Статистика
<<  Элементы статистической обработки данных Методы статистической обработки данных  >>
Статистическая обработка данных
Статистическая обработка данных
План темы:
План темы:
Далее:
Далее:
Картинки из презентации «Статистическая обработка данных» к уроку алгебры на тему «Статистика»

Автор: Масюкевич. Чтобы познакомиться с картинкой полного размера, нажмите на её эскиз. Чтобы можно было использовать все картинки для урока алгебры, скачайте бесплатно презентацию «Статистическая обработка данных.ppt» со всеми картинками в zip-архиве размером 247 КБ.

Статистическая обработка данных

содержание презентации «Статистическая обработка данных.ppt»
Сл Текст Сл Текст
1Статистическая обработка данных. 8?) – нормальное; runif(m, a, b) –
MathCad. Тема 7. равномерное; Рассмотреть пример 2 в
2План темы: Понятие статистической MathCad. 4. Функции создания векторов с
обработки данных. Определение основных различными законами распределения.
терминов. Статистические функции MathCad. 9Часто на практике требуется
Функции создания векторов с различными представить экспериментальные данные
законами распределения. Выполнение некоторой функцией y(x). Задача регрессии
регрессии для экспериментальных данных заключается в получении параметров этой
(аппроксимация данных). функции такими, чтобы функция приближала
31. Понятие статистической обработки «облако» исходных точек (заданных
данных. При выполнении физических векторами Vx и Vy) с наименьшей
экспериментов их данные обычно среднеквадратичной погрешностью. 5.
представляются с той или иной случайной Выполнение регрессии для экспериментальных
погрешностью, поэтому их обработка данных (аппроксимация данных).
нуждается в соответствующих статистических 105.1 Выполнение линейной регрессии.
методах. С помощью системы MathCad можно Чаще всего используется линейная
проводить наиболее распространенные регрессия, при которой функция y(x)
статистические расчеты с данными, описывает отрезок прямой и имеет вид: y(x)
представленными векторами их значений. = a + b ? x Для поиска коэффициентов в
42. Определение основных терминов. MathCad применяются специальные функции: a
Распределение случайной величины – это := intercept(Vx, Vy); b := slope(Vx, Vy)
функция, позволяющая определить Рассмотреть пример 3 .1 в MathCad.
вероятность появления заданного значения 115.2 Выполнение линейной регрессии
случайной величины. Коэффициент корреляции общего вида. Заданная совокупность точек
– это числовая характеристика совместного (экспериментальных данных) приближается к
распределения двух случайных величин, функции: y(x) = K1 ? F1 (x) + K2 ? F2 (x)
выражающая их взаимосвязь. Возможное +…+ Kn ? Fn (x) Вектор F(x) из n элементов
значение от -1 до 1. Если значение 0, то задается в символьном виде. Для поиска
нет зависимости одной величины от другой. вектора коэффициентов K применяется
Если значение -1, 1, то имеется линейная специальная функция: K := linfit(Vx, Vy,
зависимость одной величины от другой. F) Рассмотреть пример 3.2 в MathCad.
52. Определение основных терминов. 125.3 Выполнение полиномиальной
Дисперсия (вариация) – это характеристика регрессии. Заданная совокупность точек
случайной величины, определяемая как (экспериментальных данных) приближается к
математическое ожидание квадрата функции – полиному n-й степени: y(x) = K0
отклонения случайной величины от её + K1 ? x + K2 ? x2 +…+ Kn ? xn Для поиска
математического ожидания. Отклонение – это y(x) применяется специальная функция: y(x)
характеристика случайной величины, := interp(Z, Vx, Vy, x) Где вектор Z
показывающая степень ее разброса, равная находится предварительно при помощи
корню квадратному из дисперсии. специальной функции (n – степень
63. Статистические функции MathCad. полинома): Z := regress(Vx, Vy, n)
Rnd(x) – генерация случайного числа со Рассмотреть пример 3.3 в MathCad.
значением от 0 до х. Corr(vx, VY) – 135.4 Выполнение нелинейной регрессии
определение коэффициента корреляции двух общего вида. Заданная совокупность точек
векторов. Mean(v) – определение среднего (экспериментальных данных) приближается к
значения элементов вектора. произвольной функции: F(x, K0 , K1 , …,
73. Статистические функции MathCad. Kn) Для поиска вектора параметров K
var(V) – вычисление дисперсии (вариации) применяется специальная функция: K :=
для элементов вектора V. stdev(V) – genfit(Vx, Vy, Vk, F) Где вектор Vk должен
вычисление стандартного отклонения содержать начальные приближения элементов
элементов вектора V. hist(int,V) – вектора K; Вектор F должен содержать
возвращает вектор частот попадания данных символьные представление функции регрессии
V в заданные интервалы int (служит для и ее производных по всем параметрам.
построения гистограмм распределения Рассмотреть пример 3.4 в MathCad.
случайной величины). Рассмотреть пример 1 14Далее: Лабораторная работа № 7.
в MathCad. «Моделирование результатов эксперимента и
8rbinom(m, n, p) – биномиальное; их статистическая обработка».
rexp(m, r) – экспоненциальное; rnorm(m, µ,
Статистическая обработка данных.ppt
http://900igr.net/kartinka/algebra/statisticheskaja-obrabotka-dannykh-168584.html
cсылка на страницу

