Партнерка на США и Канаду по недвижимости, выплаты в крипто

30% recurring commission
Выплаты в USDT
Вывод каждую неделю
Комиссия до 5 лет за каждого referral

3. Выделите каким-либо цветом шапку таблицы и строку, содержащую суммы по столбцам.

4. Постройте гистограмму, отображающую распределение общей нагрузки (столбец “Всего по всем видам занятий, ак. часов”) по потокам.

5. Постойте круговую диаграмму, отображающую доли (%) в суммарной нагрузке лекционных часов, часов по зачетам, и часов по контрольным работам.

Примечание: Если учебный план данного потока включает (1) сдачу контрольной работы, значит все студенты, сдавшие зачет, сдали и контрольную работу.

Задание №4
MS Excel. Работа с функциями

А) Создать таблицу "Возраст и стаж работы", содержащую не менее 10 строк.

№	Дата рождения	Возраст (полных лет)	Дата начала работы	Стаж работы (с долями года)

	…	….	….	…

Заполнить столбцы таблицы. При заполнении использовать функции даты:

ГОД(дата) - возвращает год аргумента.

СЕГОДНЯ() - возвращает текущую дату.

ДОЛЯГОДА(нач_дата;кон_дата;базис). Эта функция возвращает долю года, которую составляет количество дней между начальной и конечной датами.

нач_дата - это дата, которая соответствует начальной дате; кон_дата - это дата, которая соответствует конечной дате, параметр "базис" может быть опущен (он определяет тип используемого способа вычисления дня).

Примечания

Если значение вычислений появляется в формате даты, вместо числового формата, выделите соответствующий диапазон ячеек и измените их формат на “общий”.

Если какие-либо функции отсутствуют в списке функций, выберите команду СЕРВИС à НАДСТРОЙКИ. В диалоговом окне НАДСТРОЙКИ установите флажок ПАКЕТ АНАЛИЗА, нажмите кнопку ОК.

НЕ нашли? Не то? Что вы ищете?

Б) Заполнить таблицу следующего вида. В таблице должно быть не менее десяти строк.

№	Фамилия, имя, отчество	Фамилия	Имя	Отчество

	….	….	….

Для заполнения таблицы использовать функции:

СЖПРОБЕЛЫ(текст) – удаляет из аргумента текст все пробелы за исключением одиночных пробелов между словами. (Использовать при необходимости)

ПСТР(текст; позиция; количество) – возвращает число символов равное аргументу количество из аргумента текст, начиная с позиции, указанной в аргументе позиция.

НАЙТИ(искать; текст; позиция) – находит вхождение текстовой строки искать в другую текстовую строку текст и возвращает номер символа, с которого начинается первое вхождение строки искать в текст. Аргумент позиция – задает позицию символа в аргументе текст, с которой следует начинать поиск. Если аргумент позиция опущен, то он полагается равным 1.

ДЛСТР(строка) - возвращает количество символов в строке.

Раздел 3. Количество информации

По определению А. Д. Урсула - «информация есть отраженное разнообразие». Количество информации есть количественная мера разнообразия. Это может быть разнообразие совокупного содержимого памяти; разнообразие сигнала, воспринятого в процессе конкретного сообщения; разнообразие исходов конкретной ситуации; разнообразие элементов некоторой системы… - это оценка разнообразия в самом широком смысле слова.

Любое сообщение между источником и приемником информации имеет некоторую продолжительность во времени (длину сообщения), но количество информации воспринятой приемником в результате сообщения, характеризуется в итоге вовсе не длиной сообщения, а разнообразием сигнала порожденного в приемнике этим сообщением.

Память носителя информации имеет некоторую физическую ёмкость, в которой она способна накапливать образы, и количество накопленной в памяти информации, характеризуется в итоге именно разнообразием заполнения этой ёмкости. Для объектов неживой природы это разнообразие их истории, для живых организмов это разнообразие их опыта.

Однообразные пейзажи снежных или песчаных пустынь – отраженное однообразие температурного режима, разнообразие средней полосы – отражение разнообразия ее природных факторов.

