>>Informaatika 7. klass >>Informaatika: Kaheksa ja käsutsükkel Korda N korda

Praktiline töö ainega Informaatika 7. klass.

Vaata teemasid: Kaheksajalg ja käsutsükkel Korda N korda

Test: Control Word

Küsimus 1: Milleks me dokumendilehe sätteid kasutame?

Lehtede lisamiseks
Sidekriipsude korrastamiseks
Lehe ääriste taande määramiseks teksti ääristele
Teksti joondamiseks

Vastus: 3;

Küsimus nr 2: Kas saame mõnele tekstile äärise tõmmata, et see silma paistaks?

Valige üks vastusevariantidest:

Jah, selleks peate kasutama piire ja täitma.
Jah, ja selleks peate kasutama lehe parameetreid
Seda saab teha lehe häälestuse suvandi Margins abil.
Ei, raami saab teha ainult tervele lehele

Vastus: 1;

Küsimus nr 3: Pange tähele, et sellele küsimusele on mitu võimalikku vastust!
Milliseid punkte saame dokumendi printimisel järgida?

Määrake lehtede arv
Määrake, et printida mitu lehekülge ühele
Määrake printimine 5 lehekülge ühele
printida ainult üksikuid lehti
Valige mitme koopia printimiseks

Vastus: 1,2,4,5;

Küsimus nr 4: Tekstiredaktor on programm...

Valige üks vastusevariantidest:

Graafilise teabe töötlemine
videoteabe töötlemine
tekstitöötlus
muusika salvestamise töö

Vastus: 3;

Küsimus nr 5: Kuidas kustutada kursorist vasakul olev märk...

Valige üks vastusevariantidest:

Vajutage Kustuta
Vajutage BS
Vajutage Alt
Vajutage Ctrl+Shift

Vastus: 2;

Küsimus nr 6: Määrake, kuidas salvestada muudetud dokument teise nime all.

Küsimus nr 7: Milliseid toiminguid saame tabeliga teha?

Valige mitu vastust:

Lahtrite ühendamine
Muutke ridade ja veergude arvu
sulgege üks lahter
Sisesta äärise asemel pilt
muuta tabeli ääriste välimust

Vastus: 1,2,3,5;

Küsimus nr 8: Kursor on

Valige üks vastusevariantidest:

Tekstisisestusseade
klaviatuuri klahv
väikseim kuvaelement ekraanil
silt monitori ekraanil, mis näitab asukohta, kus klaviatuurisisendit kuvatakse

Vastus: 4;

Küsimus nr 9: Kuidas lubada joonistamise tööriistariba?

Valige üks vastusevariantidest:

Vaade – Tööriistaribad – Joonistamine
Redigeerimine - Kleebi - Tööriistaribad - Joonistamine
Fail – Ava – Joonis

Vastus: 1;

Küsimus nr 10: Kuidas lisada pilti TP MS Wordi dokumenti?
(Pange tähele, et sellele küsimusele on mitu võimalikku vastust.)

Valige mitu vastust:

Graafilisest redaktorist
failist
valmispiltide kogust
menüüst Fail
printerist

Vastus: 1,2,3;

Küsimus nr 11: Kuidas sisestada tekstiredaktorisse tähemärki, mida klaviatuuril pole?

Valige üks vastusevariantidest:

Kasutage märgi sisestamist
Kasutage selleks joonistust
Kleebi spetsiaalsest failist

Vastus: 1;

Küsimus nr 12: Määrake valemi sisestamisel tehtavate toimingute jada.

Määrake vastusevariantide järjekord:

Valige menüüelement Lisa
Klõpsake nuppu Objekt
Valige Microsofti võrrand
Kirjutage valem
Klõpsake hiire vasakut nuppu ekraani vabal alal

Vastus: 1-2-3-4-5;

Kaastegev Rahvusvahelise Lütseumi "Grand" Chebani informaatika õpetaja L.I.

Kalender-temaatiline planeerimine informaatikast, video informaatikast online, informaatika koolis

Lehekülje seaded on loodud dokumendile soovitud välimuse andmiseks. See kehtib peaaegu kõigi dokumentide loomise kohta – alates lepingust või tellimusest kuni kunstiraamatu või teadustööni. Teades, kuidas veerisid muuta ja oskate valida konkreetse dokumendi jaoks optimaalse paberiformaadi ja lehekülje orientatsiooni, saate dokumente õigesti ja kaunilt vormindada ning säästa end tarbetutest rutiinsetest töödest.

