Контрольные работы по математике 10 класс (Колмогоров А.Н., Атанасян Л.С.)
Главная / Старшие классы / Алгебра
Скачать
155 КБ, 1271591.doc Автор: Петросян Ирина Анатольевна, 14 Ноя 2015
Контрольные работы по математике 10 класс (Колмогоров А.Н., Атанасян Л.С.)
Автор: Петросян Ирина Анатольевна
Похожие материалы
| Тип | Название материала | Автор | Опубликован |
|---|---|---|---|
| документ | Контрольные работы по математике 10 класс (Колмогоров А.Н., Атанасян Л.С.) | Петросян Ирина Анатольевна | 14 Ноя 2015 |
| документ |  Н., Атанасян Л.С.) | Петросян Ирина Анатольевна | 14 Ноя 2015 |
| документ | Контрольные работы по математике 7 класс (Макарычев Ю.Н., Атанасян Л.С.) | Петросян Ирина Анатольевна | 14 Ноя 2015 |
| разное | Контрольные работы по математике 4 класс | Колоскова Ольга Викторовна | 10 Апр 2015 |
| документ | Контрольные работы по математике 2 класс | Габибова Светлана Николаевна | 10 Мар 2016 |
| разное | контрольные работы по геометрии 10-11 класс | Григоренко Анастасия Сергеевна | 4 Апр 2015 |
| документ | Пояснительная записка к рабочей программе по математике 10 класс (А. Н. Колмогоров + Л. С. Атанасян) | Чикунова Любовь Николаевна | 14 Ноя 2015 |
| разное | решебник контрольные работы по математике 3 класс петерсон | tracafurex1980 | 11 Мая 2015 |
| разное | контрольные работы по математике 6 класс | Наталья Васильевна Николаева | 6 Апр 2015 |
| разное | Контрольные работы по математике 3 четверть 2 класс | Тимохина Валентина Владимировна | 31 Мар 2015 |
| разное | Контрольные работы по математике 3 класс | Панина Оксана Борисовна | 31 Мар 2015 |
| разное | Контрольные работы по математике 2 класс | Садовник Татьяна Борисовна | 2 Апр 2016 |
| разное | Контрольные работы по математике 2 класс | Садовник Татьяна Борисовна | 6 Апр 2016 |
| документ | Контрольные работы по математике в 10-11классах | Курочкина Марина Анатольевна | 15 Окт 2015 |
| документ | Контрольные работы по математике в 10-11классах | Курочкина Марина Анатольевна | 15 Окт 2015 |
| документ | Контрольные работы по геометрии по учебнику Атанасян Л. С. | Бритова Наталья Сергеевна | 21 Мар 2015 |
| документ | Рабочая программа среднего общего образования по математике 10 -11 класс( Мордкович А.Г. Атанасян Л.С.) | Слободина Маргарита Вячеславовна | 21 Мар 2015 |
| документ | Рабочая программа по математике 10 класс (Мордкович А.Г., Атанасян Л.С) | Маслова Галина Федоровна | 21 Мар 2015 |
| разное | Контрольные работы по математике для 4 класса. | Шах Елена Петровна | 10 Дек 2015 |
| документ | Рабочая программа по математике 11 класс (Колмогоров А. Н.) | Мучкаева Галина Ивановна | 31 Мар 2015 |
| документ | контрольные работы и тесты по органической химии 10 класс | Нестерова Юлия Александровна | 21 Мар 2015 |
| разное | Старкова Ольга Павловна | 21 Мар 2015 | |
| документ | Контрольные работы по геометрии 10 класс | Поликарпова Галина Львовна | 21 Мар 2015 |
| разное | Контрольные работы по алгебре 10 класс | Старкова Ольга Павловна | 31 Мар 2015 |
| разное | контрольные работы по алгебре и началам анализа 10-11 класс | Трушкова Анна Ивановна | 1 Апр 2015 |
| документ | Контрольные работы по обществознанию. 10 класс | Суркова Галина Владимировна | 4 Апр 2015 |
