Вторник, 20.10.2020, 20:08
Ш  К  О  Л  А     П  И  Ф  А  Г  О  Р  А
      Предмет математики настолько серьезен, что нужно
не упускать случая, сделать его немного занимательным".
                                                                           Блез Паскаль
Главная | Регистрация | Вход Приветствую Вас Гость | RSS
ПАМЯТКИ ПО МАТЕМАТИКЕ   ВЕЛИКИЕ МАТЕМАТИКИ   ТЕОРИЯ ЧИСЕЛ   МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛОГИКА
УРОКИ МАТЕМАТИКИ В ШКОЛЕ


МАТЕМАТИЧЕСКАЯ КЛАДОВАЯ


В МИРЕ ЗАДАЧ
ЕГЭ ПО МАТЕМАТИКЕ
МАТЕМАТИКА В НАЧАЛЬНОЙ ШКОЛЕ
ВАРИ, КОТЕЛОК!
УДИВИТЕЛЬНАЯ МАТЕМАТИКА
ВЫСШАЯ МАТЕМАТИКА
В МИРЕ ИНТЕРЕСНОГО
Категории раздела
ПРОСТЫЕ ЧИСЛА. ДОЛГАЯ ДОРОГА К БЕСКОНЕЧНОСТИ [37]
КОГДА ПРЯМЫЕ ИСКРИВЛЯЮТСЯ. НЕЕВКЛИДОВЫ ГЕОМЕТРИИ [23]
МУЗЫКА СФЕР. АСТРОНОМИЯ И МАТЕМАТИКА [57]
МАГИЯ ЧИСЕЛ. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МЫСЛЬ ОТ ПИФАГОРА ДО НАШИХ ДНЕЙ [27]
ИНВЕРСИЯ [20]
ИСТИНА В ПРЕДЕЛЕ. АНАЛИЗ БЕСКОНЕЧНО МАЛЫХ [47]
БЕСКОНЕЧНОСТЬ В МАТЕМАТИКЕ [43]
МАТЕМАТИЧЕСКАЯ ЛОГИКА И ЕЕ ПАРАДОКСЫ [6]
ИЗМЕРЕНИЕ МИРА. КАЛЕНДАРИ, МЕРЫ ДЛИНЫ И МАТЕМАТИКА [33]
АБСОЛЮТНАЯ ТОЧНОСТЬ И ДРУГИЕ ИЛЛЮЗИИ. СЕКРЕТЫ СТАТИСТИКИ [31]
КОДИРОВАНИЕ И КРИПТОГРАФИЯ [47]
МАТЕМАТИКА В ЭКОНОМИКЕ [39]
ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАТЕМАТИКА [35]
ЧЕТВЕРТОЕ ИЗМЕРЕНИЕ. ЯВЛЯЕТСЯ ЛИ НАШ МИР ТЕНЬЮ ДРУГОЙ ВСЕЛЕННОЙ? [9]
ТВОРЧЕСТВО В МАТЕМАТИКЕ [44]
ЗАГАДКА ФЕРМА. ТРЕХВЕКОВОЙ ВЫЗОВ МАТЕМАТИКЕ [30]
ТАЙНАЯ ЖИЗНЬ ЧИСЕЛ. ЛЮБОПЫТНЫЕ РАЗДЕЛЫ МАТЕМАТИКИ [95]
АЛГОРИТМЫ И ВЫЧИСЛЕНИЯ [17]
КАРТОГРАФИЯ И МАТЕМАТИКА [38]
ПОЭЗИЯ ЧИСЕЛ. ПРЕКРАСНОЕ И МАТЕМАТИКА [23]
ТЕОРИЯ ГРАФОВ [33]
НАУКА О ПЕРСПЕКТИВЕ [29]
ЧИСЛА - ОСНОВА ГАРМОНИИ. МУЗЫКА И МАТЕМАТИКА [15]
Статистика

Онлайн всего: 14
Гостей: 14
Пользователей: 0
Форма входа

Главная » Файлы » МИР МАТЕМАТИКИ » АБСОЛЮТНАЯ ТОЧНОСТЬ И ДРУГИЕ ИЛЛЮЗИИ. СЕКРЕТЫ СТАТИСТИКИ

Сколько рыб в озере? Сколько машин такси в городе?
15.12.2015, 00:34

Далее мы рассмотрим два примера оценки параметров генеральной совокупности, в частности ее размера, с помощью выборок.


