Примеры тренажеры для 1 класса в составе 10: Тренажеры по математике 1 класс. Примеры на сложение и вычитание, задачи

Интерактивные тренажеры для начальной школы — Начальные классы

Егорова Елена 5.0

Отзыв о товаре ША PRO Анализ техники чтения по классам
и четвертям

Хочу выразить большую благодарность от лица педагогов начальных классов гимназии «Пущино» программистам, создавшим эту замечательную программу! То, что раньше мы делали «врукопашную», теперь можно оформить в таблицу и получить анализ по каждому ученику и отчёт по классу. Великолепно, восторг! Преимущества мы оценили сразу. С начала нового учебного года будем активно пользоваться. Поэтому никаких пожеланий у нас пока нет, одни благодарности. Очень простая и понятная инструкция, что немаловажно! Благодарю Вас и Ваших коллег за этот важный труд. Очень приятно, когда коллеги понимают, как можно «упростить» работу учителя.

Наговицина Ольга Витальевна 5.0

учитель химии и биологии, СОШ с. Чапаевка, Новоорский район, Оренбургская область

Отзыв о товаре ША Шаблон Excel Анализатор результатов ОГЭ
по ХИМИИ

Спасибо, аналитическая справка замечательная получается, ОГЭ химия и биология. Очень облегчило аналитическую работу, выявляются узкие места в подготовке к экзамену. Нагрузка у меня, как и у всех учителей большая. Ваш шаблон экономит время, своим коллегам я Ваш шаблон показала, они так же его приобрели. Спасибо.

Чазова Александра 5.0

Отзыв о товаре ША Шаблон Excel Анализатор результатов ОГЭ по
МАТЕМАТИКЕ

Очень хороший шаблон, удобен в использовании, анализ пробного тестирования занял считанные минуты. Возникли проблемы с распечаткой отчёта, но надо ещё раз разобраться. Большое спасибо за качественный анализатор.

Лосеева Татьяна Борисовна 5.0

учитель начальных классов, МБОУ СОШ №1, г.

Красновишерск, Пермский край
Отзыв о товаре Изготовление сертификата или свидетельства конкурса

Большое спасибо за оперативное изготовление сертификатов! Все очень красиво. Мой ученик доволен, свой сертификат он вложил в портфолио. Обязательно продолжим с Вами сотрудничество!

Язенина Ольга Анатольевна 4.0

учитель начальных классов, ОГБОУ «Центр образования для детей с особыми образовательными потребностями г. Смоленска»
Отзыв о товаре Вебинар Как создать интересный урок:
инструменты и приемы

Я посмотрела вебинар! Осталась очень довольна полученной информацией. Всё очень чётко, без «воды». Всё, что сказано, показано, очень пригодится в практике любого педагога. И я тоже обязательно воспользуюсь полезными материалами вебинара. Спасибо большое лектору за то, что она поделилась своим опытом!

Арапханова Ашат 5. 0

ША Табель посещаемости + Сводная для ДОУ ОКУД

Хотела бы поблагодарить Вас за такую помощь. Разобралась сразу же, всё очень аккуратно и оперативно. Нет ни одного недостатка. Я не пожалела, что доверилась и приобрела у вас этот табель. Благодаря Вам сэкономила время, сейчас же составляю табель для работников. Удачи и успехов Вам в дальнейшем!

Дамбаа Айсуу 5.0

Отзыв о товаре ША Шаблон Excel Анализатор результатов ЕГЭ по
РУССКОМУ ЯЗЫКУ

Спасибо огромное, очень много экономит времени, т.к. анализ уже готовый, и особенно радует, что есть варианты с сочинением, без сочинения, только анализ сочинения! Превосходно!

Тренажеры на сложение и вычитание

Онлайн тренажеры на сложение и вычитание в пределах 10 предназначены для детей, которые только начали осваивать базовые арифметические действия и изучать состав числа. Данные тренажеры рассчитаны на уровень 1 класса школы.

Для тех, кто освоил счет в пределах 10 рекомендуем переходить к тренажерам в пределах 20 и далее в пределах 100. Задания, в которых пропущено число или знак позволяют детям более детально понять схему решения примеров и научиться находить верное решение. Перед началом работы с более сложными заданиями рекомендуем повторить с ребенком такие понятия, как первое слагаемое, второе слагаемое, сумма, уменьшаемое, вычитаемое и разность. Данные тренажеры рассчитаны на уровень 2 класса школы.

