Информация о опирационной системе виндовс

Когда мы включаем компьютер, то видим картинку и всякие значки, кнопки, окошки и прочее. Вся эта красота, которую Вы видите и используете, возможна только благодаря операционной системе. При нее мы управляем компьютером, то есть делаем за ним все то, что делаем – работаем, отдыхаем, пользуемся Интернетом.

Операционная система — это самая важная программа. Без нее мы не смогли бы даже включить компьютер. То есть если бы ее не было, то при включении компьютера был бы только черный экран с разными непонятными буквами и цифрами.

Windows (Виндоуз) - это название операционной системы. Так сказать, ее марка. Как, например, марки автомобилей – Ауди, Фольксваген, БМВ и другие. Вот Windows – это одна из «марок» операционных систем компьютера.

Microsoft Windows - семейство проприетарных операционных систем корпорации Microsoft, ориентированных на применение графического интерфейса при управлении. Изначально Windows была всего лишь графической настройкой для MS-DOS. По состоянию на август 2014 года под управлением операционных систем семейства Windows по данным ресурса Net Applications работает около 89% персональных компьютеров. Windows работает на платформах x86, x86-64, IA-64 и ARM. Существовали также версии для DEC Alpha, MIPS, PowerPC и SPARC.

Добрый день! Рад, что вы обратились за помощью. Давайте рассмотрим данный вопрос внимательно.

На диаграмме классов при описании ассоциаций можно указывать кратность конца ассоциации. Кратность показывает, сколько объектов одного класса может быть связано с одним объектом другого класса с помощью этой ассоциации.

Согласно предложенным вариантам, правильные записи кратности (multiplicity) конца ассоциации на диаграмме классов могут быть несколько. Давайте разберем каждый вариант по отдельности:

1. Вариант 1: 1; 3. В данном варианте указано, что у ассоциации есть две конечные точки и кратность первой конечной точки равна 1, а кратность второй конечной точки равна 3. Этот вариант является правильным, поскольку он явно указывает различные кратности для разных конечных точек ассоциации.

2. Вариант 2: 1..2, 4..*. В данном варианте указаны две конечные точки у ассоциации и кратности для каждой из них. Вариант 2 также является правильным, так как он допускает возможность различных кратностей для разных конечных точек.

3. Вариант 3: 0 – 2. В данном варианте указана одна конечная точка и ее кратность. Кратность 0 - 2 означает, что объект данного класса может быть связан с нулем, одним или двумя объектами другого класса. Вариант 3 является правильным, так как он позволяет указать диапазон возможных кратностей.

4. Вариант 4: 1..2, 4, 6. В данном варианте указаны три конечные точки с их кратностями. Вариант 4 является правильным, так как он позволяет различные кратности для каждой конечной точки.

Таким образом, правильные записи кратности конца ассоциации на диаграмме классов могут быть варианты 1, 2, 3 и 4.

Важно понимать, что выбор кратности на диаграмме классов зависит от требований и особенностей моделируемой системы. Поэтому важно уточнить правильность вариантов на конкретном примере или задаче.

Хорошо, давайте рассмотрим по порядку.

1. Средняя величина (среднее арифметическое) - это сумма всех значений, деленная на их количество.

Для рассчета средней величины по данным о сроках лечения переломов челюсти у 21 больного:
- Сложим все значения: 9+13+9+8+10+11+10+12+7+12+18+16+6+9+13+9+13+12+10+10+12 = 221
- Разделим полученную сумму на количество значений (21): 221 / 21 = 10.52

Таким образом, средняя величина сроков лечения переломов челюсти составляет 10.52 дня.

2. Амплитуда ряда - это разница между наибольшим и наименьшим значениями.

В данном случае, чтобы найти амплитуду:
- Найдем наибольшее значение: 18
- Найдем наименьшее значение: 6
- Вычтем наименьшее значение из наибольшего: 18 - 6 = 12

Таким образом, амплитуда ряда сроков лечения переломов челюсти равна 12.

3. Среднее квадратическое отклонение - это мера разброса значений относительно их среднего значения.

Для рассчета среднего квадратического отклонения:
- Вычтем среднее значение (10.52) из каждого значения срока лечения, затем возведем разности в квадрат.
- Просуммируем все квадраты.
- Разделим полученную сумму на количество значений (21).
- Извлечем квадратный корень из полученного значения.

Последовательность действий:
- Вычтем 10.52 из каждого значения и возведем разности в квадрат:
(9-10.52)^2 + (13-10.52)^2 + (9-10.52)^2 + (8-10.52)^2 + (10-10.52)^2 + (11-10.52)^2 + (10-10.52)^2 + (12-10.52)^2 + (7-10.52)^2 + (12-10.52)^2 + (18-10.52)^2 + (16-10.52)^2 + (6-10.52)^2 + (9-10.52)^2 + (13-10.52)^2 + (9-10.52)^2 + (13-10.52)^2 + (12-10.52)^2 + (10-10.52)^2 + (10-10.52)^2 + (12-10.52)^2
- Полученную сумму разделим на количество значений (21):
Сумма / 21
- Извлечем квадратный корень из полученного значения.

Выполнив все эти действия, мы получим среднее квадратическое отклонение.

4. Коэффициент вариации - это отношение среднего квадратического отклонения к средней величине, выраженное в процентах.

Для нахождения коэффициента вариации:
- Разделим среднее квадратическое отклонение на среднюю величину.
- Умножим полученное значение на 100, чтобы получить процентное выражение.

Выполнив эти действия, мы получим значение коэффициента вариации.

5. Построение статистического распределения:

Для построения статистического распределения необходимо сгруппировать значения по интервалам.
Определим, сколько интервалов хотим использовать. В данном случае, например, будем использовать 5 интервалов.

- Найдем размах ряда (амплитуду): 12
- Разделим размах на количество интервалов (12 / 5 = 2.4)
- Округлим полученный результат в большую сторону до целого числа (3), чтобы получить ширину интервала.
- Определяем нижнюю границу первого интервала (наименьшее значение - 6).
- Далее последовательно находим верхние границы всех интервалов, добавляя ширину интервала к предыдущему верхнему значению.

Пример:
Первый интервал: 6-<9
Второй интервал: 9-<12
Третий интервал: 12-<15
Четвертый интервал: 15-<18
Пятый интервал: 18-<21

После этого, мы можем определить количество значений попавших в каждый интервал и построить статистическое распределение.

6. Построение полигона частот:

Полигон частот - это график, на котором по оси X откладываются интервалы, а по оси Y - частоты.

Для построения полигона частот:
- Ось X - это верхние границы интервалов (6, 9, 12, 15, 18).
- Ось Y - это количество значений попавших в каждый интервал (например, 5, 9, 4, 2, 1).

После построения координатной сетки с отметками по осям X и Y, мы проводим линию, соединяющую точки с координатами (6, 5), (9, 9), (12, 4), (15, 2), (18, 1).

Надеюсь, что это подробное объяснение поможет вам понять, как рассчитываются средние величины, амплитуда, среднее квадратическое отклонение, коэффициент вариации, а также как строится статистическое распределение и полигон частот. Если у вас возникнут дополнительные вопросы, я с удовольствием помогу вам.