Рыбы

Подсчитать, сколько всего рыб в озере, непросто, особенно если озеро большое, а вода в нем мутная. Тем не менее биологи знают, как решить эту задачу. Разумеется, для этого нужно использовать методы статистики. Очень часто используется так называемый метод двойного охвата, который заключается в следующем.

1. Нужно выловить некоторое количество рыб, пометить их и выпустить обратно в озеро. Разумеется, ловить рыбу нужно так, чтобы не поранить ее. Для этого рыбу можно оглушить электрическим током. Метка не должна влиять ни на подвижность рыбы, ни на ее выживаемость. Также необходимо, чтобы метка сохраняла длительную устойчивость к воздействиям среды.

2. Должно пройти некоторое время (порядка нескольких дней), чтобы помеченные рыбы распространились по всему озеру. Затем нужно заново выловить определенное количество рыб (именно в этом заключается суть метода двойного охвата), необязательно такое же, как в первый раз.

3. Нужно произвести расчеты: если в озере N рыб, а мы пометили М из них, то соотношение помеченных рыб к общему их числу равно M/N. Объем повторно взятой выборки, которую можно считать репрезентативной выборкой рыбы в озере, равен С. Из С выловленных рыб R помеченных. Разумно предположить, что доля помеченных рыб во второй выборке равна доле помеченных рыб в озере, иными словами,


Таким образом, примерное число рыб в озере N равно


Рассмотрим пример с конкретными числами.

Сначала вылавливается и помечается М рыб (их можно считать случайной выборкой из N рыб, обитающих в озере). В нашем случае М = 13.



Мы выжидаем некоторое время, чтобы помеченные рыбы равномерно распределились по всему озеру, и вылавливаем С рыб, из которых имеют метку. В нашем случае С = 15, = 3.



Произведем вычисления. Число рыб в озере примерно равно:

N = M·C/R = 15·15/3 = 75



Но что означает «примерно равно»? Если вы подсчитаете число рыб на рисунке в нашем примере, то увидите, что их всего 67. Следовательно, погрешность в расчетах составляет 12 %. Эта ошибка больше или меньше, чем следовало ожидать? Какова возможная величина ошибки при использовании этого метода?

Статистика отвечает на эти вопросы, используя разумные предположения и математические инструменты. Однако чтобы получить достаточно точный результат, мы можем прибегнуть к помощи небольшой компьютерной программы, моделирующей вылов рыбы из озера. Мы можем повторить вышеописанные действия произвольное число раз и на основе примерной оценки числа рыб, полученной при каждом моделировании, оценить величину ошибки и частоту, с которой они возникают.

Если мы будем использовать те же числа, что и в нашем примере, то увидим, что в 85 % случаев число помеченных рыб во второй выборке будет варьироваться от 2 до 5. Используя выведенную нами формулу, получим, что число рыб в озере лежит в интервале от 45 до 112. В 15 % случаев число рыб будет лежать вне этого интервала.



Распределение числа помеченных рыб в повторной выборке (моделирование было выполнено 10 000 раз).


Оценка числа рыб бывает чаще избыточной, чем недостаточной. Среднее оценочное значение 82 также больше фактического числа рыб в озере. В этом случае говорят, что оценка является смещенной и не отражает истинного значения оцениваемой величины.

Оценка существенно улучшится, если внести в формулу небольшие изменения. Проблема в том, что объяснить, почему следует внести именно эти поправки, достаточно сложно.