Lehekülje valikute seadistamine

Lehekülje seaded määratakse vahetult enne vormindamist ja erinevate objektide paigutamist sellele. Neid parameetreid saate määrata ka dokumendiga töötamise lõpus, kuid pidage meeles, et näiteks suurte veerise väärtuste korral võib dokumendi välimus oluliselt muutuda. Lehekülje sätted on kõige enam võrreldavad hoone vundamendiga ja seetõttu tuleks need kõigepealt määrata, kuna kõik dokumendi joondused on seotud lehe orientatsiooni ja selle veeristega. Samuti saate sätteid konfigureerida üldiselt või kategooriate kaupa.

Dokumendi veerised

Dokumendivälju saab valmismallide abil kiiresti kohandada. Minge vahekaardile "Lehekülje paigutus" - klõpsake nuppu "Veerised" ja valige üks veeriste valikutest.

Kui teil on vaja välju "käsitsi" seadistada, tehke järgmist.

• Lehekülje paigutus – klõpsake rühmas Lehekülje häälestus nuppu Veerised ja avanevas aknas nuppu Kohandatud veerised. Vahekaardil Margins avaneb aken Page Setup;
• Välja asukoha aladel määrake nende suurus, köitmissuurus Köitmisalal ja köiteasend samanimelisel väljal;
• Klõpsake ikooni, et avada dialoogiboks Lehekülje häälestus, kus grupis Lehekülje häälestus on avatud vahekaart Lehekülje paigutus.

Joonis 1. Väljade seadistamine erinevatel viisidel.

Lehekülje suund

Lehekülje orientatsiooni määramiseks:

• Lehekülje paigutus sakk - grupis Lehekülje häälestus klõpsake nuppu Orientation ja valige soovitud valik;
• "Lehekülje paigutus" - rühm "Lehekülje seadistus" - klõpsake dialoogiboksi "Lehekülje häälestus" avamiseks ikooni ja valige alas "Orientatsioon" soovitud ikooni;
• Topeltklõpsake real.

Joonis 2. Lehe suuna muutmine.

Paberi suurus

• "Lehekülje paigutus" - rühmas "Lehekülje seadistus" klõpsake nuppu "Suurus" ja valige üks 13 tühjast.

Täpsemaks häälestamiseks:

• "Lehekülje paigutus" - rühm "Lehekülje seaded" - "Suurus" - "Muud lehe suurused";
• "Lehekülje paigutus" - rühmas "Lehekülje häälestus" klõpsake akna "Lehekülje häälestus" avamise ikooni ja minge vahekaardile "Paberi suurus";
• Topeltklõpsake joonlauda – vahekaarti Paberi suurus.

Joonis 3. Paberi formaadi valimine.

Lehekülje seadistusaken

Aknas Lehekülje häälestus on kolm vahekaarti: veerised, paberi suurus ja paberiallikas.

Joonis 4. Vahekaardid aknas Page Setup.

Väljade vahekaart

Määrake jaotises "Väljad" neli dokumendivälja. Standardsete ametlike dokumentide veerised on järgmised: vasak - 2,5 cm (1 toll), parem - 1,25-1,5 cm (umbes pool tolli), ülemine ja alumine 1,5 - 2 cm (mõnedes dokumentides on alumine veeris suurem kui ülemine) ja maksimaalsed veerised on võrdsed: vasaku jaoks - 3 cm, ülejäänud jaoks - 2 cm.

Loendis "Kidumine" valitakse köitmiskoht - vasakul või üleval. Köitmist kasutatakse sageli brošüüride, kalendrite, teatmeteoste koostamisel ja tavadokumentides seda reeglina ei täpsustata.

Kui peate paigutama kaks dokumenti vertikaalselt ühte dokumenti, avage loend ja valige väljal "Mitu lehekülge" üksus "2 lehekülge lehel".

Kahepoolsete dokumentidega töötamisel kasutage peegelveerisid. Sel juhul pööratakse paaritutel ja paarislehtedel vasak ja parem veeris automaatselt ümber. Selleks valige väljal "Mitu lehekülge" ala "Lehed" ripploendist üksus "Peegelda väljad".

