Найди три неверных утверждения и отметь их знаком

Ответы@pocomdipo.tk: Обществознание. Выбери верные утверждения, отметь их знаком "+".

Матрицы A и B одного размера называются равными, если равны их .. две строки (или столбца), то определитель матрицы изменит знак на .. Утверждение. Если А–квадратная матрица и detA=0, то по крайней мере один из .. Для применения данного метода необходимо найти обратную матрицу. Д.В. Давыдов - одни из героев Отечественной войны года. 2) Главным сражением Отечественной войны года было. Экзаменационная работа состоит из двух частей, включающих в себя. 28 заданий. . ниже текста три утверждения, относящихся к описанию перечисленных . отметьте на ней взаимное расположение генов А, В, С и укажите расстояние Найдите три ошибки в приведённом тексте «Железы человека».

Солнце уже высоко не поднимается, дни становятся короче, а ночи длиннее. Вся земля покрыта мягким, воздушным, снежным одеялом. Почти каждый день дуют холодные ветры. Часто можно наблюдать снегопады и метели. Задания 9,10, 11 - требуют решения и оцениваются в 2 балла.

Задание 12 - требуется записать краткий ответ и оценивается в 3 балла. Живая и неживая природа 2. Разнообразие растений группы, развитие, дикорастущие, культурные, декоративные растения 3.

Разнообразие животных группы, размножение, цепи питания 4. По сигналу учителя поставь палочку после того слова, до которого дочитаешь. Мир рыб удивительно разнообразен. Это касается и их внешнего облика, и образа жизни. Среди рыб есть гиганты и лилипуты. Население водоемов очень многочисленно. Здесь есть окунь, карась, щука, сом и многие.

Щука - хищная рыба. Хищница питается любыми рыбешками. Растет она очень. Самки 43 крупнее самцов. За год самка достигает девяносто пять сантиметров в длину, а самец только восемьдесят сантиметров. Сом и окунь тоже растут довольно быстро, особенно на первом году жизни. К концу года длина сома может превышать тридцать сантиметров, а размер тела окуня десять сантиметров.

В последующие годы темп роста этих рыб несколько замедляется. А вот караси растут медленно. Речной карась за всю свою жизнь может достигать длины тела не более девятнадцати сантиметров.

Коэффициент корреляции (Correlation coefficient) - это

Ежегодный прирост у них составляет два сантиметра. Эти виды рыб встречаются в водоемах почти на всей территории России. Но загрязнение воды, перегорождение и высыхание рек способно ставить их под угрозу исчезновения.

Выполняй их по порядку. О ком говорится во втором абзаце текста? Найди в тексте ответ на вопрос: Проверь свою запись, если надо, исправь.

Нади в выписанном тобой предложении слово, обозначающее признак предмета имя прилагательное. Найди в выписанном предложении слово, обозначающее действие предмета глагол. Надпиши над ним гл. Задание Найди и выпиши из текста названия животных. Подчеркни в выписанных словах буквы мягких согласных. За год длина сома может превышать 30 см, а размер тела окуня 10 см. Запиши вопрос задачи, если она решается так: Во сколько раз сом длиннее, чем окунь?

Запиши выражение и вычисли его значение. Отметь значком V, какая рыба вырастает за год меньше, чем у щука, но больше, чем у окунь. Реши задачу, используя данные текста. Заполни таблицу, используя данные текста. Какие места у остальных? Ответь на вопрос и коротко поясни свой ответ. Если нужно, перечитай текст.

У какой рыбы увеличение длины тела за год меньше, чем у других? Рекомендации по проведению и оцениванию Задание 1. Питается гл, любыми пр. Питается гл, любыми пр; 1 балл дан частично правильный ответ, свидетельствующий о знании имени прилагательного или глагола; 0 баллов даны любые иные ответы, отличающиеся от описанных.

Оценивается умение вычленить в тексте нужную информацию о названных природных объектах; умение определять мягкость согласных звуков Полный правильный ответ: Карась, окунь, сом, щука.

