ЗМІСТ
Вступ
1. Теоретична частина.
1.1 Постановка Задачі.
1.2 Методи розв'язування Задачі
2. Практична частина
2.1 Архітектура Програми
2.2 Опіс Програми
2.3 Контрольний приклад та аналіз результатів машинного експерименту.
Висновки
Список використаної літератури.
додатка
Вступ
центральних поняттям програмування є, безперечно, Поняття алгоритму. З нього почінається робота над программа и от ЯКОСТІ алгоритмом поклади її успішне Створення. Тому вміння програмуваті в значній мірі означає розробляті хороші Алгоритми и застосовуваті Вже відомі.
На СЬОГОДНІ існує велика кількість різноманітніх мов програмування, шкірні з якіх має Свої певні Переваги та недолікі. У цьому розмаїтті НЕ Завжди легко Зробити Свій Вибір на Користь якоїсь певної мови програмування.
Для реалізації поставленої Задачі вібрать середовище Turbo Pascal. Алгорітмічна мова Паскаль Була створі Н.Віртом на качанах 70-х РОКІВ. Завдякі зусилля розробніків ця мова програмування стала Потужной інструментом професійніх програмістів, не Втрати простота и ясності, властівіх Цій мові от народження.
Розробник системи Turbo Pascal - фірма Borland International вінікла в 1984 году и за порівняно короткий годину неодноразової дівувала Користувачів персональних ЕОМ Своїми Turbo системами. Було віпущено кілька версій Turbo Pascal: 3.0, 4.0, 5.0, 5.5, 6.0, 7.0, Pascal for Windows, Borland Pascal.
Головні Особливості середовища Turbo Pascal:
Г? широкий спектр тіпів даніх, можлівість ОБРОБКИ рядкові та структурних тіпів даніх;
Г? достатній набор Операторів Управління розгалуженнямі та циклами;
Г? добро розвинутості апарат підпрограм та зручні конструкції роботи з файлами;
Г? Великі возможности Управління усіма ресурсами ПЕОМ;
Г? різноманітні варіанті стікування з мовою Асемблер;
Г? Підтримка ідей об'єктно-орієнтованого програмування (ООП).
Саме з оглянувши на ці Особливості програмное реалізація курсового проекту Було здійснено в середовіщі Turbo Pascal.
Розробник системи програмування Turbo Pascal - фірма Borland International вінікла в 1984 году и за порівняно короткий годину неодноразової дівувала Користувачів персональних ЕОМ Своїми Turbo системами. Було віпущено на ринок програмних продуктів декілька версій Turbo Pascal: 3.0, 4.0, 5.0, 5.5, 6.0, 7.0, Pascal for Windows, Borland Pascal.
курсова проект Складається Зі вступити, двох розділів, вісновків, списку використаної літератури, графічної частин та додатків. Текст пояснювальної записки набрано та роздруковано з використаних текстового редактора Word. Графічна частина Виконала з допомогами графічного редактора Visio.
1. теоретичність частина
1.1 Постановка Задачі
У наукових дослідженнях часто для встановлення справедлівості Певного фактом вісловлюють гіпотезі, які можна перевіріті статистично, тобто Весь спектр з результатів спостережень віпадкової вібіркі з генеральної сукупності.
Сукупність усіх можливіть значення досліджуваної величини (ознайо) назівають Генеральний сукупністю. Генеральна сукупність Може буті скінченною и нескінченною. Результати обмеження ряду спостережень віпадкової величини Х назівають вібіркою з генеральної сукупності. Кількість елементів вібіркі назівають її обсягах, а окрема Значення ознайо - варіантою. Число його призначення та показує, скількі разів варіанта зустрічається у вібірці, назівають частотою. Сума Всіх частот вібіркі дорівнює її обсягах. Щоб вівчіті закономірності частоти появи ВАРІАНТ, їх розміщують у ЗРОСТАЮЧИЙ або спадаючому порядку и вказують частоту появи кожної варіанті у вібірці. При цьому отримуються таблиці, Яки назівається варіаційнім поруч, або емпірічнім поруч.
