Ми використовуємо настройки. Використання параметрів для пошуку оптимального f. Опції з параметрами

>>Інформатика 7 клас >> Інформатика: Восьминіжка і команда циклу Повтори N разів

Практична робота до предмету Інформатика 7 клас.

Розгляд теми: Восьминіжка і команда циклу Повтори N разів

Контрольний Word

Питання №1:Навіщо ми використовуємо параметри сторінки документа?

Щоб вставити нумерацію сторінок
Щоб розставити перенесення
Щоб задати відступи від меж сторінки до меж тексту
Щоб вирівняти текст

Відповідь: 3;

Питання №2:Чи можемо ми обвести частину тексту рамкою, щоб виділити її?

Виберіть один із варіантів відповіді:

Так, для цього потрібно скористатися кордонами та заливкою.
Та й для цього потрібно скористатися параметрами сторінки
Це можна зробити за допомогою Поля в параметрах сторінки.
Ні, можна зробити рамку лише для цілої сторінки

Відповідь: 1;

Питання №3:Увага у цьому питанні можливі кілька варіантів відповіді!
Які пункти ми можемо здійснити під час виведення документа на друк?

Вказати кількість сторінок
Вказати друк кількох сторінок на одній
Вказати друк 5 сторінок на одній
роздрукувати лише окремі сторінки
Вибрати друк кількох копій

Відповідь: 1,2,4,5;

Питання №4:Текстовий редактор це програма для...

Виберіть один із варіантів відповіді:

Обробки графічної інформації
обробки відеоінформації
обробки текстової інформації
роботи з музичними записами

Відповідь: 3;

Питання №5:Як видалити символ, що стоїть ліворуч від курсору.

Виберіть один із варіантів відповіді:

Натиснути Delete
Натиснути BS
Натиснути Alt
Натиснути Ctrl+Shift

Відповідь: 2;

Питання №6:Вкажіть порядок збереження редагованого документа під іншим ім'ям.

Питання №7: Яку дію ми можемо виконати з таблицею?

Виберіть кілька варіантів відповіді:

Об'єднання осередків
Змінити кількість рядків та стовпців
Закрийте один осередок
Вставити малюнок замість кордону
змінити вигляд меж таблиці

Відповідь: 1,2,3,5;

Питання №8: Курсор - це

Виберіть один із варіантів відповіді:

Пристрій введення текстової інформації
клавіша на клавіатурі
найменший елемент відображення на екрані
мітка на екрані монітора, що вказує позицію, в якій буде відображено клавіатуру, що вводиться

Відповідь: 4;

Питання №9: Як увімкнути панель інструментів Малювання?

Виберіть один із варіантів відповіді:

Вид - Панелі інструментів - Малювання
Правка - Вставити - Панелі інструментів - Малювання
Файл - відкрити - Малювання

Відповідь: 1;

Запитання №10:Як можна вставити малюнок у текстовий документ ТР MS Word?
(Увага в цьому питанні можлива кілька варіантів відповіді.)

Виберіть кілька варіантів відповіді:

З графічного редактора
з файлу
з колекції готових картинок
з меню Файл
з принтера

Відповідь: 1,2,3;

Питання №11:Як в текстовому редакторінадрукувати символ якого немає на клавіатурі?

Виберіть один із варіантів відповіді:

Скористайтеся вставкою символу
Використовувати для цього малювання
Вставити зі спеціального файлу

Відповідь: 1;

Питання №12:Вкажіть послідовність дій, що виконуються при вставці формули.

Вкажіть порядок дотримання варіантів відповіді:

Вибрати пункт меню Вставка
Натиснути Об'єкт
Вибрати Microsoft Equation
Написати формулу
Натиснути лівою кнопкою миші у вільній області екрану

Відповідь: 1-2-3-4-5;

Надіслано вчителем інформатики Міжнародного лицею "Гранд" Чебаном Л.І.

Календарно-тематичне планування з інформатики, відео з інформатики онлайн , Інформатика в школі

Тепер, коли знайдено найбільш потрібні значення параметрів розподілу, розрахуємо оптимальне f для цього розподілу. Ми можемо застосувати процедуру, яка була використана у попередньому розділі для пошуку оптимального f при нормальному розподілі. Єдина відмінність полягає в тому, що ймовірності для кожного стандартного значення (значення X) розраховуються за допомогою рівнянь (4.06) та (4.12). При нормальному розподілі ми знаходимо стовпець асоційованих імовірностей (імовірностей, які відповідають певному стандартному значенню), використовуючи рівняння (3.21). У нашому випадку, щоб знайти асоційовані ймовірності, слід виконати процедуру, детально описану раніше:

Для цього стандартного значення Х розрахуйте його відповідне N"(X) за допомогою рівняння (4.06).

