Автор: Татьяна Коваленко | Поволжский Государственный Университет Телекоммуникаций и Информатики
Форма обучения:
дистанционная
Стоимость самостоятельного обучения:
бесплатно
Доступ:
свободный
Документ об окончании:
 
Уровень:
Для всех
Длительность:
7:30:00
Студентов:
876
Выпускников:
131
На начальном этапе любой научной работы мы проводим эксперименты. Результаты таких экспериментов требуют всевозможных статистических и логических обработок, которые связаны подчас со сложными математическими выкладками и программными решениями.
Для решения задач обработки данных используются различные статистические методы: проверка гипотез, оценивание параметров и числовых характеристик случайных величин и процессов, корреляционный и дисперсионный анализ. Чтобы решение задачи было проведено качественно, необходимо провести предварительную обработку данных, для того чтобы не возвращаться повторно к решению той или иной задачи после получения результатов на последующем этапе обработки. Чтобы понять, с помощью, какой программы, или каким методом проводить обработку данных, необходимо помнить, что при наблюдении и проведении эксперимента встречаются ошибки грубые, систематические и случайные. В зависимости от точности и сложности эксперимента выбираются и методы обработки данных. Если эксперимент не предполагает особой точности и сложности можно выбрать простую программу и провести статистическую обработку, если же необходима высокая точность измерения, то и программу необходимо выбирать более сложную. Другими словами технология обработки экспериментальных данных зависит от того результата, к которому Вы стремитесь.
Специальности: Экономист
 

План занятий

Занятие
Заголовок <<
Дата изучения
Лекция 1
44 минуты
Общие сведения об экспериментальных исследованиях
В лекции рассматриваются понятия эксперимента, математической модели исследования, выборочной оценки, статистической гипотезы. Даются основные понятия, относящиеся к математической модели, представление о корреляционной связи и её статистическое изучение.
-
Выполнение расчетов в электронной таблице Excel.
Цель работы: Знакомство с использованием функций табличного процессора.
-
Лекция 2
23 минуты
Статистическая обработка данных в системе Mathcad
В лекции рассматриваются функции статической обработки встроенные в системе Mathcad. Особенности и недостатки данного программного пакета. Рассматривается возможность аппроксимации, представленные в системе Mathcad.
-
Статистическая обработка в Mathcad
Цель работы: знакомство с использованием функций в система Mathcad.
-
Лекция 3
19 минут
Статистическая обработка данных в системе MATLAB
Система MATLAB – одна из старейших, тщательно проработанных и проверенных временем систем автоматизации математических расчетов, построенная на расширенном представлении и применении матричных операций. Это нашло отражение в названии системы MATrix Laboratory – матричная лаборатория. Применение матриц, как основных объектов системы, способствует уменьшению числа циклов, которые очень распространены при выполнении матричных вычислений на обычных языках программирования высокого уровня, и облегчению реализации параллельных вычислений .
-
Статистическая обработка в MATLAB
Цель работы: знакомство с использованием функций в система MATLAB.
-
Лекция 4
16 минут
Графические изображения в статистике
В предыдущих лекциях мы рассмотрели, что такое статистические расчеты и как их можно произвести с помощью наиболее распространенных в наше время программах. Эти программы практически есть в каждом учебном заведении. Они доступны и просты для изучения. Еще один наиболее важный вопрос при статистических расчетах - это наглядное их представление. Для этих целей в каждой программе предусмотрены графические элементы.
-
Многомерные вычисления в Mathcad
Цель работы: знакомство с правилами организации вложенных циклов, многомерных вычислений в программе Mathcad. Построение трехмерных графиков в Mathcad.
-
Многомерные вычисления в MATLAB
Цель работы: знакомство с правилами организации вложенных циклов, многомерных вычислений в программе MATLAB. Построение трехмерных графиков в MATLAB.
-
Лекция 5
41 минута
Нейронные сети, как способ обработки данных
Для воплощения технологии построения ассоциативной памяти, столь широко используемой в современных вычислительных системах можно применить нейрокомпьютерную сеть. Для этого строится самообучающаяся система, в режиме обучения дополняющая базу знаний с помощью моделирования ситуаций и принимаемых решений и выдающая решение в рабочем режиме.
-
Применение нейронных сетей для расчета и прогнозирования значений процесса
Цель работы: знакомство с правилами построения нейронных сетей, используя графический интерфейс в программе MATLAB.
-
Лекция 6
41 минута
Применение теории нечетких множеств для обработки данных
Основы нечеткой логики были заложены в конце 60-х лет в работах известного американского математика Латфи Заде. Исследования такого рода было вызвано возрастающим неудовольствием экспертными системами. "Искусственный интеллект", который легко справлялся с задачами управления сложными техническими комплексами, был беспомощным при простейших высказываниях повседневной жизни, типа "Если в машине перед тобой сидит неопытный водитель - держись от нее подальше". Для создания действительно интеллектуальных систем, способных адекватно взаимодействовать с человеком, был необходим новый математический аппарат, который переводит неоднозначные жизненные утверждения в язык четких и формальных математических формул. Первым серьезным шагом в этом направлении стала теория нечетких множеств, разработанная Заде.
-
Проектирование систем типа Мамдани
Цель работы: знакомство с правилами построения нечетких систем, используя системы типа Мамдани.
-
Лекция 7
35 минут
Построение модели гибридных системы для обработки данных
Построение моделей приближенных размышлений человека и использование их в компьютерных системах представляет сегодня одну из важнейших проблем науки.
-
Лекция 8
36 минут
Презентация как средство представления итогов обработки данных
Искусство презентации – это искусство построения доказательства. Это определение раскрывает цель презентации. Следует отметить, что презентация это наглядное представление итогов работы. Она стала заключительным этапом во всевозможных исследовательских работах.
-
1 час 40 минут
-
Михаил Трифонов
Михаил Трифонов
Россия, Ленинград, ЛГМИ Ленинградский Гидрометеорологический Институт, 1986