| документ | Контрольные работы по алгебре и началам анализа. 10 класс. | Семенова Татьяна Васильевна | 4 Апр 2015 |
| разное | Контрольные работы по геометрии 10 класс | Захарова Марина Анатольевна | 8 Апр 2015 |
| разное | Мозина Мария Ивановна | 14 Ноя 2015 | |
| разное | Итоговые контрольные работы по литературе 5-10 класс | Гримберг Анастасия Андреевна | 28 Апр 2015 |
| документ | Контрольные работы по Алгебре 10 класс | Роздабара Инна Петровна | 16 Авг 2015 |
| документ | контрольные работы по алгебре 10 класс Мордкович | Ховалыг Оюмаа Биче-ооловна | 4 Ноя 2015 |
| документ | Контрольные работы по алгебре иначалам анализа 10 класс | Максименко Татьяна Владимировна | 7 Апр 2016 |
| документ | контрольные работы по биологии, 10 класс | Боровскова Ирина Ивановна | 7 Апр 2016 |
| разное | Контрольные работы «Математика» 2 класс 2 класс, итоговые контрольные работы по математике | Ериклинцева Ирина Борисовна | 30 Сен 2015 |
| разное | Контрольные работы по УМК Гармония 2 класс по математике | САМСОНОВА МАРИЯ ВЛАДИМИРОВНА | 30 Мар 2015 |
| документ | Контрольные работы по математике 4 класс по учебнику Гейдмана | Михайлова Жанна Николаевна | 14 Сен 2015 |
| разное | Контрольные работы по математике 5 класс. | Забатурина Ольга Александровна | 20 Мар 2015 |
| разное | Контрольные работы по математике 6 класс | Забатурина Ольга Александровна | 20 Мар 2015 |
| документ | Административные контрольные работы по математике 5 класс | Карташова Надежда Ивановна | 21 Мар 2015 |
Самостоятельная работа по теме производная по алгебре 10 класс колмогоров :: kaunolphfratgue
05.01.2022 20:14
Алгебреклассы.
Производная. Текущий контроль осуществляется в виде самостоятельных работ, зачётов,. Самостоятельные работы. М.: Мнемозина. Тесты по алгебре и началам анализа к Колмогорову класс. Пояснительная записка. Применение производной к исследованию функции Приложение 6. Работа составлена в 2 вариантах в формате ЕГЭ. Оно содержит комплект контрольных работ на весь учебный год, снабженных ответами, а также материалы к тематическим зачетам. Решение контрольных работ по алгебре заклассы к пособию А. Г. МордковВоенная тема. Спортивные.
Ориентирована на учащихся классов и реализуется на основе следующих. Тема: Техника дифференцирования. Учебник: А. Н. Колмогоров Алгебра и начала анализа, учебник длякл. Ход урока. Многовариантное задание.классы. Работы. Добавил: Дата: 22 Март 20, 16:47, Понедельник Загрузок: 5881 Описание. Самостоятельные работы. М.: Мнемозина. Тесты по алгебре и началам анализа к Колмогорову класс. Тема: Техника дифференцирования. Учебник: А. Н. Колмогоров Алгебра и начала анализа, учебник длякл.
Ход урока. Самостоятельные работы по.
Также в начале года предусмотрена входная контрольная работа по темам 9 класса. Напомним, что, работая с учебником А. Н. Колмогорова и др., учитель может использовать дидактические. Уровневые контрольные работы по алгебре для 11 класса. Здесь можно читать онлайн или скачать учебник по алгебре за класс, Поурочные планы. Оно содержит комплект контрольных работ на весь учебный год, снабженных ответами, а также материалы к тематическим зачетам. Решение контрольных работ.
