Folosim parametri. Folosind parametrii pentru a găsi f. Funcții cu parametri

>> Informatică Clasa a VII-a >> Informatică: Opt și comandă să cicleze Repetă de N ori

Robot practic la subiect Clasa de informatică 7.

Uită-te la acestea: Opt și ciclul de comandă Repetă de N ori

Test: Test Word

Întrebarea numărul 1: Pentru ce folosim setările paginii documentului?

Pentru a insera paginarea
Pentru a pune silabe
Pentru a seta indentări de la chenarele paginii la chenarele textului
Pentru a alinia textul

Răspuns: 3;

Întrebarea numărul 2: Putem desena un cadru în jurul unei părți a textului pentru a-l scoate în evidență?

Alegeți una dintre opțiunile de răspuns:

Da, trebuie să folosiți chenare și să completați pentru asta.
Și pentru aceasta trebuie să utilizați parametrii paginii
Acest lucru se poate face folosind elementul Câmpuri din Setările paginii.
Nu, poți doar să încadrezi întreaga pagină

Raspunsul 1;

Întrebarea numărul 3: Atenție, există mai multe răspunsuri posibile la această întrebare!
Ce puncte putem implementa atunci când tipărim un document?

Specificați numărul de pagini
Specificați imprimarea mai multor pagini pe una
Specificați să imprimați 5 pagini pe una
tipăriți numai pagini individuale
Selectați pentru a imprima mai multe copii

Raspuns: 1,2,4,5;

Întrebarea numărul 4: Un editor de text este un program pentru...

Alegeți una dintre opțiunile de răspuns:

Prelucrare informatii grafice
procesare video
prelucrare informații text
lucrați cu înregistrări muzicale

Răspuns: 3;

Întrebarea numărul 5: Cum să ștergi un caracter din stânga cursorului...

Alegeți una dintre opțiunile de răspuns:

Faceți clic pe Ștergere
Apăsați BS
Apăsați Alt
Apăsați Ctrl + Shift

Răspuns: 2;

Întrebarea numărul 6: Specificați cum să salvați documentul editat sub un alt nume.

Întrebarea numărul 7: Ce acțiune putem efectua cu masa?

Vă rugăm să selectați mai multe opțiuni de răspuns:

Unirea celulelor
Modificați numărul de rânduri și coloane
Umpleți o celulă
Inserați imaginea în loc de chenar
modificați aspectul chenarelor tabelului

Raspuns: 1,2,3,5;

Întrebarea numărul 8: Cursorul este

Alegeți una dintre opțiunile de răspuns:

Dispozitiv de introducere a textului
tasta de la tastatură
cel mai mic element de afișare de pe ecran
un semn pe ecranul monitorului care indică poziția în care va fi afișată introducerea de la tastatură

Răspuns: 4;

Întrebarea numărul 9: Cum se activează bara de instrumente Desen?

Alegeți una dintre opțiunile de răspuns:

Vizualizare - Bare de instrumente - Desen
Editare - Lipire - Bare de instrumente - Desenare
Fișier - Deschidere - Desenare

Raspunsul 1;

Întrebarea numărul 10: Cum puteți insera o imagine într-un document text TP MS Word?
(Atenție la această întrebare, există mai multe răspunsuri posibile.)

Vă rugăm să selectați mai multe opțiuni de răspuns:

Din editor grafic
din fisier
din colecția de poze gata făcute
din meniul Fișier
de la imprimantă

Raspuns: 1,2,3;

Întrebarea numărul 11: Cum în editor de text pentru a imprima un caracter care nu este pe tastatură?

Alegeți una dintre opțiunile de răspuns:

Utilizați inserarea simbolului
Folosiți desenul pentru aceasta
Lipiți din fișierul special

Raspunsul 1;

Întrebarea numărul 12: Specificați succesiunea de acțiuni care trebuie efectuate atunci când introduceți o formulă.

Indicați ordinea opțiunilor de răspuns:

Selectați elementul de meniu Inserare
Faceți clic pe Obiect
Selectați Microsoft Equation
Scrieți o formulă
Faceți clic stânga într-o zonă liberă a ecranului

Raspuns: 1-2-3-4-5;

Nominalizat de profesorul de informatică al Liceului Internațional „Grand” Cheban L.I.