Статистическая обработка данных

другие презентации на тему «Статистическая обработка данных»

«Технология обработки бумаги» - Народное название украшений, вырезанных из бумаги на Украине - вытынанки. Самодельная бумага. Для оригами требуется лишь листок бумаги. Технология холодной обработки бумаги. Панно из деталей, изготовленных разными способами. Гипотеза. Фон оформляем в рамку, достаточно приклеить за заднюю стенку рамки.

«Обработка металла» - В настоящее время в ассортименте промысла более 200 наименований изделий: подстаканники, вазы, конфетницы, шкатулки, чайные ложки, изделия спортивного назначения (кубки, медали, значки), женские украшения. В последние годы освоено производство церковной утвари: лампад различной формы, окладов для икон, крестов, панагий.

«Статистические данные на графиках» - Графики(полигоны). По данным «размер обуви» найдите среднее арифметическое и моду. Ваш вес. Ваш рост. Ваш размер обуви. Какие телевизионные передачи нравятся вашим маме и папе? Работа в группах. Какую музыку вы слушаете? Провести и оформить результаты социологического опроса в 8-9 классах по оценке изучаемых предметов.

«Цифровая обработка сигналов» - Историческая справка. Типовая блок-схема устройства ЦОС. sin. План лекции. Определение. Аппаратная и программная реализация. Направления развития ЦОС. arctan. cos. Конспект лекций. Этапы построения систем ЦОС. Информационные источники. Цифровая обработка сигналов: лекция 1. Цифровая обработка сигналов.

«Обработка почвы» - Иногда основную обработку почвы не проводят. Боронование может быть самостоятельным или проводиться одновременно со вспашкой. Приёмы основной обработки почвы: Основы обработки почвы. Приёмы поверхностной обработки. Технологические процессы при обработке почвы: Обработка почвы. Каждым приемом обработки выполняют одну или несколько технологических операций.

«Обработка информации» - Типы обработки. Прикоснувшись к горячей поверхности, мы получили информацию при помощи органов осязания. Первый калькулятор. Сигнал от мозга был послан в мышцы рук, которые мгновенно сократились. Информационная деятельность человека. Абак. Упражнение 1. Распределите по ящикам. Готфрид Вильгельм Лейбниц.

Статистика

17 презентаций о статистике
Урок

Алгебра

35 тем
Картинки
900igr.net > Презентации по алгебре > Статистика > Статистическая обработка данных