Выполнив расчеты с помощью этой формулы, получим, что если в повторной выборке встретилось 2 помеченных рыбы, то оценка общего числа равна 85, если число помеченных рыб равно 5, то оценка общего числа равна 42. Следовательно, в 85 % случаев оценка численности рыб будет лежать в интервале от 42 до 85. Кроме того, в 27 % случаев число помеченных рыб будет равно 3, что соответствует числу в 64 рыбы, и это очень близко к истинному значению. Эта оценка является несмещенной: если мы повторим вышеописанные действия множество раз, то средняя оценка будет совпадать с истинным значением.

Также можно ввести поправочные коэффициенты, если вы считаете, что вероятность вылова разных рыб отличается, метка влияет на выживаемость рыб или метка может стираться. Эта тема очень подробно изучена и описана в книгах по экологии. Также это прекрасный пример того, как статистика может решать задачи, которые кажутся крайне сложными или вовсе невозможными.


Такси

Подсчитать число такси в городе намного проще, чем количество рыб в озере. Можно начать с поиска этой информации в Интернете. Так, например, на сайте администрации крупного города может быть указано, что общее число выданных лицензий равно 10481. Каждая лицензия соответствует одному автомобилю. Задача решена.



Однако если эта информация недоступна в Интернете, можно воспользоваться методами статистики. Номер лицензии написан на каждом автомобиле такси. Максимально возможным номером является число выданных лицензий. Когда мы покупаем новый автомобиль, нам выдается новый номер (следующий за последним выданным), а номер старого автомобиля уничтожается.

Однако с номером лицензии такси дело обстоит иначе (возможно, с некоторыми исключениями): число лицензий фиксировано, и если кто-то хочет приобрести ее, то может купить только у одного из ее нынешних обладателей. Номер лицензии при этом не изменится. Это значительно упрощает подсчеты. Не пользуясь ни телефоном, ни Интернетом, постояв в центре города всего 10 минут, можно очень точно определить число такси в городе. Посмотрим, как это делается.

Допустим, мы выбрали из генеральной совокупности следующие значения: 8, 14, 22, 27 и 35. Попробуем оценить число элементов генеральной совокупности на основе этой выборки. Оно будет однозначно больше 25, так как выборка содержит число 35, и крайне маловероятно, что оно будет равно 1000, так как все пять случайно выбранных элементов генеральной совокупности достаточно невелики. Точная оценка будет примерно равной 40 или 50.

Первое правило для оценки числа элементов генеральной совокупности может быть таким: общее число элементов в два раза больше среднего значения минус 1. Например, если генеральная совокупность состоит из 10 элементов 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 и 10, то среднее значение будет равно 5,5, а общее число элементов — 2·5,5–1. Если — среднее значение генеральной совокупности из N последовательных чисел, начинающихся с 1, то всегда выполняется следующее соотношение:

N = 2— 1

Если мы применим эту формулу к вышеприведенным данным о выборке, получим, что ее среднее значение равно 21,2, а примерное число элементов генеральной совокупности составит 2·21,2–1 = 41. Эта оценка очень близка к той, что мы предположили изначально.

Однако эта формула имеет один очень важный недостаток. Предположим, даны числа 3, 4, 6 и 15. Их среднее значение равно 7, а оценка общего числа элементов равна 13. Это очевидно неверно, так как выборка содержит число 15, следовательно, генеральная совокупность содержит минимум 15 элементов. Забавно, что результаты, полученные с помощью сложных методов, нередко противоречат элементарному здравому смыслу. Нужен иной способ. В действительности, чтобы определить общее число элементов совокупности в нашем примере, достаточно знать, сколько значений больше 35.