Calendar-planificare tematică în informatică, video în informatică online, informatică în școli

Acum că au fost găsite cele mai potrivite valori ale parametrilor de distribuție, calculăm f optim pentru această distribuție. Putem aplica procedura care a fost folosită în capitolul anterior pentru a găsi f optim în distribuție normală. Singura diferență este că probabilitățile pentru fiecare valoare standard (valoarea X) sunt calculate folosind ecuațiile (4.06) și (4.12). Într-o distribuție normală, găsim coloana probabilităților asociate (probabilități corespunzătoare unei anumite valori standard) folosind ecuația (3.21). În cazul nostru, pentru a găsi probabilitățile asociate, ar trebui să urmați procedura descrisă în detaliu mai devreme:

Pentru o valoare X standard dată, calculați-i N \ "(X) corespunzătoare folosind ecuația (4.06).

Pentru fiecare valoare X standard, calculați suma acumulată a valorilor N \ "(X) corespunzătoare tuturor X anterioare.

Acum pentru a găsi N (X), adică probabilitatea totală pentru un X dat, adăugați suma curentă corespunzătoare valorii lui X la suma curentă corespunzătoare valorii anterioare a lui X. Împărțiți valoarea rezultată la 2. Apoi împărțiți câtul rezultat la valoare totală dintre toate N \ "(X), adică ultimul număr din coloana sumelor curente. Acest nou coeficient este probabilitatea asociată cu o coadă pentru un X dat.

De acum avem o metodă pentru găsirea probabilităților asociate pentru valorile standard ale lui X la acest set valorile parametrilor, putem găsi f optim. Procedura este exact aceeași cu cea folosită pentru a găsi f optim într-o distribuție normală. Singura diferență este că calculăm coloana probabilităților asociate într-un mod diferit. În exemplul nostru cu 232 de tranzacții, valorile parametrilor care se obțin cu cea mai mică valoare a statisticii K-S sunt 0,02, 2,76, O și 1,78 pentru LOC, SCALE, SKEW și, respectiv, KURT. Am obținut aceste valori ale parametrilor utilizând procedura de optimizare descrisă în acest capitol. Statistici K-S== 0,0835529 (înseamnă că în cel mai rău punct, cele două distribuții sunt eliminate cu 8,35529%) la un nivel de semnificație de 7,8384%. Figura 4-10 arată funcția de distribuție pentru acele valori ale parametrilor care se potrivesc cel mai bine celor 232 de tranzacții ale noastre. Dacă luăm acești parametri și găsim f-ul optim pentru această distribuție, limitând distribuția la +3 și -3 sigma folosind 100 de puncte de date egal distanțate, obținem f = 0,206, sau 1 contract pentru fiecare 23.783,17 USD. Comparați acest lucru cu regula generală, care va arăta că creșterea optimă se realizează cu 1 contract pentru fiecare 7.918,04 USD din soldul contului. Obținem acest rezultat dacă constrângem distribuția la 3 sigma de fiecare parte a mediei. De fapt, în fluxul nostru comercial empiric, am avut o pierdere în cel mai rău caz de 2,96 sigma și un câștig în cel mai bun caz de 6,94 sigma. Acum, dacă ne întoarcem și restrângem distribuția la 2,96 sigma la stânga mediei și la 6,94 sigma la dreapta (și de data aceasta folosind 300 de puncte de date egal distanțate), obținem f = 0,954 optim, sau 1 contract pentru fiecare 5062,71 USD din soldul contului. De ce diferă de optimul empiric G = 7918,04?

Problema este „asperitatea” alocării efective.

Amintiți-vă că nivelul de semnificație al parametrilor noștri de cea mai bună potrivire a fost de numai 7,8384%. Să luăm o distribuție de 232 de tranzacții și să o plasăm în 12 celule de la -3 la +3 sigma.