По алгебре заклассы к пособию А. Г. Мордков. Военная тема. Спортивные. Демонстрационный вариант диагностической работы по математике 337. Контрольные работы составлены в соответствии со структурой ЕГЭ для того,. Ориентированы на классы, работающие по учебникам А. Н. Колмогорова. В. Приводятся варианты шести контрольных работ для класса по темам:. Применение производной к исследованию функций 275. Рабочая программа по математикеклассы. Включены как вычислительные задания, так и работа с графиками функций.
Данная рабочая программа.
Вместе с Самостоятельная работа по теме производная по алгебре 10 класс колмогоров часто ищут
контрольная работа по алгебре 10 класс колмогоров ответы.
контрольная работа по алгебре 10 класс колмогоров за 1 полугодие.
контрольные работы по алгебре 10 класс колмогоров скачать бесплатно.
контрольная работа по алгебре и началам анализа 11 класс.
контрольная работа по алгебре и началам анализа 10 класс ответы.
контрольные работы по алгебре 10 класс колмогоров ответы.
контрольная работа по алгебре и началам анализа 11 класс ответы.
контрольная работа по алгебре 10 класс мордкович ответы
Читайте также:
Мини рассказ с фразеологизмами 5 класс
Гдз по химии и и новошинский н с новошинская 9 класса
Русский язык 4 класса решебник м.
л каленчук н.а чуракова т.б байкова 2012 года
Две пробы Колмогорова-Смирнова | Реальная статистика с использованием Excel
Основные понятияКритерий Колмогорова-Смирнова с двумя выборками используется для проверки того, относятся ли две выборки к одному и тому же распределению. Процедура очень похожа на Единый тест Колмогорова-Смирнова (см. также Тест Колмогорова-Смирнова на нормальность).
Предположим, что первая выборка имеет размер м с наблюдаемой кумулятивной функцией распределения F ( x ), а вторая выборка имеет размер n с наблюдаемой кумулятивной функцией распределения G ( x ). Определите
Нулевая гипотеза H 0 : обе выборки взяты из совокупности с одинаковым распределением. Что касается теста Колмогорова-Смирнова на нормальность, то мы отвергаем нулевую гипотезу (на уровне значимости α ), если D m,n > D m,n,α , где D m,n,α является критическим значением.
На m и n достаточно большие
где c ( α ) = обратное распределение Колмогорова при α , которое можно вычислить в Excel как α = KINV( α )*SQRT(( m+n )/( m*n ))
где KINV определяется в распределении Колмогорова. Значения c ( α ) также являются числителями последних записей в таблице Колмогорова-Смирнова.
ПримерПример 1 : Определите, относятся ли две выборки в левой части рисунка 1 к одному и тому же распределению. Значения в столбцах B и C представляют собой частоты значений в столбце A.
Рисунок 1 – Двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова содержит кумулятивное распределение для мужчин (на основе столбца B), столбец F содержит кумулятивное распределение для женщин, а столбец G содержит абсолютное значение различий. Например. ячейка E4 содержит формулу =B4/B14, ячейка E5 содержит формулу =B5/B14+E4, а ячейка G4 содержит формулу =ABS(E4-F4).
Ячейка G14 содержит формулу =МАКС(G4:G13) для тестовой статистики, а ячейка G15 содержит формулу =KSINV(G1,B14,C14) для критического значения. Поскольку D-stat = 0,229032 > 0,224317 = D-crit, мы делаем вывод, что существует значительная разница между распределениями для выборок.
Мы также можем использовать следующие функции для проведения анализа.
Функции рабочего листаФункция реальной статистики : В пакете ресурсов реальной статистики предусмотрены следующие функции:
KSDIST ( x , n 1 , n 2 , b , iter ) = p-значение двухвыборочного теста Колмогорова-Смирнова при D-статусе
x .1 (i) 900.1 Для образцов размера
N 1 и N 2. KSINV ( P , N 1, N 2, B, ITER 0 , ITER ) = критическое значение для для уровень значимости p двухвыборочного критерия Колмогорова-Смирнова для выборок размера n 1 и n 2.
iter = количество итераций, использованных при вычислении бесконечной суммы (по умолчанию = 10) в KDIST и KINV, и iter 0 (по умолчанию = 40) = количество использованных итераций для расчета КИНВ.
