.ну ладно, я тоже хочу).

28.05.2009 в 15:22

Пишет  ~Akasha~:

Потянуло...

28.05.2009 в 14:28

Пишет  Котька:

Если вы это читаете,
если ваши глаза
пробегают по этому тексту,
даже если мы почти не общаемся, пожалуйста,
напишите комментарий с памятью, связанной со мной
и с вами.
Это может быть что угодно - плохое или хорошее.
Потом можете проделать то же
у себя в дневнике и полюбоваться на то, что в памяти о вас
у ваших
знакомых...


взаимность гарантирую... буду разбавлять приступ самоедства))

---

.приступ сочувствия.

Мне действительно очень их жалко...
От такого назойливого внимания можно сойти с ума. Я бы уже не выдержала, наверное.
Да, Паттинсон симпатичный и талантливый парень, на которого приятно посмотреть на экране.
Да, Стюарт, как бы и что бы я ни говорила, тоже довольно милая девушка.
Вместе они, не вместе, дружат или живут вместе - ну какая разница? Их личное дело.
А все эти обсуждения, на которые теперь везде натыкаешься (особенно после съёмок эпизода на площади): кто как кому руку на талию положил, кто там кого пощекотал\потолкал\позапрыгивал кто на кого...
Они живут так, как хотят. И это уже абсолютно не наше дело.
Хотя сцена получилась удачной)

@темы: мысли, трагикомедия, Сумеречная сага

---

.бээээээээ.

а всё же курсовик - это зло

@темы: дрозд в голове, мозгоштурм, бред

---

.not my day.

если я доживу до завтрашнего утра - это уже будет чудом..)

@темы: дрозд в голове, бред

---

.i was right.

Я же сказала про погоду!)солнце,белоснежные перьевые облака, тепло... И я уже полтора часа гуляю в парке) так здорово, никого нет) вот бы всегда так... Спокойная музыка, вода, уточки, и такое чувство, что все тревожное уходит на задний план. Все заморочки, планы, думы - все это перестает волновать. И остается только здесь и сейчас...

@темы: мысли, репортаж с острова, расположенного незнамо где, незнамо когда

---

.планы.

завтра рано утречком я отпишу оба поста...)

АПД: ну ладно, успела только один

@темы: вертолёты и всё, что с ними связано, форум

---

.сделала то, что давно хотела.

Отключила говорящую дайровскую собаку, и теперь она сидит ко мне задом... как это мило)

@темы: бред

---

.ооо.

	<p><strong>Ускользающая красота</strong></p> <table align="center"> <tr><td><img title="" alt="" src="wmj.ru/storage/images/test20090409_d.jpg"; border="0"> </td></tr> </table><br> <p>Можно ли почувствовать лунный свет? А увидеть песню соловья? Ты – настоящий редкий цветок, хрупкий, очаровательный, нежный. Такие девушки, как ты, кажутся окружающим миражом, видением, призраком ушедших эпох: в тебе есть грация Клеопатры, наивная вера Жанны Д’Арк, легкость Анны Павловой и шарм Одри Хепберн. Ты можешь надеть любой костюм, платье, джинсы или топ – и все равно будешь блистательна и неотразима. Возможно, дело в твоей улыбке или в свете твоих глаз, делающих тебя настоящей лирической героиней. Или в удивительном свойстве быть везде на своем месте и привносить в мир капельку тепла и волшебства.</p> <p>А потому тебе подойдут <strong>романтические</strong>, отсылающие к началу ХХ века винтажные стрижки, прически а-ля Грейс Келли и Рита Хейворд, каскады локонов и нежных кудрей или, напротив, нарочито выпрямленные длинные волосы. Ретро и Прованс, голливудский шик и «косы-колоски» – это как раз то, что подойдет тебе лучше всего, подчеркнет твою нежность и чувственность. Следуй за Эн Хатауэй, Кейт Босворд, Сиенной Миллер, Пенелопой Крус и Скарлетт Йоханссон: они ежегодно входят в десятку самых стильных женщин планеты, сводя с ума миллионы поклонников.</p>

@темы: тесты

---

.егэ.

Ребят... Удачи, кто сегодня сдаёт свои первые ЕГЭ.
Эта системв безумно идиотская, но просто надо пережить...

как хорошо, что я уже свой единый сдала)

@темы: трагикомедия, грустное

---

.систематизация.

разберусь-ка я с темами) и приведу, наконец, дневник в порядок)

@темы: чисто технически

---

.оно мне льстит) но приятно.