Valige ala Näidis ripploendist Rakenda muudatuste rakendamise suvand.

• "Aktiivsele jaotisele" - tehtud muudatused rakendatakse ainult praegusele jaotisele;
• "Dokumendi lõpuni" – valitud kohast kuni dokumendi lõpuni. Kui muudate näiteks veeriste suurust, mõjutab see ainult neid lehti, mis on valiku veerises;
• "Kogu dokumendile" – muudatused rakendatakse kogu dokumendile.

Paberi suuruse vahekaart

Alal "Paberi suurus" saate valida määratud paberiformaadi formaadi järgi - A4, A3, A5 jne.

Väljadel "Kõrgus" ja "Laius" määratakse suvaline suurus.

Ala Paper Feed (Paberi söötmine) valib, kuidas paberit printimiseks söödetakse. Soovitatav on kasutada vaikeväärtusi.

Ala "Sample" on sarnane ülalkirjeldatule.

Paberiallika vahekaart

Alal "Sektsioon" väljal "Alusta jaotist" saate valida, kust järgmine jaotis algab.

Alal "Lehekülg" saate valida joonduse:

• Ülevalt joondatud on vaikeseade ja seda kasutatakse kõige sagedamini;
• "Centered" – tekstiread joondatakse dokumendi keskele ja tekst täidetakse ühtlaselt keskelt, üles ja alla;
• "Kõrguse järgi" - laiuses on teatud sarnasus teksti joondamisega, ainult sel juhul joondatud read lehe kõrgusega. Mida vähem ridu lehel - seda suurem on nende vaheline kaugus;
• Alumine joondus – read joondatakse lehe alaosaga. Kasutatakse sageli ilukirjanduslike romaanide kirjades ja proloogides.

Alal "Päiste ja jaluste eristamine" saate määrata päise ja jaluse kauguse ning selle, kuidas päiseid ja jalusi eristatakse - esimesel lehel või paaris/paaritutel lehtedel. Päiseid ja jaluseid käsitletakse üksikasjalikumalt tulevastes artiklites.

Vaikeväärtused

Kui töötate kogu aeg sama dokumenditüübiga ja soovite kasutada sama lehe seadistust, määrake vaikesätted. Minge aknasse Page Setup ja määrake otsitavad valikud, seejärel klõpsake nuppu Vaikimisi ja kinnitage oma valik. Neid sätteid rakendatakse kõikidele järgnevatele dokumentidele kuni järgmise muudatuseni.

Järeldus

Pärast selle artikli lugemist ja mitmete lihtsate sammude järgimist saate dokumendi välimust tõhusalt kohandada juba enne tippimise alustamist. See on kasulik peaaegu kõigi dokumentidega töötamisel. Veelgi enam, säästate end veeriste ja paberi suuruse reguleerimise vaevast või teate vähemalt dokumendiga töötamist alustades lehe seadistust prioriteediks seada. Lehesätete konfigureerimise teadmine on kasulik kõigile, kes töötavad dokumentidega.

Nüüd, kui jaotusparameetrite kõige sobivamad väärtused on leitud, arvutame selle jaotuse jaoks optimaalse f. Normaaljaotuse optimaalse f leidmiseks saame rakendada eelmises peatükis kasutatud protseduuri. Ainus erinevus seisneb selles, et iga standardväärtuse (X väärtus) tõenäosused arvutatakse võrrandite (4.06) ja (4.12) abil. Normaaljaotuse korral leiame võrrandi (3.21) abil seotud tõenäosuste veeru (tõenäosused, mis vastavad teatud standardväärtusele). Meie puhul peaksime seotud tõenäosuste leidmiseks järgima varem üksikasjalikult kirjeldatud protseduuri:

Antud standardväärtuse X jaoks arvutage sellele vastav N\"(X), kasutades võrrandit (4.06).

Iga standardse X-väärtuse jaoks arvutage N \ "(X)" väärtuste kumulatiivne summa, mis vastab kõigile eelnevatele X-ile.

Nüüd leida N(X), st. kogutõenäosus antud X korral, lisa X väärtusele vastav praegune summa praegusele X-i eelmisele väärtusele vastavale summale. Saadud väärtus jagage 2-ga. Seejärel jagage saadud jagatis kõigi N kogusummaga\" (X), st jooksva summa veeru viimane arv See uus jagatis on antud X-i 1-osaline tõenäosus.

