Таблица умножения тренажер на время с оценкой: Таблица умножения тренажер онлайн, проверка таблицы умножения игра

2. Учащиеся должны заполнить Моя таблица умножения . При необходимости его можно использовать в качестве справочника.

0008 Сетка таблицы умножения (см. пример). Эта сетка должна помочь учащимся получить лучшее концептуальное понимание умножения. Используйте цветную сетку для отображения, чтобы учащиеся могли проверить свою работу.

4. Учащиеся будут играть в следующие игры, чтобы развить беглость с фактами умножения:

• Игра на умножение с двумя костями – практики 1 – 6 таблицы умножения
• Карточная игра Quick Stop Multiplication Card Game – практики 0 – 12 таблицы умножения; при необходимости можно уменьшить масштаб
• Игра «Пусть бросит кости» — практика 1–12 таблиц умножения

Чтобы сделать обучение с помощью игр более эффективным:

• Представьте каждую игру , играя против класса (учитель против учеников). После краткого объяснения правил попросите учащихся сделать следующий ход класса. Смоделируйте свою стратегию, говоря вслух, чтобы учащиеся услышали ваши мысли.
  
• После каждой игры предложите учащимся поразмышлять над игрой, попросив их обсудить вопросы в устной форме или написать о них в тетради или журнале по математике: 
  

           1. Какой навык вы повторили и отработали?
           2. Какие стратегии вы использовали во время игры?
           3. Если бы вам снова пришлось играть в эту игру, какие стратегии вы бы использовали, чтобы добиться большего успеха?
           4. Как бы вы подправили или изменили игру, чтобы сделать ее более сложной?

Практика на дому

Учебник по таблице умножения для занятий дома.

• Распечатайте Таблицы времени умножения 1-12 (шесть таблиц на листе)
• Учащиеся должны вырезать каждую таблицу умножения (как можно более равномерно).
• Расположите таблицы умножения в последовательном порядке.
• Соедините страницы вместе, чтобы получился буклет.
• Учащиеся должны использовать предварительное оценивание, чтобы направлять свои практические усилия.

)

История, как это работает и 4 ключевых шага

Что такое моделирование методом Монте-Карло?

Моделирование Монте-Карло используется для моделирования вероятности различных результатов в процессе, который трудно предсказать из-за вмешательства случайных величин. Это метод, используемый для понимания влияния риска и неопределенности.

Моделирование Монте-Карло используется для решения ряда проблем во многих областях, включая инвестиции, бизнес, физику и инженерию.

Его также называют моделированием множественной вероятности.

Основные выводы

• Моделирование методом Монте-Карло — это модель, используемая для прогнозирования вероятности различных исходов при наличии вероятности случайных величин.
• Моделирование по методу Монте-Карло помогает объяснить влияние риска и неопределенности в моделях предсказания и прогнозирования.
• Моделирование Монте-Карло требует присвоения нескольких значений неопределенной переменной для получения нескольких результатов, а затем усреднения результатов для получения оценки.
• Моделирование методом Монте-Карло предполагает совершенно эффективные рынки.

Моделирование Монте-Карло

Понимание моделирования Монте-Карло

При возникновении значительной неопределенности при составлении прогноза или оценки некоторые методы заменяют неопределенную переменную одним средним числом. Вместо этого моделирование Монте-Карло использует несколько значений, а затем усредняет результаты.

Моделирование по методу Монте-Карло имеет широкий спектр применений в областях, которые страдают от случайных переменных, особенно в бизнесе и инвестициях. Они используются для оценки вероятности перерасхода средств в крупных проектах и ​​вероятности того, что цена актива будет двигаться определенным образом.

Телекоммуникационные компании используют их для оценки производительности сети в различных сценариях, что помогает им оптимизировать свои сети. Финансовые аналитики используют их для оценки риска дефолта предприятия и для анализа производных инструментов, таких как опционы. Страховщики и бурильщики нефтяных скважин также используют их для измерения риска.

Моделирование Монте-Карло имеет множество применений за пределами бизнеса и финансов, например, в метеорологии, астрономии и физике элементарных частиц.

История моделирования методом Монте-Карло

Симуляция Монте-Карло была названа в честь игорного заведения в Монако, потому что случайность и случайные результаты играют центральную роль в этом методе моделирования, как и в таких играх, как рулетка, кости и игровые автоматы.

Этот метод был первоначально разработан Станиславом Уламом, математиком, который работал над Манхэттенским проектом, секретной попыткой создать первое атомное оружие. Он поделился своей идеей с Джоном фон Нейманом, коллегой по Манхэттенскому проекту, и они вместе усовершенствовали симуляцию Монте-Карло.

Как работает метод моделирования Монте-Карло?

Метод Монте-Карло признает проблему для любого метода моделирования: вероятность различных результатов не может быть точно определена из-за интерференции случайных переменных. Таким образом, моделирование методом Монте-Карло фокусируется на постоянно повторяющихся случайных выборках.

Моделирование методом Монте-Карло берет переменную, имеющую неопределенность, и присваивает ей случайное значение. Затем модель запускается и выдается результат. Этот процесс повторяется снова и снова, присваивая много разных значений рассматриваемой переменной. После завершения моделирования результаты усредняются, чтобы получить оценку.

Шаги моделирования Монте-Карло

Microsoft Excel или аналогичная программа может быть использована для создания моделирования Монте-Карло, которое оценивает вероятные движения цен на акции или другие активы.

В движении цены актива есть два компонента: дрейф, который представляет собой его постоянное направленное движение, и случайный ввод, который представляет собой волатильность рынка.

Анализируя исторические ценовые данные, вы можете определить дрейф, стандартное отклонение, дисперсию и среднее движение цены ценной бумаги. Это строительные блоки моделирования Монте-Карло.

4 этапа моделирования методом Монте-Карло

Шаг 1: Чтобы спроецировать одну возможную траекторию цены, используйте исторические данные о цене актива, чтобы сгенерировать серию периодических ежедневных доходностей с использованием натурального логарифма (обратите внимание, что это уравнение отличается от обычной формулы процентного изменения):

Периодический Ежедневный доход “=” л н ( Цена дня Цена предыдущего дня ) \begin{align} &\text{Периодический дневной доход} = ln \left ( \frac{ \text{Цена дня} }{ \text{Цена предыдущего дня} } \right ) \\ \end{align} ​Периодический дневной доход=ln(Цена предыдущего дняЦена дня​)​

Шаг 2: Затем используйте функции AVERAGE, STDEV. P и VAR.P для всего результирующего ряда, чтобы получить входные значения средней дневной доходности, стандартного отклонения и дисперсии соответственно. Дрейф равен:

Дрейф “=” Средний дневной доход − Дисперсия 2 где: Средний дневной доход “=” Произведено из Excel СРЕДНЯЯ функция из серии периодических ежедневных результатов Дисперсия “=” Произведено из Excel Функция VAR.P из серии периодических ежедневных доходностей \begin{align} &\text{Drift} = \text{Средний дневной доход} – \frac{ \text{Отклонение} }{ 2 } \\ &\textbf{где:} \\ &\text{Средний дневной доход } = \text{Составлено из Excel} \\ &\text{Функция СРЗНАЧ из серии периодических ежедневных доходностей} \\ &\text{Дисперсия} = \text{Составлено из Excel} \\ &\text{Функция VAR.P из серия периодических ежедневных возвратов} \\ \end{aligned} ​Drift=Средняя дневная доходность-2Variance​где:Средняя дневная доходность=Получено функцией Excel’sAVERAGE из серии периодических ежедневных доходностейVariance=Получено из функции ExcelVAR. P из серии периодических ежедневных доходностей​

В качестве альтернативы дрейф можно установить равным 0; этот выбор отражает определенную теоретическую ориентацию, но разница не будет огромной, по крайней мере, для более коротких таймфреймов.

Шаг 3: Затем получите случайный ввод:

Случайное значение “=” о × НОРМСТОБР(СЛЧИС()) где: о “=” Стандартное отклонение, полученное из Excel Функция STDEV.P из серии периодических ежедневных результатов НОРМСТОБР и СЛУЧАЙ “=” Функции Excel \begin{выровнено} &\text{Случайное значение} = \sigma \times \text{НОРМОСОБ(СЛЧИС())} \\ &\textbf{где:} \\ &\sigma = \text{Стандартное отклонение, полученное из Excel’s} \\ &\text{Функция СТАНДОТКЛОН.P из серии периодических ежедневных возвратов} \\ &\text{НОРМСТОБР и СЛЧ} = \text{функции Excel} \\ \end{выровнено} Случайное значение = σ × НОРМСТОБР (СЛУЧАЙ()), где: σ = стандартное отклонение, полученное из функции Excel STDEV.P из периодических ежедневных результатов серии НОРМСТОБР и СЛЧИС = функции Excel 9{ ( \text{Дрейф} + \text{Случайное значение} ) }\\ \end{выровнено} ​Цена следующего дня=Сегодняшняя цена×e(Дрейф+Случайное значение)​

