Хандрос М.Я., к.т.н., Дюссельдорф, 2012. — 15 с. Экспериментальными данными служат дискретные значения процессов и сигналов, зафиксированные через равные интервалы времени. Аппроксимирующий полином представляет собой линейную комбинацию эллиптических синусов и косинусов Якоби. Каждая составляющая полинома определяется четырьмя параметрами: модулем, частотой и двумя...
Учебное пособие. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (СПбГЭУ), 2008. — 101 с. Введение в анализ данных Проблема обработки данных Матрица данных Гипотеза компактности и скрытых факторов Структура матрицы данных и задачи обработки Матрица объект – объект и признак – признак, расстояние и близость Измерение признаков Основные типы шкал...
Тула: Тульский государственный университет, 2001. — 93 с. Введение в анализ данных. Проблема обработки данных. Матрица данных. Гипотезы компактности и скрытых факторов. Структура матрицы данных и задачи обработки. Матрица объект-объект и признак-признак. Расстояние и близость. Измерение признаков. Отношения и их представление. Основные проблемы измерений. Основные типы шкал....
Методические указания. — М.: Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского "МАТИ", 2001. — 34 с. Методические указания к курсовому проектированию по курсу «Математическая статистика». В данном издании описаны задачи математической статистики, основные положения о статистических рядах, изложены основные законы распределения случайных величин,...
Выходные данные не указаны. Определить фактическую длину проложенного кабеля в реализованном проекте СКС можно несколькими методами. Один из наиболее распространенных состоит в использовании результатов тестирования кабельной системы. Список загаловков: Практика — критерий истины Электрические длины из электронных тестов Так сколько же кабеля вы проложили? Утечка, утряска, … +6%
Методические указания к выполнению курсовой работы. — Омск: Омский государственный технический университет (ОмГТУ), 2017. — 29 c. Изложены общие указания по выполнению курсовой работы по дисциплине «Статистический анализ, методы и средства исследований» для студентов всех форм обучения по направлениям подготовки бакалавров 21.03.01 «Нефтегазовое дело», 27.03.01 «Стандартизация...
Сборник трудов 15-й Международной конференции "Цифровая обработка сигналов и ее применение - DSPA 2013" — М., РНТОРЭС им. А.С. Попова. — Вып XV, т.2. — С 167-169. В работе показано, что применение переменной обучающей выборки позволяет существенно снизить погрешность при аппроксимации экспериментальных данных.
Учебное пособие. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. - 91 с. Рассматриваются основы компьютерных вычислений в режиме фиксированной точки микропроцессоров. Приводятся алгоритмы выполнения арифметических операций над вещественными переменными в целочисленном формате и результаты теоретического и экспериментального исследования их погрешности. Рассматриваются процедуры и...
Рассмотрена аппроксимация данных полученных в результате активного эксперимента методом наименьших квадратов в среде MathLab. В ходе работы получены коэффициенты для аппроксимирующего полинома.
Конспект лекций. — Владимир: ВлГУ имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, 2011. — 115 с. Основы теории измерений. Понятия “эксперимент” и “экспериментальные данные”. Источники и пути повышения точности экспериментальных данных. Основные понятия и определения теории измерений. Классификация погрешностей результатов измерений. Основы теории вероятностей и...
Теория вероятностей и математическая статистика. Саратовский государственный университет. Преподаватель: Мыльцина О. А.
Отчёт содержит результаты обработки и анализа двух экспериментов (n = 100).
План отчёта:
Вариационный ряд. Размах варьирования.
Гистограмма относительных частот.
Полигон частот.
Эмпирическая функция распределения.
Числовые характеристики (выборочное...
Обработка результатов равноточных многократных измерений с получением среднего арифметического X , среднеквадратичного отклонения S x , и определением суммарной погрешности измерения в виде доверительного интервала – ±ΣΔР д .
Вариационные ряды распределения по настигу шерсти овец и ее длине. Расчет средних величин. Средняя арифметическая. Мода и медиана. Показатели вариации. Корреляционный анализ, парная корреляция.