Celule Număr de tranzacții

Bg „. -0,5 0,0 43

b - \ "0,0 0,5 69

Rețineți că există lacune pe cozile distribuției, de exemplu. zone, sau celule, unde nu există date empirice. Aceste zone sunt netezite atunci când ne potrivim distribuția reglementată la date, iar aceste zone netezite sunt cele care provoacă diferența dintre Γ optim parametric și empiric. De ce distribuția noastră caracteristică, cu toate posibilitățile de ajustare a formei, nu este foarte apropiată. la distributia propriu-zisa? Motivul este că distribuția observată are prea multe puncte de inflexiune. Parabola poate fi îndreptată cu ramuri în sus sau în jos. Cu toate acestea, de-a lungul întregii parabole, direcția concavității sau convexității nu se schimbă. În punctul de inflexiune, direcția concavității se schimbă. Parabola are 0 puncte de inflexiune,

4899,56 -3156,33 -1413,1 330,13 2073,36 3816,59

Figura 4-11 Puncte de inflexiune ale distribuției în formă de clopot

Figura 4-10 Alocare ajustabilă pentru 232 de tranzacții

întrucât direcția concavității nu se schimbă niciodată. Un obiect în formă de S întins pe o parte are un punct de inflexiune, adică punctul în care se modifică concavitatea. Figura 4-11 arată distributie normala... Rețineți că există două puncte de inflexiune într-o curbă în formă de clopot, cum ar fi o distribuție normală. În funcție de valoarea SCALE, distribuția noastră reglabilă poate avea zero puncte de inflexiune (dacă SCALA este foarte mică) sau două puncte de inflexiune. Motivul pentru care distribuția noastră reglementată nu descrie foarte bine distribuția reală a tranzacțiilor este că distribuția reală are prea multe puncte de inflexiune. Înseamnă aceasta că distribuția caracteristică rezultată este incorectă? Cel mai probabil nu. Dacă am dori, am putea crea o funcție de distribuție care să aibă mai mult de două puncte de inflexiune. O astfel de funcție ar putea fi mai bine adaptată distribuției reale. Dacă ar fi să creăm o funcție de distribuție care să permită un număr nelimitat de puncte de inflexiune, atunci am putea-o potrivi exact distribuției observate. F-ul optim obținut dintr-o astfel de curbă ar coincide practic cu cel empiric. Cu toate acestea, cu cât ar trebui să adăugăm mai multe puncte de inflexiune la funcția de distribuție, cu atât ar fi mai puțin fiabilă (adică, ar reprezenta mai puțin tranzacții viitoare). Nu încercăm să potrivim exact IK parametric la observabil, ci încercăm doar să determinăm cum sunt distribuite datele observate, astfel încât să putem prezice cu mare siguranță viitorul optim 1 (dacă datele sunt distribuite în același mod ca și în trecut). Punctele de inflexiune false au fost eliminate în distribuția reglementată, adaptate la tranzacțiile reale. Să explicăm cele de mai sus cu un exemplu. Să presupunem că folosim o placă Galton. Știm că distribuția asimptotică a bilelor care cad prin tablă va fi normală. Cu toate acestea, vom arunca doar 4 bile. Ne putem aștepta ca rezultatele aruncării a 4 mingi să fie distribuite normal? Ce zici de 5 bile? 50 de bile? Într-un sens asimptotic, ne așteptăm ca distribuția observată să fie mai aproape de normal pe măsură ce crește numărul de tranzacții. Potrivirea distribuției teoretice la fiecare punct de inflexiune din distribuția observată nu ne va oferi un grad mai mare de precizie în viitor. La un numar mare de tranzacții ne putem aștepta ca distribuția observată să convergă cu cea așteptată și multe puncte de inflexiune vor fi umplute cu tranzacții atunci când numărul lor ajunge la infinit. Dacă parametrii noștri teoretici reflectă cu acuratețe distribuția tranzacțiilor reale, atunci G optim derivat din distribuția teoretică va fi mai precis pentru succesiunea viitoare de tranzacții decât G optim calculat empiric din tranzacțiile trecute. Cu alte cuvinte, dacă cele 232 de tranzacții ale noastre reprezintă distribuția tranzacțiilor viitoare, atunci ne putem aștepta ca distribuția tranzacțiilor viitoare să fie mai aproape de distribuția noastră teoretică „ajustată” decât cea observată, cu numeroasele sale puncte de inflexiune și „zgomotul” datorat. pentru a limita numărul de tranzacții. Astfel, ne putem aștepta ca viitorul să fie optim (va arăta mai mult cu Γ optim obținut din distribuția teoretică decât cu Γ optim obținut empiric din distribuția observată.