Когда аргумент b = ИСТИНА (по умолчанию), используется приближенное значение, которое лучше подходит для небольших значений n 1 и n 2. Если b = ЛОЖЬ, то предполагается, что n 1 и n 2 достаточно велики, чтобы можно было использовать описанное выше приближение.
Для примера 1 имеем следующее:
D-крит = KSINV(G1,B14,C14) = .224526
p-значение = KSDIST(G14,B14,C14) = .043055
Поиск по таблице Функции В качестве альтернативы мы можем использовать таблицу критических значений Колмогорова-Смирнова с двумя выборками, чтобы найти критические значения или следующие функции, основанные на этой таблице: 2, α, решка, интервал ) = критическое значение двухвыборочного критерия Колмогорова-Смирнова для выборки размером n 1 и n 2 для заданного значения альфы (по умолчанию 0,05) и хвостов = 1 (один хвост) или 2 (два хвоста, по умолчанию) на основе таблицы критических значений.
Если interp = TRUE (по умолчанию), то используется гармоническая интерполяция; в противном случае используется линейная интерполяция.
KS2PROB ( x, n1, n2, tails, interp, txt ) = приблизительное значение p для двух выборочных тестов KS для D до x для выборок размером n 1 и n 2, и хвостов = 1 (один хвост) или 2 (два хвоста, по умолчанию) на основе линейной интерполяции (если interp = FALSE) или гармонической интерполяции интерполяция (если interp = TRUE, по умолчанию) значений в таблице критических значений с использованием iter числа итераций (по умолчанию = 40).
Обратите внимание, что значения для α в таблице критических значений находятся в диапазоне от 0,01 до 0,2 (для хвосты = 2) и от 0,005 до 0,1 (для хвостов = 1). Когда txt = ЛОЖЬ (по умолчанию), если значение p меньше 0,01 ( решек = 2) или 0,005 ( хвостов = 1), то значение p задается равным 0, а если p -значение больше 0,2 (хвосты = 2) или 0,1 ( решек = 1), то p-значение равно 1.
Когда txt = ИСТИНА, тогда вывод принимает форму «< 0,01» , «< 0,005», «> 0,2» или «> 0,1».
Для примера 1 имеем следующее:
D-crit = KS2CRIT(B14,C14,G1) = 0,229792
p-значение = KS2PROB(G14,B14,C14) = 0,051232
Тестовая функцияНаконец, мы можем использовать следующую функцию массива для выполнения теста.
KS2TEST (R1, R2, lab, alpha, b, iter 0 , iter ) — это функция массива, которая выводит вектор-столбец со значениями D-stat, p-value, D-crit, n 1, n 2 из двухвыборочного теста КС для образцов в диапазонах R1 и R2, где alpha — это уровень значимости (по умолчанию = 0,05), а b, iter 0 , и iter аналогичны KSINV.
Если R2 опущен (по умолчанию), то R1 рассматривается как таблица частот (например, диапазон B4:C13 на рис. 1).
Если lab = TRUE, то в вывод включается дополнительный столбец меток; таким образом, выход представляет собой диапазон 5 × 2 вместо диапазона 1 × 5, если lab = FALSE (по умолчанию).
Для примера 1 формула =KS2TEST(B4:C13,TRUE), вставленная в диапазон F21:G25, генерирует выходные данные, показанные на рисунке 2.
Рисунок 2. Выходные данные функции KS2TEST
Другой примерПример 2
Рисунок 3 – Две выборки данных
Сначала мы покажем, как выполнить тест KS вручную, а затем воспользуемся функцией KS2TEST.