Разнообразие человеческого опыта, отражается в мироощущении: однообразие сужает кругозор, разнообразие – расширяет. Сидение в четырех стенах сужает мир до размера квартиры, наличие в квартире телевизора – расширяет мир до размеров планеты. Тяга к путешествиям, общению, новым знакомствам, новому опыту, новым ощущениям это тяга к получению новых, ранее не известных впечатлений в память, новых образов, следовательно, новой информации.

3.1. Бит

Информационная ёмкость одной ячейки памяти, способной находиться в двух различных состояниях, принята за единицу измерения количества информации - 1 бит.

1 бит (bit - сокращение от англ. binary digit - двоичное число) - единица измерения информационной емкости и количества информации, а также и еще одной величины – информационной энтропии, с которой мы познакомимся позже. Бит, одна из самых безусловных единиц измерения.

На физическом уровне бит является ячейкой памяти, которая в каждый момент времени находится в одном из двух состояний: «0» или «1».

Информационная ёмкость ячейки памяти, способной воспринимать информацию, не может быть меньше 1 бита, но количество получаемой информации может быть и меньше, чем 1 бит. Это происходит тогда, когда варианты ответов «да» и «нет» не равновероятны. Неравновероятность в свою очередь является следствием того, что некоторая предварительная (априорная) информация по этому вопросу уже имеется, полученная, допустим, на основании предыдущего жизненного опыта. Таким образом, во всех рассуждениях предыдущего абзаца следует учитывать одну очень важную оговорку: они справедливы только для равновероятного случая.

3.2. Неопределенность, количество информации и энтропия

Основоположенник теории информации Клод Шеннон определил информацию, как снятую неопределенность. Точнее сказать, получение информации - необходимое условие для снятия неопределенности. Неопределенность возникает в ситуации выбора. Задача, которая решается в ходе снятия неопределенности – уменьшение количества рассматриваемых вариантов (уменьшение разнообразия), и в итоге выбор одного соответствующего ситуации варианта из числа возможных. Снятие неопределенности дает возможность принимать обоснованные решения и действовать. В этом управляющая роль информации.

Представьте, что вы зашли в магазин и попросили продать вам жевательную резинку. Продавщица, у которой, скажем, 16 сортов жевательной резинки, находится в состоянии неопределенности. Она не может выполнить вашу просьбу без получения дополнительной информации. Если вы уточнили, скажем, - «Orbit», и из 16 первоначальных вариантов продавщица рассматривает теперь только 8, вы уменьшили ее неопределенность в два раза (забегая вперед, скажем, что уменьшение неопределенности вдвое соответствует получению 1 бита информации). Если вы, не мудрствуя лукаво, просто указали пальцем на витрине, - «вот эту!», то неопределенность была снята полностью. Опять же, забегая вперед, скажем, что этим жестом в данном примере вы сообщили продавщице 4 бита информации.

Ситуация максимальной неопределенности предполагает наличие нескольких равновероятных альтернатив (вариантов), т. е. ни один из вариантов не является более предпочтительным. Причем, чем больше равновероятных вариантов наблюдается, тем больше неопределенность, тем сложнее сделать однозначный выбор и тем больше информации требуется для этого получить. Для N вариантов эта ситуация описывается следующим распределением вероятностей: {1/N, 1/N, … 1/N}.

Минимальная неопределенность равна 0, т. е. эта ситуация полной определенности, означающая что выбор сделан, и вся необходимая информация получена. Распределение вероятностей для ситуации полной определенности выглядит так: {1, 0, …0}.

Величина, характеризующая количество неопределенности в теории информации обозначается символом H и имеет название энтропия, точнее информационная энтропия.

Энтропия (H) – мера неопределенности, выраженная в битах. Так же энтропию можно рассматривать как меру равномерности распределения случайной величины.

Рис. 8. Поведение энтропии
для случая двух альтернатив.

На рисунке 8. показано поведение энтропии для случая двух альтернатив, при изменении соотношения их вероятностей (p, (1-p)).

Максимального значения энтропия достигает в данном случае тогда, когда обе вероятности равны между собой и равны ½, нулевое значение энтропии соответствует случаям (p0=0, p1=1) и (p0=1, p1=0).

Количество информации I и энтропия H характеризуют одну и ту же ситуацию, но с качественно противоположенных сторон. I – это количество информации, которое требуется для снятия неопределенности H. По определению Леона Бриллюэна информация есть отрицательная энтропия (негэнтропия).

Без%20имени-2