НТУУ КПІ Факультет соціології і права Лабораторна робота 2 По курсу: Теорія імовірності На тему: Робота з базами даних Виконав: Перевірила: Студент ІІ.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Виконали: Дерій А. І Федотова В.Д Якубівський В.О економічний факультет ІІ курс, 9 група.
Advertisements

Теорія ймовірності Основні положення. План Теорія ймовірності Основні положення 1 Основні положення 2 Основні положення 3 Основні положення 4 Основні.
Ізяславський НВК 2, Гульчак І.В. Функції в електронних таблицях.
Підготували: Бондарчук О., Сірий О.. § Визначники Усі визначники незалежно від свого порядку, мають однакові властивості, тому їх краще всього демонструвати.
Астрономічні дослідження, що проводились у XX ст., допомогли астрономам збагнути розлітання галактик, яке свідчить про те, що сам Всесвіт не залишається.
Презентація на тему: Страхові ризики та їх оцінка.
Електронні таблиці Excel 7.8. Використання логічних функцій.
Основи комбінаторики. Робота студентів економічного факультету II курсу, 9 групи: Кислюк Аліни, Сімончук Марини, Федоренко Катерини, Цибори Аліни
Випадкова подія. Імовірність випадкової події. "Більшість людей вважає, що коли вони про що-небудь не мають повного знання (а ми ніколи не маємо повного.
Самостійна робота студента Самостійна робота студентів - оцінюється під час поточного контролю теми на відповідному занятті.
Що таке цикл? Чим характерний цикл як фрагмент алгоритму? Що таке розгалуження? Чим характерне розгалуження як фрагмент алгоритму?. Чим цикл відрізняється.
Запити Ассess ПЛАН Перехресний запит Доповнення таблиці Вилучення записів Створення нової таблиці.
Основи алгоритмізації та програмування Вказівка повторення. Цикли.
Геометрія навколо нас Мета нашого дослідження Спробувати виміряти висоту дерева без складних пристроїв.
Інформатика 9 клас Основи Інтернету. Вступ У попередньому розділі йшлося про використання браузера для перегляду веб-сторінок, адреси яких відомі користувачеві.
Теорія ймовірностей – розділ математики, що вивчає математичні моделі випадкових явищ реального світу.
Нам часто приходиться проводити різні спостереження, досліди, брати участь у експериментах або випробуваннях. Часто такі експерименти завершуються результатами,
Лабораторна робота 3 Тема: Аналіз табличних даних за допомогою таблиці підстановки та допомогою таблиці підстановки та зведених таблиць зведених таблиць.
Теорія ймовірностей або повернення Розумної Голови 9-А клас презентує Під керівництвом Рожанського А.Ю. Чернігів 2011.
Тема : О сновні е лементи комбінаторики Підготували: Щур Х., Фощанко А., Король Л., Мацупа Н.
Транксрипт:

НТУУ КПІ Факультет соціології і права Лабораторна робота 2 По курсу: Теорія імовірності На тему: Робота з базами даних Виконав: Перевірила: Студент ІІ курсу доцент Бахтіна Г. П. Групи АМ – 74 Русинов Л.А рік

Мета: За допомогою комп ютерної програми MS Excel навчитись: 1. Знаходити ймовірність випадкових подій; 2.Знаходити умовну ймовірність події; 3.Робити вибірку із бази даних при вказаній умові; 4.Будувати дерево ймовірності для вказаної вибірки; 5.Визначити: незалежні події несумісні події.