Kuna meil on nüüd meetod X standardväärtuste seostatud tõenäosuste leidmiseks antud parameetriväärtuste kogumi korral, saame leida optimaalse f. Protseduur on täpselt sama, mida kasutati optimaalse f leidmiseks normaaljaotuse all. Ainus erinevus on see, et me arvutame seotud tõenäosuse veeru erineval viisil. Meie näites, kus on 232 tehingut, on madalaima K-S statistika põhjal saadud parameetrite väärtused LOC, SCALE, SKEW ja KURT jaoks vastavalt 0,02, 2,76, 0 ja 1,78. Oleme need parameetrite väärtused saanud, kasutades selles peatükis kirjeldatud optimeerimisprotseduuri. K-S statistika == 0,0835529 (see tähendab, et need kaks jaotust on halvimas kohas 8,35529% kaugusel) olulisuse tasemel 7,8384%. Joonisel 4-10 on näidatud meie 232 tehingule kõige paremini sobivate parameetrite väärtuste jaotusfunktsioon. Kui võtame need parameetrid ja leiame sellel jaotusel optimaalse f, piirates jaotust +3 ja -3 sigmaga, kasutades 100 võrdse vahega andmepunkti, saame f= 0,206 ehk 1 lepingu iga 23 783,17 dollari kohta. Võrrelge seda empiirilise meetodiga, mis näitab, et optimaalne kasv saavutatakse ühe lepinguga iga kontojäägi 7918,04 dollari kohta. Selle tulemuse saame, kui piirame jaotust 3 sigmaga mõlemal pool keskmist. Tegelikult oli meie empiirilise kaubavoo puhul halvimal juhul kahjum 2,96 sigmat ja parimal juhul 6,94 sigmat. Kui nüüd minna tagasi ja piirata jaotust keskmisest vasakule 2,96 sigmale ja paremale 6,94 sigmale (ja seekord 300 võrdse vahega andmepunkti kasutades), saame optimaalse f = 0,954 ehk 1 lepingu iga 5062,71 dollari kohta. konto saldo kohta. Miks see erineb empiirilisest optimaalsest Г= 7918,04?

Probleemiks on tegeliku jaotuse "karedus".

Tuletame meelde, et meie parima sobivuse parameetrite olulisuse tase oli vaid 7,8384%. Võtame 232 tehingu jaotuse ja paneme need 12 lahtrisse vahemikus -3 kuni +3 sigma.

Lahtrid Tehingute arv

Vg „. -0,5 0,0 43

b -\" 0,0 0,5 69

Pange tähele, et jaotuse sabadel on tühikud, st. alad või lahtrid, kus puuduvad empiirilised andmed. Need piirkonnad siluvad, kui sobitame oma kohandatud jaotuse andmetega ja just need silutud piirkonnad põhjustavad erinevuse parameetrilise ja empiirilise optimaalse Γ vahel. Miks ei ole meie iseloomulik jaotus koos kõigi selle kuju kohandamise võimalustega väga suur hea lähendus tegelikule jaotusele? Põhjus on selles, et vaadeldaval jaotusel on liiga palju käändepunkte. Parabooli saab suunata üles või alla. Kogu parabooli ulatuses aga nõgususe või kumeruse suund ei muutu. Käändepunktis muutub nõgususe suund. Paraboolil on 0 käändepunkti,

