# Общее контрольное задание по теме 7

Беженарь Алёна, А-02-23

# Задание:

* Разработайте и проверьте функцию, реализующую для момента времени t расчет выхода y(t) для устройства задержки: на вход поступает сигнал, а на выходе повторяется этот сигнал с задержкой на заданное время Т.

* Разработайте и проверьте функцию, реализующую расчет гистограммы по выборке случайной величины с каким-то распределением. Гистограмма при выводе на экран представляется в виде таблицы: границы интервала, число элементов выборки в интервале. Аргументы функции: выборка, число интервалов разбиения диапазона изменения случайной величины. Возвращаемый результат функции: список с числами элементов выборки в интервалах разбиения.

* Разработайте и проверьте анонимную функцию, вычисляющую значение оценки отклика Y линейной регрессии при значении переменной Х Y=b1+b2*X и имеющую аргументы b1, b2 и X.

# Решение
```py
>>> #1
>>> def zaderzka (signal, T):
...     """"Расчёт выхода y(t) для устройства задержки
...    signal - входной сигнал
...    T-параметр задержки сигнала"""
...    output=[]
...    for i in range(len(signal)+T):
...        if i < T:
...            output.append(0)
...        else:
...            output.append(signal[i-T])
...    return output
...
>>> x=[1,2,3.4,4.5,6,7,8.9] # Входной сигнал
>>> y=zaderzka(x,4)
>>> print(y)
    [0, 0, 0, 0, 1, 2, 3.4, 4.5, 6, 7, 8.9]
>>> #2
>>> def histogram (viborka, korziny):
...    niz_gran = min(viborka) #нижняя граница
...    verx_gran = max(viborka) #верхняя граница
...    bins=(verx_gran-niz_gran)/korziny # Ширина одного интервала
...    Num_elements = [0]*korziny # Создание списка для подсчёта элементов в каждом интервале
...    intervals = [] # Список для хранения границ интервалов
...    for i in range(korziny):
...        lower = niz_gran + i * bins
...        upper = verx_gran + (i+1) * bins
...        intervals.append((lower, upper))
...    for x in viborka:
...        i = int((x-niz_gran)/bins) # Вычисление номера интервала для текущего элемента
...        if i == korziny:
...            i=korziny-1
...        Num_elements[i] +=1
...    plt.hist(viborka, korziny)
...    plt.xlabel('Значения выборки')
...    plt.ylabel('Число элементов')
...    plt.title('Гистограмма выборки')
...    plt.show()
...    return Num_elements
>>> data = [random.gauss(1, 20) for _ in range(100)]
>>> histogram (data, 5)
```
![График](Figure_2.png)
```py
>>> #3
>>> linear_regression = lambda b1, b2, x: b1+b2 * x
>>> result = linear_regression (5,10,20)
>>> result
    205
```