Завтра экзамен! с клавиатуры вводятся вещественные числа. признак конца ввода - 0. определить, является ли вводимая последовательность по невозрастанию или по неубыванию (pascalabc

Var   x, x1: integer;   breakloop, nondescending: boolean; begin   writeln('вводите числовую последовательность');   read(x);   read(x1);   nondescending : = (x1 > = x);   repeat       read(x);       if x < > 0 then           if nondescending then breakloop : = (x < x1)           else breakloop : = (x > x1);       x1 : = x   until breakloop or (x = 0);   if breakloop then writeln(#13#10, 'последовательность ')   else   if nondescending then writeln(#13#10, 'последовательность неубывающая')   else writeln(#13#10, 'последовательность невозрастающая') end. тестовое решение вводите числовую последовательность 7 12 12 18 34 0 последовательность неубывающая

Var   a, c: boolean;   b, b1: integer; begin   readln(b);   readln(b1);   if (b > b1) then     a : = true   else     if (b1 > b) then       a : = false;   while (true) do   begin     readln(b1);     if (0 in [b, b1]) then       break;     if a then     begin       if (b < b1) then         c : = true;     end     else       if (b > b1) then         c : = true;     b : = b1;   end;   if c then     writeln('случайная')   else     if (a) then       writeln('невозрастающая')     else       writeln('неубывающая'); end. само собой, должно быть минимум 2 числа в последовательности: )

Program task; const m = 12; var a: array [1..m] of integer; i: integer; function max(a, b: integer): integer; begin if a > b then result : = a else result : = b; end; function min(a, b: integer): integer; begin if a < b then result : = a else result : = b; end; begin writeln('введите среднемесячные температуры за год (через пробел)'); for i : = 1 to m do read(a[i]); writeln('самая высокая температура летом равна ', max(max(a[6], a[7]), a[8])); writeln('самая низкая температура зимой равна ', min(min(a[11], a[12]), a[1])); readln; end.

Величина, равная квадратному корню из дисперсии, называется  стандартным отклонением (sx  ), т.е.: совершенно очевидной интерпретацией стандартного отклонения является его способность оценивать «типичность» среднего: стандартное отклонение тем меньше, чем лучше среднее суммирует, «представляет» данную совокупность наблюдений. еще одно важное применение стандартного отклонения связано с тем, что оно, наряду со средним арифметическим, позволяет определить самые существен­ные характеристики  нормального распределения.  графически нормальному рас­пределению частот наблюдений соответствует, как известно, симметричная колоколообразная кривая. свойства нормального распределения прекрасно изу­чены, что позволяет делать важные выводы относительно самых разных распределений, не обязательно нормальных. в частности, известно, что 68% наблюдений (точнее, 68% общей площади) будет заключено в пределах ±1 стан­дартное отклонение от среднего значения. если, скажем, среднее нормального распределения равно 200, а стандартное отклонение — 4, то можно заключить, что не менее 68% наблюдений лежит между значениями 196 и 204 (т. е. 200 ±4). соответственно не менее 32% случаев будут лежать за этими пределами, в ле­вом и правом «хвостах» распределения. из теории вероятности известно также, что в пределах ±3 стандартных отклонений окажется около 99,73% общего числа наблюдений (см.  рис. 18).