Toolyard

محاكي لوح غالتون

المعادلات في هذه المحاكاة

P(k) = C(n, k) p^k (1 − p)^(n − k)
nصفوف الأوتاد، أو عدد أحجار النرد، nكل صف تجربة واحدة بنعم أو لا: ارتداد يمينًا أو يسارًا
pاحتمال الارتداد يمينًا pهو نفسه عند كل وتد، وكل ارتداد مستقل عن السابق
kعدد الارتدادات يمينًاالحاوية التي تسقط فيها الكرة، بالعدّ من اليسار؛ C(n, k) هو عدد المسارات التي تنتهي هناك
P(k)الاحتمال الثنائي للسقوط في الحاوية kالحاويات الوسطى تقود إليها مسارات أكثر بكثير، ولهذا تمتلئ

بالقيم الحالية:

μ = n p, σ = √(n p (1 − p))
μالمتوسط المتوقعالحاوية التي يتمركز حولها الكوم
σالانحراف المعياري المتوقعيزداد فقط مع الجذر التربيعي لـ n، فمع صفوف أكثر يكون الكوم أضيق نسبيًا

بالقيم الحالية:

f(x) = e^(−(x − μ)² ÷ 2σ²) ÷ (σ √(2π))
fمنحنى طبيعي بنفس μ وσبديل جيد للتوزيع الثنائي عندما يكون n p وn (1 − p) كلاهما فوق نحو 5؛ عندما يقترب p من 0 أو 1 وتقل الصفوف يكون الكوم مائلًا ولا يناسبه المنحنى

بالقيم الحالية:

χ² = Σ (O − E)² ÷ E، df = الحاويات − 1
O, Eالأعداد المرصودة والمتوقعة في كل حاويةالحاويات المتوقع أن تحوي أقل من 5 كرات تُدمج مع جاراتها أولًا
χ²إحصاء مربع كايمدى بُعد الكوم عن التوزيع الثنائي؛ قيمة p هي احتمال وجود فجوة بهذا الحجم على الأقل بالصدفة وحدها

بالقيم الحالية:

النرد: μ = 3.5 n، σ² = 35 n ÷ 12
n من النردصفوف الأوتاد، أو عدد أحجار النرد، nحجر نرد واحد مسطح، واثنان يصنعان مثلثًا، وبحلول خمسة أو ستة يبدو المجموع جرسًا بالفعل: مبرهنة النهاية المركزية

بالقيم الحالية:

الخطأ المعياري = σ ÷ √N
Nالكرات التي سقطت حتى الآنيبتعد متوسط العينة عن μ أقل فأقل مع ازدياد N، كما يظهر مخطط المتوسط عبر الزمن

بالقيم الحالية:

كيف تستخدم محاكي لوح غالتون

  1. تسقط الكرات من الأعلى وترتد يسارًا أو يمينًا عند كل مسمار. كل منها يقع في خانة تعدّ كم مرة ذهب إلى اليمين، وتكبر الأعمدة حتى تكوّن جرسًا. الخط المتقطع هو التوزيع ذو الحدين الدقيق والمنحنى الأخضر التوزيع الطبيعي بالمتوسط والانحراف المعياري نفسيهما.
  2. غيّر عدد الصفوف واحتمال الارتداد إلى اليمين، وهذا يفرغ اللوح ويبدأ من جديد. مع p بعيد عن 0.5 وصفوف قليلة تكون الكومة مائلة ولا يتطابق المنحنى الطبيعي جيدًا؛ ومع صفوف أكثر تعود جرسًا. ويبين اختبار مربع كاي وقيمة p إن كانت الكومة متوافقة مع ذي الحدين، وتبين الرسوم الزمنية كيف يستقر متوسط العينة كلما سقطت كرات أكثر.
  3. انتقل إلى مجموع النرد: نرد واحد يعطي توزيعًا مستويًا واثنان مثلثًا، لكن مع خمسة أو ستة يصبح للمجموع شكل جرس بالفعل، وهذه مبرهنة النهاية المركزية. ارمِ نردًا حقيقيًا بـ رامي النرد واحسب متوسط بياناتك وانحرافها المعياري بـ حاسبة الانحراف المعياري.

الأسئلة الشائعة

ما لوح غالتون؟

لوح من المسامير في صفوف متعاقبة، اخترعه فرانسيس غالتون في سبعينيات القرن التاسع عشر ويُسمى أيضًا آلة الفاصوليا أو quincunx. كل كرة تختار اليسار أو اليمين في كل صف، فتعدّ الخانة التي تقع فيها ارتداداتها إلى اليمين، وتتبع الكومة في الأسفل التوزيع ذا الحدين. ومع صفوف كثيرة تشبه المنحنى الطبيعي.