Цепочки содержат задания из нескольких примеров и являются естественным усложнением обычных заданий. Переходить к цепочкам рекомендуется после освоения обычных заданий и тех, в которых пропущено число или знак. Наиболее сложными в данном блоке являются цепочки примеров со скобками. Переходить к ним рекомендуется в последнюю очередь.

Для тех, кто освоил тренажеры на сложение и вычитание рекомендуем попробовать тренажеры на умножение и деление и сравнение чисел, а также длину отрезков.

	1	2	3	4	5	6	7	8	9
1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
2	3	4	5	6	7	8	9	10	11
3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
4	5	6	7	8	9	10	11	12	13
5	6	7	8	9	10	11	12	13	14
6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
7	8	9	10	11	12	13	14	15	16
8	9	10	11	12	13	14	15	16	17
9	10	11	12	13	14	15	16	17	18

Симуляция как стратегия обучения

Посмотреть симуляцию для печати (PDF)

---

Что такое симуляция?

Эмпирическое обучение, такое как симуляция, пропагандировалось как средство борьбы с неправильными представлениями учащихся (McClintock, 2000). Экспериментальное обучение поощряет обучение более высокого порядка, которое способствует развитию способностей к критическому мышлению и самостоятельному обучению (Кребер, 2001). Хаким (2001) обнаружил, что учащиеся, участвующие в эмпирическом обучении, лучше понимают свой предмет, чем учащиеся традиционных лекций. Rocha (2000) сообщил, что учащиеся, зачисленные в классы, где используются экспериментальные методы обучения, считают себя более компетентными практиками, чем учащиеся в классах без этих методов. Одной из форм экспериментального обучения, используемого в образовательных и общественных учреждениях, является моделирование, вовлекающее аудиторию в активное обучение, когда участники учатся друг у друга, а не только у «мудреца на сцене» (Дорн, 19).89). На занятиях, связанных с бизнесом, моделирование использовалось для моделирования международной торговли (Truscott, Rustogi, & Young, 2000) и развития коммерческих предприятий (Goosen, Jensen, & Wells, 2001). В обучении семейной жизни они использовались для иллюстрации разведенных и повторно вступивших в брак семей (Crosbie-Burnett & Eisen, 1992) и взаимодействия между партнерами (Osmond, 1979). Курсы социальных наук, изучающие учреждения и отдельных лиц, имитировали жизнь в психиатрических больницах (Claiborn & Lemberg, 19).74) и в тюрьме (Haney, Banks, & Zimbardo, 1973). Что касается преподавания бедности, Джессап (2001) утверждает, что: «Имитации также более эффективны, чем традиционные методы обучения, в подчеркивании абстрактных понятий над фактической информацией, порождении эмпатии и использовании в качестве ориентира для текущих дискуссий о социальном неравенстве» (стр. 103). .

---

Реализация

Для эффективного моделирования необходимы три элемента; подготовка, активное участие студентов и подведение итогов после моделирования.

1. Подготовка:  Несмотря на то, что учебные симуляции могут быть очень эффективными для поощрения участия учащихся, многие симуляции требуют интенсивной подготовки к уроку перед симуляцией. Подготовка зависит от типа и сложности моделирования. Большинство создателей симуляций считают, что симуляции лучше, когда:
   1. Моделирование привязано к целям курса.
   2. Фасилитаторы читают ВСЕ вспомогательные материалы по моделированию.
   3. Фасилитаторы проводят пробный запуск или участвуют в симуляции, прежде чем поручить симуляцию учащимся, если это возможно.
   4. Фасилитаторы следят за тем, чтобы университетские помещения поддерживали симуляцию, когда это необходимо.
   5. Инструкторы интегрируют учебные симуляции с другими педагогическими методами, такими как совместное обучение.
   6. Преподаватели должны предвидеть возможные ошибки при моделировании и включить это в обсуждение с классом перед моделированием.
2. Активное участие учащихся:  Эффективное обучение достигается за счет моделирования, когда учащиеся активно вовлечены.
   1. Учащиеся должны спрогнозировать и объяснить ожидаемый ими результат симуляции.
   2. Необходимо приложить все усилия, чтобы учащиеся не стали пассивными во время моделирования. Каждый учащийся должен взять на себя роль, которую он может знать или не знать до моделирования. Часто это неизвестно до моделирования.
3. Подведение итогов после моделирования:  Обсуждение с учащимися после моделирования ведет к более глубокому обучению. Инструктор должен:
   1. Предоставьте учащимся достаточно времени для размышлений и обсуждения того, что они узнали в ходе моделирования.
   2. Подготовьте вопрос для подведения итогов, чтобы убедиться, что учащиеся видят соответствие между симуляцией и целями курса.

