Тема: поняття про математичні моделі.
Нормальний розподіл і його закономірності.
Обчислення|підрахунок| теоретично очікуваних|сподіваних| частот нормального розподілу
Мета|ціль| роботи: ознайомиться з|із| поняттям про математичні моделі, основними етапами моделювання; дати визначення нормальному розподілу, навчитися обчислювати|обчисляти,вичисляти| теоретично очікувані|сподівані| частоти нормального розподілу, критерій А.Н. Колмогорова, охарактеризувати головні закономірності нормального розподілу.
Матеріали та устаткування|обладнання|: калькулятор, лінійка, ваги, навчальні посібники, методичний матеріал, гербарні| зразки|взірці| рослин.
Хід роботи
Математична модель – це абстракція реального світу, в якій відносини між математичними об'єктами, що нас цікавлять, між реальними елементами замінені відповідними|придатними| відносинами. Математичні моделі, в описі яких використовуються випадкові величини, називаються імовірнісними. Будь-яка модель є|з'являється,являється| спрощеним уявлення дійсності. Моделювання полягає в знанні того, де, коли і як можна і потрібно спростити. Побудова|шикування| і перевірка моделі, тобто математичний опис зв'язків, що цікавлять нас, і відносин між реальними елементами аналізованої системи, засновані на використанні інформації двох типів: а) апріорної інформації (пригадаєте, що називається апріорною величиною?) про природу і характер|вдачу| досліджуваних співвідношень; б) початкових|вихідних| статистичних даних, що характеризують процес і результат функціонування аналізованої системи. Якщо дослідник має в своєму розпорядженні інформацію обох типів, використовується прийом змістовного математичного моделювання, при якому з|із| апріорної інформації про природу співвідношень вдається вивести загальний|спільний| вид аналітичних рівнянь, що описують ці співвідношення, після чого за допомогою статистичного «переварювання» інформації початкових|вихідних| статистичних даних оцінюються чисельні значення параметрів, що входять в згадані аналітичні рівняння. Якщо ж дослідник має в своєму розпорядженні апріорну інформацію| типу а) або за наявності інформації обох типів, бажає|воліє| «програти» (зімітувати|) поведінку аналізованої реальної системи при варіюванні чисельних значень параметрів, що входять до аналітичного запису моделі, або штучно (спираючись|обпираючись| на модельні співвідношення) згенерувати статистичні дані типу б) з метою їх поповнення, то разом з|поряд з,поряд із| елементами описаного вище математичного моделювання дослідник повинен звернеться|обернеться| за допомогою до ЕОМ. Цей тип моделювання прийнято називати статистичним або моделюванням типу «Монте-Карло».