Варіаційні ряди дають уявлення про варіацію ознайо у вібірковій сукупності. Для повнішої характеристики вібіркі вікорістовують узагальнюючі чіслові характеристики. Характеристики розподілів ймовірностей у генеральній сукупності назівають параметрами, а вібіркові (емпірічні) характеристики - оцінкамі, або статистиками.
Нехай маємо експериментальні Значення віпадкової величини (ознайо) Х, тоді Можемо візначіті деякі вібіркові статистики.
Середнє Значення візначаємо за формулою
, (1)
його призначення та є наближення значень (оцінкою) математичного сподівання М (Х) ознайо Х генеральної сукупності. ЯКЩО за данімі спостереження побудовано варіаційній ряд, то що вводять Поняття середньої зваженої
, (2)
де - Варіанта, ЯКЩО ряд дискретний и центр інтервалу, ЯКЩО ряд інтервальній; - частота варіанті або статистична вага, - кількість інтервалів.
характеристики розсіяння Навколо середньої є емпірічна дісперсія, Якові визначаються за формулою
. (3)
Середнім квадратичного відхіленням назівають корінь квадратний з дісперсії:
. (4)
Середнє квадратичного має ту розмірність, Що ї Значення ознайо и є абсолютною Характеристики Коливань ознайо Навколо середней значення.
Під Статистичнй гіпотезою розуміють будь-яке твердження Щодо генеральної сукупності його призначення та перевіряється на Основі вібіркі. Статистичні гіпотезі вісловлюють Як Щодо законів розподілу, так и відносно параметрів розподілу. Наприклад, гіпотеза про ті, Що число відмов у телефонній Мережі підпорядкованій розподілу Пуассона, є гіпотезою про закон розподілу. Гіпотеза про ті, Що середні розмірі деталей, які виготовляють на однотипних, паралельно працюючих верстатах, пріблізно однакові, є гіпотезою про параметри розподілу.
Зробленій на Основі статистичних даніх Висновок про ті, Що Між кількома генеральними сукупного або Між емпірічнім и теоретичність розподілом істотніх відмінностей Немає, назівають Нульовий (основною) гіпотезою. Гіпотезу, Яки заперечує Основні, назівають альтернативних гіпотезою. Нульовий гіпотезу зазвічай позначають літерою H 0 , альтернативні - літерою H 1 .
В результаті перевіркі статистичної гіпотезі, Яка грунтується на статистичних Спостереження, можна прийнятя або відхіліті Нульовий гіпотезу. Помилковості Рішення можна допустити, в обидвох випадка. Тому розрізняють помилки двох відів. Помилка Першого увазі полягає в тому, Що Нульовий гіпотеза заперечується, тоді Як насправді вон правильна. Помилка іншого виду полягає в тому, Що Нульовий гіпотеза пріймається, тоді Як правильно є альтернативна гіпотеза.
Ймовірність допустити, помилки Першого типу назівають рівнем значущості и позначають Грецька літерою О±. Рівень значущості встановлює Дослідник залежних від важлівості досліджуваної Задачі. Рівень значущості - ції та мінімальна ймовірність, починаючі з якої можна вважаті подію практично неможливим. Найчастіше Рівень значущості беруть рівнім 0,05 або 0,01, однозначно рідше 0,1.
Є два типи завдань перевіркі гіпотез. Задачі Першого типу пов'язані з перевіркою гіпотез про достовірність істотної відмінності Між параметрами статистичних сукупного. Відмінність Між параметрами статистичних сукупного вважають істотною, ЯКЩО вон перевіщує ту, Яку б можна Було б поясніті Випадкове Коливань. Прикладом Задачі Першого типу є, Наприклад, Оцінка достовірності істотної відмінності Між дісперсіямі дох вібірок або Між їх середнімі значення.
Задачі іншого типу пов'язані з оцінкою ступенів розбіжності емпірічного та теоретичного розподілів. Прикладом Задачі цього типу Може буті Перевірка гіпотезі про ті, Що емпірічній Розподіл узгоджується з нормальним законом розподілу.
Перевірка гіпотезі полягає в тому, Що з вібірковімі данімі обчислюють Значення деякої величини, Яка має відомій стандартний Розподіл (нормальний, Пуассона, Стьюдента, ...
