Use the prompts to make sentences using the past simple or past continuous.

Date: 2015-10-07; view: 2125.

Вариант 1 Задачи 20.

Вариант 1 Задачи 19.

Вариант 1 Задачи 18.

Вариант 1 Задачи 17.

Вариант 1 Задачи 16.

Вариант 1 Задачи 15.

Вариант 1 Задачи 14.

Вариант 1 Задачи 13.

Вариант 1 Задачи 12.

Вариант 1 Задачи 11.

Вариант 1 Задачи 10.

Вариант 1 Задачи 9.

Вариант 1 Задачи 8.

Вариант 1 Задачи 7.

Вариант 1 Задачи 6.

Вариант 1 Задачи 5.

Вариант 1 Задачи 4.

Вариант 1 Задачи 3.

Вариант 1 Задачи 2.

Вариант 1 Задачи 1.

Факультет информационных систем и безопасности

Институт информационных наук и технологий безопасности

Литература

В Ы В О Д Ы

……………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

………………………………………………………………………………….

…………………………………………………………………………...............

……………………………………………………………………………………

1. PТМ 44-62. Методика статистической обработки эмпирических
данных. М.:Изд-во стандартов, 1962.

2. Х. В. Кордонский. Приложение теории вероятностей в инженер­ном деле. М.-Л.: Физматгиз, 1963. 435 с.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА 3

по курсу «Прикладная статистика» на тему

ОПИСАТЕЛЬНАЯ СТАТИСТИКА И ГРАФИЧЕСКИЕ СРЕДСТВА АНАЛИЗА ДАННЫХ.

Вариант 1.

Подготовил: студент 3 курса, группы «прикладная математика»

Кириенко Артём Игоревич

Проверил: научный руководитель

Синицын Вячеслав Юрьевич

Москва 2013

Постройте модель вероятностного эксперимента, при котором по мишени стреляли 4 раза с вероятностью попадания при каждом выстреле 0.4. Эксперимент проделайте 15 раз, создайте таблицу данных с результатами и напечатайте её на экране.

> mishen <- c('попадание', 'промах')

> vystrel1 <- sample(mishen, 15, replace = T)

> vystrel2 <- sample(mishen, 15, replace = T)

> vystrel3 <- sample(mishen, 15, replace = T)

> vystrel4 <- sample(mishen, 15, replace = T)

> result <- data.frame(vystrel1, vystrel2, vystrel3, vystrel4)

> result

vystrel1 vystrel2 vystrel3 vystrel4

1 промах попадание промах промах

2 попадание попадание промах промах

3 попадание промах промах попадание

4 попадание попадание промах промах

5 промах попадание промах промах

6 промах попадание промах попадание

7 попадание промах промах попадание

8 попадание промах попадание промах

9 промах промах попадание попадание

10 промах промах попадание попадание

11 промах промах промах попадание

12 попадание промах попадание промах

13 промах промах попадание промах

14 попадание промах промах промах

15 попадание промах попадание промах

Доля респондентов, родители которых имеют более одного высшего образования, с точностью до 0.1% равна

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,9)])

[1] "КОД" "ОБР_РОД"

> table(NEO["ОБР_РОД"])

АТЕСТ_ЗР СР_СПЕЦ НЕЗК_ВЫС ВЫСШЕЕ БОЛ1_ВЫС АСПИРАНТ УЧН_СТЕП

7 29 9 196 49 23 59

> data <- NEO[!is.na(ОБР_РОД) & ОБР_РОД == "БОЛ1_ВЫС", c(1,9)]

> round((nrow(data) / nrow(NEO) * 100), digits = 3)

[1] 13.102

> detach(NEO)

Ответ: 13.102.

Средняя арифметическая переменной N2_Враждебность с точностью до 0.01 равна

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> round(mean(NEO[,21], na.rm = T), digits = 2)

[1] 23.15

> detach(NEO)

Ответ: 23.15.

Медиана переменной N2_Враждебность равна

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> median(NEO[,21], na.rm = T)

[1] 23

> detach(NEO)

Ответ: 23.

Стандартное отклонение переменной N2_Враждебность с точностью до 0.01 равно

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> round(sd(NEO[,21], na.rm=T),digits=2)

[1] 4.71

> detach(NEO)

Ответ: 4.71.

Выборочная дисперсия переменной N2_Враждебность с точностью до 0.01 равна

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> round(var(NEO[,21], na.rm=T),digits=2)

[1] 22.15

> detach(NEO)

Ответ: 22.15.

