* Данный текст распознан в автоматическом режиме, поэтому может содержать ошибки

598 Статистические вычисления не видно), и при наведении на него мыши появился комментарий, свидетельству ющий о том, что превышено максимальное значение чисел в ходе вычислений – оно оказалось больше, чем 10307. Затем предпринята попытка вычислить нужное выражение с применением оператора символьного вывода >. На сей раз что то вычислено, но результат представлен в виде рационального чисеа. У истинных математиков это должно вызвать бурный восторг, но большинству «простых смертных» хотелось бы полу чить чего нибудь попроще и понятнее. Воспользовавшись символьной функцией float, мы, наконец, получим обычный результат, кстати, полностью совпадающий с полученным ранее в системе Maple 9.5. Удивляться тут совсем не к чему – мы уже знаем, что в Mathcad используется ядро символьной математики системы Maple. Найти вероятность того, что при 50 и 200 бросаниях монеты число падений на каждую сторону будет одинаково (вероятность p = 0.5). Эта задача решается с применением функции дискретного биноминального распределения dbinom: dbinom(25,50,0.5)=0.112 dbinom(100,200,0.5)=0,056 Квантили биноминального распределения позволяют решить следующую за дачу: сколько раз за 100 бросков выпадет орел, если вероятность этого события равна 0,25: qbinom(0.25,100,0.5)=47 Геометрическое распределение часто используется для оценки попадания в цель при стрельбе, например из пушки. Пусть вероятность попадания в цель равна 0,15. Какова вероятность того, что цель будет поражена при десятом и сотом выстреле. Решение этой задачи следующее: dgeom(5,0.15)=0.067 dgeom(10,0.15)=0.03 Какова вероятность поражения цели до 5 и 10 выстрела, если вероятность по ражения цели равна 0,15. Ответ таков: pgeom(5,0.15)=0.623 pgeom(10,0.15)=0.833 Читатель может найти множество и других примеров выполнения статисти ческих расчетов. 7.4.9. Функции сглаживания данных Данные большинства экспериментов имеют случайные составляющие, поэтому часто возникает необходимость статистического сглаживания данных. Система Mathcad не только имеет функции для реализации наиболее известных методов сглаживания, но и позволяет реализовать некоторые частные алгоритмы сглажи вания, нередко хорошо проясняющие смысл этой операции. Ряд функций Mathcad предназначен для выполнения операций сглаживания данных различными методами. В их названии имеется слово smooth (гладкий): • medsmooth(VY,n) – для вектора с m действительными числами возвраща ет m мерный вектор сглаженных данных по методу скользящей медианы,