Хотя в данном учебном пособии описывается симуляция лицом к лицу, это не всегда возможно. Следующие онлайн-симуляции могут быть полезными.

• Бизнес-симуляции (оплата онлайн): https://www.advantexe.com
• Климат, погода, атмосфера: https://scied.ucar.edu/games-sims-weather-climate-atmosphere
• Моделирование физики, математики, химии и биологии: https://phet.colorado.edu/
• Опыт беженцев: https://www.bbc.com/news/world-middle-east-32057601
• Симуляция бедности: http://playspent. org/html/ 

---

Часто задаваемые вопросы

Видео с информативными вопросами и ответами можно посмотреть на… https://www.youtube.com/watch?v=MUIxeNIgBUg (Университет Ватерлоо)

В чем разница между симуляцией и игрой? Тематическое исследование?

• Игра — это деятельность, в которой учащиеся активны, и кто-то выигрывает или проигрывает, чтобы продемонстрировать свою точку зрения. Моделирование более сложное, включает в себя принятие роли и попытку решить проблему или проработать событие. В тематическом исследовании вы смотрите внутрь и наружу — никаких ролей не дается. Частью цели моделирования является поставить учащихся в ситуацию, в которой они активно участвуют.

Почему имитационное моделирование предпочтительнее традиционных подходов к обучению, основанных на передаче/лекциях?

• Моделирование является предпочтительным, поскольку оно помогает учащимся понять (на собственном опыте) время и условия, основанные на принятии решений, таким образом, который можно только упомянуть в лекции. Кроме того, «групповому мышлению» можно научить, но нельзя глубоко понять, пока человек не испытает его на себе. Опыт моделирования может улучшить долгосрочное запоминание материала.

Как вы готовите учащихся к симуляциям?

• В некоторых случаях нет, а в других — есть. Все зависит от того, скажется ли это на их производительности. Обсуждение должно быть после. Подготовив студентов, можно уменьшить реакцию. В других случаях вы можете захотеть, чтобы они знали основные ожидания — взять на себя роль, активно участвовать, заполнять формы по ходу дела?

Где вы берете вопросы для разбора симуляции?

• Вопросы должны касаться цели моделирования и соответствовать целям вашего курса. Примеры включают: «Что произошло?», «Было ли это легко или сложно», «Что произойдет, если?», «Как это можно применить?», «Как это помогло им понять цели курса» или «Как это может сделали цели более запутанными». Поощряйте членов сообщества, которые действительно столкнулись с реальными событиями симуляции, комментировать во время подведения итогов.

Моделирование когда-нибудь идет наперекосяк?

• Да, когда они это делают, вы должны сдерживать их. Учащиеся могут увлечься или быть неподготовленными. Постарайтесь предвидеть некоторые проблемы и направлять учащихся назад, если они уклонились от определенной цели обучения. Не бойтесь выбирать своих лучших учеников для выполнения определенной роли, чтобы симуляция прошла по плану; но помните, что часто даже лучшие ученики не берутся за дело и не играют роль.

Что произойдет, если учащиеся не отдадут предпочтение экспериментальному обучению?

• Иногда такое случается. Вы должны иметь точку зрения на симуляцию. Вы можете поделиться чем-то, что вы наблюдали или испытали в связи с сопротивляющимися участниками. Во время подведения итогов важно объяснить цель моделирования и ожидания. Студентам нравится общение, и большинство студентов видят, что это очень эффективный способ обучения.

Могут ли симуляции работать на любых курсах?

