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离散随机变量连续模型演示

离散随机变量连续模型演示
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2014-01-30 22:34
函数数列微积分概率统计函数图像
①本范例演示离散随机变量如何通过连续模型进行更优的模拟；②涉及的核心数学概念包括概率密度函数、分布、统计特征、线性回归等；③作图要点：使用了Function（函数）、Sequence（数列）、BarChart（条形图）等GeoGebra命令与对象；④适合高中及以上学生及需要理解概率统计连续模型的教育场景。

GeoGebra 命令及参数

  1. Function(1, 0, 1) → f
  2. Function(-2 * x + 2, 0, 1) → g
  3. Function(-6 * x * (x - 1), 0, 1) → h
  4. Sequence(n * Integral[h, i / n, (i + 1) / n], i, 0, n - 1) → intsh
  5. BarChart(0, 1, intsh) → charth
  6. Sequence(n * Integral[g, i / n, (i + 1) / n], i, 0, n - 1) → intsg
  7. Sequence(n * Integral[f, i / n, (i + 1) / n], i, 0, n - 1) → intsf
  8. BarChart(0, 1, intsg) → chartg
  9. BarChart(0, 1, intsf) → chartf
  10. BarChart(0, 1, intsf) → chartfbor
  11. BarChart(0, 1, intsg) → chartgbor
  12. BarChart(0, 1, intsh) → charthbor
  13. Sequence(Element[intsf, i], i, 1, n * m) → intsfm
  14. BarChart(0, m, intsfm) → chartfm
  15. BarChart(0, m, intsfm) → chartfmbor
  16. Sequence(Element[intsg, i], i, 1, n * m) → intsgm
  17. Sequence(Element[intsh, i], i, 1, n * m) → intshm
  18. BarChart(0, m, intsgm) → chartgm
  19. BarChart(0, m, intshm) → charthm
  20. BarChart(0, m, intshm) → charthmbor
  21. BarChart(0, m, intsgm) → chartgmbor
  22. Sequence((i / n, Integral[f, 0, i / n]), i, 1, m * n) → cdff
  23. Sequence((i / n, Integral[g, 0, i / n]), i, 1, m * n) → cdfg
  24. Sequence((i / n, Integral[h, 0, i / n]), i, 1, m * n) → cdfh
  25. Function(Integral[f], 0, 1) → p
  26. Function(Integral[g], 0, 1) → q
  27. Function(Integral[h], 0, 1) → r