Deci, cel mai bine este în acest caz să folosiți nu empiric, ci optimul parametric G. Situația este similară cu cazul considerat cu 20 de aruncări de monede din capitolul anterior. Dacă ne așteptăm la 60% din câștiguri într-un joc 1: 1, atunci G optim = 0,2. Totuși, dacă am avea doar date empirice despre ultimele 20 de aruncări, dintre care 11 au fost câștigătoare, optimul nostru (ar fi 0,1. Presupunem că optimul parametric ((5062,71 USD în acest caz) este corect, deoarece este optim pentru funcție care „generează” tranzacții. Ca și în cazul jocului tocmai menționat cu aruncarea monedei, presupunem că optimul (pentru următoarea tranzacție este determinat de funcția de generare a parametrilor, chiar dacă parametrii (diferă de optimul empiric). )

Evident, parametrii limitatori au influență mare la optim Г Cum să alegi acești parametri limitatori? Să vedem ce se întâmplă când mutam chenarul de sus. Următorul tabel este compilat pentru o limită inferioară de 3 sigma folosind 100 de puncte de date echidistante și parametri optimi pentru 232 de tranzacții: \ r \ nLimita superioară G \ r \ n3 Sigmas 0.206 $ 23783.17 \ r \ n4 Sigmas 0.588 $ 8332.51 \ nsr 0,784 $ 6249,42 \ r \ n6 Sigmas 0,887 $ 5523,73 \ r \ n7 Sigmas 0,938 $ 5223,41 \ r \ n8 Sigmas 0,963 $ 5087,81 \ r \ n7 Sigmas 0,938 $ 5223,41 $ \ r \ n8 Sigmas 0,963 $ 5087,81 \ r \ r \ n * * * * 9 $ \ n * * * 4 \ n * * * 9 \ 0. r \ n

Rețineți că, cu o limită inferioară constantă, cu cât deplasăm mai sus limita superioară, cu atât este mai aproape optimă (la 1. Astfel, cu cât împingem limita superioară mai mult, cu atât este mai aproape optimă (în dolari va fi de limita inferioară (așteptată). pentru a pierde cel mai rău caz).în cazul în care marginea noastră inferioară este la -3 sigma, cu cât ne mutăm mai mult chenarul superior, cu atât mai aproape de limita optimă (în dolari va fi de marginea inferioară, adică la 330,13 USD - (1743,23 * 3) = = - 4899,56 $ Uită-te ce se întâmplă când limita superioară nu se modifică (3 sigma) și mutăm limita inferioară Destul de repede așteptările aritmetice și matematice ale unui astfel de proces se dovedesc a fi negative. mai mult de 50% din suprafața de sub funcția caracteristică este în stânga față de axa verticală. Prin urmare, atunci când mutăm parametrul de limită inferioară, optimul (tinde spre zero. Acum să vedem ce se întâmplă dacă începem simultan să mutăm ambele perechi de limite. metri. Aici folosim un set de parametri optimi 0,02, 2,76, 0 și 1,78 pentru a distribui 232 de tranzacții și 100 de puncte de date echidistante:

Limite superioare și inferioare B \ r \ n3 Sigmas 0.206 $ 23783.17 \ r \ n4 Sigmas 0.158 $ 42 040.42 \ r \ n5 Sigmas 0.126 $ 66 550.75 \ r \ n6 Sigmas \ 7 * * 97 3 $ \ . n * * * \ r \ n100 Sigmas 0,053 $ 322625,17 \ r \ n

Rețineți că optimul (se apropie de 0 atunci când respingem ambii parametri limitatori. În plus, deoarece pierderea în cel mai rău caz crește și este împărțită la G optim mai mic, 1 dolar al nostru, adică suma de finanțare a 1 unitate, se apropie și de infinit. .