Для кожного стандартного значення Х розрахуйте накопичену суму значень N \ "(X), що відповідають усім попереднім X.

Тепер знайти N(X), тобто. підсумкову ймовірність для даного X, додайте поточну суму, що відповідає значенню X, до поточної суми, що відповідає попередньому значенню X. Розділіть отриману величину на 2. Потім розділіть отримане приватне на загальну сумувсіх N\"(X), тобто останнє число в стовпці поточних сум. Це нове приватне є асоційованою 1-хвостою ймовірністю для даного X.

Так як тепер у нас є метод пошуку асоційованих ймовірностей для стандартних значень Х при даному наборізначень параметрів ми можемо знайти оптимальне f. Процедура точно збігається з тією, яка застосовується для пошуку оптимального f при нормальному розподілі. Єдина відмінність полягає в тому, що ми розраховуємо стовпець асоційованих ймовірностей іншим способом. У нашому прикладі з 232 угодами значення параметрів, які виходять при найнижчому значенні статистики К-С, становлять 0,02, 2,76, 1,78 для LOC, SCALE, SKEW і KURT відповідно. Ми отримали ці параметри, використовуючи процедуру оптимізації, описану в цьому розділі. Статистика К-С== 0,0835529 (це означає, що у найгіршій точці два розподілу видалені на 8,35529%) за рівня значимості 7,8384%. Малюнок 4-10 показує функцію розподілу для тих значень параметрів, які найкраще підходять для наших 232 угод. Якщо ми візьмемо отримані параметри і знайдемо оптимальне f з цього розподілу, обмежуючи розподіл +3 і -3 сигма, використовуючи 100 точок даних, то отримаємо f= 0,206, або 1 контракт на кожні 23 783,17 долара. Порівняйте це з емпіричним методом, який покаже, що оптимальне зростання досягається за 1 контракту на кожні 7918,04 долара на балансі рахунку. Цей результат отримуємо, якщо обмежуємо розподіл 3 сигма з кожної сторони від середнього. Насправді в емпіричному потоці угод у нас був програш найгіршого випадку 2,96 сигма і виграш найкращого випадку 6,94 сигма. Тепер, якщо ми повернемося і обмежимо розподіл 2,96 сигма зліва від середнього та 6,94 сигма справа (і цього разу будемо використовувати 300 рівновіддалених точок даних), то отримаємо оптимальне f = 0,954, або 1 контракт на кожні 5062,71 долара на балансі рахунку. Чому воно відрізняється від оптимального емпіричного Г= 7918,04?

Проблема полягає у «грубості» фактичного розподілу.

Згадайте, що рівень значущості наших найкраще відповідних параметрів був лише 7,8384%. Давайте візьмемо розподіл 232 угод і помістимо в 12 осередків від -3 до +3 сигми.

Осередки Кількість угод

Вг„. -0,5 0,0 43

ь -\" 0,0 0,5 69

Зауважте, що у хвостах розподілу перебувають прогалини, тобто. області, чи комірки, де немає емпіричних даних. Ці області згладжуються, коли ми пристосовуємо наш регульований розподіл до даних, і саме ці згладжені області викликають різницю між параметричним та емпіричним оптимальним Г Чому ж наш характеристичний розподіл при всіх можливостях регулювання його форми не дуже добре наближено до фактичного розподілу? Причина полягає в тому, що розподіл, що спостерігається, має занадто багато точок перегину. Параболу можна спрямувати гілками вгору чи вниз. Однак уздовж усієї параболи напрям увігнутості або опуклості не змінюється. У точці перегину напрямок увігнутості змінюється. Парабола має 0 точок перегину,

