积极 AI Logo 积极 AI

伽尔顿板与二项分布 by Helmholtz - class 10a

伽尔顿板与二项分布 by Helmholtz - class 10a
几何画板及绘图内容加载中，请稍等……
2016-10-08 20:24
函数数列解析几何概率统计最值优化
①本范例演示了伽尔顿板实验结果与二项分布的关联性，通过可视化展示随机事件多次重复的统计规律；②涉及核心数学概念包括二项分布、概率统计、线性规划与优化；③作图要点运用了 GeoGebra 命令 Sequence（数列生成）、Join（连接点）、Shuffle（随机排列）、Append（追加点）、Point（点创建）、PolyLine（多段线）、Sum（求和）；④适合高中及以上学生及数学爱好者学习概率统计与离散数学知识，可用于教学演示或算法理解。

GeoGebra 命令及参数

  1. Sequence(Sequence[(i, j), i, j / 2, n - j / 2], j, 1, n) → board
  2. Sequence(Polygon[(i - 0.5, 0), (i + 0.5, 0), (i + 0.5, (BinomialDist[n, 1 - p, n - i, false] * h)), (i - 0.5, (BinomialDist[n, 1 - p, n - i, false] * h))], i, 0, n) → BinomialDist
  3. Join({Sequence[-0.5, i, 1, ((10 * n) * (1 - p))], Sequence[0.5, i, 1, ((10 * p) * n)]}) → unshuffle
  4. Shuffle(unshuffle) → shuffle
  5. Append((n / 2, n + 1), Sequence[(n / 2, n + 1) + (Sum[First[shuffle, i]], (-i)), i, 1, n]) → path
  6. Sequence(Segment[(i - 1 / 2, 0), (i - 1 / 2, 1 / 2)], i, 0, n + 1) → container
  7. Append(Sequence[Segment[Element[path, i - 1], Element[path, i]], i, 1, n + 1], Segment[Element[path, n + 1], Element[path, n + 1] + (0, -1)]) → line
  8. Point(line, t) → P
  9. PolyLine(((n - 1) / 2, n + 1), ((n - 1) / 2, n + 0.5), (-0.5, 0.5), (-0.5, 0), (n + 0.5, 0), (n + 0.5, 0.5), ((n - 1) / 2 + 1, n + 0.5), ((n + 1) / 2, n + 1)) → l
  10. Sequence(Polygon[(i - 1.5, 0), (i - 0.5, 0), (i - 0.5, (Element[rec, i] / Sum[rec] * h)), (i - 1.5, (Element[rec, i] / Sum[rec] * h))], i, 1, n + 1) → box_1
  11. Sum(rec) → number
  12. Sequence(Text[(Element[BinomialDist, i] / h * 100) + "%", (i - 1.4, -0.4)], i, 1, n + 1) → binopercent
  13. Sequence(Text[Element[rec, i], (i - 1.4, -0.9)], i, 1, n + 1) → list1
  14. Sequence(Text[(Element[rec, i] / number * 100) + "%", (i - 1.4, -1.4)], i, 1, n + 1) → list2
  15. Sequence(Text[("box " * i), (i - 0.3, 0.25)], i, 0, n) → boxnumber