Завдання: 1.Звернемось до певної бази данних найманих робітників приведеної нижче в таблиці. Будемо вважати цю базу данних вибірковим простором певного випадкового експерименту, в якому випадковим чином вибирається робітник. Таким чином, один працівник представляє один результат і всі можливі результати рівноімовірні. a)знайти ймовірність того, що буде вибрана жінка. b)знайти ймовірність того, що зарплата перевищує 3500$. c) знайти ймовірність того, що робітник має рівень підготовки В. d)знайти ймовірність того, що заробітна плата перевищує 3500 $ і робітник має рівень підготовки В. e)знайти ймовірність того, що заробітна плата перевищує 3500 $ при умові, що робітник має рівень підготовки В. 2. Знову, як і у попередній задачі, будемо розглядати базу даних робітників в якості вибіркового простору. Розглянемо дві події: великий досвід роботи(6 років і більше) і робітник – жінка a) знайти імовірність цих двох подій. b)знайти ймовірність їх пересічення. Про що свідчить отриманий результат? c)побудуйте дерево імовірності для цих двох подій, вибираючи в якості гілки працівник – жінка d) знайти умовну імовірність наявності великого досвіду праці при умові, що працівник – жінка. e)знайти умовну імовірність того, що працівник – жінка, при умові наявності великого досвіду роботи. f) знайти умовну імовірність того, що працівник – чоловік, який не має великого досвіду роботи. g) чи є події працівник – жінка і має великий досвід роботи незалежними? З чого це випливає? h)чи є події працівник – жінка і має великий досвід роботи несумісними ? З чого це випливає? 3. Знову вважаємо вищезгадану базу данних виборним простором. a)чи є події рівень підготовки А і рівень підготовки В незалежними? З чого це випливає? b)чи є події рівень підготовки А і рівень підготовки В несумісними? З чого це випливає?

Початкові данні:

Теоретичні відомості: Ймовірність події - відношення числа сприяючих цій події наслідків до загального числа всіх рівно можливих несумісних елементарних наслідків, які створюють групу. Пересічення – це подія, яка настає при одночасному настанні події А і В. Дерево ймовірності – наглядний опис ймовірності події Умовні ймовірності – ймовірність події В, яка вирахувана в припущенні, що подія А вже настала. Подію називають несумісним, якщо поява одного з них виключає появу інших подій в одному і тому ж дослідженні. Подію В називають незалежним від події А, якщо поява події А не змінює ймовірність події В.

Випадкова подія – це така подія результат якої неможливо передбачити. Імовірністю (p) випадкової події називають відношення числа результатів багоприємних даній події (m) до загальної кількості можливих елементарних подій (n). p ( A ) =

Хід роботи: Вмикаємо автофільтр (Данные/Фильтр/Автофильтр) а) Фільтруємо дані в стовбці Стать. Для цього натискаємо на стрілочку, зявляється список, в якому вибираємо із всіх запропонованих критерій ж

Створюємо таблицю в якій будемо записувати імовірності і дані необхідні для їх вирахування, поступово заповнюючи її по ходу вирішення поставлених завдань.

В цю таблицю вводимо дані про загальну кількість людей і про кількість жінок:

Тепер, маючи всі дані, вираховуємо імовірність. Для цього ділимо кількість жінок на загальну кількість людей і множимо на 100% Імовірність: (28 / 69) * 100% = 0, * 100% = 40,6 % Водимо в таблицю нові дані:

b) Знаходимо імовірність того,що зарплата перевищує $ Фільтруємо дані в стовбці Заробітна плата за рік, дол.. Для цього натискаємо на стрілочку, зявляється список, в якому вибираємо із всіх запропонованих критерій условие…. З'являється діалогове вікно Пользовательський автофильтр. В першому полі задаємо принцип фільтрації – більше. В сусідньому полі вводимо – мінімальну суму –

Отриманий результат – 58 вводимо в таблицю в стовбець Кількість в строчку Заробітна плата перевищує $ Щоб підрахувати імовірність ділимо кількість робітників які отримують зарплату більше $35000 на кількість всіх робітників взагалі і множимо на 100%. Імовірність: (58 / 69) * 100% = 0, *100% = 84,05%

с) знаходимо імовірність того, що робітник має рівень підготовки В. Фільтруємо дані в стовбці Рівень підготовки. Для цього натискаємо на стрілочку, зявляється список, в якому вибираємо із всіх запропонованих критерій В Результат:

Отриманий результат – 24, вводимо в таблицю в стовбець Кількість і в строчку Рівень підготовки В. Імовірність : (24 / 69) * 100% = 0, * 100% = 34,78% Водимо дані в таблицю:

d) Знаходимо імовірність того, що робітник отримує заробітну плату більше $ і має рівень підготовки В. Фільтруємо дані поступово в стовбцях Заробітна плата перевищує $ і Рівень підготовки.

