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

Модели статистического прогнозирования Презентация учителя информатики МБОУ БСОШ №6 г. КоролёвТузова А.А. Качество воздухав городе Частота легочныхзаболеваний Опеределимхарактерзависимости Качественное заключение Уточнение характера зависимости Примеси в воздухе,влияющие наздоровье Сильно влияющие Несильно влияющие Число заболеваний Сборэкспериментальных данных Анализ Обобщение Оксидуглерода Должнобытьмного Массовые количественные данные Статистика = Наука Сбор Анализ Измерение Статистика Экономическая Медицинская Социальная Математическаястатистика Статистические данные Приближённые,усреднённые Характер зависимостивеличины Верноотражают Носят оценочный характер Оценочнаямодель Математическая модель P=f(C) Формульное выражение функциональной зависимости График долженпроходить близко к экспер. точкам подбор Матем. методы Искомая функция График проходитчерез все Слишком сложныйвид функции экспериментальныеточки Приближенныеданные Нет смысла Основные требования Достаточная простота Удобно использоватьв дальнейших вычислениях Отклонения точек отграфика Минимальны Равномерны Регрессионнаямодель Получение регрессионной модели Подбор вида функции Вычислениепараметров функции Не имеет строгогорешения Опыт Интуиция Слепойперебор 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 Методывычисленияпараметров Методнаименьшихквадратов 18 век,К. Гаусс Искомая функция МНК (y1э-y1ф)2 (y2э-y2ф)2 (yiэ-yiф)2 Σ (yiЭ-yiф)2 11 i=1 k min Искомая функция должна бытьпостроена так, чтобысумма квадратов отклонений y-координатвсех экспериментальных точек от y-координат графика функциибыла минимальной Статистическая обработка данных Используемыематематическиепакетыпрограмм МНК Построение любой функции Критерии соответствия Регрессионнаямодель График Тренд Регрессионная модель Функция График Формула Коэффициентдетерминированности Интервал 0 ... 1 Удачнаярегрессионная модель R2 Неудачнаярегрессионная модель Регрессионная математическая модель Значения,полученные путёмизмерений Прогнозирование процессадля других значений аргумента Восстановлениезначения Экстраполяция В пределахэкспериментальныхзначений За пределамиэкспериментальныхданных В том числес помощью ЭТ Графическимспособом держится на гипотезе: предположим, что за пределами экспериментальной области закономерность сохраняется