Дополнительная часть Приступать к этим заданиям детям разрешается только после того, как учитель убедился, что они попробовали выполнить все задания основной части работы и дальнейшее продолжение работы над ними нецелесообразно Задание 7. Правильный ответ предполагает следующее заполнение таблицы: Оценивается ЧТЕНИЕ интерпретация, аргументация РУССКИЙ ЯЗЫК высказывания высказывание, текст Умение интерпретировать и обобщать информацию, устанавливать связи, не высказанные в тексте на прямую; Умение выбирать описывающее эти связи суждение из ряда предложенных; Умение пояснять выбранное суждение; умение составить законченное и связное предложение; Правильный ответ: Соответствие содержания высказывания заданному вопросу и наличие эмоционального отклика на поставленную проблему максимальная оценка 2 балла.

Группа детей, достигших уровня базовой подготовки, но не превышающих его дети, набравшие суммарно от 10 баллов до 18 балла из 20 возможных. Группа детей, достигших как базового, так и более высоких уровней дети, набравшие суммарно баллов из 20 возможных. С помощью данной работы возможно оценить и отдельные, описанные выше, важнейшие аспекты обучения по отдельным предметам, включая сформированность умственных действий.

Умение правильно, без ошибок, пропусков и искажения букв списывать предложения. Первичное умение определять части речи глагол и имя прилагательное.

Умение приводить примеры из исходного текста по нахождению природных объектов. Русский язык, развитие речи. Окружающий мир, человек и природа. Первичное умение ранжировать числа Первичное умение интерпретировать и обобщать информацию, устанавливать связи, не высказанные в тексте напрямую; выбирать описывающее эти связи суждение из ряда предложенных Умение пояснять выбранное суждение Первичное умение строить свободное высказывание на заданную тему.

Повышенный 1 Итого 5 заданий повышенного уровня, максимальный балл 9 Вся работа в целом Самостоятельность выполнения итоговой комплексной работы дополнительные поощрительные баллы-от 0 до 2 баллов Всего: От 0 до 2 дополнительных поощрительных баллов за самостоятельность выполнения работы. Итого максимальный балл за работу 20 баллов 54 Русский язык.

Выбери верное утверждение Предложение - это А. Укажи слово, в котором пропущена буква. Укажи слово, которое является проверочным для слова лесок А.

Укажи слово с непроверяемой безударной гласной в корне А. Изменяемая часть слова, которая служит для связи слов в предложении, называется А. Укажи слова с приставкой по- А. Выбери нужный знак препинания, чтобы получилось предложение, в котором содержится сообщение.

У тебя разбита коленка. Какие предложения составляют текст? Дети часто ходили в рощу. Там цвели душистые ландыши. Они очень украсили лес. В чаще леса живут белки. Для Миши вызвали врача. В гнезде пищат грачата. За домом широкая река. А у Клавы лыжи. Укажите сколько слов в предложениях со звонкой согласной на месте пропусков. Дети пошли на пру Там весело шумит камы Ребята будут строить пло.

В какой группе словосочетаний на месте пропусков пишется Ь? Укажите сколько в тексте слов с приставкой. Вода в реке потемнела. Холодный осенний ветер срывал листья.

Иван Третий | okrmir

Выпишите из предложения словосочетание. На полянке росла сосна. Составьте из предложений текст. В ответ запишите номера предложений в том порядке, как они должны стоять в тексте. На ней висели яблоки. Под яблонькой спал зайка.

В огороде росла яблонька. Зайка прыгнула в сторону и побежал к лесу. Вдруг яблоко упало на. Прочитай текст, выпишите из третьего предложения второстепенный член. Вода струится по стеклу. Побежали по дорогам ручьи. Позеленел за окнами луг. Выпишите из предложения слова, которые пишутся с маленькой буквы.

Использование интерактивной доски на уроках английского языка

М м осква С с толица Р р оссии. Выполни задание по образцу и запишите ответ как в образце. Запишите образованный вами глагол в ответ. Если от данных слов образовать слова, обозначающие признак предмета, то в каком из них появятся непроизносимая согласная? Выпиши образованное вами слово. Настали первые весенние дни. Земля будто заново рождалась. Итоговые контрольно - измерительные материалы по русскому языку за курс 3 класса Цель: В тест включены задания по темам: Рос на опушке могучий дуб.

Был он самым заметным в округе. Стоял великан и осматривал всю местность, тихо шелестел листвой. Пышным ковром стелилась изумрудная трава под деревом. Однажды к дубу пришли люди и поставили скамейки. Теперь здесь с утра до позднего вечера толпился народ. В остальных случаях- 0 баллов.