	<p><strong>Ты – воздушный круассан,</strong> созданный для удовольствия. Ты – "девушка из высшего общества", интеллектуалка и богемная штучка. Больше всего ценишь свою независимость и креативность, не любишь внешний лоск и, следуя заветам великой Шанель, отдаешь предпочтение собственному стилю, а не быстротечной и подчас вульгарной моде.</p> <p>Как настоящая парижанка, ты состоишь из противоречий: элегантная, но не вычурная, ироничная, но не насмешливая, заметная, но не провоцирующая, кокетливая, но не секс-бомба, сама себе и дизайнер, и модель. </p>

---

.Estonia. Eurovision SC 2009.

Классная))) песня очень интересная)

---

.сам себя не похвалишь.

Ах, какая же я молодец)))
И шкафчики им покрасила, и стены, и даже на 20 страницах контакта прорекламила )))))))))

@темы: вертолёты и всё, что с ними связано, форум

---

.ливень.

Наверное, у меня что-то не в порядке с головой, но я безумно хочу сейчас оказаться на улице.
И, наверное, без зонта))

@темы: Мысли

---

это издевательство. серьёзно. самое натуральное...
опять перенесли дату экзамена.
это уже не смешно. уже плакать хочется

---

как.вы.мне.все.надоели.
сменю номер, блин.... и не буду больше "Справкой".

@темы: университет, злая

---

боооооооже))))))
никогда мне ещё не говорили, что я похожа на мальчика) пусть даже в детстве)))))))))

---

Мама с братом поехали в Брест)
Чёрт, я тоже хочу туда, хоть на недельку) зелень, солнышко, отдых от суеты мегаполиса... Как же мне это сейчас нужно

---

. ... .

о, да...
64 билета.
мне уже страшно.

---

.не потерять. ТВиМС.

Экзаменационные вопросы по теории вероятностей

Экзаменационные вопросы по теории вероятностей
1. Случайные события. Основные понятия. Операции над событиями и их свойства.
2. Вероятность случайного события. Различные определения вероятности.
3. Комбинаторика. Основные понятия. Теоремы умножения и сложения комбинаторики.
4. Основные понятия комбинаторики. Размещения. Перестановки. Сочетания. Их сходства и отличия.
5. Теоремы сложения вероятностей.
6. Теоремы умножения вероятностей.
7. Повторные независимые испытания. Формула Бернулли. Асимптотические формулы, используемые при большом числе испытаний и различия в их применении.
8. Повторные независимые испытания. Теорема Пуассона. Условия применения.
9. Повторные независимые испытания. Приближение биномиального распределения при большом числе испытаний к нормальному. Локальная теорема Муавра-Лапласа. Условия применения.
10. Повторные независимые испытания. Приближение биномиального распределения при большом числе испытаний к нормальному. Интегральная теорема Муавра-Лапласа. Условия применения.
11. Формула полной вероятности. Формула Байеса. Область применения.
12. Случайные величины. Виды случайных величин. Их сходства и отличия.
13. Дискретная случайная величина. Математическое ожидание и дисперсия. Основные законы распределения дискретных случайных величин.
14. Основные числовые характеристики случайных величин - математическое ожидание и дисперсия. Их свойства. Среднее квадратическое отклонение.
15. Функция распределения случайной величины и её свойства. Сходства и отличия функций распределений дискретных и непрерывных случайных величин.
16. Непрерывная случайная величина. Теорема о вероятности отдельно взятого значения. Математическое ожидание и дисперсия. Основные законы распределения непрерывных случайных величин.
17. Непрерывная случайная величина. Функция плотности вероятности и её свойства.
18. Биномиальное и отрицательное биномиальное распределения. Их характеристики.
19. Пуассоновское распределение. Его характеристики. Область применения.
20. Геометрическое и гипергеометрическое распределения. Их характеристики
21. Нормальный закон распределения. Функция плотности вероятности и её свойства. Характеристики формы кривой.
22. Нормальный закон распределения. Функция распределения.
23. Свойства случайной величины, распределённой по нормальному закону. Правило трёх сигм.
24. Стандартная нормально распределённая случайная величина. Её свойства.
25. Равномерный закон распределения. Его характеристики.
26. Показательный (экспоненциальный) закон распределения.
27. Логарифмически-нормальное (логнормальное) распределение. Его характеристики.
28. Распределение Пирсона (χ2). Его характеристики. Применение в математической статистике.
29. Распределение Стьюдента (t - распределение). Его характеристики. Применение в математической статистике.
30. Распределение Фишера-Cнедекора (F-распределение). Применение в математической статистике.
31. Закон больших чисел. Основные теоремы.
32. Центральная предельная теорема и её значение. Теорема Ляпунова.

