) были изучены в предыдущие курсы. Этот курс предназначен для студентов, которые проходят второй курс нематематической прикладной статистики. Такие как это.Идея что студенты уже видели немного регрессии и анализа отклонения (и вещи, которые им предшествуют), и в основном нуждаются в введение, как запускать их в р.

STAC33 — это введение в R и прикладную статистику в целом для студентов, которые имеют опыт работы в математической статистике. Наши курсы структурированы так, что эти студенты имеют сильную математическую подготовку, но не очень большой опыт работы с приложениями, для которых предназначен этот курс.Рассматриваемый материал аналогичен STAC32, с запланированным добавлением некоторых идей в области начальной загрузки и практической байесовской статистики. Здесь есть несколько вопросов.

STAD29 — это обзор ряда передовых статистических методов. я начать с регрессии и перейти к некоторым регрессионным методам (логистическая регрессия, анализ выживаемости, лог-линейная таблица частот анализ), затем я иду немного дальше с анализом дисперсии и продолжить с MANOVA и повторить измерения. Я заканчиваю взглядом на классические многомерные методы, такие как дискриминантный анализ, кластерный анализ, главные компоненты и факторный анализ.Я покрываю номер методов в небольшой глубине; моя цель — передать понимание для чего нужны эти методы, как их запускать и как интерпретировать Результаты. Специалисты по статистике и специалисты не могут пройти этот курс для кредит (у них есть отдельные курсы, охватывающие этот материал с правильный математический фон). D29 предназначен для студентов других дисциплины, которые хотят узнать больше статистики; мы иметь малую прикладную статистику программа для которых C32 и D29 — два последних курса.

Пакеты, использованные где-то в этой книге

Нижние строки ниже используются с конфликтующим пакетом : если функция показанное имя относится к двум или более пакетам, предпочтите одно из показан пакет.

Вероятность, статистика и случайные процессы | Бесплатный учебник

Объявлений:

Летние 2021 онлайн-курсы в UMass Amherst

Этот сайт является домашней страницей учебника Introduction to Probability, Статистика и случайные процессы Хоссейна Пишро-Ника.Это открытый доступ рецензируемый учебник, предназначенный как для бакалавриата, так и для первого курса курсы для выпускников по данному предмету. Этот вероятностный учебник может быть использован как студентами, так и практикующие специалисты в области инженерии, математики, финансов и других смежных областях.

На сайте:

Учебник весь
Короткие видеолекции, помогающие усвоить материал
Онлайн-калькуляторы вероятностей важных функций и распределений
Руководство по решениям для инструкторов
Слайды лекций

Печатная версия книги доступна на Amazon здесь.

В этом учебнике вероятности и статистики охвачено:

Основные понятия, такие как случайные эксперименты, аксиомы вероятности, условная вероятность и методы подсчета
Отдельные и множественные случайные величины (дискретные, непрерывные и смешанные), а также производящие моменты, характеристики функции, случайные векторы и неравенства
Предельные теоремы и сходимость
Введение в математическую статистику, в частности, байесовскую и классическую статистику
Случайные процессы, включая обработку случайных сигналов, Пуассон процессы, цепи Маркова с дискретным и непрерывным временем, а также Броуновское движение
Моделирование с использованием MATLAB и R

Вы можете цитировать этот учебник как:

H.Пишро-Ник, «Введение в вероятность, статистику и случайные процессы», доступно на https://www.probabilitycourse.com, Kappa Research LLC, 2014.

С момента первой публикации учебника многие просили распространить решений задач в учебнике. Мы опубликовали студенческую Руководство по решениям, которое включает пошаговые решения для нечетных проблем в конце главы.

Это руководство доступно на Amazon как в печатной, так и в электронной версии:

H.Пишро-Ник — профессор кафедры электротехники и Компьютерная инженерия в Массачусетском университете в Амхерсте. Он получил степень бакалавра наук. степень от Технологического университета Шарифа и M.Sc. и Кандидат наук. степени Технологического института Джорджии, все в области электротехники и Компьютерная инженерия. Его исследовательские интересы включают теорию информации, Кодирование с контролем ошибок и математический анализ беспроводных сетей.

Руководство для прикладных исследователей и практик

Содержание

Введение (Ван де Шут и Миочевич)

Список символов

Часть I: Байесовские решения

1.Введение в байесовскую статистику (Миочевич, Леви и ван де Шут)

2. Роль возможности обмена в последовательном обновлении результатов небольших исследований и проблемы идентификации наборов данных, подлежащих обмену (Миочевич, Леви и Саворд)

3. Учебное пособие по использованию контрольного списка WAMBS, чтобы избежать неправильного использования байесовской статистики (van de Schoot, Veen, Smeets, Winter и Depaoli)

4. Важность сотрудничества в байесовском анализе небольших выборок (Вин и Эгбертс)

5.Учебное пособие по байесовской регрессии со штрафами с априорными усадками для малых размеров выборки (ван Эрп)