Задание 25 и 26 оценивается следующим образом: Позарившись на чужое, потеряешь свое Купец закупал товары в одном месте и вез их продавать в другое. Однажды остановился купец возле реки, пообедал, а потом вновь навьючил свой караван и двинулся. Да через некоторое время вспомнил, что оставил на привале кошель с деньгами.

Воротился он быстрее назад, чтобы поискать потерянные сто монет, и повстречал человека. Что ты здесь ищешь? Да вот деньги потерял. А сколько денег у тебя пропало? Сто монет, ответил купец. Их-то я, видимо, и нашел! Купец взял деньги, а потом и говорит: У меня пропало двести монет! Пришлось им идти к царю пусть сам царь рассудит.

Царь спросил у купца: Сколько денег у тебя пропало? А тот, кто нашел сто, вправе взять их себе, потому что это не твои деньги. Вопросы и задания 1. Сколько монет потерял купец? Какой вопрос задал Царь купцу? Какой вопрос задал Царь незнакомцу? Навьючил Караван 61 Рассудит Вправе 7. Соответственно, мы просто копируем эти значения в третий столбец.

В четвёртом столбце располагается конъюнкция между А и не-А. Она не может быть истинной ни в одном из случаев. Наконец, второй столбец представляет значение выражения полностью — это отрицание конъюнкции между А и не-А.

Поскольку конъюнкция ложна, то её отрицание будет истинным. В итоге, мы видим, что выражение в целом всегда истинно. Важно сделать следующее замечание: Все они говорят либо о разных предметах, либо о разных временных отрезках, либо о разных аспектах одного предмета. Поэтому не всё, что выглядит как противоречие, действительно является таковым. Такие кажущиеся противоречия называют мнимыми. Один дзэнский монах, Бокудзю, говорил: А через ручей около его монастыря не было никакого моста.

Многие пытались сделать это, но когда они пересекали ручей, то, конечно же, вода прикасалась к. Поэтому однажды один монах пришел к нему и сказал: Мы пытаемся пересечь этот ручей; через него нет никакого моста.

Если бы был мост, то мы, конечно же, пересекли бы ручей, и вода не прикоснулась бы к. В нашем случае, корреляция обратная, но тоже очень тесная, и коэффициент близок к Пример обратной корреляции Что можно сказать о случайных величинах, у которых коэффициент имеет промежуточное значение? В этом случае, статистика позволяет сказать, что две случайные величины частично связаны друг с другом. Видео 4 И еще одно важное обстоятельство надо упомянуть. Поскольку мы говорим о случайных величинах, всегда существует вероятность, что замеченная нами связь - случайное обстоятельство.

Причем вероятность найти связь там, где ее нет, особенно велика тогда, когда точек в выборке мало, а при оценке Вы не построили график, а просто посчитали значение коэффициента корреляции на компьютере. Из школьного курса геометрии мы знаем, что через две точки можно всегда провести прямую линию.

Для оценки статистической достоверности факта обнаруженной Вами связи полезно использовать так называемую корреляционную поправку: Корреляционная поправка В то время как задача корреляционного анализа - установить, являются ли данные случайные величины взаимосвязанными, цель регрессионного анализа - описать эту связь аналитической зависимостью, то есть с помощью уравнения.

Мы рассмотрим самый несложный случай, когда связь между точками на графике может быть представлена прямой линией. Зная уравнение прямой, мы можем находить значение функции по значению аргумента в тех точках, где значение Х известно, а Y -. Эти оценки бывают очень нужны, но они должны использоваться осторожно, особенно, если связь между величинами не слишком тесная. Отметим также, что из сопоставления формул для b и r видно, что коэффициент не дает значение наклона прямой, а лишь показывает сам факт наличия связи.

Видео 5 Термин "корреляция" означает "связь". В эконометрике этот термин обычно используется в сочетании "коэффициенты корреляции". Рассмотрим линейный и непараметрические парные коэффициенты корреляции. Обсудим способы измерения связи между двумя случайными переменными. Пусть исходными данными является набор случайных векторов: Набор случайных векторов Выборочным коэффициентом корреляции, более подробно, выборочным линейным парным коэффициентом корреляции К. Пирсона, как известно, называется число: Число - выборочный линейный парный коэффициент корреляции Значение выборочного коэффициента корреляции Таким образом, близость коэффициента корреляции к 1 по абсолютной величине говорит о достаточно тесной линейной связи.