لماذا تتكدس الكرات في الوسط؟

هناك مسارات إلى الخانات الوسطى أكثر بكثير من الحواف. مع 12 صفًا، مسار واحد فقط، كله إلى اليسار، يقود إلى الخانة في أقصى اليسار، لكن 924 مسارًا مختلفًا تقود إلى الخانة الوسطى. ومع احتمالات متساوية يكون كل مسار مرجحًا بالقدر نفسه، فتتلقى الخانة الوسطى كرات أكثر بـ 924 مرة من خانة طرفية: C(n, k) طريقة للوصول إلى الخانة k.

ما مبرهنة النهاية المركزية؟

مجموع (أو متوسط) كميات عشوائية مستقلة كثيرة يقترب من توزيع طبيعي، مهما كان توزيع كل منها، ما دام تشتته منتهيًا. كل مسمار خطوة عشوائية صغيرة بزائد أو ناقص واحد، والنرد وحده مستوٍ، لكن كليهما يُجمع إلى جرس. ولهذا يظهر التوزيع الطبيعي كثيرًا في القياسات.

كم كرة يلزم لتبدو الكومة جيدة؟

التشتت العشوائي في كل خانة يساوي تقريبًا الجذر التربيعي لعددها، فالخانة التي تتوقع 100 كرة تنحرف عادةً بـ 10 (10%)، والتي تتوقع 10,000 بـ 100 (1%). بضع مئات من الكرات تبين الشكل؛ ويلزم الآلاف ليبدو ناعمًا. في لوح عادل، يجب أن تقع قيمة p لمربع كاي في أي نقطة بين 0 و1، وتحت 0.05 مرة من كل عشرين.

تقول إن WebGL معطّل.

يحتاج العرض ثلاثي الأبعاد إلى WebGL، وهو موجود في كل المتصفحات الحالية. قد يكون معطّلًا إن كان تسريع العتاد مطفأً في إعدادات المتصفح، أو بسبب برنامج تشغيل رسومي قديم جدًا. فعّل تسريع العتاد أو جرّب متصفحًا آخر.

هل يُرفع أي شيء؟

لا. يرسم متصفحك نفسه المحاكاة بـ WebGL؛ لا يُرسل شيء إلى أي مكان، وتستمر في العمل دون اتصال بعد تحميل الصفحة.

مزيد من محاكاة الرياضيات

مزيد من المحاكاة العلمية

محاكي حركة المقذوفاتمحاكي البندولمحاكي تجربة الشق المزدوجمحاكي المجال الكهربائيمحاكي المداراتمحاكي الكتلة والنابضمحاكي تشتت رذرفوردعارض تصادمات الجسيماتمحاكي الاضمحلال الإشعاعيمحاكي ذرة بورعارض الجزيئات ثلاثي الأبعادمحاكي الغاز المثاليمحاكي الانتشار والتناضحعارض طي DNA وRNAمحاكي النمو البكتيريمحاكي جهاز الطرد المركزيمحاكي العدسات والمرايامحاكي الموجات الموقوفةمحاكي تأثير دوبلرمحاكي التصادمات والزخم الخطيمحاكي دوائر RC وRLمحاكي الجسيمات المشحونة في مجال مغناطيسيمحاكي إشعاع الجسم الأسودمحاكي النسبية الخاصةمحاكي الانكسار والانعكاس الكلي الداخليمحاكي دوائر التوالي والتوازيمحاكي تدفق الموائع ومبدأ برنوليمحاكي الحث الكهرومغناطيسيمحاكي منحنيات المعايرةمحاكي سرعة التفاعل ونظرية التصادممحاكي الاتزان الكيميائي (لوشاتلييه)محاكي الخلايا الجلفانية والتحليل الكهربائيمحاكي منحنيات التسخين وتغيرات الطورالمدارات الذرية ثلاثية الأبعادمحاكي المحاليل المنظِّمةمحاكي الكروماتوغرافيامحاكي المطياف الضوئي وقانون بير-لامبرتالشبكات البلورية ثلاثية الأبعادمحاكي حركية الإنزيماتمحاكي جهد الفعلمحاكي PCRمحاكي الانتقاء الطبيعي وعلم وراثة العشائرمحاكي القلب والدورة القلبيةمحاكي الرحلان الكهربائي في الهلاممحاكي الانقسام المتساوي والاختزاليمحاكي تخليق البروتين: النسخ والترجمةمحاكي البناء الضوئي والعوامل المحددةمحاكي عشائر المفترسات والفرائسمحاكي انتشار الأوبئة: SIR وSEIRمحاكي الفصول وطول النهارمحاكي الصفائح التكتونية والزلازلمحاكي أطوار القمر والمد والجزر والكسوفمحاكي الاحتباس الحراريمحاكي تطور النجوم ومخطط هرتزشبرونغ-راسل

حاسبات وأدوات ذات صلة

الأدلة