Минимум переменной N2_Враждебность равен

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> min(NEO[,21], na.rm=T)

[1] 11

> detach(NEO)

Ответ: 11.

Квантиль на уровне 0.95 переменной N2_Враждебность равна

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> quantile(NEO[,21], 0.92, na.rm=T)

92%

> detach(NEO)

Ответ: 30.

Число респондентов, религиозная вера которых иудаизм, равно

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,11)])

[1] "КОД" "РЕЛИГ"

> table(NEO["РЕЛИГ"])

БУДДИЗМ ИСЛАМ ИУДАИЗМ КАТОЛИЦ ПРАВОСЛ ПРОТЕСТ ДРУГИЕ ОТСУТСТ АТЕИЗМ

12 3 7 15 224 6 19 55 28

> detach(NEO)

Ответ: 7.

Число студентов факультета «Б» с сильной степенью религиозности равно

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(6,12)])

[1] "ФАКУЛЬТ" "СТЕП_РЕЛ"

> table(NEO["ФАКУЛЬТ"])

А Б В

147 188 39

> table(NEO["СТЕП_РЕЛ"])

СЛАБАЯ УМЕРЕН СИЛЬНАЯ

81 219 66

> data <- NEO[!is.na(ФАКУЛЬТ) & !is.na(СТЕП_РЕЛ) & ФАКУЛЬТ == "Б" & СТЕП_РЕЛ == "СИЛЬНАЯ", c(6,12)]

> table(data)

СТЕП_РЕЛ

ФАКУЛЬТ СЛАБАЯ УМЕРЕН СИЛЬНАЯ

А 0 0 0

Б 0 0 44

В 0 0 0

> detach(NEO)

Ответ: 44.

Для девушек, степень религиозности которых слабая, среднее значение переменной N2_Враждебность с точностью до 0.01 равно

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(2,12,21)])

[1] "ПОЛ" "СТЕП_РЕЛ" "N2_Враждебность"

> table(NEO["ПОЛ"])

ЖЕН МУЖ

267 107

> table(NEO["СТЕП_РЕЛ"])

СЛАБАЯ УМЕРЕН СИЛЬНАЯ

81 219 66

> data <- NEO[!is.na(ПОЛ) & !is.na(СТЕП_РЕЛ) & !is.na(N2_Враждебность) & ПОЛ == "ЖЕН" & СТЕП_РЕЛ == "СЛАБАЯ", c(2,12,21)]

> summary(data)

ПОЛ СТЕП_РЕЛ N2_Враждебность

ЖЕН:56 СЛАБАЯ :56 Min. :16.00

МУЖ: 0 УМЕРЕН : 0 1st Qu.:20.00

СИЛЬНАЯ: 0 Median :22.50

Mean :22.71

3rd Qu.:25.00

Max. :32.00

> detach(NEO)

Ответ: 22.71.

Укажите знак зодиака, для которого выборочное среднее показателя N2_Враждебность является наибольшим

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(4,21)])

[1] "ЗОДИАК" "N2_Враждебность"

> data <- NEO[!is.na(ЗОДИАК) & !is.na(N2_Враждебность), c(4,21)]

> summary(data)

ЗОДИАК N2_Враждебность

ЛЕВ : 39 Min. :11.00

ОВЕН : 37 1st Qu.:20.00

СТРЕЛЕЦ: 36 Median :23.00

ТЕЛЕЦ : 35 Mean :23.15

ВЕСЫ : 35 3rd Qu.:26.00

КОЗЕРОГ: 34 Max. :37.00

(Other):152

> x <- tapply(data[,2], data[,1], mean); sort(round(x,3))

ВЕСЫ ОВЕН ДЕВА СКОРПИОН БЛИЗНЕЦЫ ЛЕВ ТЕЛЕЦ ВОДОЛЕЙ РЫБЫ

21.857 22.351 22.567 22.625 22.853 23.179 23.571 23.583 23.714

РАК КОЗЕРОГ СТРЕЛЕЦ

23.741 23.941 23.972

> names(which.max(x))

[1] "СТРЕЛЕЦ"

> detach(NEO)

Ответ:12 стрелец.

