Antworten:
Eine logistische Funktion ist eine Form der Sigmoidfunktion, die typischerweise bei der Modellierung des Bevölkerungswachstums zu finden ist (siehe unten).
Erläuterung:
Hier ist der Graph einer typischen Logistikfunktion:
Es ist zu beachten, dass logistische Modelle auch in einer Vielzahl anderer Bereiche verwendet werden (z. B. Analyse neuronaler Netze usw.), die Wachstumsmodellanwendung ist jedoch wahrscheinlich am einfachsten zu visualisieren.
Die Funktion f (x) = 1 / (1-x) auf RR {0, 1} hat die (ziemlich nette) Eigenschaft f (f (f (x))) = x. Gibt es ein einfaches Beispiel für eine Funktion g (x), so dass g (g (g (g (x)))) = x aber g (g (x))! = X?
Die Funktion: g (x) = 1 / x wenn x in (0, 1) uu (-oo, -1) g (x) = -x wenn x in (-1, 0) uu (1, oo) funktioniert , ist aber nicht so einfach wie f (x) = 1 / (1-x). Wir können RR {-1, 0, 1} in vier offene Intervalle (-oo, -1), (-1, 0) aufteilen. , (0, 1) und (1, oo) und definieren Sie g (x), um die Intervalle zyklisch abzubilden. Dies ist eine Lösung, aber gibt es einfachere?
Was ist ein Beispiel für eine Funktion, die eine Situation beschreibt?
Betrachten Sie ein Taxi und den Fahrpreis, den Sie bezahlen müssen, um von der A-Straße zur B-Avenue zu gelangen, und nennen Sie sie f. f wird von verschiedenen Dingen abhängen, aber um unser Leben einfacher zu machen, nehmen wir an, dass nur die Entfernung d (in km) von Bedeutung ist. Sie können also schreiben, dass "Fahrpreis von der Entfernung abhängt" oder in Mathematik: f (d). Eine merkwürdige Sache ist, dass, wenn Sie in den Taxen sitzen, der Zähler bereits einen bestimmten Betrag zu zahlen hat ... dies ist ein fester Betrag, den Sie zahlen müssen, unabhängig von
Was ist eine Zufallsvariable? Was ist ein Beispiel für eine diskrete Zufallsvariable und eine kontinuierliche Zufallsvariable?
Siehe unten. Eine Zufallsvariable sind numerische Ergebnisse einer Menge möglicher Werte aus einem Zufallsexperiment. Zum Beispiel wählen wir zufällig einen Schuh aus einem Schuhgeschäft aus und suchen zwei numerische Werte seiner Größe und seines Preises. Eine diskrete Zufallsvariable hat eine endliche Anzahl von möglichen Werten oder eine unendliche Folge von zählbaren reellen Zahlen. Zum Beispiel Schuhgröße, die nur eine begrenzte Anzahl möglicher Werte annehmen kann. Während eine kontinuierliche Zufallsvariable alle Werte in einem Intervall reeller Zahlen anne