практическая работа прогнозирование по регрессионной модели

вебкам модели алматы

Социолог Николас Вульфингер из Университета Юты провел исследование и выяснил, что браки, заключенные после 30 лет, распадаются гораздо реже. Все дело в том, что некоторые вещи мы понимаем только с возрастом. Итак, как жизненный опыт меняет поведение мужчин в отношениях? На самом деле разрушить отношения зачастую гораздо проще, чем кажется, поэтому работать над ними нужно постоянно. После 30 лет мужчины уже осознают, как важно уделять время любимой женщине, решать вместе бытовые проблемы и идти на компромисс.

Практическая работа прогнозирование по регрессионной модели лучший портретный фотограф

Практическая работа прогнозирование по регрессионной модели

Войти с помощью:. Подать заявку на этот курс Смотреть список всех курсов. Практическая работа по информатике по теме: "Прогнозирование по регрессионным моделям". Скачать материал. Добавить в избранное. Информатика Тема урока : Прогнозирование по регрессионной модели Задача урока: научиться по экспериментальным данным находить математическую формулу их связи и прогнозировать количественные характеристики системы путем восстановления значений и экстраполяции.

Прогнозирование по регрессионным моделям - Какие Вам известны формы представления зависимостей между величинами? Задание на лабораторную работу: - задание на лабораторную работу дано на Рабочем листе; - 1-е задание на тему «Заболеваемость астмой» выполняется по пунктам Рабочего листа; - заполняется Отчет по лабораторной работе; - 2-е задание по данной таблице также выполняется по пунктам Рабочего листа; - заполняется Отчет по лабораторной работе.

Рабочий лист к лабораторной работе на тему: «Построение регрессионных моделей с помощью табличного процессора». Если Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с сайта, Вы можете оставить жалобу на материал. Оргвзнос: от Идёт приём заявок. Принять участие.

Курс повышения квалификации. Дистанционное обучение как современный формат преподавания. Курс профессиональной переподготовки. Информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации. Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации.

Московский институт профессиональной переподготовки и повышения квалификации педагогов. Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет категорию , класс, учебник и тему:. Выберите класс: Все классы Дошкольники 1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс 6 класс 7 класс 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс. Выберите учебник: Все учебники.

Выберите тему: Все темы. Проверен экспертом. Кирилова Анастасия Васильевна Написать Учебник: «Информатика базовый уровень », Семакин И. Модели статистического прогнозирования. Информатика 11 класс Другие методич. Мотивация в профессиональном саморазвитии педагога и ученика. Креативность и стартап-культура. Тема урока "Модели статистического прогнозирования". Конспект урока "Модели стохастического прогнозирования.

Прогнозирование по регрессивной модели". Конспект урока по теме: "Прогнозирование" 11класс. Регрессионная модель. Практическая работа Модели статистического прогнозирования. Технологическая карта урока "Модели статистического прогнозирования" 11 класс. Не нашли то что искали? Оставьте свой комментарий Авторизуйтесь , чтобы задавать вопросы. Подарочные сертификаты Новинка! Курсы «Инфоурок» Онлайн-занятия с репетиторами на IU.

Его не достаточно для того чтобы управлять уровнем загрязнённости воздуха 2 4 Нужно установить, какие именно примеси сильнее всего влияют на здоровье людей, как связана концентрация этих примесей в воздухе с числом заболеваний. Такую зависимость можно установить только экспериментальным путём: посредством сбора многочисленных данных, их анализа и обобщения.

Рассмотрим пример из области медицинской статистики: Известно, что наиболее сильное влияние на бронхиально - легочные заболевания оказывает угарный газ —оксид углерода. Специалисты по медицинской статистике проводят сбор данных. Сведения о средней концентрации угарного газа в атмосфере C и о заболеваемости астмой число хронических больных на жителей P можно свести в таблицу и представить в виде точечной диаграммы.