Для каких знаков зодиака выборочное среднее показателя N2_Враждебность меньше 25

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(4,21)])

[1] "ЗОДИАК" "N2_Враждебность"

> data <- NEO[!is.na(ЗОДИАК) & !is.na(N2_Враждебность), c(4,21)]

> summary(data)

ЗОДИАК N2_Враждебность

ЛЕВ : 39 Min. :11.00

ОВЕН : 37 1st Qu.:20.00

СТРЕЛЕЦ: 36 Median :23.00

ТЕЛЕЦ : 35 Mean :23.15

ВЕСЫ : 35 3rd Qu.:26.00

КОЗЕРОГ: 34 Max. :37.00

(Other):152

> x <- tapply(data[,2], data[,1], mean); sort(round(x,3))

ВЕСЫ ОВЕН ДЕВА СКОРПИОН БЛИЗНЕЦЫ ЛЕВ ТЕЛЕЦ ВОДОЛЕЙ РЫБЫ

21.857 22.351 22.567 22.625 22.853 23.179 23.571 23.583 23.714

РАК КОЗЕРОГ СТРЕЛЕЦ

23.741 23.941 23.972

> names(which(x < 25))

[1] "КОЗЕРОГ" "ВОДОЛЕЙ" "РЫБЫ" "ОВЕН" "ТЕЛЕЦ" "БЛИЗНЕЦЫ" "РАК"

[8] "ЛЕВ" "ДЕВА" "ВЕСЫ" "СКОРПИОН" "СТРЕЛЕЦ"

> detach(NEO)

Ответ: для всех.

Создайте выборку с объёмом 1000000 элементов из генеральной совокупности, имеющей закон распределения Пуассона с параметром lambda = 3, и найдите медиану выборки.

> result <- rpois(1000000, lambda = 3)

Создайте выборку с объёмом 1000000 элементов из генеральной совокупности, имеющей показательный закон распределения с параметром rate = 21, и найдите выборочную дисперсию с точностью до 0.01.

> result <- rexp(1000000, rate = 21)

> varx <- round(var(result, na.rm = T), digits = 2)

> varx

[1] 0

Ответ: 0.

Постройте гистограмму частот для переменной N2_Враждебность.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> x <- NEO[,21]

> xname <- names(NEO)[21]

> hist(x, main = paste('Гистограмма частот ', xname), xlab = xname, ylab = 'Частоты')

> detach(NEO)

Постройте графики эмпирической функции распределения и эмпирической плотности вероятности для переменной N2_Враждебность.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> Fn <- ecdf(N2_Враждебность)

> d <- density(N2_Враждебность, na.rm = T)

> plot(Fn, main = 'Эмпирическая функция распределения')

> plot(d, main = 'Эмпирическая плотность вероятности', xlab = 'N2_Враждебность')

> detach(NEO)

Постройте с помощью функции boxplot() диаграмму зависимости распределения переменной N2_Враждебность от уровня фактора “ФАКУЛЬТ”.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> boxplot(N2_Враждебность ~ ФАКУЛЬТ, data = NEO, main = paste('boxplot ', 'N2_Враждебность ~ ФАКУЛЬТ'), xlab = 'ФАКУЛЬТ', ylab = 'N2_Враждебность')

> detach(NEO)

Визуально сравните распределение переменной N2_Враждебность с нормальным распределением, используя функцию qqnorm().

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(1,21)])

[1] "КОД" "N2_Враждебность"

> qqnorm(NEO[,21], main = paste('Q-Q plot ', names(NEO)[21]))

> qqline(NEO[,21])

> detach(NEO)

Постройте диаграмму рассеяния с регрессионной прямой для двух переменных N1_Тревожность и N2_Враждебность.

> load("NEO")

> attach(NEO)

> names(NEO[c(20,21)])

[1] "N1_Тревожность" "N2_Враждебность"

> plot(NEO[,c(20,21)])

> x <- NEO[,20]

> y <- NEO[,21]

> m <- lm(y ~ x)

> abline(m)

> detach(NEO)

0 How he kill man?How did he kill the man?___

1 When bus arrive I read book______________________________________________

2 At eight o'clock film start___________________________________________________

3 People live healthy lives thirty years ago ____________________________________

4 Sarah travel with her parents when she have the car accident______________

5 What you do at ten o'clock last night?_______________________________________

6 I not watch when the film start________________________________________

7 He not very good at tennis________________________________________________

8 Which assistant work at 11 o'clock yesterday morning?_________________________

9 I not talk to you at that time________________________________________

10 I finish university in 1999_____________________________________________

11 When phone ring Artur not sleep____________________________________

12 Who be at home when the police come?_________________________________

8 Use the words in the box to fill the gaps.

0 _At first_ I didn't understand the question but I did later.