4899,56 -3156,33 -1413,1 330,13 2073,36 3816,59

Joonis 4-11 Kella jaotuse pöördepunktid

Joonis 4-10 Hallatud jaotus 232 tehingu jaoks

kuna nõgususe suund ei muutu kunagi. Küljel lebaval S-kujulisel objektil on üks käändepunkt, s.o. punkt, kus nõgusus muutub. Joonis 4-11 näitab normaaljaotust. Pange tähele, et kellakõveral, näiteks normaaljaotusel, on kaks käändepunkti. Sõltuvalt SCALE väärtusest võib meie kohandatud jaotusel olla null pöördepunkti (kui SCALE on väga madal) või kaks pöördepunkti. Põhjus, miks meie korrigeeritud jaotus ei kirjelda tehingute tegelikku jaotust kuigi hästi, on see, et tegelikul jaotusel on liiga palju pöördepunkte. Kas see tähendab, et saadud iseloomulik jaotus on vale? Suure tõenäosusega ei. Soovi korral saame luua jaotusfunktsiooni, millel oleks rohkem kui kaks käändepunkti. Sellist funktsiooni saaks paremini sobitada tegeliku jaotusega. Kui luua jaotusfunktsioon, mis võimaldab piiramatul arvul käändepunkte, siis sobitaksime selle täpselt vaadeldava jaotusega. Sellist kõverat kasutades saadav optimaalne f langeks praktiliselt kokku empiirilisega. Kuid mida rohkem pöördepunkte me jaotusfunktsioonile lisama pidime, seda vähem usaldusväärne see oleks (st vähem tõenäoline, et see esindaks tulevasi tehinguid). Me ei püüa parameetrilist IK-d täpselt vaadeldavaga sobitada, vaid püüame ainult kindlaks teha, kuidas vaadeldavad andmed jaotuvad, et saaksime suure kindlusega ennustada tulevast optimaalset 1 (kui andmed jaotuvad samamoodi nagu varem) . Reaalsetele tehingutele kohandatud reguleeritud jaotuses on eemaldatud valed pöördepunktid. Selgitame ülaltoodut näitega. Oletame, et kasutame Galtoni tahvlit. Teame, et asümptootiliselt on lauale langevate pallide jaotus normaalne. Veeretame aga ainult 4 marmorit. Kas võime eeldada, et 4 kuuli viskamise tulemused jagunevad normaalselt? Kuidas oleks 5 palliga? 50 palli? Asümptootilises mõttes eeldame, et vaadeldud jaotus on tehingute arvu suurenedes normaalsele lähemal. Teoreetilise jaotuse sobitamine vaadeldava jaotuse iga \r\n käändepunktiga ei anna meile tulevikus suuremat täpsust. Suure tehingute arvu korral võime eeldada, et vaadeldud jaotus ühtlustub oodatud ühega ja paljud pöördepunktid täituvad tehingutega, kui nende arv läheb lõpmatuseni. Kui meie teoreetilised parameetrid kajastavad täpselt reaalsete tehingute jaotust, siis teoreetilisest jaotusest tuletatud optimaalne Γ on tulevases tehingute jadas täpsem kui varasemate tehingute põhjal empiiriliselt arvutatud optimaalne Γ. Teisisõnu, kui meie 232 tehingut esindavad tehingute jaotust tulevikus, siis võime eeldada, et tehingute jaotus on tulevikus lähemal meie "häälestatud" teoreetilisele jaotusele kui vaadeldavale, selle paljude käändepunktidega ja tehingute piiratud arvust tingitud "müra". Seega võime eeldada, et tulevane optimaalne t sarnaneb rohkem teoreetilisest jaotusest saadud optimaalsele Γ-le kui vaadeldavast jaotusest empiiriliselt saadud optimaalsele Γ-le.

Seega on antud juhul kõige parem kasutada mitte empiirilist, vaid parameetrilist optimaalset Γ. Olukord on sarnane eelmises peatükis 20 mündiviskega käsitletud juhtumiga. Kui ootame 1:1 mängus 60% võite, siis optimaalne t = 0,2. Kui aga meil oleks ainult empiirilised andmed viimase 20 viske kohta, millest 11 olid võidukad, siis meie optimaalne ( oleks 0,1. Eeldame, et parameetriline optimaalne ((antud juhul 5062,71 $)) on õige, kuna see on funktsiooni jaoks optimaalne mis "genereerib" tehinguid. Nagu just mainitud mündiviskemängu puhul, eeldame, et optimaalne ( järgmise tehingu jaoks määrab parameetriline genereerimisfunktsioon, isegi kui parameetriline ( erineb empiirilisest optimaalsest Γ

