Презентация, доклад по информатике 11 класс Модели статистического прогнозирования

Его не достаточно для того чтобы управлять уровнем загрязнённости воздуха

Рассмотрим способ нахождения зависимости частоты заболеваемости жителей города бронхиальной астмой от качества воздуха.

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.

статистика
математический аппарат статистики разрабатывает наука под названием математическая статистика
экономическая статистика
социальная статистика …

Зависимости устанавливаются экспериментальным путем: -сбор данных;
- анализ;
- обобщение.

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 1000 жителей (P) можно свести в таблицу и представить в виде точечной диаграммы.

функции:
- она должна быть достаточно простой для использования ее в дальнейших вычислениях;
график функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек о графика были минимальны и равномерны.

Полученную таким образом функцию называют в статистике регрессионной моделью.

ax + b - линейная функция;
y = ax2 + bx + c - квадратичная функция (полиномиальная);
y=a ln(x) +b - логарифмическая функция;
y = aebx- экспоненциальная функция;
y = axb - степенная функция.
Во всех этих формулах х -аргумент, у- значение функции, a,b,c,d-параметры функции, ln(x) –натуральный логарифм, e –константа, основание логарифма.

вычисление параметров функции:
метод наименьших квадратов (МНК) - сумма квадратов отклонений y-координат всех экспериментальных точек от y-координат графика функции должна быть минимальной.

математиком К.Гауссом.

логарифмическая функция;
y=aebx – экспоненциальная функция;
y=axb – степенная функция;
y=ax3+bx2+cx+d – полином 3 степени.

График регрессивной модели называется ТРЕНДОМ (англ. “trend”) – общее направление или тенденция

y=46,361x-99,881
R2=0,8384

y=3.4302e0,7555x
R2=0,9716

y=21,845x2-106,97x+150,21
R2=0,9788

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.

Если он равен 1, то функция точно проходит через табличные значения, если 0, то выбранный вид регрессивной модели предельно неудачен.

Чем R2 ближе к 1, тем удачнее регрессивная модель.

Коэффициент детерминированности

тренд)

Ввести табличные данные зависимости заболеваемости P от концентрации угарного газа С .
Построить точечную диаграмму. (В качестве подписи к оси OX выбрать название тренда - «Линейный», остальные надписи и легенду можно игнорировать).
Щелкнуть мышью по полю диаграммы; выполнить команду Диаграмма – Добавить линию тренда;
В открывшемся окне на вкладке Тип выбрать Линейный тренд;
Перейти на вкладку Параметры и установит галочки на флажках показывать уравнения на диаграмме и поместить на диаграмме величину достоверности ампроксикации R^2
щелкнуть OK.

тренд)

построения по экспериментальным данным регрессионной модели и графического тренда средствами табличного процессора MS Excel.

Семакин И.Г. Практикум. Информатика и ИКТ 11 кл., стр.209

таблиц

таблиц

Табличный процессор даёт возможность производить экстраполяцию графическим способом, продолжая тренд за пределы экспериментальных данных. Как это выглядит при использовании квадратичного тренда для С=7 показано на графике.

– прогноз в пределах экспериментальных значений независимой переменной.




Экстраполяция – прогнозирование за пределами экспериментальных данных

экспериментальной области т.к. экстраполяция строится на гипотезе.


Вывод: применять экстраполяцию можно только в областях данных, близких к экспериментальной.

характеристик системы по регрессионной модели путем восстановления значений и экстраполяции

Семакин И.Г. Практикум. Информатика и ИКТ 11 кл., стр.211

знаний, 2014
И.Г.Семакин и др. Информатика 11. Базовый уровень, М.: Бином. Лаборатория знаний, 2014