Экзаменационные вопросы по математической статистике

Экзаменационные вопросы по математической статистике
1. Математическая статистика и круг её задач. Генеральная и выборочная совокупности. 2 подхода к понятию выборки. Понятие о статистической оценке параметров. Виды оценок.
2. Точечные оценки параметров распределений. Основные свойства точечных оценок.
3. Точечная оценка генеральной средней нормального закона распределения N(μ,σ. Её свойства. Распределение средней арифметической.
4. Точечные оценки генеральной дисперсии нормального закона распределения N(μ,σ. Их свойства. Следствие 1 теоремы Фишера о характеристиках выборочной дисперсии S2
5. Начальные и центральные моменты k-го порядка и характеристики распределения, с ними связанные.
6. Характеристики ряда распределения. Медиана и мода. Коэффициенты асимметрии, эксцесса и вариации.
7. Оценка неизвестных законов распределения по вариационному ряду. Расчет теоретических частот для нормального, биномиального и пуассоновского законов распределения.
8. Законы распределения выборочных характеристик в нормальной совокупности N(μ,σ. Теорема Фишера и её применение в математической статистике.
9. Законы распределения выборочных характеристик в нормальной совокупности N(μ,σ. Следствие 2 теоремы Фишера о распределении статистики и его применение в математической статистике.
10. Законы распределения выборочных характеристик двух статистически независимых выборок объёмом n1 и n2 из генеральных совокупностей Х1 и Х2, имеющих нормальные законы распределения N(μ1,σ1) и N(μ2,σ2). Следствия 3, 4 и 5 теоремы Фишера и их применение в математической статистике.
11. Понятие об интервальной оценке параметров. Интервальная оценка генеральной средней (математического ожидания) нормальной совокупности N(μ,σ.
12. Понятие об интервальной оценке параметров. Интервальная оценка генеральной дисперсии и среднего квадратического отклонения нормальной совокупности N(μ,σ.
13. Точечная и интервальная оценка параметра биномиального закона распределения - генеральной доли (вероятности).
14. Основные понятия о статистической проверке гипотез (H0, H1, , , 1- , критические области, статистика, критерий).
15. Мощность критерия.
16. Гипотеза о значении генеральной средней. Критерии для проверки, особенности использования.
17. Гипотеза о равенстве генеральных средних двух нормальных совокупностей. Критерии для проверки, особенности использования.
18. Гипотеза о значении генеральной дисперсии. Гипотеза о равенстве генеральных дисперсий двух нормальных совокупностей. Критерии для проверки, особенности использования.
19. Гипотеза об однородности ряда дисперсий. Критерии Бартлетта и Кохрана. Особенности использования.
20. Гипотеза о значении вероятности события. Гипотеза об однородности ряда вероятностей. Критерии для проверки, особенности использования.
21. Проверка гипотез о законе распределения генеральной совокупности. Критерий согласия Пирсона. Условия применения.
22. Основные понятия корреляционного анализа. Двумерная корреляционная модель. Генеральный коэффициент корреляции и его свойства.
23. Точечные оценки параметров двумерной корреляционной модели. Расчет выборочных коэффициентов корреляции и детерминации. Остаточная дисперсия. Их интерпретация.
24. Двумерная корреляционная модель. Парный коэффициент корреляции. Проверка значимости коэффициента корреляции. Интервальная оценка парного генерального коэффициента корреляции.
25. Двумерная корреляционная модель. Расчет выборочных коэффициентов регрессии. Интервальная оценка генеральных коэффициентов регрессии. Их интерпретация. Оценка линейного уравнения регрессии.
26. Многомерная корреляционная модель. Парный коэффициент корреляции. Расчет, проверка значимости. Построение интервальных оценок. Сходства и отличия от частного коэффициента корреляции.
27. Многомерная корреляционная модель. Частный коэффициент корреляции. Расчет, проверка значимости. Построение интервальных оценок. Сходства и отличия от парного коэффициента корреляции.
28. Многомерная корреляционная модель. Множественные коэффициенты корреляции и детерминации. Расчет, проверка значимости. Их интерпретация.
29. Основные понятия и задачи регрессионного анализа. Оценка параметров методом наименьших квадратов.
30. Двумерная линейная регрессионная модель. Предпосылки регрессионного анализа. Оценка параметров уравнения регрессии.
31. Двумерная линейная регрессионная модель. Оценка остаточной дисперсии. Проверка значимости уравнения регрессии.
32. Многомерная линейная регрессионная модель. Оценка параметров методом наименьших квадратов. Проверка значимости уравнения регрессии.