Презентация, доклад по информатике Модели статистического прогнозирования (11 класс, учебник Семакина И.Г. и др)

Содержание

1. Презентация по информатике Модели статистического прогнозирования (11 класс, учебник Семакина И.Г. и др)
2. Качество воздуха в городеЧастота легочных заболеванийОпеределим характер зависимостиКачественное заключение
3. Уточнение характера зависимостиПримеси в воздухе, влияющие на
4. Массовые количественные данныеСтатистика=НаукаСборАнализИзмерение
5. СтатистикаЭкономическаяМедицинскаяСоциальнаяМатематическая статистика
6. Статистические данныеПриближённые, усреднённыеХарактер зависимости величиныВерно отражаютНосят оценочный
7. Искомая функцияГрафик проходит через все Слишком сложный
8. Получение регрессионной моделиПодбор вида функцииВычисление параметров функцииНе
9. Искомая функцияМНК(y1э-y1ф)2(y2э-y2ф)2(yiэ-yiф)2Σ (yiЭ-yiф)211i=1kminИскомая функция должна быть построена
10. Статистическая обработка данныхИспользуемые математические пакеты программМНКПостроение любой функцииКритерии соответствияРегрессионная модельГрафикТренд
11. Регрессионная модельФункцияГрафикФормулаКоэффициент детерминированностиИнтервал0 ... 1Удачная регрессионная модельR2Неудачная регрессионная модель
12. Регрессионная математическая модельЗначения, полученные путём измеренийПрогнозирование

Качество воздуха в городеЧастота легочных заболеванийОпеределим характер зависимостиКачественное заключение

Главная
Информатика
Презентация по информатике Модели статистического прогнозирования (11 класс, учебник Семакина И.Г. и др)

Слайд 1Модели статистического прогнозирования
Презентация учителя информатики МБОУ БСОШ №6 г. Королёв
Тузова А.А.

Слайд 2Качество воздуха в городе
Частота легочных заболеваний
Опеределим характер зависимости

Качественное заключение

Слайд 3Уточнение характера зависимости

Примеси в воздухе, влияющие на здоровье

Сильно влияющие

Несильно влияющие
Число заболеваний
Сбор экспериментальных данных
Анализ
Обобщение

Оксид углерода
Должно быть много

Уточнение характера зависимостиПримеси в воздухе, влияющие на здоровьеСильно влияющиеНесильно влияющиеЧисло заболеванийСбор экспериментальных данныхАнализОбобщениеОксид углеродаДолжно быть много

Слайд 4
Массовые количественные данные

Статистика
=
Наука
Сбор
Анализ
Измерение

Слайд 5Статистика

Экономическая
Медицинская
Социальная

Математическая статистика

Слайд 6Статистические данные
Приближённые, усреднённые
Характер зависимости величины
Верно отражают
Носят оценочный характер
Оценочная модель
Математическая модель

P=f(C)
Формульное выражение функциональной зависимости
График должен проходить близко

к экспер. точкам

подбор

Матем. методы

Статистические данныеПриближённые, усреднённыеХарактер зависимости величиныВерно отражаютНосят оценочный характерОценочная модельМатематическая модельP=f(C)Формульное выражение функциональной зависимостиГрафик должен проходить близко к

Слайд 7Искомая функция

График проходит через все

Слишком сложный вид функции
экспериментальные точки
Приближенные данные
Нет смысла
Основные требования

Достаточная простота
Удобно использовать в дальнейших

вычислениях

Отклонения точек от графика

Минимальны

Равномерны

Регрессионная модель

Искомая функцияГрафик проходит через все Слишком сложный вид функцииэкспериментальные точкиПриближенные данныеНет смыслаОсновные требованияДостаточная простотаУдобно использовать в дальнейших

Слайд 8Получение регрессионной модели
Подбор вида функции

Вычисление параметров функции

Не имеет строгого решения
Опыт
Интуиция
Слепой перебор
Наиболее используемые функции

y=ax+b
y=ax+b
y=ax2+bx+c
y=aln(x)+b
y=aebx
y=axb
y=ax3+bx2+cx+d
a
b
c
d

Методы вычисления параметров

Метод наименьших квадратов

18 век, К.

