Методы теории вероятностей и математической статистики в задачах исследования стилистических осо (стр. 2 из 2)

Впрочем, на этот раз страх встречи с своею кредиторшей даже его самого поразил по выходе на улицу.

«На какое дело хочу покуситься и в то же время каких пустяков боюсь! — подумал он с странною улыбкой. — Гм... да... всё в руках человека, и всё-то он мимо носу проносит, единственно от одной трусости... это уж аксиома... Любопытно, чего люди больше всего боятся? Нового шага, нового собственного слова они всего больше боятся... А впрочем, я слишком много болтаю. Оттого и ничего не делаю, что болтаю. Пожалуй, впрочем, и так: оттого болтаю, что ничего не делаю. Это я в этот последний месяц выучился болтать, лежа по целым суткам в углу и думая... о царе Горохе. Ну зачем я теперь иду? Разве я способен на это? Разве это серьезно? Совсем не серьезно. Так, ради фантазии сам себя тешу; игрушки! Да, пожалуй что и игрушки!»

На улице жара стояла страшная, к тому же духота, толкотня, всюду известка, леса, кирпич, пыль и та особенная летняя вонь, столь известная каждому петербуржцу, не имеющему возможности нанять дачу, — всё это разом неприятно потрясло и без того уже расстроенные нервы юноши. Нестерпимая же вонь из распивочных, которых в этой части города особенное множество, и пьяные, поминутно попадавшиеся, несмотря на буднее время, довершили отвратительный и грустный колорит картины. Чувство глубочайшего омерзения мелькнуло на миг в тонких чертах молодого человека. Кстати, он был замечательно хорош собою, с прекрасными темными глазами, темно-рус, ростом выше среднего, тонок и строен. Но скоро он впал как бы в глубокую задумчивость, даже, вернее сказать, как бы в какое-то забытье, и пошел, уже не замечая окружающего, да и не желая его замечать. Изредка только бормотал он что-то про себя, от своей привычки к монологам, в которой он сейчас сам себе признался. В эту же минуту он и сам сознавал, что мысли его порою мешаются и что он очень слаб: второй день как уж он почти совсем ничего не ел.

Он был до того худо одет, что иной, даже и привычный человек, посовестился бы днем выходить в таких лохмотьях на улицу. Впрочем, квартал был таков, что костюмом здесь было трудно кого-нибудь удивить. Близость Сенной, обилие известных заведений и, по преимуществу, цеховое и ремесленное население, скученное в этих серединных петербургских улицах и переулках, пестрили иногда общую панораму такими субъектами, что странно было бы и удивляться при встрече с иною фигурой. Но столько злобного презрения уже накопилось в душе молодого человека, что, несмотря на всю свою, иногда очень молодую, щекотливость, он менее всего совестился своих лохмотьев на улице. Другое дело при встрече с иными знакомыми или с прежними товарищами, с которыми вообще он не любил встречаться... А между тем, когда один пьяный, которого неизвестно почему и куда провозили в это время по улице в огромной телеге, запряженной огромною ломовою лошадью, крикнул ему вдруг, проезжая: «Эй ты, немецкий шляпник!» — и заорал во всё горло, указывая на него рукой, — молодой человек вдруг остановился и судорожно схватился за свою шляпу. Шляпа эта была высокая, круглая, циммермановская, но вся уже изношенная, совсем рыжая, вся в дырах и пятнах, без полей и самым безобразнейшим углом заломившаяся на сторону. Но не стыд, а совсем другое чувство, похожее даже на испуг, охватило его.

Практическая часть:

Расчет количества слов в предложениях:

Текст 1.

Xi	X1	X2	X3	X4	X5	X6_	X7	X8	X9	X10	X10+
ni_	0	0	1	2	1	1	0	1	1	3	27

Всего в тексте 1 – 37 предложений.

Текст 2.

Xi	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10	X10+
ni	0	0	2	0	3	2	2	0	2	3	26

Всего в тексте 2 – 40 предложений.

Расчет вероятности:

Текст 1.

Xi	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10	X10+
Pi_	0,00	0,00	0,03	0,05	0,03	0,03	0,00	0,03	0,03	0,08	0,73

Текст 2.

Xi	X1	X2	X3	X4	X5	X6	X7	X8	X9	X10	X10+
Pi	0,00	0,00	0,05	0,00	0,08	0,05	0,05	0,00	0,05	0,08	0,65

Гистограмма – Количество слов в текстах.

Точечный график – Количество слов в текстах.

Результаты:

Общая вероятность:

Текст 1 – 1,0.

Текст 2 – 1,0.

Математическое ожидание :

Текст 1 – 9,8.

Текст 2 – 9,5.

Дисперсия:

Текст 1 – 5,24.

Текст 2 – 6,05.

Заключение:

Если провести сравнение и анализ графиков и характеристик, можно увидеть как различия, так и сходства.

Различия видны при просмотре графика (расхожесть линий, разброс значений), при сравнении характеристик (разница в дисперсии),гистограммы, математическое ожидание и дисперсия не совпадают, следовательно можно сделать вывод о том, что эти тексты принадлежат разным авторам.

Однако, есть и схожие черты - такие как схожее математическое ожидание обоих текстов, что объясняется схожей стилистикой текстов.

Список цитируемой литературы:

«ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА».

Основная литература:

1. А. А. Боровков. Теория вероятностей. М.- Наука, 1988.

2. Б. А. Севастьянов. Курс теории вероятностей и математической статистики. М.- Наука, 1982.

3. В.В. Савченко, В.А Никольская. Математика и информатика для лингвистов,- Н.Новгород, НГЛУ,2007.

4. В.В. Савченко. Теория вероятностей и математическая статистика. - Конспект лекций.- Н.Новгород, НГЛУ,2003.

5. Д.Т.Письменный. Конспект лекций по теории вероятностей, математической статистике и случайным процессам,2008.