Рисунок 4 – Тест КС для двух образцов
Подход заключается в создании таблицы частот (диапазон M3:O11 на рис. 4), аналогичной той, что находится в диапазоне A3:C14 на рис. 1, а затем использовании того же подхода, что и в примере 1. Это делается с помощью формула массива реальной статистики = SortUnique (J4: K11) в диапазоне M4: M10, а затем вставка формулы = COUNTIF (J $ 4: J $ 11, $ M4) в ячейку N4 и выделение диапазона N4: O10, а затем Ctrl-R и Ctrl-D .
Наконец, формулы =СУММ(N4:N10) и =СУММ(O4:O10) вставляются в ячейки N11 и O11.
Мы также можем рассчитать значение p по формуле =KSDIST(S11,N11,O11), получив результат 0,62169.
Из рисунка 4 (или из p-значения > 0,05) видно, что нулевая гипотеза не отвергается, что свидетельствует об отсутствии существенной разницы между распределением для двух выборок. Того же результата можно добиться, используя формулу массива
=KS2TEST(J4:J11,K4:K10,TRUE)
, которая дает результат, показанный на рисунке 5.
0004
Наконец, обратите внимание, что если мы используем поиск по таблице, то получаем KS2CRIT(8,7,.05) = .714 и KS2PROB(.357143,8,7) = 1 (т.е. > .2).
Ссылки MIT (2006) Тест Колмогорова-Смирнова. Статистика для приложений
https://ocw.mit.edu/courses/18-443-statistics-for-applications-fall-2006/pages/lecture-notes/
Wessel, P. (2014) Критические значения для двухвыборочный критерий Колмогорова-Смирнова (2-сторонний) , Гавайский университет в Маноа (SOEST)
https://www.
webdepot.umontreal.ca/Usagers/angers/MonDepotPublic/STT3500h20/Critical_KS.pdf
Тест Колмогорова-Смирнова (KS Test) — GeeksforGeeks
Улучшить статью
Сохранить статью
- Последнее обновление: 10 июн, 2020
Улучшить статью
Сохранить статью
Тест Колмогорова-Смирнова очень эффективный способ определить, существенно ли отличаются два образца друг от друга. Обычно используется для проверки однородности случайных чисел. Однородность является одним из наиболее важных свойств любого генератора случайных чисел, и для его проверки можно использовать критерий Колмогорова-Смирнова.
Критерий Колмогорова-Смирнова также можно использовать для проверки того, различаются ли два лежащих в основе одномерных распределения вероятностей. Это очень эффективный способ определить, существенно ли отличаются два образца друг от друга.
Статистика Колмогорова-Смирнова количественно определяет расстояние между эмпирической функцией распределения выборки и кумулятивной функцией распределения эталонного распределения или между эмпирическими функциями распределения двух выборок.
Чтобы использовать тест для проверки однородности случайных чисел, мы используем CDF (кумулятивную функцию распределения) U[0, 1].
F(x)= x for 0<=x<=1
Эмпирический CDF, Sn(x)= (количество R1, R2…Rn < x)/N массив случайных чисел , случайные числа должны находиться в диапазоне [0, 1].
Используемая гипотеза –
H0(Нулевая гипотеза): Нулевая гипотеза предполагает, что числа равномерно распределены между 0-1. Если мы можем отвергнуть нулевую гипотезу, это означает, что числа неравномерно распределены между 0-1. Неспособность отвергнуть нулевую гипотезу не обязательно означает, что числа следуют равномерному распределению.
Алгоритм:
-> Ранжировать N случайных чисел в порядке возрастания.
-> Рассчитать D+ как max(i/N-Ri) для всех i в (1, N)
-> Рассчитать D- как max(Ri-((i-1)/N)) для всех i в (1, N)
-> Рассчитать D как max(sqrt(N) * D+, sqrt(N) * D-)
-> Если D>D(альфа)
Отвергает единообразие
еще
Он не может отвергнуть нулевую гипотезу.
Ниже приведена реализация вышеуказанного алгоритма на Python:
|
append(random.random()) 