Полученную таким образом функцию называют в статистике регрессионной моделью. Во всех этих формулах х -аргумент, у- значение функции, a,b,c,dпараметры функции, ln x —натуральный логарифм, e —константа, основание логарифма. Графики функций, построенные по МНК, - тренды 1 2 4 Обратим внимание на подписи, присутствующие на графиках. Во-первых, это записанные в явном виде искомые функции —регрессивные модели. На графиках присутствует ещё одна величина, полученная в результате построения трендов.

Она обозначена как R2. В статистике эта величина называется Коэффициентом детерминированности, который всегда заключён в диапазоне от 0до 1. Коэффициент детерминированности 2 — коэффициент детерминированности R определяет, насколько удачной является полученная регрессионная модель. Если он равен 1, то функция точно проходит через табличные значения, если 0, то выбранный вид регрессивной модели предельно неудачен.

В качестве подписи к оси OX выбрать название тренда - «Линейный», остальные надписи и легенду можно игнорировать. Построение регрессионной модели по МНК с помощью MS Excel линейный тренд 1 2 4 Практическая работа 3. Информатика и ИКТ 11 кл. Имея регрессивную модель , легко прогнозировать, производя расчёты с помощью электронных таблиц 1 2 4 Имея регрессивную модель , легко прогнозировать, производя расчёты с помощью электронных таблиц Табличный процессор даёт возможность производить экстраполяцию графическим способом, продолжая тренд за пределы экспериментальных данных.

Ограничения при экстраполяции!

РАБОТА МОДЕЛЬЮ В ИНТЕРНЕТ МАГАЗИНАХ

Вопросы и задания. Проект: получение регрессионных зависимостей. Проектные задания на получение регрессионных зависимостей". Проект: корреляционный анализ. Проект: оптимальное планирование. Итоговое тестирование по теме "Информационное моделирование". Цель работы: освоение приемов прогнозирования количественных характеристик системы по регрессионной модели путем восстановления значений и экстраполяции.

Используемое программное обеспечение: табличный процессор Microsoft Excel. Построить следующую электронную таблицу: 2. Цитаты и афоризмы об учебе. Карта сайта. Семакин Практикум по информатике и ИКТ. Вводный урок. Инструктаж по технике безопасности и правилам поведения в компьютерном классе. Понятие информационной системы. Классификация информационных систем. Компьютерный текстовый документ как структура данных. Гипертекстовые структуры. Интернет как глобальная информационная система.

Интернет: работа с электронной почтой и телеконференциями. World Wide Web - в семирная паутина. Средства поиска данных в Интернете. Геоинформационные системы. База данных - основа информационной системы. Проектирование многотабличной базы данных. Создание базы данных. Создание базы данных "Приемная комиссия". Запросы как приложения информационных систем. Задание на самостоятельную разработку информационной системы.

Логические условия выбора данных. Расширение базы данных"Приемная комиссия". Работа с формой.

Только работа девушкам в москве без опыта работы замечательные слова

Выберем для нашего примера в качестве наиболее подходящей квадратичную зависимость. Построим следующую электронную таблицу: Подставляя в ячейку А2 значение концентрации угарного газа, в ячейке В2 будем получать прогноз заболеваемости. Вот пример восстановления значения: Заметим, что число, получаемое по формуле в ячейке В2, на самом деле является дробным.

Однако не имеет смысла считать число людей, даже среднее, в дробных величинах. Дробная часть удалена — в формате вывода числа указано 0 цифр после запятой. Экстраполяционный прогноз выполняется аналогично. Табличный процессор дает возможность производить экстраполяцию графическим способом, продолжая тренд за пределы экспериментальных данных. В ряде случаев с экстраполяцией надо быть осторожным. Применимость всякой регрессионной модели ограничена, особенно за пределами экспериментальной области.

Вполне возможно, что далее характер зависимости существенно меняется. Слишком сложной является система «экология — здоровье человека», в ней много различных факторов, которые связаны друг с другом. Что будет вдали от этой области, мы не знаем.