• Моделирование может работать по многим предметам: экономика, физика, химия, математика, сестринское дело, политология и образование. Ниже перечислены ресурсы по областям содержания, но не стесняйтесь обращаться к CTL, если вы заинтересованы и у вас есть вопросы.

Какое идеальное количество людей для симуляции?

• Размер моделирования зависит от типа моделирования. Например, моделирование бедности может работать с 40-88 людьми. Перед симуляцией важно знать количество участников, чтобы обеспечить охват всех ролей.

 

---

Справочные материалы для тематического моделирования

Сельское хозяйство

Арельяно, Ф., С. Хайн и Д.Д. Тилмани. (2001). Использование MANECSIM в качестве симуляции для курсов по агробизнесу. Обзор экономики сельского хозяйства , 23(1), 275–285. 

Бизнес 

Baird, K.E. (2005). Рынки игроков, прибыль и конкурентный баланс: имитационное упражнение в классе. Journal of Sports Economics , 6(3), 331–334.

Бодо, П. (2002). Моделирование в классе повторяющейся игры «Дилемма заключенного». Journal of Economic Education , 33(3), 207–216. 

Костин Ю., О’Брайен М.П. и Слэттери Д.М. (2018). Использование моделирования для развития предпринимательских навыков и мышления: исследовательский пример.

Крафт, Р.К. (2003). Использование электронных таблиц для проведения экспериментов Монте-Карло для обучения вводной эконометрике. Южный экономический журнал , 69(3), 726-735.

Гилберт Дж. и Р. Олади. (2007). Моделирование тарифов и квот с внутренней монополией. Журнал образования промышленных организаций , 2(1).

Вольтьер, Г.Б. (2005). Решения и макроэкономика: разработка и реализация симуляционной игры. Журнал экономического образования , 36(2), 139–144.

Общий

Брансфорд Дж. Д., А. Л. Браун и Р. Р. Кокинг, ред. (2000). Как люди учатся: мозг, разум, опыт и школа . Издательство национальных академий.

Бруно, А., и Делл’Аверсана, Г. (2018). Рефлексивная практика в высшей школе: влияние учебной среды на качество обучения. Оценка и оценивание в высшем образовании , 43 (3), 345-358.

Claiborn, W.L., & Lemberg, H.W. (1974). Симулированная психиатрическая больница как учебное устройство для студентов. Преподавание психологии, 1, 38-40.

Хертель, Дж. П. и Б. Дж. Миллис. (2002). Использование моделирования для продвижения обучения в высшем образовании . Издательство Стилус, ООО.

Кауфман Д. и Л. Сов. (2010). Образовательный игровой процесс и среда моделирования: тематические исследования и извлеченные уроки. Издательство по информатике.

Лин, Дж., М. Мойзер и К.А. Таулер. (2006). Активное обучение в высшей школе. Journal of Simulation and Games , 7(3), 227-242

McHaney, R., D. White, and G.E. Heilman (2002). Успех и провал имитационного проекта: результаты опроса. Моделирование и игры , 33(1), 49-66.

Рубен, Б. (1999). Моделирование, игры и обучение на основе опыта: поиски новой парадигмы преподавания и обучения. Моделирование и игры, 30, 498-505.

Сестринское дело

Cant RP, Cooper SJ. Обучение на основе моделирования в обучении медсестер: систематический обзор. Дж Ад Нурс . 2010;66(1):3–15.

Дарем CF, Олден К.Р. Повышение безопасности пациентов в обучении медсестер с помощью моделирования пациентов. В: Хьюз Р.Г., изд. Безопасность и качество пациентов: научно обоснованный справочник для медсестер . Rockville, MD: Агентство медицинских исследований и качества; 2008: 221–260.

Макгуайр, К., и Лоренц, Р. (2018). Влияние моделирования на стресс учащихся, измеряемый кортизолом: комплексный обзор. Медсестра-инструктор , 43 (1), 45-49.

Политология

 

Fair, R.C. (2002). Прогнозирование президентских выборов и прочего . Стэнфордская экономика и финансы.

Лейн, RE (2001). Уверенность в себе и сочувствие: враги бедности и бедных. Политическая психология , 22, 473-492.

