ЗАВИСИМОСТЬ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАВИСИМОСТИ ВЕЛИЧИНАМИ

Зависимость моделирования зависимости величинами-Зависимость моделирования зависимости величинами

На прошлом уроке мы с вами начали изучение раздела «Информационное моделирование» и ознакомились с основными понятиями этого раздела. Мы выяснили, что модель — это объект-заменитель. Видеоуроки являются идеальными помощниками при изучении новых тем, закреплении материала, для обычных и факультативных занятий, для групповой и индивидуально. Моделирование зависимостей между величинами план-конспект урока по информатике и икт (11 класс). .serp-item__passage{color:#} Применение математического моделирования постоянно требует учета зависимостей одних величин от других.

Зависимость моделирования зависимости величинами - Презентация "Моделирование зависимостей между величинами" 11 класс

Зависимость моделирования зависимости величинами-Например, наиболее сильное влияние больше информации бронхиально-легочные заболевания это выведение из запоя шебекино Вам угарный газ — оксид углерода. Поставив цель определить эту зависимость, специалисты по медицинской статистике проводят сбор данных. Полученные данные можно свести в таблицу, зависимость моделирования зависимости величинами также представить в виде точечной диаграммы. А как построить математическую модель данного явления? Очевидно, нужно получить формулу, отражающую зависимость количества хронических больных Р от концентрации угарного газа С.

На языке математики это называется функцией зависимости Р от С: Р С. Вид такой функции неизвестен, ее следует искать методом подбора по экспериментальным данным.

Зависимость моделирования зависимости величинами-ИНФОРМАТИКА

График искомой функции должен проходить близко к точкам диаграммы экспериментальных данных. Строить функцию так, чтобы ее график точно проходил через все данные точки, не имеет смысла. Во-первых, математический вид такой функции может оказаться слишком сложным. Во-вторых, экспериментальные значения являются приближенными.

Зависимость моделирования зависимости величинами

Полученную функцию в статистике принято называть регрессионной моделью. Метод наименьших квадратов Получение регрессионной модели происходит в два этапа: 1 подбор вида функции; Узнать больше здесь задача не имеет строгого решения. После выбора одной из предлагаемых функций нужно подобрать параметры а, b, с и пр. Он называется методом наименьших квадратов МНК и очень широко используется в статистической обработке зависимость моделирования зависимости величинами и встроен во многие математические пакеты программ.

Зависимость моделирования зависимости величинами

Важно понимать следующее: методом наименьших квадратов по данному набору экспериментальных точек можно построить любую функцию. А вот будет ли она нас удовлетворять, это уже вопрос критерия соответствия.

Зависимость моделирования зависимости величинами

Смотрите подробнее нашего примера рассмотрим три функции, построенные методом наименьших квадратов. Данные рисунки получены с помощью табличного процессора Microsoft Excel. График регрессионной модели называется трендом.

Зависимость моделирования зависимости величинами

Английское слово «trend» можно перевести как зависимость моделирования зависимости величинами направление», или «тенденция». График линейной функции — это прямая. По этому графику трудно что-либо сказать о характере этого роста. А вот квадратичный и экспоненциальный тренды правдоподобны. На графиках присутствует величина, полученная в результате построения трендов. Она обозначена как R2. В статистике эта величина называется коэффициентом детерминированности. Именно она вот ссылка, насколько удачной является полученная регрессионная модель.

Коэффициент детерминированности всегда заключен в диапазоне от 0 до 1. Чем R2 ближе к 1, тем удачнее регрессионная модель.

Зависимость моделирования зависимости величинами

Из трех выбранных моделей значение R2 наименьшее у линейной. Значит, она самая неудачная. Значения же R2 у двух других моделей достаточно близки разница меньше 0, Они одинаково удачны.

Зависимость моделирования зависимости величинами-Библиотека

Прогнозирование по регрессионной модели Получив регрессионную математическую модель можно прогнозировать процесс путем вычислений. Если прогноз производится зависимость моделирования зависимости величинами пределах экспериментальных значений, то это называется восстановлением значения. Прогнозирование за пределами экспериментальных данных плей зап экстраполяцией. Имея регрессионную модель, легко прогнозировать, производя расчеты с помощью электронных таблиц. В ряде случаев с экстраполяцией надо быть осторожным.

Применимость всякой регрессионной модели ограничена, особенно за пределами экспериментальной области. Что будет вдали от этой области, наркологический химки справка не знаем. Всякая экстраполяция держится на гипотезе: зависимость моделирования зависимости величинами, что за пределами экспериментальной области закономерность сохраняется». А если не сохраняется? Например, квадратичная модель в нашем примере при концентрации, близкой к 0, выдаст человек больных. 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.

Моделирование корреляционных зависимостей Пусть важной характеристикой некоторой сложной системы является фактор А. На него могут оказывать влияние одновременно многие другие факторы: B,C,D и. Зависимости между величинами, каждая из которых подвергается неконтролируемому полностью разбросу, называются корреляционными зависимостями.

Зависимость моделирования зависимости величинами

Раздел математической статистики, который исследует такие зависимости, называется корреляционным анализом. Корреляционный анализ изучает усредненный закон поведения каждой из величин в зависимости от значений другой величины, а также меру такой зависимости.

Зависимость моделирования зависимости величинами-§ Моделирование зависимостей между величинами / Информатика 11 класс

Единица измерения — массы примесей, содержится в 1 кубическом метре воздуха, выраженная в миллиграммах. Уровень заболеваемости будет характеризовать числом хронических больных астмой, приходящихся на зависимость моделирования зависимости величинами данного национальное руководство по наркологии P бол. Математические модели Математические модели — это совокупность количественных характеристик некоторого объекта процесса и связей между ними, представленных на языке математики. Математические модели отражают физические законы и представляются в виде формул: В сложных задачах математические модели представляют в виде уравнений или систем уравнений.

Корневая зависимость время пропорционально квадратному корню высоты Линейная зависимость Табличные и графические модели Экспериментальным путем проверим закон свободного падения тела Эксперимент: стальной шарик сброшен с 6-метровой, 9-метровой высоты и .

7 thoughts on “ЗАВИСИМОСТЬ МОДЕЛИРОВАНИЯ ЗАВИСИМОСТИ ВЕЛИЧИНАМИ

  1. Автор, спасибо большое. ЕСть просьба - сделай шрифт в блоге чуть крупнее. А то глаза и так болят уже.

  2. А разве это верно ? Мне кажется что тут очень как-то не так.

  3. А можно узнать, у вас дизайн блога шаблонный? Тоже себе такой хочу…

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *