Satura rādītājs:
Teorija
| Numurs | Nosaukums | Apraksts |
|---|---|---|
| 1. | Gatavojies augstākā līmeņa valsts pārbaudes darbam matemātikā 2023. gadā | Saites uz dokumentiem, rekomendācijas. |
| 2. | Gadījuma lieluma X sadalījuma likums. VISC paraugs | M.A.5.2.3. Indikators 2.6. Nosaka un attēlo varbūtību sadalījumu diskrētam gadījuma lielumam pēc tā apraksta. |
| 3. | Pilnās un nosacītās varbūtības formula | M.A.5.2.2. Indikators 2.11. Aprēķina varbūtību, lietojot pilnās varbūtības formulu, izpratni par nosacīto varbūtību. 2.10. Ar izvēļu koku/diagrammu vai citādi strukturē varbūtības aprēķināšanas gaitu, lieto pieņemtos apzīmējumus notikumu un to varbūtību pierakstam. |
Testi
| Numurs | Nosaukums | Ieteicamais ilgums: | Grūtības pakāpe | Punkti | Apraksts |
|---|---|---|---|---|---|
| 1. | Matemātiskās indukcijas princips | 00:20:00 | vidēja | 7p. | M.A.2.3.4. Indikators 1.2. Nosaka, raksturo soļus pierādīšanai ar matemātiskās indukcijai principu (turpmāk – MIP). |
| 2. | Pierādījumi ar MIP | 00:30:00 | augsta | 24p. | M.A.2.3.4. indikators 1.11. Pierāda vienādību, nevienādību vai dalāmību, lietojot MIP. 1.7. Secīgi, strukturēti un saprotami veido pierādījuma tekstu, lietojot MIP. |
| 3. | Kombināciju īpašības. Paskāla trijstūris | 00:20:00 | vidēja | 16p. | M.A.5.1.1. Indikators 1.1. Lieto, skaidro kombināciju skaita īpašības. |
| 4. | Ņūtona binoms | 00:25:00 | vidēja | 15p. | M.A.5.1.2. Indikators 1.3. Nosaka binoma (𝑎 + 𝑏)^𝑛 lielumus vai īpašības, skaidro izvirzījuma veidošanu. |
| 5. | Dalāmības pierādīšana | 00:20:00 | augsta | 9p. | M.A.2.3.1. Indikators 1.10. Pierāda dalāmību, lietojot binomu (𝑎 + 𝑏)^n. |
| 6. | Kombinatorika | 00:30:00 | augsta | 17p. | M.A.5.1.3., M.A.2.2.1. Indikators 1.12. Veido un atrisina situācijas algebrisko modeli, lietojot kombinatorikai raksturīgu spriešanu, sakārtotu un nesakārtotu izlašu skaita aprēķināšanas formulas. |
| 7. | Nesavienojami un savienojami notikumi | 00:20:00 | vidēja | 12p. | M.A.5.2.1. Indikators 2.5. Aprēķina divu savienojamu notikumu apvienojuma varbūtību. |
| 8. | Pilnās varbūtības formula | 00:30:00 | augsta | 16p. | M.A.5.2.2. Indikators 2.11. Aprēķina varbūtību, lietojot pilnās varbūtības formulu, izpratni par nosacīto varbūtību. 2.10. Ar izvēļu koku/diagrammu vai citādi strukturē varbūtības aprēķināšanas gaitu, lieto pieņemtos apzīmējumus notikumu un to varbūtību pierakstam. |
| 9. | Diskrēta gadījuma lieluma sagaidāmā vērtība | 00:30:00 | augsta | 11p. | M.A.5.2.3. Indikators 2.7. Aprēķina diskrēta gadījuma lieluma sagaidāmo vērtību. 2.12. Lieto diskrēta gadījuma lieluma sagaidāmās vērtības aprēķināšanas formulu praktiskos kontekstos (kvalitātes kontrole, apdrošināšana u. tml.). 2.1. Zina, ka diskrēta gadījuma lieluma vērtību varbūtību summa ir 1 (∑ p𝑖 = 1). |
| 10. | Binomiālais sadalījums | 00:30:00 | augsta | 12p. | M.A.5.2.4. Indikators 2.3. Skaidro, kas ir neatkarīgi mēģinājumi, nosaka neatkarīgu mēģinājumu (skaits nepārsniedz 3) iznākumu kopu, iznākumu varbūtību. |
| 11. | Bernulli formula | 00:25:00 | vidēja | 14p. | M.A.5.2.4. Indikators 2.13. Lieto Bernulli formulu varbūtības aprēķināšanai praktiskos, citu jomu kontekstos. |
| 12. | Standartnoviržu likums | 00:20:00 | vidēja | 10p. | M.A.5.3.1. Indikators 2.4. Raksturo datus, izmantojot vienas, divu un trīs standartnoviržu likumu. |