Problemă cea mai buna alegere parametrii restrictivi pot fi formulați ca o întrebare: unde se pot întâmpla cele mai bune și cele mai rele tranzacții în viitor (când vom tranzacționa în acest sistem de piață)? Cozile de distribuție tind de fapt către plus și minus infinit și ar trebui să finanțăm fiecare contract cu o sumă infinit de mare (ca în ultimul exemplu, unde am depășit ambele limite). Desigur, dacă vom face comerț la nesfârșit perioadă lungă de timp , optimul nostru (în dolari va fi infinit de mare. Dar nu vom tranzacționa în acest sistem de piață pentru totdeauna. G optim la care vom tranzacționa în acest sistem de piață este o funcție a celor mai bune și mai proaste tranzacții presupuse. Amintiți-vă, dacă aruncăm o monedă de 100 de ori și notăm cea mai lungă bară de cozi la rând și apoi întoarcem moneda de încă 100 de ori, atunci bara de cozi după 200 de aruncări va fi cel mai probabil mai mare decât după 100 de aruncări. În mod similar, dacă cel mai rău caz de pierdere din istoria noastră de 232 de tranzacții a fost 2, 96 sigma (să luăm 3 sigma pentru comoditate), apoi, în viitor, ar trebui să ne așteptăm la o pierdere de mai mult de 3 sigma. Prin urmare, în loc să ne limităm distribuția la istoria trecută. de tranzacții (-2,96 și +6,94 sigma), îl vom limita - 4 și +6,94 sigma. Probabil ar trebui să ne așteptăm ca în viitor să fie încălcat limita superioară și nu inferioară. Cu toate acestea, nu vom lua acest lucru fapt luat în considerare din mai multe motive. faptul că sistemele de tranzacționare în viitor își înrăutățesc performanța în comparație cu lucrul pe date istorice, chiar dacă nu folosesc parametri optimizați. Totul se reduce la principiul că eficiența sistemelor mecanice de tranzacționare scade treptat. În al doilea rând, faptul că plătim un preț mai mic pentru eroarea în f optim atunci când ne deplasăm mai degrabă la stânga decât la dreapta vârfului curbei f sugerează că ar trebui să fim mai conservatori în prognozele noastre pentru viitor. Vom calcula f optim parametric la constrângerile sigma -4 și +6,94 folosind 300 de puncte de date echidistante. Cu toate acestea, atunci când calculăm probabilitățile pentru fiecare dintre cele 300 de celule de date echidistante, este important să luăm în considerare distribuția 2 sigma înainte și după parametrii de constrângere aleși. Prin urmare, vom determina probabilitățile asociate folosind celule în intervalul de la -6 la +8,94 sigma, chiar dacă intervalul real este de la -4 la +6,94 sigma. Astfel, vom crește acuratețea rezultatelor. Utilizarea parametrilor optimi 0,02, 2,76, 0 și 1,78 ne oferă acum un f optim = 0,837 sau 1 contract pentru fiecare 7936,41 USD. Atâta timp cât parametrii de delimitare nu sunt încălcați, modelul nostru este precis pentru limitele selectate. Până când ne așteptăm să pierdem mai mult de 4 sigma (330,13 USD - (1743,23 * 4) = - 6642,79 USD) sau un profit mai mare de 6,94 sigma (330,13 USD + (1743,23 * 6,94) = 12 428,15 USD, putem presupune că limitele ale distribuţiei tranzacţiilor viitoare sunt alese precis. Posibila discrepanță între modelul generat și distribuția reală este un punct slab al acestei abordări, adică f-ul optim obținut din model nu va fi neapărat optim. Dacă parametrii aleși de noi sunt încălcați în viitor, f poate să nu mai fie optim. Acest dezavantaj poate fi eliminat prin utilizarea opțiunilor, care vă permit să limitați posibila pierdere a unei anumite sume. De îndată ce vorbim despre slăbiciune aceasta metoda, este necesar să subliniem ultimul său dezavantaj. Trebuie avut în vedere faptul că distribuția reală a profiturilor și pierderilor din tranzacționare este o distribuție în care parametrii se schimbă constant, deși lent. Ar trebui să reglați periodic profitul și pierderile de tranzacționare ale sistemului de piață pentru a urmări această dinamică.