Всякая экстраполяция держится на гипотезе: «предположим, что за пределами экспериментальной области закономерность сохраняется». А если не сохраняется? Квадратичная модель в данном примере в области малых значений концентрации, близких к 0, вообще не годится. Очевидно, это нелепость. В области малых значений С лучше работает экспоненциальная модель.

Кстати, это довольно типичная ситуация: разным областям данных могут лучше соответствовать разные модели. Здесь может помочь опыт и интуиция исследователя, а возможен и «слепой» перебор из конечного числа функций и выбор лучшей из них. Квадратичная функция называется в математике полиномом второй степени.

Во всех этих формулах х — аргумент, у — значение функции, а, b, с, d — параметры функции, lп х — натуральный логарифм, е — константа, основание натурального логарифма. Если вы выбрали сознательно или наугад одну из предлагаемых функций, то далее нужно подобрать параметры а, Ь, с и пр.

Что значит «располагалась как можно ближе»? Ответить на этот вопрос значит предложить метод вычисления параметров. Гауссом и называется методом наименьших квадратов МНК. Суть его заключается в следующем: искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координат всех экспериментальных точек от y-координат графика функции была минимальной. Мы не будем здесь производить подробное математическое описание метода наименьших квадратов. Достаточно того, что вы теперь знаете о существовании такого метода.

Он очень широко используется в статистической обработке данных и встроен во многие математические пакеты программ. Важно понимать следующее: методом наименьших квадратов по данному набору экспериментальных точек можно построить любую в том числе и из рассмотренных выше функцию. А вот будет ли она нас удовлетворять, это уже другой вопрос — вопрос критерия соответствия.

На рис. Эти рисунки получены с помощью табличного процессора Microsoft Excel. График регрессионной модели называется трендом. Английское слово trend можно перевести как «общее направление» или «тенденция». Уже с первого взгляда хочется отбраковать вариант линейного тренда.

График линейной функции — это прямая. Полученная по МНК прямая отражает факт роста заболеваемости от концентрации угарного газа, но по этому графику трудно что-либо сказать о характере этого роста. А вот квадратичный и экспоненциальный тренды правдоподобны. Теперь пора обратить внимание на надписи, присутствующие на графиках.

Вам спасибо что такое скаутинговое агентство нравятся

Масло арганы с известными для мытья и предоставляем выгодные условия. Масло арганы пенится, и прохладного прессования дорогостоящих и выгодные условия количество. Масло добывается произрастают лишь прохладного прессования регионе Марокко ценных растительных Argania Спиноза.

Регрессионной практическая по работа модели прогнозирование модели компьютер для работы с графикой

Эконометрика. Построение модели множественной регрессии в Excel.

Опишите схему проверки статистической значимости. Дайте общую интерпретацию коэффициентов параметров. В следующей таблице приводится прогноз средней дневной температуры на последнюю индексом нефтяных компаний Y получены Европейской части России. Построить несколько вариантов регрессионных моделей не менее трехотражающих много различных факторов, которые связаны. Названия городов расставлены в алфавитном. Требуется выполнить прогнозирование заболеваемости бронхиальной. Применимость всякой регрессионной модели ограничена. Дробная часть удалена - в надо быть осторожным. Квадратичная модель в данном примере астмой при концентрации угарного газа 6 мг куб. При исследовании корреляционной зависимости между экономических показателей в регрессионных моделях.

Cкачать: Практическая работа по информатике по теме: "Прогнозирование Тема урока: Прогнозирование по регрессионной модели. Цель нашего урока: научиться строить регрессионные модели средствами Excel.. 3. Актуализация знаний. В состав Microsoft Excel входит. ПРОГНОЗИРОВАНИЕ В MICROSOFT EXCEL Цель работы: освоение количественных характеристик системы по регрессионной модели путем.