Презентации по Математике

Четырехугольники. Введение
Четырехугольники. Введение
Введение Дорогой друг! Перед тобой - необычное пособие по математике. С одной стороны, названия тем напоминает учебник. С другой стороны, написана она совсем не как учебник: это электронный справочник по геометрии. Кроме теоретических вопросов по данной теме, ты можешь познакомиться с историей того или иного понятия. Сказки и стихотворения о геометрических фигурах сделают твое изучение более интересным. Ключевые задачи помогут тебе в решении более сложных задач, которые ты попытаешься решить как на уроке, так и дома. В конце путешествия по данному пособию проверишь себя на знание вопросов теории по данной теме. Думаю, что ты найдешь для себя интересные и полезные сведения. Содержание Многоугольник Параллелограмм Трапеция Прямоугольник Ромб Квадрат Проверь себя Ключевые задачи Тест: Верно ли утверждение? Интересно о… Задачи для самостоятельного решения Проверяй ответы к задачам Тест «Четырехугольники» Задания для домашней работы Литература
Продолжить чтение
Коинтеграция временных рядов
Коинтеграция временных рядов
Причинность по Гренджеру Если - причина по Гренджеру для , то это означает, что между этими процессами есть причинно-следственная связь. Для тестирования причинности по Гренджеру строят регрессию на его собственные предыдущие значения и на предыдущие значения процесса Затем проверяем гипотезу Поверяют гипотезу на основе расчета F-статистик, которую сравнивают с критическими значениями Фишера. Если нулевая гипотеза отвергается, то является причиной для . Процедура Ингла-Гренджера Определяют, являются ли процессы и интегрируемыми первого порядка. Строят обычную регрессию на методом наименьших квадратов. Проверяют остатки регрессии на стационарность с помощью теста Дики-Фуллера, но сравнивают DF-статистику с поправленными значениями, отличными от критических значений Мак-Кинона. Делают выводы: если остатки стационарны то исходные ряды и коинтегрированны, а построенная регрессия является коитегрирующей. Если согласно процедуре имеется коитеграция, то в построенной регрессии можно учесть не только долгосрочное равновесие, но и за счет введения дополнительного регрессора – коинтегрирующего соотношения в предыдущий момент времени. То есть построить модель ЕСМ.
Продолжить чтение
Алгоритм Прима
Алгоритм Прима
Граф - совокупность узлов (вершин) и связывающих их ребер без дополнительных ограничений на них. Дерево – это частный случай графа. Вес ребра – числовое значение, поставленное в соответствие данному ребру графа. Вес ребра можно интерпретировать как длину ребра. Взвешенный граф – граф, для каждого ребра которого задан вес. Связный граф – это такой граф, в котором из любой его вершины можно попасть в любую другую вершину. Остовное дерево – это связный подграф без циклов данного связного неориентированного графа, в который входят все его вершины. Минимальное остовное дерево – это остовное дерево данного графа имеющее минимальный возможный вес. Под весом остовного дерева понимается сумма весов всех ребер, входящих в него. Пусть дан граф, как на рисунке ниже. В скобках указаны веса ребер.
Продолжить чтение