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

Малюнок 4-11 Точки перегину дзвоноподібного розподілу

Рисунок 4-10 Регульований розподіл для 232 угод

тому що напрямок увігнутості ніколи не змінюється. Об'єкт, має форму літери S, що лежить боці, має одну точку перегину, тобто. точку, де увігнутість змінюється. Малюнок 4-11 показує нормальний розподіл. Зауважте, що у дзвоноподібній кривій, такій як нормальний розподіл, є дві точки перегину. Залежно від значення SCALE наш регульований розподіл може мати нуль точок перегину (якщо SCALE дуже низький) або дві точки перегину. Причина, через яку наш регульований розподіл не дуже добре описує фактичний розподіл угод, полягає в тому, що реальний розподіл має дуже багато точок перегину. Чи це означає, що отриманий характеристичний розподіл неправильно? Скоріш за все ні. За бажання ми могли б створити функцію розподілу, яка мала б більше двох точок перегину. Таку функцію можна було краще підігнати до реального розподілу. Якби ми створили функцію розподілу, яка допускає необмежену кількість точок перегину, ми точно підігнали б її до спостережуваного розподілу. Оптимальне f, отримане за допомогою такої кривої, практично збіглося б з емпіричним. Однак чим більше точок перегину нам довелося б додати до функції розподілу, тим менш надійною вона була б (тобто вона гірше уявляла б майбутні угоди). Ми не намагаємося точно підігнати параметричне IK спостережуваному, а намагаємося лише визначити, як розподіляються дані, що спостерігаються, щоб можна було передбачити з великою впевненістю майбутнє оптимальне 1 (якщо дані будуть розподілені так само, як у минулому). У регульованому розподілі, підігнаному до реальних угод, видалено помилкові точки перегину. Пояснимо вищесказане з прикладу. Припустимо, ми використовуємо дошку Галтона. Ми знаємо, що асимптотично розподіл кульок, що падають через дошку, буде нормальним. Однак ми збираємося кинути лише 4 кульки. Чи можемо ми очікувати, що результати кидків 4 кульок будуть розподілені нормально? Як щодо 5 кульок? 50 кульок? В асимптотичному сенсі ми очікуємо, що розподіл, що спостерігається, буде ближче до нормального при збільшенні числа угод. Припасування теоретичного розподілу до кожної точки перегину спостережуваного розподілу не дасть нам великого ступеня точності в майбутньому. При велику кількістьугод ми можемо очікувати, що розподіл, що спостерігається, буде сходитися з очікуваним і багато точок перегину будуть заповнені угодами, коли їх число прагне до нескінченності. Якщо наші теоретичні параметри точно відбивають розподіл реальних угод, то оптимальне Р, отримане з урахуванням теоретичного розподілу, за майбутньої послідовності угод буде точніше, ніж оптимальне Р, розраховане емпірично з попередніх угод. Іншими словами, якщо наші 232 угоди становлять розподіл угод у майбутньому, тоді ми можемо очікувати, що розподіл угод у майбутньому буде ближчим до нашого «налаштованого» теоретичного розподілу, ніж до спостерігається, з його численними точками перегину та «зашумленістю» через кінцевий кількості угод. Таким чином, ми можемо очікувати, що майбутнє оптимальне (буде більше схоже на оптимальне Р, отримане з теоретичного розподілу, ніж оптимальне Р, отримане емпірично з спостерігається розподілу.

Отже, найкраще в цьому випадку використовувати не емпіричне, а оптимальне оптимальне Г Ситуація аналогічна розглянутому випадку з 20 кидками монети в попередньому розділі. Якщо ми очікуємо 60% виграшів у грі 1:1, то оптимальне Г = 0,2. Однак якби у нас були тільки емпіричні дані про останні 20 кидків, 11 з яких були виграшними, наше оптимальне (становило б 0,1. Ми виходимо з того, що параметричне оптимальне ($5062,71 у цьому випадку) вірне, оскільки воно оптимальне для функції, яка «генерує» угоди.Як і у випадку тільки що згаданої гри з кидком монети, ми припускаємо, що оптимальне (для наступної угоди визначається параметричною функцією, що генерує, навіть якщо параметричне ( відрізняється від емпіричного оптимального Г

Очевидно, що обмежувальні параметри надають великий впливна оптимальне Г Як вибирати ці обмежувальні параметри? Подивимося, що відбувається, коли ми відсуваємо верхню межу. Наступна таблиця складена для нижньої межі 3 сигма з використанням 100 рівновіддалених точок даних і оптимальних параметрів для 232 угод: Верхня межа Г Sigmas 0,206 $23783,17 Sigmas 0,585 $832 0,784 $6249,42 Sigmas 0,887 $5523,73 Sigmas 0,938 $5223,41 Sigmas 0,963 $5087,81 * * * * 0,999 $4904,46