On ilmne, et piiravatel parameetritel on suur mõju optimaalsele T-le. Kuidas neid piiravaid parameetreid valida? Vaatame, mis juhtub, kui nihutame ülemist piiri. Järgmine tabel on koostatud 3 sigma alampiiri jaoks, kasutades 100 võrdse vahega andmepunkti ja optimaalseid parameetreid 232 tehingu jaoks:\r\nÜlemine piir Γ\r\n3 Sigmas 0,206 $23783,17\r\n4 Sigmas 0,588 $8332,17\r\n4 Sigmas 0,588 $8332,0,5 Sigmas. 6249,42 $\r\n6 Sigmast 0,887 $ 5523,73\r\n7 Sigmast 0,938 $ 5223,41\r\n8 Sigmast 0,963 $ 5087,81\r\n* * *\r\n* * *\r\n 100 $

Pange tähele, et konstantse alampiiri korral, mida kõrgemale me ülemist piiri nihutame, seda lähemale optimaalne () 1-le. Seega, mida rohkem ülemist piiri nihutame, seda lähemal on optimaalne ( dollarites alumisele piirile (halvim). Kui meie alumine piir on -3 sigma juures, siis mida rohkem me ülemist piiri nihutame, seda lähemale on optimaalne ( dollarites on alumine piir, st 330,13 $ (1743,23). * 3) = = -4899,56 $ Vaadake, mis juhtub siis, kui ülemine piir jääb samaks (3 sigmat) ja me liigume alumise piiri eemale. Piisavalt kiiresti osutub selle protsessi aritmeetiline ootus negatiivseks, sest enam kui 50% karakteristiku alune ala jääb vertikaalteljest vasakule.Seetõttu, kui nihutame alumise piiri parameetri eemale, siis optimaalne ( kipub nulli. Nüüd vaatame, mis juhtub, kui hakkame mõlemat piirparameetrit korraga liigutama. Siin kasutame optimaalsete parameetrite komplekti 0,02, 2,76, 0 ja 1,78, et jaotada 232 tehingut ja 100 võrdse vahega andmepunkti:

Ülemine ja alumine piir B\r\n3 Sigmast 0,206 $ 23783,17\r\n4 Sigmat 0,158 $ 42 040,42\r\n5 Sigmat 0,126 $ 66 550,75\r\n6 Sigmast 0,104 $ 97,550\r\n6 Sigmat 0,104 $ 97 n100 Sigmast 0,053 322625,17 $\r\n

Pange tähele, et optimaalne ( läheneb 0-le, kui lükkame tagasi mõlemad piiravad parameetrid. Pealegi, kui halvimal juhul kahjum suureneb ja jagub järk-järgult väiksema optimaalse T-ga, läheneb meie $1, st rahastamise summa 1 ühik, samuti lõpmatusele.