Бедность

Гоелман Райс, А. , МакКолл, Л. А., и Огден, Дж. Э. (2017). Моделирование бедности: повышение восприимчивости учителей к учащимся, живущим в бедности. Национальный журнал «Молодежь в группе риска», 2(2). https://doi.org/10.20429/nyarj.2017.020208 

Тюремные исследования 

Хейни, К., Бэнкс, К., и Зимбардо, П. (1973). Межличностная динамика в смоделированной тюрьме. Международный журнал криминологии и пенологии , 1, 69-97.

Социальная работа, психология и социология 

Claiborn, W.L., & Lemberg, H.W. (1974). Симулированная психиатрическая больница как учебное устройство для студентов. Преподавание психологии , 1, 38-40.

Кросби-Бернетт, М., и Эйзен, М.. (1992). Имитация разведенных и вступивших в повторный брак семей: экспериментальная методика обучения. Семейные отношения , 41, 54-58.

Джессап, М. М. (2001). Социополия: Жизнь на променаде. Преподавание социологии, 29, 102-109.

Секкомб, К. (1999). « Значит, вы думаете, что я езжу на Кадиллаке?» Взгляды получателей социальных пособий на систему и ее реформу . Needham Heights, MA: Allyn and Bacon

Sports

Einolf, K.W. (2005). EconFantasy.com: где фантазии становятся реальностью в моделировании экономики спорта. Journal of Sports Economics , 6(3), 338–339.

---

Ссылки

Дорн, Д. (1989). Игры-симуляторы: еще один инструмент на педагогической полке. Преподавание социологии, 17, 10-18.

Гусен, К.Р., Дженсен, Р., и Уэллс, Р. (2001). Цель и преимущества обучения моделирования: перспектива проектирования и разработки. Моделирование и игры, 32, 21-39.

Хаким, С.А. (2001). Эффект экспериментального обучения в бизнес-статистике. Журнал образования для бизнеса, 77, 95-98.

Кребер, К. (2001). Учиться на опыте через тематические исследования? Концептуальный анализ. Преподавание в высшем образовании, 6, 217–228. 

МакКлинток, К. (2000). Создание сообществ практиков для экспериментального обучения в области политических исследований. В публикации П. А. Ральстона, Р. М. Лернера, А. К. Маллиса, С. Б. Симерли и Дж. Б. Мюррея (ред.),

Социальные изменения, государственная политика и сотрудничество с сообществами (стр. 33–52). Бостон: Клувер.

Осмонд, М. В. (1979). Использование имитационных игр в обучении семейной социологии. Семейный координатор, 28, 205–216.

Роша, К. (2000). Оценка эмпирических методов обучения в курсе политической практики: аргументы в пользу служебного обучения для увеличения участия в политической жизни. Журнал социального образования, 36, 53-63.

Траскотт, М. Х., Рустоги, Х., и Янг, С. Б. (2000). Улучшение курса макроэкономики: экспериментальный подход к обучению. Журнал экономического образования, 31, 60-65.

---

Цитируйте этот ресурс : Канилья. Дж. (2019). Моделирование как метод обучения. Центр преподавания и обучения Кентского государственного университета. Получено [вставьте сегодняшнюю дату] с https://www.kent.edu/ctl/simulation-teaching-strategy 9.0003

20 Моделирование | R Programming for Data Science

20.

1 Генерация случайных чисел

Посмотрите видео этого раздела

Моделирование — важная (и большая) тема как для статистики, так и для множества других областей, где необходимо ввести случайность. Иногда вам нужно реализовать статистическую процедуру, которая требует генерации или выборки случайных чисел (например, цепь Маркова Монте-Карло, бутстрап, случайные леса, бэггинг), а иногда вы хотите смоделировать систему, и для моделирования случайных входных данных можно использовать генераторы случайных чисел.