Зауважте, що при постійній нижній межі, чим вище ми відсуваємо верхню межу, тим ближче оптимальне (до 1. Таким чином, чим більше ми відсуваємо верхню кордон, тим ближче оптимальне (у доларах буде до нижньої межі (очікуваний програш найгіршого випадку)). тому випадку, коли наша нижня межа знаходиться на -3 сигма, чим більше ми відсуваємо верхню межу, тим ближче в межі оптимальне (у доларах буде до нижньої межі, тобто до $330,13 -(1743,23*3) = = - $ 4899,56 Подивіться, що відбувається, коли верхня межа не змінюється (3 сигма), а ми відсуваємо нижню межу Досить швидко арифметичне математичне очікування такого процесу виявляється негативним, тому що більше 50% площі під характеристичною функцією знаходиться зліва від вертикальної осі Отже, коли ми відсуваємо нижній обмежувальний параметр, оптимальне ( прагне до нуля. Тепер подивимося, що станеться, якщо ми одночасно почнемо відсувати обидві обмежувальні пари метри. Тут ми використовуємо набір оптимальних параметрів 0,02, 2,76, 0 і 1,78 для розподілу 232 угод та 100 рівновіддалених точок даних:

Верхня і нижня межа Б\r\n3 Sigmas 0,206 $23783,17\r4 Sigmas 0,158 $42 040,42\r5 Sigmas 0,126 $66 550,75\r6 Sigmas 0,107 $87 * 100 Sigmas 0,053 $322625,17 n

Відзначте, що оптимальне (наближається до 0, коли ми відсуваємо обидва обмежувальні параметри. Більш того, так як програш найгіршого випадку збільшується і ділиться на все менше оптимальне Г, наше 1 $, тобто сума фінансування 1 одиниці, також наближається до нескінченності.

Проблему найкращого виборуобмежувальних параметрів можна сформулювати у вигляді питання: де можуть відбутися в майбутньому найкращі та найгірші угоди (коли ми торгуватимемо в цій ринковій системі)? Хвости розподілу насправді прагнуть плюс і мінус нескінченності, і нам слід фінансувати кожен контракт на нескінченно більшу суму (як в останньому прикладі, де ми розсовували обидва кордони). Звичайно, якщо ми збираємося торгувати нескінченно довгий час , наше оптимальне ( у доларах буде нескінченно великим. Але ми не збираємося торгувати в цій ринковій системі вічно. Оптимальне Г, при якому ми збираємося торгувати в цій ринковій системі, є функцією передбачуваних найкращих та найгірших угод. Згадайте, якщо ми кинемо монету 100 разів і запишемо, якою буде найдовша смуга решок поспіль, а потім кинемо монету ще 100 разів, то смуга решок після 200 кидків буде швидше за все більше, ніж після 100 кидків.Так само, якщо програш найгіршого випадку за нашу історію 232 угод дорівнював ,96 сигма (для зручності візьмемо 3 сигма), тоді в майбутньому ми повинні очікувати програш більше 3 сигма. 4 і +6,94 сигма Нам, ймовірно, слід очікувати, що в майбутньому саме верхня, а не нижня межа буде порушена, проте цю обставину ми не будемо брати до уваги з кількох причин. те, що торгові системи у майбутньому погіршують свою результативність проти роботою на історичних даних, навіть якщо де вони використовують оптимізованих параметрів. Все зводиться до принципу, що ефективність механічних торгових систем поступово знижується. По-друге, той факт, що ми платимо меншу ціну за помилку в оптимальному f при зміщенні вліво, а не вправо від піку кривої f, передбачає, що слід бути більш консервативними у прогнозах на майбутнє. Ми розраховуватимемо параметричне оптимальне f при обмежувальних параметрах -4 і +6,94 сигма, використовуючи 300 рівновіддалених точок даних. Однак при розрахунку ймовірностей для кожної з 300 рівновіддалених осередків даних важливо, щоб ми розглянули розподіл на 2 сигми до і після вибраних обмежувальних параметрів. Тому ми визначатимемо асоційовані ймовірності, використовуючи осередки в інтервалі від -6 до +8,94 сигма, навіть якщо реальний інтервал -4 - +6,94 сигма. Таким чином, ми збільшимо точність результатів. Використання оптимальних параметрів 0,02, 2,76, 0 та 1,78 тепер дасть нам оптимальне f = 0,837, або 1 контракт на кожні 7936,41 долара. Поки обмежувальні параметри не порушуються, наша модель точна для вибраних меж. Поки ми не очікуємо на програш більше 4 сигма ($330,13 -(1743,23 * 4) =- $6642,79) або прибутку більше 6,94 сигма ($330,13 + + (1743,23 * 6,94) = $12 428,15), вважатимуться, що межі розподілу майбутніх угод обрані точно. Можлива розбіжність між створеною моделлю та реальним розподілом є слабким місцем такого підходу, тобто оптимальне f, одержане з моделі, не обов'язково буде оптимальним. Якщо наші вибрані параметри будуть порушені у майбутньому, f може перестати бути оптимальним. Цей недолік можна усунути за допомогою опціонів, які дозволяють обмежити можливий програш заданою сумою. Якщо ми обговорюємо слабкість даного методунеобхідно вказати на останній його недолік. Слід пам'ятати, що реальне розподіл торгових прибутків і збитків є розподілом, де параметри постійно змінюються, хоч і повільно. Слід періодично повторювати налаштування торгових прибутків і збитків ринкової системи, щоб відстежувати цю динаміку.