Если случайные векторанезависимы и одинаково распределены, то выборочный коэффициент корреляции сходится к теоретическому при безграничном возрастании объема выборки сходимость по вероятности: Безграничное возрастание объема выборки выборочного коэффициента корреляции Более того, выборочный коэффициент корреляции является асимптотически нормальным. Это означает, что Асимптотически нормальный выборочный коэффициент корреляции Переменные выборочного коэффициента корреляции Она имеет довольно сложное выражение: Асимптотическая дисперсия выборочного коэффициента корреляции где теоретические центральные моменты порядка k и m: Теоретические центральные моменты порядка k и m Коэффициенты корреляции типа rn используются во многих алгоритмах многомерного статистического анализа.

В теоретических рассмотрениях часто считают, что случайные вектора имеют двумерное нормальное распределение. Распределения реальных данных, как правило, отличны от нормальных. Почему же распространено представление о двумерном нормальном распределении? Дело в том, что теория в этом случае проще. В частности, равенство 0 теоретического коэффициента корреляции эквивалентно независимости случайных величин. Поэтому проверка независимости сводится к проверке статистической гипотезы о равенстве 0 теоретического коэффициента корреляции.

Эта гипотеза принимается, если Статистическая гипотиза Если предположение о двумерной нормальности не выполнено, то из равенства 0 теоретического коэффициента корреляции не вытекает независимость случайных величин. Нетрудно построить пример случайного вектора, для которого коэффициент корреляции равен 0, но координаты зависимы. Кроме того, для проверки гипотез о коэффициенте корреляции нельзя пользоваться таблицами, рассчитанными в предположении нормальности.

Можно построить правила принятия решений на основе асимптотической нормальности выборочного коэффициента корреляции. Но есть и другой путь - перейти к непараметрическим коэффициентам корреляции, одинаково пригодным при любом непрерывном распределении случайного вектора. Видео 6 Для расчета непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена необходимо сделать следующее.

Он называется коэффициентом ранговой корреляции, поскольку определяется через ранги. В качестве примера рассмотрим данные из таблицы: Данные для расчета коэффициентов корреляции Для данных таблицы коэффициент линейной корреляции равен 0,83, непосредственной линейной связи. А вот коэффициент ранговой корреляции равен 1, поскольку увеличение одной переменной однозначно соответствует увеличению другой переменной.

Во многих экономических задачах, например, при выборе инвестиционных проектовдостаточно именно монотонной зависимости одной переменной от. Поскольку суммы рангов и их квадратов нетрудно подсчитать, то коэффициент ранговой корреляции Спирмена равен Коэффициент ранговой корреляции Спирмена Отметим, что коэффициент ранговой корреляции Спирмена остается постоянным при любом строго возрастающем преобразовании шкалы измерения результатов наблюдений.

Другими словами, он является адекватным в порядковой шкале, как и другие ранговые статистики, например, статистики Вилкоксона, Смирнова, типа омега-квадрат для проверки однородности независимых выборок.

Широко используется также коэффициент ранговой корреляции Кендалла, коэффициент ранговой конкордации Кендалла и Б. Наиболее подробное обсуждение этой тематики содержится в монографии, необходимые для практических расчетов таблицы имеются в справочнике. Дискуссия о выборе вида коэффициентов корреляции продолжается до настоящего времени. Определение статистической связи по коэффициенту корреляции Формула и переменные коэффициента корреляции Коэффициент корреляции показывает степень статистической зависимости между двумя числовыми переменными.

Он вычисляется следующим образом: Статистическая зависимость между двумя числовыми переменными где n - количество наблюдений, x - входная переменная, y - выходная переменная. Значения коэффициента корреляции всегда расположены в диапазоне от -1 до 1 и интерпретируются следующим образом: Иными словами, отмечается высокая степень связи входной и выходной переменных.

В данном случае, если значения входной переменной x будут возрастать, то и выходная переменная также будет увеличиваться; Пример положительной корреляции - если коэффициент корреляции близок к -1, это означает, что между переменными наблюдается отрицательная корреляция.