Гаусс

Получение регрессионной моделиПодбор вида функцииВычисление параметров функцииНе имеет строгого решенияОпытИнтуицияСлепой переборНаиболее используемые функцииy=ax+by=ax+by=ax2+bx+cy=aln(x)+by=aebxy=axby=ax3+bx2+cx+dabcdМетоды вычисления параметровМетод наименьших квадратов18

Слайд 9Искомая функция

МНК
(y1э-y1ф)2
(y2э-y2ф)2
(yiэ-yiф)2
Σ (yiЭ-yiф)2
11
i=1
k
min
Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координат всех

экспериментальных точек от y-координат графика функции была минимальной

Искомая функцияМНК(y1э-y1ф)2(y2э-y2ф)2(yiэ-yiф)2Σ (yiЭ-yiф)211i=1kminИскомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координат всех экспериментальных точек

Слайд 10Статистическая обработка данных

Используемые математические пакеты программ
МНК
Построение любой функции

Критерии соответствия
Регрессионная модель

График
Тренд

Статистическая обработка данныхИспользуемые математические пакеты программМНКПостроение любой функцииКритерии соответствияРегрессионная модельГрафикТренд

Слайд 11

Регрессионная модель

Функция

График
Формула
Коэффициент детерминированности

Интервал

0 ... 1
Удачная регрессионная модель

R2
Неудачная регрессионная модель

Регрессионная модельФункцияГрафикФормулаКоэффициент детерминированностиИнтервал0 ... 1Удачная регрессионная модельR2Неудачная регрессионная модель

Слайд 12Регрессионная математическая модель
Значения, полученные путём измерений
Прогнозирование процесса для других значений аргумента

Восстановление значения
Экстраполяция

В пределах экспериментальных значений
За пределами экспериментальных данных
В

том числе с помощью ЭТ

Графическим способом

держится на гипотезе: предположим, что за пределами экспериментальной области закономерность сохраняется

Регрессионная математическая модельЗначения, полученные путём измеренийПрогнозирование процесса для других значений аргумента Восстановление значенияЭкстраполяцияВ пределах экспериментальных значенийЗа

Скачать презентацию

Презентация, доклад по информатике Модели статистического прогнозирования (11 класс, учебник Семакина И.Г. и др)

Содержание

Слайд 1Модели статистического прогнозирования
Презентация учителя информатики МБОУ БСОШ №6 г. Королёв
Тузова А.А.

Слайд 2Качество воздуха в городе
Частота легочных заболеваний
Опеределим характер зависимости

Качественное заключение

Слайд 4
Массовые количественные данные

Статистика
=
Наука
Сбор
Анализ
Измерение

Слайд 5Статистика

Экономическая
Медицинская
Социальная

Математическая статистика

Слайд 9Искомая функция

МНК
(y1э-y1ф)2
(y2э-y2ф)2
(yiэ-yiф)2
Σ (yiЭ-yiф)2
11
i=1
k
min
Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координат всех

Что такое shareslide.ru?

Обратная связь

Презентация, доклад по информатике Модели статистического прогнозирования (11 класс, учебник Семакина И.Г. и др)

Содержание

Слайд 1Модели статистического прогнозированияПрезентация учителя информатики МБОУ БСОШ №6 г. КоролёвТузова А.А.

Слайд 2Качество воздуха в городеЧастота легочных заболеванийОпеределим характер зависимостиКачественное заключение

Слайд 4Массовые количественные данныеСтатистика=НаукаСборАнализИзмерение

Слайд 5СтатистикаЭкономическаяМедицинскаяСоциальнаяМатематическая статистика

Слайд 9Искомая функцияМНК(y1э-y1ф)2(y2э-y2ф)2(yiэ-yiф)2Σ (yiЭ-yiф)211i=1kminИскомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координат всех

Слайд 11Регрессионная модельФункцияГрафикФормулаКоэффициент детерминированностиИнтервал0 ... 1Удачная регрессионная модельR2Неудачная регрессионная модель

Похожие презентации

Что такое shareslide.ru?

Обратная связь

Слайд 1Модели статистического прогнозирования
Презентация учителя информатики МБОУ БСОШ №6 г. Королёв
Тузова А.А.

Слайд 2Качество воздуха в городе
Частота легочных заболеваний
Опеределим характер зависимости

Качественное заключение

Слайд 4
Массовые количественные данные

Статистика
=
Наука
Сбор
Анализ
Измерение

Слайд 5Статистика

Экономическая
Медицинская
Социальная

Математическая статистика

Слайд 9Искомая функция

МНК
(y1э-y1ф)2
(y2э-y2ф)2
(yiэ-yiф)2
Σ (yiЭ-yiф)2
11
i=1
k
min
Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений y-координат всех