Ще за темою Використання параметрів для пошуку оптимального f:

2. СИСТЕМА КЛАСИФІКАЦІЙ ЗАВДАНЬ УПРАВЛІННЯ ОРГАНІЗАЦІЙНИМИ ПРОЕКТАМИ
Хто допоможе скласти бізнес-план для пошуку інвестицій
3.4. Використання фінансів регулювання ринкової економіки.
Використання контракту збільшення прибутковості інвестицій
Використання свопів для зменшення процентних платежів
Пошук оптимального за допомогою середнього геометричного.
Оптимальне F для інших розподілів і кривих, що настроюються.
2. Використання доказів для викриття допитуваного у брехні
Глава 6. Нетрадиційні методи та засоби отримання та використання значущої для розслідування злочинів інформації

- Авторське право - Адвокатура - Адміністративне право - Адміністративний процес - Антимонопольно-конкурентне право - Арбітражний (господарський) процес - Аудит - Банківська система - Банківське право - Бізнес - Бухгалтерський облік - Речове право -

При оголошенні функції вказуються формальні параметри, які потім використовують усередині самої функції. При викликі ми використовуємо фактичні параметри. Фактичними параметрами можуть бути змінні будь-якого відповідного типучи константи.

Локальні змінні існують лише під час виконання програмного блоку, в якому вони оголошені, створюються вони при вході до блоку, а руйнуються - при виході з нього. Більше того, змінна, оголошена в одному блоці, не має жодного відношення до змінної з тим самим ім'ям, оголошеною в іншому блоці.

На відміну від локальних, глобальні змінні є видимими і можуть використовуватися в будь-якому місці програми. Вони зберігають своє значення протягом всієї роботи програми. Щоб створити глобальну змінну, її необхідно оголосити за межами функції. Глобальна змінна може бути використана у будь-якому виразі, незалежно від того, в якому блоці цей вираз використовується.

inti,j; /* У першої функції видноi,jфайлового рівня. Крім того, у неї є формальний параметр k і локальна змінна result У процесі роботи ця функція змінює значення файлової змінної i * / intf1 (intk) ( intresult; result = i * j + k;

/* У другій функції ім'я формального параметра збігається з ім'ям змінної i файлового рівня, під час роботи використовується параметр, а не файлова змінна. */ int f2(int i)

( /* i - параметр, j - файлова */ return i * j;

/* З третьою функцією аналогічна ситуація, як і з другий. Тільки цього разу маскується файлова змінна j, і не формальним параметром, а локальною змінною. */ int f3(int k)

( int j; j = 100; / * i - файлова, j - локальна * / return i * j + k;

Змінна j самого внутрішнього блоку маскує як файлову, а й локальну змінну із зовнішнього блока. */ int f4 (int k)

( /* Оголошуємо змінну і відразу ініціалізуємо */ int j=100; ( /* Оголошуємо ще одну локальну з тим же ім'ям, що у файлової та локальної із зовнішнього блоку */ int j=10; /* i - файлова, j - локальна, причому із внутрішнього блоку */ return i*j + k;

Необхідність ініціалізації змінних (автоматичні змінні)

Найпростіший метод – це оголошення змінних усередині функцій. Якщо змінна оголошена всередині функції, кожного разу, коли функція викликається, під змінну автоматично відводиться пам'ять. Коли функція завершується, пам'ять, що займається змінними, звільняється. Такі змінні називають автоматичними.

Під час створення автоматичних змінних де вони ініціалізуються, тобто. значення автоматичної змінної відразу після створення не визначено, і не можна передбачити, яким буде це значення. Відповідно, перед використанням автоматичних змінних необхідно або явно ініціалізувати їх, або привласнити їм якесь значення.

ІНІЦІАЛІЗАЦІЯ ДО ВИКОРИСТАННЯ!

/* Файлова змінна без ініціалізації, дорівнюватиме 0 */ int s; int f() ( /* Локальна без ініціалізації, містить "сміття" */ int k; return k; ) int main() ( printf("%d\n", s); /* Завжди друкує 0 */ /* Неможливо передбачити, що побачимо */ /* До того ж числа можуть бути різними */ printf("%d\n", f());...; return 0;