Достаточно разумный вариант — руководствуясь соображениями симметрии, предположить, что после последнего элемента находится столько же элементов, сколько перед первым. В нашем примере мы сложим 7 и 35 и получим примерное число элементов генеральной совокупности — 42. Этот метод неудобен тем, что мы не учитываем элементы, расположенные между элементами выборки. Между тем всегда следует использовать всю доступную информацию. Для этого мы добавим к последнему значению в выборке среднее расстояние между элементами выборки (первое расстояние будет равно числу элементов совокупности перед первым элементом выборки).



В нашем случае это среднее расстояние будет равно:

(7 + 5 + 7 + 4 + 7)/5 = 6

Следовательно, оценка общего числа элементов совокупности равна 41. Пусть х1, x2…, хn — значения, расположенные на 1, 2, n-м местах. В этом случае среднее расстояние, которое нужно прибавить, будет вычисляться по формуле:


Нетрудно видеть, что эта формула равносильна следующей:

(xn/n) — 1

Следовательно, более точную оценку общего числа элементов генеральной совокупности можно вычислить по формуле:


Насколько точна эта оценка? С помощью методов математической статистики можно доказать, что она является максимально точной из возможных. На языке специалистов такая оценка называется равномерно несмещенной оценкой с минимальной дисперсией.

Таким образом, нам достаточно записать номера лицензий 20 такси, прибавить к наибольшему из них его же значение, поделенное на 20, и вычесть 1. В нашем примере, если число лицензий равно 10481 и они пронумерованы последовательными числами, то в 95 % случаев оценка, выполненная по этой формуле, будет лежать в интервале от 9175 до 10990.

Очевидно, что этот метод подходит не только для подсчета числа такси в городах. Его также можно использовать, например, чтобы определить число участников массового забега, если всем им выданы последовательные номера. Службы разведки в прошлом посредством похожих методов оценивали вооружение врага. Мы знаем, что оружие имеет табельный номер, поэтому достаточно каким-то образом заполучить лишь несколько единиц, чтобы оценить общее количество оружия.

Категория: АБСОЛЮТНАЯ ТОЧНОСТЬ И ДРУГИЕ ИЛЛЮЗИИ. СЕКРЕТЫ СТАТИСТИКИ | Добавил: admin | Теги: сайт для математиков, математический сайт, Мир Математики, занимательная математика, дидактический материал по математик, популярная математика
Просмотров: 853 | Загрузок: 0 | Рейтинг: 0.0/0
УЧИТЕЛЮ ИНФОРМАТИКИ
КОНСПЕКТЫ УРОКОВ
ВНЕКЛАССНЫЕ МЕРОПРИЯТИЯ ПО ИНФОРМАТИКЕ
ПОСОБИЯ И МЕТОДИЧКИ ДЛЯ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ
ИЗ ОПЫТА РАБОТЫ УЧИТЕЛЯ ИНФОРМАТИКИ
ЗАДАНИЯ ШКОЛЬНОЙ ОЛИМПИАДЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ


ИНФОРМАТИКА В ШКОЛЕ


ИНФОРМАТИКА В НАЧАЛЬНЫХ КЛАССАХ
ИНФОРМАТИКА В 3 КЛАССЕ
ИНФОРМАТИКА В 4 КЛАССЕ
КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ. 3 КЛАСС
КОНТРОЛЬНЫЕ РАБОТЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ. 4 КЛАСС
ПРОГРАММИРОВАНИЕ ДЛЯ ДЕТЕЙ
СКАЗКА "ПРИКЛЮЧЕНИЯ ЭЛЕКТРОШИ"
ИГРОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ НА УРОКАХ ИНФОРМАТИКИ
ВИКТОРИНЫ ПО ИНФОРМАТИКЕ
КОМПЬЮТЕРНЫЕ ЧАСТУШКИ
ОБРАТНАЯ СВЯЗЬ
Поиск


Друзья сайта
  • Создать сайт
  • Все для веб-мастера
  • Программы для всех
  • Мир развлечений
  • Лучшие сайты Рунета
  • Кулинарные рецепты

  • Copyright MyCorp © 2020
    Яндекс.Метрика Рейтинг@Mail.ru