Задачка на Turbo Pascal

← →
roach © (2002-12-18 22:40) [0]

Дан массив А (8, 8) целых чисел. Для каждой диагонали, паралельной побочной диагонали определить дисперсию и индекс элемента, наиболее близко по величине приравнённого к ней.

Выручайте, срочно надо...
Заранее спасибо...

← →
MBo © (2002-12-19 06:33) [1]

Если сам не знаешь, посмотри, как вычисляется дисперсия в дельфийском модуле math

← →
Karbo © (2002-12-19 10:34) [2]

program Project43; {$APPTYPE CONSOLE} Const Dim = 8; // Размерность матритцтцы ( почему всегда, когда вместо ответа на // свой вопрос встречаю "удалено модератором", так тянет на тц ? // Matrix : array [1..Dim] // собсно матритца of array [1..Dim] of integer = (( 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ), ( 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 ), (17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 ), ( 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8 ), ( 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 ), ( 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16 ), (17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24 ), (25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32 )); Var Diag : record // диагональ Len : Integer; // ее длина Data : array [1..Dim] of integer // ее содержимое end; i,j,NearElement : integer; V1, V2, dispersia, delta : extended; begin Writeln ("N Dispersia Near Shtucka"); Writeln ("--------------------------------"); Diag.Len := 0; for i:=1 to Dim*2 - 1 do{сама побочная диагональ ведь тоже себе параллельна, и она тоже будет зацеплена...} begin //комплектуем диагональ... if i <= dim then begin inc (Diag.Len); for j:=1 to Diag.Len do Diag.Data [j]:=Matrix [i-j+1] [j] end else begin dec (Diag.Len); for j:=1 to Diag.Len do Diag.Data [j]:=Matrix [Dim-j+1] [j+1] end; // Считаем твою ё..... дисперсию... ё //есть среднее арифметическое из квадратов отклонений величин xi от их // среднего арифметического ё // MATH мы ..ё.. юзать не будем тебе наверное нельзя, за рулем да ты и // не ..ё.. знаешь // что ето // комментировать, как считается ниже дисперсия, не буду. Сил после ночной // смены нет. Покажешь преподу, он должен понять. Сам тоже прочитай, на // всякий случай. V1 :=0; for j:=1 to Diag.Len do V1 := V1 + Diag.data[j]; V1 := V1 / Diag.Len; V2:=0; for j:=1 to Diag.Len do V2 := V2 + sqr (Diag.data[j] - V1); dispersia := V2 / Diag.Len; // ...Вот тут, чувак, ты имхо не правильно условие списал, поскольку // дисперсия и элементы, ёё возбуждающие, по определению имеют разные // размерности и сравнивать их нельзя. Если матрица заполнена метрами, // то дисперсия будет там измерена в метрах квадратных. Видимо, речь // идет о корне из дисперсии, дальше так и пойдем... dispersia := sqrt ( dispersia ); Write ( i:3," ", dispersia:2:2); delta := 1e40; NearElement := 1; for j:=1 to Diag.Len do if abs (Diag.data [j] -dispersia) < delta then begin delta := abs (Diag.data [j] -dispersia); NearElement := j end; Write ( " ",NearElement ); writeln; end; readln // взгляд фиксируем на экран, выше... выше... // кнопку ентэр не забываем потом нажать end.

← →
han_malign © (2002-12-19 10:57) [3]

Блин - за что мне диплом дали(инженер минус математик), что-такое дисперсия я еще знаю(кстати здесь никакой дисперсии посчитать нельзя, здесь можно посчитать только средне-квадратическое отклонение, для приближения к дисперсии надо делить не на Len, а на Len+1), а вот что такое побочная диагональ - хоть убейте не помню(хотя учитывая что их всего две - предполагаю).

← →
Karbo © (2002-12-19 11:16) [4]

Я так понимаю, побочная диагональ идет от нижнего левого к верхнему правому углу... Если нет, то студент попал.
Дисперсия, по статье из БСЭ -среднее арифметическое из квадратов отклонений величин множества от их среднего арифметического. Хотя вроде и след от ЯК-40 в небе - тоже дисперсия...

← →
han_malign © (2002-12-19 11:25) [5]

> Хотя вроде и след от ЯК-40 в небе - тоже дисперсия...
- радуга - это дисперсия, а след - инверсионый
- дисперсия - это оценка непрерывной функии, для дискретных данных вычислиятся только СКЗ, СКО и исправленные СКЗ и СКО(для приближения к эффективному значению и дисперсии соответственно), вот только в первом посте я ошибся, надо на N-1 делить.

← →
LongIsland © (2002-12-19 12:01) [6]

> han_malign © (19.12.02 10:57)

> приближения к дисперсии надо делить не на Len, а на Len+1

Не путай с выборочной дисперсией

> roach © (18.12.02 22:40)
> Дан массив А (8, 8) целых чисел. Для каждой диагонали, паралельной
> побочной диагонали определить дисперсию и индекс элемента,
> наиболее близко по величине приравнённого к ней.
>
> Выручайте, срочно надо...
> Заранее спасибо...

Это кто ж Вам такое задание дал?
Дисперсия будет горааааааздо больше, чем любое из чисел, для которых она считается:-)

← →
han_malign © (2002-12-19 12:06) [7]

> Не путай с выборочной дисперсией
- это в смысле - что в данном случае "процесс" конечен???

← →
LongIsland © (2002-12-19 12:09) [8]

> han_malign © (19.12.02 12:06)
> >Не путай с выборочной дисперсией
> - это в смысле - что в данном случае "процесс" конечен???

Угу. А для выборочной дисперсии делить нужно на Len-1 для несмещенной оценки и на Len для смещенной.

← →
Karbo © (2002-12-19 12:12) [9]

-->han_malign
Инверсия - это сзади ТУ-154, а после ЯК-40 - дисперсия, это каждый вирпил должен знать. Ну а про ту дисперсию, что с цифрами - тут я не специалист, сошлюсь на статью в Большой Советцкой энциклопедии. Врут, гады, конечно, в угоду сиюминутной идеологической коньюктуре 1972 года...

-->
Вы бы лучше пацану код в свое время написать помогли. Он теперь как сын приемный у меня типа... Ясно, что не про дисперсию, а про корень из нее надо говорить.

> Вы бы лучше пацану код в свое время написать помогли. Он
> теперь как сын приемный у меня типа... Ясно, что не про
> дисперсию, а про корень из нее надо говорить.

Дык там единственная сложность в определении нумеров "паралельной побочной диагонали":-) (Я бы еще знал, что это такое:-)))))))

--> LongIsland
Да

← →
SuperPlayer (2002-12-19 12:37) [12]

Неправильный перевод видимо Ж-))))))) скорее всего ", паралельной боковой диагонали"

2 Роач : =)))

← →
SuperPlayer (2002-12-19 12:38) [13]

P.S Математику знаю а вот ТП - неееееее =)

Задачка на Turbo Pascal Найти похожие ветки