Mai multe despre subiectul Utilizarea parametrilor pentru a găsi f optim:

2. SISTEM DE CLASIFICARE A SARCINILOR DE GESTIUNE A PROIECTELOR ORGANIZAȚIONALE
Cine va ajuta la intocmirea unui plan de afaceri pentru gasirea investitiilor
3.4. Utilizarea finanțelor pentru a reglementa economia de piață.
Utilizarea unui contract pentru a crește rentabilitatea investiției
Utilizarea swap-urilor pentru a reduce plățile de dobândă
Găsirea optimului folosind media geometrică.
F optim pentru alte distribuții și curbe personalizate
2. Folosirea probelor pentru a dezvălui persoana interogata într-o minciună
Capitolul 6: Metode și mijloace neconvenționale de obținere și utilizare a informațiilor semnificative pentru investigarea criminalității

- Dreptul de autor - Profesiune juridică - Drept administrativ - Proces administrativ - Dreptul antitrust și dreptul concurenței - Procesul de arbitraj (economic) - Audit - Sistem bancar - Drept bancar - Afaceri - Contabilitate - Dreptul proprietății -

Când se declară o funcție, sunt specificați parametrii formali, care sunt apoi utilizați în interiorul funcției în sine. Utilizăm parametrii actuali atunci când apelăm funcția. Parametrii actuali pot fi variabile ale oricăror tip potrivit sau constante.

Variabilele locale există doar în timpul execuției blocului de program în care sunt declarate, sunt create la intrarea în bloc și distruse la părăsirea acestuia. Mai mult, o variabilă declarată într-un bloc nu are nimic de-a face cu o variabilă cu același nume declarată într-un alt bloc.

Spre deosebire de variabilele locale, variabilele globale sunt vizibile și pot fi utilizate oriunde în program. Ei își păstrează valoarea pe toată durata funcționării programului. Pentru a crea o variabilă globală, aceasta trebuie să fie declarată în afara funcției. O variabilă globală poate fi utilizată în orice expresie, indiferent de blocul în care este folosită expresia.

inti, j; / * Prima funcție are i, j la nivel de fișier vizibil. În plus, are un parametru formal k și o variabilă locală rezultat.În timpul funcționării, această funcție modifică valoarea variabilei de fișier i * / intf1 (intk) (intresult; rezultat = i * j + k; i + = 100; rezultat returnat;)

/ * În a doua funcție, numele parametrului formal coincide cu numele variabilei i a nivelului fișierului, parametrul este utilizat în timpul funcționării, nu variabila fișier. * / int f2 (int i)

(/ * i - parametru, j - fișier * / return i * j;

/ * La a treia funcție, situația este aceeași ca și la a doua. Numai că de această dată variabila de fișier j este mascată, și nu de un parametru formal, ci de o variabilă locală. * / int f3 (int k)

(int j; j = 100; / * i - fișier, j - local * / return i * j + k;

Variabila j a blocului cel mai interior maschează nu numai variabila fișier, ci și variabila locală din blocul exterior. * / int f4 (int k)

(/ * Declaram o variabila si initializam imediat * / int j = 100; (/ * Declaram o alta locala cu acelasi nume ca fisierul si locala din blocul extern * / int j = 10; / * i - fisier , j - local, iar din blocul intern * / return i * j + k;)

Necesitatea de a inițializa variabile (variabile automate)

Cea mai simplă metodă este de a declara variabile în interiorul funcțiilor. Dacă o variabilă este declarată în interiorul unei funcții, de fiecare dată când funcția este apelată, memoria este alocată automat pentru variabilă. Când funcția se termină, memoria ocupată de variabile este eliberată. Astfel de variabile sunt numite automate.

La crearea variabilelor automate, acestea nu sunt inițializate în niciun fel, adică. valoarea unei variabile automate este nedefinită imediat după crearea ei și nu se poate prevedea care va fi valoarea. În consecință, înainte de a utiliza variabilele automate, trebuie fie să le inițializați în mod explicit, fie să le atribuiți o anumită valoare.

INITIALIZARE INAINTE DE UTILIZARE !!!

/ * Variabila de fisier fara initializare, va fi egala cu 0 * / int s; int f () (/ * Local fără inițializare, conține gunoi * / int k; return k;) int main () (printf ("% d \ n", s); / * Tipărește întotdeauna 0 * / / * Este imposibil de prezis ce vom vedea * / / * De asemenea, numerele pot fi diferite * / printf ("% d \ n", f ()); ...; printf ("% d \ n", f ()) ; întoarce 0;