R поставляется с набором генераторов псевдослучайных чисел, которые позволяют моделировать известные распределения вероятностей, такие как нормальное, пуассоновское и биномиальное. Некоторые примеры функций для вероятностных распределений в R

• rnorm : генерировать случайные нормальные переменные с заданным средним значением и стандартным отклонением
• dnorm : оценить нормальную плотность вероятности (с заданным средним/стандартным отклонением) в точке (или векторе точек)
• пнорм : оценить кумулятивную функцию распределения для нормального распределения
• rpois : генерировать случайные вариации Пуассона с заданной скоростью

Для каждого распределения вероятностей обычно доступны четыре функции, которые начинаются с букв «r», «d», «p» и «q». Функция «r» — это та функция, которая фактически моделирует случайные числа из этого распределения. Другие функции имеют префикс

• d для плотности
.
• r для генерации случайных чисел
• р для накопительной раздачи
• q для квантильной функции (обратное кумулятивное распределение)

Если вы заинтересованы только в моделировании случайных чисел, вам, скорее всего, понадобятся только функции «r», а не другие. Однако, если вы собираетесь моделировать произвольные распределения вероятностей, используя что-то вроде выборки отбраковки, вам понадобятся и другие функции.

Вероятно, наиболее распространенным распределением вероятностей, с которым можно работать, является нормальное распределение (также известное как гауссово). Для работы с нормальным распределением необходимо использовать следующие четыре функции:

 dnorm(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE)
pnorm(q, среднее = 0, sd = 1, нижний. хвост = ИСТИНА, log.p = ЛОЖЬ)
qnorm(p, среднее = 0, sd = 1, нижний.хвост = ИСТИНА, log.p = ЛОЖЬ)
rnorm(n, mean = 0, sd = 1) 

Здесь мы моделируем стандартные нормальные случайные числа со средним значением 0 и стандартным отклонением 1,

 > ## Имитация стандартных нормальных случайных чисел
> х <- rнорм(10)
> х
 [1] 0,01874617 -0,18425254 -1,37133055 -0,59916772 0,29454513 0,38979430
 [7] -1,20807618 -0,36367602 -1,62667268 -0,25647839 

Мы можем изменить параметры по умолчанию для имитации чисел со средним значением 20 и стандартным отклонением 2.

 > x <- rnorm(10, 20, 2)
> х
 [1] 22,20356 21,51156 19,52353 21,97489 21,48278 20,17869 18,09011 19,60970
 [9] 21,85104 20,96596
> резюме(х)
   Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум.
  18.0919,75 21,22 20,74 21,77 22,20 

Если вы хотите узнать, какова вероятность того, что случайная переменная Normal будет меньше, скажем, 2, вы можете использовать функцию pnorm() для выполнения этого вычисления.

 > пнорм(2)
[1] 0,9772499 

Никогда не знаешь, когда этот расчет пригодится.

20.2 Установка начального числа случайных чисел

При моделировании любых случайных чисел необходимо установить начальное число случайных чисел . Установка начального числа случайного числа с set.seed() обеспечивает воспроизводимость последовательности случайных чисел.

Например, я могу сгенерировать 5 обычных случайных чисел с помощью rnorm() .

 > набор.сид (1)
> норм(5)
[1] -0,6264538 0,1836433 -0,8356286 1,5952808 0,3295078 

Обратите внимание, что если я снова вызову rnorm() , я, конечно, получу другой набор из 5 случайных чисел.

 > норм(5)
[1] -0,8204684 0,4874291 0,7383247 0,5757814 -0,3053884 

Если я хочу воспроизвести исходный набор случайных чисел, я могу просто сбросить начальное число с помощью set.seed() .

 > набор.сид (1)
> rnorm(5) ## То же, что и раньше
[1] -0,6264538 0,1836433 -0,8356286 1,5952808 0,3295078 

В общем, всегда следует устанавливать начальное число случайных чисел при проведении моделирования! В противном случае вы не сможете восстановить точные числа, полученные в результате анализа.

Можно генерировать случайные числа из других вероятностных распределений, таких как пуассоновское. Распределение Пуассона обычно используется для моделирования данных, которые поступают в виде подсчетов.

 > rpois(10, 1) ## Считает со средним значением 1
 [1] 0 0 1 1 2 1 1 4 1 2
> rpois(10, 2) ## Считает со средним значением 2
 [1] 4 1 2 0 1 1 0 1 4 1
> rpois(10, 20) ## Считает со средним значением 20
 [1] 19 19 24 23 22 24 23 20 11 22 

20.3 Моделирование линейной модели

Посмотрите видео этого раздела

Моделирование случайных чисел полезно, но иногда мы хотим смоделировать значения, полученные из конкретной модели . Для этого нам нужно указать модель, а затем смоделировать ее с помощью функций, описанных выше. 92)\), \(\бета_0=0,5\) и \(\бета_1=2\). Переменная x может представлять собой важный предиктор исхода y . Вот как мы могли бы сделать это в R.