1 I really like my course _________________________.

2 I couldn't swim _________________________ I was sixteen.

3 I was driving for ten hours. _________________________, I was very tired.

4 It was easy at the beginning but _________________________ it got harder.

9 Add appropriate words or phrases to the dialogue.

A: What do you ⁰_think_ of Karl?

B: He's OK. I'm not ¹__________ about his girlfriend, Sienna, though.

A: Who's she? What does she ²__________?

B: Oh, she's about 1 metre 72, thin with long blonde hair.

A: What does she ³__________?

B: She's a teacher. She's here at the party.

A: Is she? I haven't seen her. So what's she ⁴__________?

B: She's very ⁵__________. She loves talking to people. She's also rude. I don't like that.

A: ⁶__________ do I. What's she ⁷__________ now?

B: Probably on Karl's computer checking her company emails. She's very hard-⁸__________.

**

10 Fill in the gaps with the correct word.

0 Have you seen the new _series__Hello Sunday! on Channel 1?

1 There's a _d______________ on animals at the North Pole tomorrow.

2 Google is the most famous _s________ _e________ in the world.

3 I want to be a _j_______________ and work on a newspaper.

4 I have never met a _c______________ but I'd like to meet one, especially Brad Pitt.

5 There's an _a_____________ for a new MP3 player in the magazine.

6 Most newspapers give a _w____________ on their website. They are usually interviews.

7 There's a good _a____________ in today's newspaper about the European Union.

8 Every Thursday I am at home watching my favourite _s__________ _o___________.11

11 Correct the mistakes in these sentences.

0 He works as painter. _ He works as a painter __ ______

1 It is on an corner of Spencer Street._________

2 Sarp is on internet every day for six hours.__________

3 People drive the cars too fast.__________

4 Petra started at factory last week. A factory is very new. __________

5 The zoo is buying the elephant.__________

6 He was listening to a music. __________

7 What's on the TV tonight? __________

12 Complete the words in these sentences.

0 Painting is my favourite ar_t________.

1 He studied poli__________ at university.

2 His favourite hobby is phot___________.

3 Karol's father is a poli___________.

4 He's seeing a psych___________ for his phobia.

5 I hated sci___________ at school.

6 This painting is by a very famous ar___________.

7 Many sci____________ do not accept the results of these tests.

8 Doctor Smith has a masters in psych____________.

13 Put the two sentences together using the relative pronoun.

0 Picasso was an artist. He became very famous. _Picasso was an artist who became very famous._

1 Carrots are healthy vegetables. They can make your skin go orange. _____________________

2 UNICEF is an organisation. It helps children all over the world. ________________________________

3 Peter is the man. He brings the post every day. ___________________________________

4 Newspapers are important means of communication. You can read them anywhere. ________________

5 Fiona Smith is a student. She studies medicine. _________________________________

6 PowerPoint is a computer programme. It helps you prepare presentations. _______________________

7 Leonardo Da Vinci was a painter. He also invented many things. _______________________________

8 The SAS are professional soldiers. They do the most dangerous missions. _______________________

14 Add appropriate words to make different ways of making and responding to suggestions.

0 __Let's___ try and get tickets for the concert.

1 I think we _____________ have a photograph in the article.

2 _____________ about inviting David?

3 What _____________ can we do?

4 I don't think we _____________ go.

5 Let's _____________ invite Greg! He's boring.

6 Have you got ______________ good ideas?

7 _____________ don't you get a catering company to make the food?

8 Is there anything _____________ you can tell me about the accident?

***

15 Underline the odd one out in each group.

0... a) series b) science c) sitcom d) soap opera

1 a) mild b) clever c) kind d) dedicated

2 a) afterwards b) until c) quite d) then

3 a) psychologist b) journalist c) scientist d) politics

4 a) windy b) fog c) cool d) humid

5 a) advert b) fashion c) article d) webcast

6 a) hard-working b) snorkelling c) trekking d) snowboarding

7 a) extremely b) quite c) clear d) very

16 Fill in the blanks using either the present simple, present continuous, past simple or past continuous forms.

Steve Evans and Mike Brockall ⁰____are____ athletes but they ¹__________ (have) different hopes. Steve ²__________ (run) in the London Marathon this week. Mike ³__________ (be) at home this week. He ⁴__________ (break) his leg last week and cannot run for eight months. How ⁵__________ he __________(break) his leg? He ⁶__________(climb) a hill as part of his training when a tree ⁷__________ (fall) on him during a storm. Steve ⁸__________ (hope) to win a marathon. Mike only ⁹__________ (want) to run again.17