Piiravate parameetrite parima valiku probleemi võib sõnastada küsimusena: kus võivad tulevikus (kui me selles turusüsteemis kaupleme) toimuda parimad ja halvimad tehingud? Jaotuse sabad lähevad tegelikult pluss- ja miinuslõpmatusse ning iga lepingut peaksime rahastama lõpmatu summaga (nagu viimases näites, kus me nihutasime mõlemat piiri). Muidugi, kui me kavatseme kaubelda lõputult, on meie optimaalne ( dollarites on lõpmatult suur. Aga me ei kavatse seda turusüsteemi igavesti kaubelda. Optimaalne T, mille juures me selle turusüsteemiga kaubeldame, on funktsioon oletatavatest parimatest ja halvimatest tehingutest Tuletage meelde, et kui viskame münti 100 korda ja kirjutame järjest üles pikima sabade jada ning seejärel viskame münti veel 100 korda, siis on sabade jada pärast 200 viset tõenäoliselt suurem kui pärast 100. Samamoodi, kui meie 232 tehinguga ajaloo halvim juhtum oli 2,96 sigmat (mugavuse huvides võtame 3 sigmat), siis peaksime tulevikus eeldama rohkem kui 3 sigmat. Nii et piiramise asemel meie jaotus varasemale kaubandusajaloole (-2,96 ja +6 ,94 sigma), piirame selle -4 ja +6,94 sigma. Peaksime arvatavasti eeldama, et tulevikus on see ülemine, mitte alumine piir Me ei võta seda asjaolu mitmel põhjusel arvesse. Esimene on see, et kauplemissüsteemid halvendavad tulevikus oma jõudlust võrreldes ajalooliste andmetega töötamisega, isegi kui nad ei kasuta optimeeritud parameetreid. Kõik taandub põhimõttele, et mehaaniliste kauplemissüsteemide efektiivsus väheneb järk-järgult. Teiseks, asjaolu, et me maksame optimaalse f vea eest madalamat hinda, kui liigume f-kõvera tipust pigem vasakule kui paremale, viitab sellele, et peaksime olema edaspidistes prognoosides konservatiivsemad. Arvutame parameetrilise optimaalse f piirangute -4 ja +6,94 sigma alusel, kasutades 300 võrdse vahega andmepunkti. Iga 300 võrdse vahega andmeelemendi tõenäosuste arvutamisel on aga oluline arvestada 2-sigma jaotusega enne ja pärast valitud piirparameetreid. Seetõttu määrame seotud tõenäosused lahtrite abil vahemikus -6 kuni +8,94 sigmat, isegi kui tegelik intervall on -4 kuni +6,94 sigma. Seega suurendame tulemuste täpsust. Optimaalsete parameetrite 0,02, 2,76, 0 ja 1,78 kasutamine annab meile nüüd optimaalse f = 0,837 ehk 1 lepingu iga 7936,41 dollari kohta. Kuni piirangu parameetreid ei rikuta, on meie mudel valitud piiride jaoks täpne. Kuni me ei oota, et kaotame rohkem kui 4 sigmat (330,13 $ -(1743,23 * 4) = -6642,79 $) või kasumit rohkem kui 6,94 sigmat (330,13 $ + + (1743,23 * 6,94) = 12 $), võime eeldada, et 15 $, 428. tulevaste tehingute jaotuse piirid on täpselt valitud. Võimalik lahknevus loodud mudeli ja tegeliku jaotuse vahel on selle lähenemise nõrk koht, st mudelist saadav optimaalne f ei pruugi olla optimaalne. Kui meie valitud parameetreid tulevikus rikutakse, ei pruugi f olla enam optimaalne. Seda puudust saab kõrvaldada optsioonide abil, mis võimaldavad piirata võimalikku kahju antud summaga. Niipea, kui me arutame selle meetodi nõrkust, on vaja välja tuua selle viimane puudus. Tuleb meeles pidada, et kauplemiskasumi ja -kahjumi tegelik jaotus on jaotus, kus parameetrid muutuvad pidevalt, kuigi aeglaselt. Selle dünaamika jälgimiseks peaksite turusüsteemi kauplemiskasumit ja -kahjumit perioodiliselt ümber häälestama.

Lisateavet parameetrite kasutamise kohta optimaalse f leidmiseks:

1. 2. ORGANISATSIOONI PROJEKTIJUHTIMISE PROBLEEMIDE KLASSIFIKATSIOONIDE SÜSTEEM
2. Kes aitab koostada äriplaani investeeringute leidmiseks
3. 3.4. Finantsvahendite kasutamine turumajanduse reguleerimiseks.
4. Lepingu kasutamine investeeringutasuvuse suurendamiseks
5. Vahetuslepingute kasutamine intressimaksete vähendamiseks
6. Optimaalse leidmine geomeetrilise keskmise abil.
7. Optimaalne F muude jaotuste ja kohandatud kõverate jaoks
8. 2. Tõendite kasutamine ülekuulatava vale paljastamiseks
9. 6. peatükk. Kuritegude uurimisel olulise teabe hankimise ja kasutamise ebatraditsioonilised meetodid ja vahendid

- Autoriõigus - Advokatuur - Haldusõigus - Haldusmenetlus - Monopolivastane ja konkurentsiõigus - Vahekohtumenetlus (majandus) - Audit - Pangandussüsteem - Pangaõigus - Äri - Raamatupidamine - Asjaõigus -

Funktsioon on lihtsalt koodiplokk, millel on töödeldav nimi ja sisendparameetrid, mida saab käivitada, kui seda vajame. Need ei pruugi tunduda palju, kuid uskuge mind, kui olete funktsioonidest aru saanud ja õppinud neid kasutama, säästate palju aega ja saate kirjutada palju loetavama koodi!

Kuigi funktsioonide teemat tajutakse algajatele programmeerijatele sageli raskena, tasub neid teada igal juhul, see võib võtta kaua aega, kuid ärge heitke meelt, funktsioonid aitavad teid programmeerimiskarjääril kõvasti.