 > ## Всегда устанавливайте начальное число!
> сет. сид(20)
>
> ## Моделирование переменной-предиктора
> х <- rнорм(100)
>
> ## Имитация термина ошибки
> e <- rnorm(100, 0, 2)
>
> ## Вычислить результат с помощью модели
> у <- 0,5 + 2 * х + е
> резюме (у)
   Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум.
-6,4084 -1,5402 0,67890,6893 2,9303 6,5052 

Мы можем построить результаты моделирования модели.

 > plot(x, y) 

Что, если мы хотим смоделировать предикторную переменную x , которая является двоичной, а не имеет нормальное распределение. Мы можем использовать функцию rbinom() для моделирования двоичных случайных величин.

 > сет.сид (10)
> x <- rbinom(100, 1, 0,5)
> str(x) ## 'x' теперь равно 0 и 1
 int [1:100] 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 ... 

Затем мы можем продолжить работу с остальной частью модели, как и раньше.

 > е <- rнорма(100, 0, 2)
> у <- 0,5 + 2 * х + е
> plot(x, y) 

Мы также можем смоделировать обобщенную линейную модель , где ошибки больше не из нормального распределения, а из какого-то другого распределения. Например, предположим, что мы хотим смоделировать лог-линейную модель Пуассона, где

\[ Y \sim Пуассон(\mu) \]

\[ \log \mu = \beta_0 + \beta_1 x \]

и \(\beta_0=0,5\) и \(\beta_1=0,3\). Нам нужно использовать rpois() функция для этого

 > set.seed(1)
>
> ## Имитация переменной-предиктора, как и раньше
> x <- rnorm(100) 

Теперь нам нужно вычислить среднее логарифмическое значение модели, а затем возвести его в степень, чтобы среднее значение передавалось в rpois() .

 > лог.мю <- 0,5 + 0,3 * х
> y <- rpois(100, exp(log.mu))
> резюме (у)
   Мин. 1 кв. Медиана Среднее 3-е кв. Максимум.
   0,00 1,00 1,00 1,55 2,00 6,00
> график (х, у) 

Вы можете создавать модели произвольной сложности, подобные этой, моделируя больше предикторов или выполняя преобразования этих предикторов (например, возведение в квадрат, логарифмические преобразования и т. д.).

20.4 Случайная выборка

Посмотрите видео этого раздела

Функция sample() случайным образом выбирает из заданного набора (скалярных) объектов, что позволяет вам выбирать из произвольного распределения чисел.

 > набор.сид (1)
> образец (1:10, 4)
[1] 9 4 7 1
> образец (1:10, 4)
[1] 2 7 3 6
>
> ## Не обязательно числа
> образец (буквы, 5)
[1] «р» «с» «а» «у» «ш»
>
> ## Сделать случайную перестановку
> образец (1:10)
 [1] 10 6 92 1 5 8 4 3 7
> образец (1:10)
 [1] 5 10 2 8 6 1 4 3 9 7
>
> ## Образец с заменой
> образец (1:10, заменить = ИСТИНА)
 [1] 3 6 10 10 6 4 4 10 9 7 

Для выборки более сложных вещей, таких как строки из фрейма данных или списка, вы можете выбирать индексы в объект, а не элементы самого объекта.

Вот как можно выбрать строки из фрейма данных.

 > библиотека (наборы данных)
> данные (качество воздуха)
> голова (качество воздуха)
  Ozone Solar.R Температура ветра Месяц День
1 41 190 7,4 67 5 1
2 36 118 8,0 72 5 2
3 12 149 12,6 74 5 3
4 18 313 11,5 62 5 4
5 НП НП 14,3 56 5 5
6 28 NA 14.9 66 5 6 

Теперь нам просто нужно создать индексный вектор, индексирующий строки фрейма данных, и сделать выборку непосредственно из этого индексного вектора.