Для знаходження імовірності ділимо отриманий результат на кількість робітників, які отримують зарплату більше $ і множимо на 100%. Імовірність: (23 / 58) * 100% = 0, * 100% = 39,65% Вводимо дані в таблицю:

е) Знаходимо імовірність того, що працівник отримує заробітну плату більше $35000 при умові, що робітник має рівень підготовки В. Для цього виконуємо дії аналогічні до дій в пункті d. Але для знаходження імовірності в чисельнику використовуємо кількість робітників, які мають рівень підготовки В. Імовірність: (23/24) * 100 % = 0, * 100% = 95,83 % Вводимо дані в таблицю:

2. а) Знаходимо імовірність того, що робітник має великий досвід роботи.. (Фільтруємо дані в стовбці Стаж роботи, р.. Для цього натискаємо на стрілочку, зявляється список, в якому вибираємо із всіх запропонованих критерій условие…. З'являється діалогове вікно Пользовательський автофильтр. В першому полі задаємо принцип фільтрації – більше або рівно. В сусідньому полі вводимо – 6 років.

Для знаходження імовірності в знаменнику використовуємо загальну кількість робітників. Імовірність: (32 / 69) * 100% = 0, * 100% = 46,37% Вводимо дані в таблицю: Знаходимо імовірність того, що робітник – жінка. Беремо уже готові дані із таблиці. Імовірність: (28 / 69) * 100% = 0, * 100% = 40,6%

b) Знаходимо імовірність пересічення подій робітник – жінка і великий досвід роботи. Для цього множимо імовірність цих двох подій: Імовірність: (0,41 * 0,47) = 0,1927 * 100% = 19,27 % d) Знаходимо імовірність того, що робітник має великий досвід роботи при умові,що це жінка. Фільтруємо дані послідовно в стовбці Стать і Стаж роботи, р.. Для знаходження імовірності в чисельнику використовуємо кількість всіх робітників – жінок. Імовірність: (10 / 28) * 100% = *100% = 35,7%

Вводимо дані в таблицю:

с) Знаходимо імовірність того, що робітник – жінка, при умові наявності великого досвіду роботи. Виконуємо аналогічні дії, тільки в знаменнику використовуємо кількість робітників, які мають великий досвід роботи. Імовірність: (10 / 32) * 100% = 0,3125 * 100% = 31,25% Вводимо дані в таблицю:

е) Знаходимо імовірність того, що робітник – чоловік, який не має великого досвіду роботи. Для цього нам необхідні такі дані як: кількість робітників – чоловіків і робітники, які не мають великого стажу роботи. Ці дані ми отримуємо шляхом послідовної фільтрації стовбців Стать і Стаж роботи, р..

Імовірність: (19 / 69) * 100% = 0, * 100% = 27,5% Отримані результати вводимо в таблицю:

f) Знаходимо імовірність пересічення подій робітник – чоловік і не великий досвід роботи. Для цього множимо імовірність цих двох подій: Імовірність: (0,53 * 0,59) = 0,319 * 100% = 31,9 % Отримані результати вводимо в таблицю:

Дерево ймовірностей: 40.6 % 59.4% % % 31.9 % 27.5 %

g) Подія робітник – жінка і має великий досвід роботи є незалежними, так як не всі робітники, які мають великий досвід роботи – жінки, а також тому, що не всі жінки мають великий досвід роботи. h) Ці події не є незалежними, так як імовірність їх пересічення 35,70%, тобто більше а) Події рівень підготовки А і рівень підготовки В – незалежні, оскільки в результаті дослідження може бути лише одне з них, а не обоє відразу. b) Події рівень підготовки А і рівень підготовки В – несумісні події, тобто, якщо відбувається одна з цих подій, поява в цьому ж досвіді іншого виключено, неможливе.

Висновок: Після виконання цієї роботи ми впевнились, що програма MS Excel є зручним інструментом для роботи як з невеликими, так і з дуже великими базами даних. Ми навчились: 1.робити вибірку із загальної бази данних; 2.використовувати отриманий результат для знаходження імовірності подій; 3.будувати дерево ймовірностей; 4.визначати незалежні і несумісні події. Завдяки роботі мною засвоїно, як можуть використовуватися знання курсу Теорія ймовірності на практиці, на підприємствах в установах та організаціях за допомогою баз данних MS Excel.