Шаг 4: Чтобы возвести e в заданную степень x в Excel, используйте функцию EXP: EXP(x). Повторите этот расчет необходимое количество раз. (Каждое повторение соответствует одному дню.) Результатом является моделирование будущего движения цены актива.

Создавая произвольное количество симуляций, вы можете оценить вероятность того, что цена ценной бумаги будет следовать заданной траектории.

Объяснение результатов моделирования методом Монте-Карло

Частоты различных результатов, генерируемых этой симуляцией, образуют нормальное распределение, то есть кривую нормального распределения. Наиболее вероятная доходность находится в середине кривой, а это означает, что существует равная вероятность того, что фактическая доходность будет выше или ниже.

Вероятность того, что фактическая доходность будет в пределах одного стандартного отклонения от наиболее вероятной («ожидаемой») ставки, составляет 68%. Вероятность того, что она окажется в пределах двух стандартных отклонений, равна 9.5%, и что она будет находиться в пределах трех стандартных отклонений 99,7%.

Тем не менее, нет никакой гарантии, что произойдет наиболее ожидаемый результат или что фактические движения не превзойдут самые смелые прогнозы.

Важно отметить, что моделирование по методу Монте-Карло игнорирует все, что не встроено в движение цены, например, макротренды, лидерство компании, ажиотаж на рынке и циклические факторы).

Другими словами, он предполагает совершенно эффективный рынок.

Преимущества и недостатки моделирования методом Монте-Карло

Метод Монте-Карло помогает инвестору оценить вероятность прибыли или убытка от определенных инвестиций. Другие методы имеют ту же цель.

Моделирование Монте-Карло было создано, чтобы преодолеть кажущийся недостаток других методов оценки вероятного результата.

Никакое моделирование не может точно определить неизбежный исход. Метод Монте-Карло направлен на более надежную оценку вероятности того, что результат будет отличаться от прогноза.

Разница в том, что метод Монте-Карло проверяет ряд случайных величин, а затем усредняет их, а не начинает со среднего.

Как и любое финансовое моделирование, метод Монте-Карло использует исторические ценовые данные в качестве основы для прогнозирования будущих ценовых данных. Затем он нарушает шаблон, вводя случайные переменные, представленные числами. Наконец, он усредняет эти числа, чтобы получить оценку риска того, что модель будет нарушена в реальной жизни.

Как моделирование методом Монте-Карло используется в финансовых приложениях?

Моделирование Монте-Карло используется для оценки вероятности определенного дохода. Таким образом, он широко используется инвесторами и финансовыми аналитиками для оценки вероятного успеха инвестиций, которые они рассматривают. Некоторые распространенные варианты использования включают:

• Цены опционов на акции . Потенциальные движения цены базового актива отслеживаются с учетом всех возможных переменных. Результаты усредняются, а затем дисконтируются до текущей цены актива. Это предназначено для указания вероятной выплаты опционов.
• Оценка портфеля . Ряд альтернативных портфелей можно протестировать с помощью моделирования методом Монте-Карло, чтобы получить меру их сравнительного риска.
• Инвестиции с фиксированным доходом. Здесь случайной величиной является короткая ставка. Моделирование используется для расчета вероятного влияния изменений короткой ставки на инвестиции с фиксированной ставкой.

Какие профессии используют моделирование Монте-Карло?

Он может быть наиболее известен своими финансовыми приложениями, но моделирование Монте-Карло используется практически во всех профессиях, которые должны измерять риски и готовиться к их преодолению.

Например, телекоммуникационная компания может построить свою сеть таким образом, чтобы обеспечить постоянную поддержку всех своих пользователей. Для этого он должен рассмотреть все возможные варианты спроса на услугу. Он должен определить, выдержит ли система нагрузку в часы пик и пиковые сезоны.