Meie esimese php-funktsiooni loomine

Funktsiooni loomisel peate esmalt andma sellele nime, nt minuCompanyName. Funktsioonid on kõige parem nimetada selgete ja mõistlike nimedega, et mitte segadusse sattuda. Sama kehtib ka kohta.

Funktsiooni loomise süntaks on üsna ilmne ja loogiline. Esiteks peate PHP-le ütlema, et soovite funktsiooni luua. Seda saab teha funktsiooni märksõna ja oma funktsiooni nime ning mõne muu asja sisestamisega (millest räägime veidi hiljem).

Funktsiooni myCompanyName deklaratsioon näeb välja järgmine:

Märge: Funktsiooni nimi võib alata tähega "_", kuid mitte numbriga!
See on vaid meie funktsiooni skelett ja selle sisse saame panna mis tahes koodi, mida tahame. Funktsiooni kutsumisel see käivitatakse. Vaadake ülaltoodud näites "()" lokkis trakse? Need sulud määravad, kus meie funktsioonikood peaks olema. Algussulg "(" ütleb PHP-le, et funktsiooni kood algab, ja sulgev lokkis sulg ")" ütleb PHP-le, et meie funktsioon on lõppenud!

Lisame sellele midagi lihtsat, näiteks .

See on kõik, üsna lihtne, eks? Nüüd õpime oma funktsiooni kutsuma.

Helista valmis php funktsioonile

Nüüd, kui olete lihtsa funktsiooni kodeerimise lõpetanud, on aeg seda proovida. Allpool on lihtne skript. Teeme nii: deklareerime oma funktsiooni ja kasutame seda.

!
"; myCompanyName(); echo "Tore teid näha!
";

Kuigi see oli lihtne näide, on oluline mõista, et igasugune tähelepanematus võib põhjustada vea. Funktsiooni loomisel järgige neid lihtsaid juhiseid.

• Alustage oma funktsioone alati funktsiooni märksõnaga.
• Pidage meeles, et teie funktsioonikood peab olema vahemikus "(" ja ")".
• Funktsiooni kutsumisel veenduge, et kirjutaksite selle nime õigesti.

Funktsioonid parameetritega

Veel üks kasulik funktsioon on see, et saate parameetritega funktsioone kutsuda, st edastada selle koodi sees lisateavet. Meie esimene funktsioon, myCompanyName, pole eriti kasulik, sest see ei saa teha muud, kui printida sama stringi.

Kui aga peaksime kasutama parameetreid, saaksime oma funktsioonile lisada mõned lisafunktsioonid! Parameeter kuvatakse sulgudes "()" ja näeb välja nagu tavaline PHP muutuja. Loome uue funktsiooni, mis loob inimese nime alusel kohandatud tervituse, mille edastame parameetrina.

"; } ?>

Nüüd, kui kutsume funktsiooni sayHello, tuleb parameeter (nimi) näidata sulgudes, kuna funktsioon deklareeritakse parameetriga ja seda ei saa ignoreerida.
Kui tahame määrata mitu parameetrit, siis loetleme need lihtsalt funktsiooni deklareerimisel, eraldades komadega ja ongi kõik, muud pole vaja.

Väärtuse tagastamine php-funktsioonist

Lisaks sellele, et teil on võimalus funktsioonile teavet edastada, võib see ka ise väärtuse tagastada. Kuid pidage meeles, et funktsioon saab tagastada ainult ühe väärtuse, kuigi see võib olla ükskõik milline: täisarv, ujuki, tõeväärtus, mida iganes soovite!

Kuidas see väärtuse tagastab? Parim on mõista näite abil. Deklareerime funktsiooni parameetritega ja määrame tulemuse mõnele muutujale, näiteks järgmiselt:

"; $myNumber = mySum(3, 4); // Salvestage mySum kutsumise tulemus $myNumber echo "Pärast funktsiooni kutsumist myNumber = " . $myNumber ."
"; ?>

Funktsioonile väärtuse määramiseks lisatakse sellele return-lause, näed seda? Kahe numbri liitmise tulemus salvestatakse muutujasse $total ja kasutades return $total, edastatakse see väärtus funktsioonile endale. Seejärel määrame selle lihtsalt muutujale $myNumber pärast funktsiooni mySum kutsumist kahe parameetriga 3 ja 4 (need on lisatavad numbrid).

Harjuta, õpi ja õnnestub!