Часть II: n = 1

6. Один за другим: разработка и анализ повторных рандомизированных одноразовых экспериментов (Onghena)

7. Экспериментальные планы для единичных случаев в клинических интервенционных исследованиях (Maric and van der Werff)

8. Как улучшить оценку математических способностей конкретного экзаменуемого ( n = 1), когда тестовые данные ограничены (Lek and Arts)

9.Объединение доказательств по результатам нескольких индивидуальных анализов (Клаассен)

10. Многовариантность в клинических исследованиях: байесовская структура для множественных бинарных исходов (Kavelaars)

Часть III: Комплексные гипотезы и модели

11. Введение в рестриктор: оценка информативных гипотез для линейных моделей (Ванбрабант и Россель)

12. Тестирование репликации с небольшими образцами: приложения к ANOVA (Зондерван-Цвейненбург и Рейшхауэр)

13.Мета-анализ малых выборок: изучение неоднородности с помощью MetaForest (van Lissa)

14. Посылки с предметами как индикаторы: зачем, когда и как их использовать в небольших выборочных исследованиях (Риу, Стикли, Одедзими и Литтл)

15. Небольшие выборки в многоуровневом моделировании (Hox and McNeish)

16. Небольшие примеры решений для моделирования структурных уравнений (Россель)

17. SEM с небольшими выборками: двухэтапное моделирование и регрессия факторной оценки по сравнению с байесовской оценкой с информативными априорными значениями (Smid and Rosseel)

18.Важные, но не принимаемые во внимание: некоторые небольшие примеры проблем, которые часто упускаются из виду (Hox)

Индекс

Проблемы и решения J.K. Шарма

В этой книге точно и по существу освещаются ключевые концепции и методы бизнес-статистики.Он призван дополнить учебники по бизнес-статистике и повысить уровень знаний и навыков учащихся по этому предмету. Это также помогает им понять применение статистических методов в реальных задачах. Эта книга соответствует требованиям студентов BBA, B Com (Hons), MBA и M Com.

1.Классификация, табулирование и представление данных, 2. Меры центральной тенденции, 3. Меры дисперсии, 4. Асимметрия, моменты и эксцесс, 5. Основы вероятности, 6. Распределения вероятностей, 7. Выборка и распределения выборки, 8. Оценочные и доверительные интервалы, 9. Проверка гипотез, 10. Хи-квадрат и другие непараметрические тесты, 11. Дисперсионный анализ, 12. Корреляционный анализ, 13. Регрессионный анализ, 14. Частичная и множественная корреляция и регрессионный анализ, 15 .Прогнозирование и анализ временных рядов, 16. Числовые индексы, 17. Статистический контроль качества, 18. Статистическая теория принятия решений, 19. Интерполяция и экстраполяция, 20. Ассоциации атрибутов

• Полное соответствие последним трендам вопросов, возникающих в вузах и профессиональных экзаменах.
• Разнообразие решенных примеров для комплексного представления теории и приложений статистических методов.
• Главы включают:
• Более 500 решенных задач
• Более 450 нерешенных вопросов для практики
• Ответы и достаточные намеки на нерешенные проблемы, чтобы студенты могли учиться в своем собственном темпе.

Как точно решать задачи статистики

Несколько студентов борются с проблемой числовых задач по математике.Исследование показывает, что почти 30% студентов не могут решать количественные задачи.

Поэтому в этом блоге вы найдете эффективные решения, как решать задачи статистики. Здесь вы найдете различные углубленные курсы количественного анализа данных.

Из-за того, что эти статистические задачи по-разному используются в повседневной жизни каждого, учащиеся все еще не могут решать такие задачи. Вот почему возникает необходимость разобраться в методах решения проблемы статистики.

Итак, давайте проверим все необходимые методы для решения задач с количественными данными.

Что такое статистика?

Это одна из областей математической статистики, которая включает сбор, изучение, представление и представление данных.

Когда информация накапливается, просматривается и описывается в виде диаграмм, можно увидеть отклонения и попытаться выполнить прогнозы в зависимости от определенных факторов.

Теперь вы поняли значение статистики.Итак, пришло время познакомиться с шагами, используемыми для решения задач статистики.

Здесь вы познакомитесь с этими методами на подходящем примере. Это поможет вам узнать, как эти методы применяются для решения задач количественной статистики.

Но прежде чем переходить к стратегиям, давайте проверим, действительно ли вы хорошо разбираетесь в статистике. Это также поможет вам проверить, очищены ли ваши представления о проблеме со статистикой.

Как только вы узнаете, что у вас есть эффективное понимание статистики, вы сможете легко решать статистические задачи.

Проверь свои знания статистики !!!

Ответьте на следующие вопросы:

Как долго пожилые люди стригут ногти?

Не статистический
Статистический
Ни один из двух

Правильный ответ: Статистический

Сколько дней в феврале?

Не статистический
Статистический
Ни один из обоих

Правильный ответ: Не статистический

Роза смотрела телевизор прошлой ночью?

Не статистический
Статистический
Ни один из двух