Иными словами, поведение выходной переменной будет противоположным поведению входной. Если значение x будет возрастать, то y будет уменьшаться, и наоборот; Пример отрицательной корреляции - промежуточные значения, близкие к 0, будут указывать на слабую корреляцию между переменными и, соответственно, низкую зависимость. Иными словами, поведение входной переменной x не будет совсем или почти совсем влиять на поведение y. Пример слабой корреляции Коэффициент корреляции равен квадратному корню коэффициента детерминации, поэтому может применяться для оценки значимости регрессионных моделей.

Однако, чем выше корреляция наблюдается между переменными, тем очевиднее связь между ними, например, взаимозависимость между ростом и весом людей, однако данное соотношение настолько очевидно, что не представляет интереса.

Пусть X,Y - две случайные величины, определённые на одном вероятностном пространстве. Тогда их коэффициент корреляции задаётся формулой: Формула коэффициента корреляции двух случайных величин где cov обозначает ковариацию, а D - дисперсию, или, что то же самое, Развернутая формула коэффициента корреляции двух случайных величин где символ Е обозначает мат.

Ковариация корреляционный момент, ковариационный момент в теории вероятностей и математической статистике мера линейной зависимости двух случайных величин.

Пусть X, Y - две случайные величины, определённые на одном и том же вероятностном пространстве. Тогда их ковариация определяется следующим образом: Ковариация величин X и Y Предполагается, что все математические ожидания Е в правой части данного выражения определены. Замечания к определению ковариации Пусть X1, X2, Тогда ковариацией между выборками Xn и Yn является: Ковариация выборок Свойства ковариации: Свойства ковариации Если ковариация положительна, то с ростом значений одной случайной величины, значения второй имеют тенденцию возрастать, а если знак отрицательный - то убывать.

Однако только по абсолютному значению ковариации нельзя судить о том, насколько сильно величины взаимосвязаны, так как её масштаб зависит от их дисперсий.

Масштаб можно отнормировать, поделив значение ковариации на произведение среднеквадратических отклонений квадратных корней из дисперсий. При этом получается так называемый коэффициент корреляции Пирсона, который всегда находится в интервале от -1 до 1. Среднеквадратическое отклонение ковариации Случайные величины, имеющие нулевую ковариацию, называются некоррелированными. Независимые случайные величины всегда некоррелированы, но не наоборот.

Обсудим достоинства и недостатки ковариации, как величины, характеризующей зависимость двух случайных величин. Если ковариация отлична от нуля, то случайные величины зависимы. Чтобы судить о наличии зависимости согласно любому из определений независимости, требуется знать совместное распределение пары случайных величин.

Но найти совместное распределение часто бывает сложнее, чем посчитать математическое ожидание произведения случайных величин. Если нам повезёт, и мат. Пример ковариации случайных величин при недостаточных данных 2. Иначе говоря, при умножении этих величин на какое-нибудь число ковариация тоже умножается на это число. Самая сильная зависимость - функциональная, а из функциональных - линейная зависимость, когда: Функциональная линейная зависимость Бывают гораздо более слабые зависимости.

Так, если по последовательности независимых случайных величин построить величины: Сильно ли зависимы число гербов в первых двадцати пяти подбрасываниях монеты и число гербов в испытаниях с двадцать пятого по девяностое?

Итак, следующая величина есть всего лишь ковариация, нормированная нужным образом. Теорема неравенство Коши - Буняковского: Доказательство теоремы Коши - Буняковского Ковариационная матрица или матрица ковариаций в теории вероятностей - это матрица, составленная из попарных ковариаций элементов одного или двух случайных векторов.

Ковариационная матрица случайного вектора - квадратная симметрическая матрица, на диагонали которой располагаются дисперсии компонент вектора, а внедиагональные элементы - ковариациями между компонентами. Определение ковариационной матрицы Такая матрица ковариации является обобщением дисперсии для многомерной случайной величины, а ее след - скалярным выражением дисперсии многомерной случайной величины.

  • Урок 5. Логические законы и противоречия

Собственные векторы и собственные числа этой матрицы позволяют оценить размеры и форму облака распределения такой случайной величины, аппроксимировав его эллипсоидом или эллипсом в двумерном случае.

Свойства матрицы ковариации 2. Рассмотрим случайную величину с числовыми значениями. Математическое ожидание случайной величины то есть мат.

Вычислим мат ожидание числа, выпавшего на верхней грани игрального кубика.