Работа сдавалась в Ветакадемии им. Скрябина. 2011 г.
В архив входят Методические Указания к выполнению работы, а также сама работа. Работа посвящена выполнению расчётов по обработке результатов многократных прямых видов измерений физических величин и проверке статистических гипотез о законах распределения результатов наблюдений. Приводятся варианты заданий и необходимый табличный материал. Предназначены для студентов дневной и...
Восточно-Сибирская Государственная Академия образования, Иркутск, Россия, преподаватель Токунова Наталья Викторовна, 10 стр., 2013 г. Основы математической обработки информации. Выполнила Овчинникова Т.С.
Статистическая таблица распределения частоты употребления букв в отрывке из художественного произведения (В.В. Набоков "Лолита"). Вариационный ряд и проранжированный...
Статья не опубликована. Санкт-Петербург, 2012. В данной статье анализируются полученные данные – цены тройской унции серебра, исчисляемой в долларах США. Выборка – цена, предоставленная для анализа, за ежедневные торговые сессии в период с 07.12.1 по 13.02.12 Была взята выборка значений случайной величины, состоящая из 60 значений. Оценивание параметров выборки. Статистическая...
Запорожье: Запорожский национальный технический университет (ЗНТУ), 2003. — 128 с. Введение. Краткая характеристика основных пакетов статистической обработки. Общие представления. Ввод данных в пакете Statistica. Контрольные вопросы и задания. Начальная статистическая обработка данных. Понятие о генеральной совокупности и выборке. Случайные величины и их характеристики....
Методические указания. — Волгоград: Волгоградский государственный технический университет (ВолгГТУ), 2003. — 30 с. Методические указания содержат методы статистической обработки экспериментальных данных и определение точности операций. Приведены методика и примеры расчета основных законов распределения в технологии машиностроения (Закон нормального распределения. Закон...
Неопубликованный материал.
Данный файл содержит программы polfors.mws, inputnr.mws, inputrv.mws и текстовый документ polfors.pdf с подробным описанием алгоритма и порядка работы программ. Общий размер 1500 kB. Программы могут работать в системе компьютерной математики Maple Classic (версии 12 - 15) под Windows. К сожалению, в системе Maple нет программного обеспечения для...
Лекция. — Пенза: Пензенский государственный университет (ПГУ), 2003. — 22 с. Тема лекции в программе дисциплины "Метрология, часть 2 (Теория точности)" занимает одно из ключевых мест. В ней приводятся правила суммирования погрешностей, представленных в наиболее характерных для практики формах: от сложения действительных погрешностей до сложения законов распределения. Лекция...
Справочник на 8 страницах.
Погрешности измерений и их типы
Оценка систематической (приборной) погрешности
Оценка случайной погрешности. Доверительный интервал и доверительная вероятность
Методика расчета погрешностей измерений. Погрешности прямых измерений
Погрешность косвенных измерений
Пример оформления лабораторной работы
Графическое представление результатов измерений...
Здравствуйте! У меня просьба. Если кто-то знает формулу для деления данных по уровням подскажите, пожалуйста.У меня такая ситуация. Есть определенное количество данных - 82 - это количество выборки - 82 человека, которые набрали баллы от 4 (это минимум) до 49 (это максимум). Моя задача выделить три уровня - высокий, средний и низкий. Для этого я подсчитала интервал: из максимального значения вычла минимальное и разделила на 3, так как у меня 3 уровня: (49 - 4): 3 = 15, то есть интервал при делении данных по уровням будет равен 15. НО при подсчете происходит неточность, так как получается, что: - в низкий уровень войдут данные от 4 до 19; - средний уровень от 19, 1 до 34, 1; - а высокий уровень при таком подсчете получается от 34, 2 до 49, 2А максимальное значение - только 49. Следовательно, 0,2 - это лишнее и неточность, которая приводит к сдвигу значений высокого уровня вверх. И получается, что я могу только те данные относить к этому уровню, которые до 49, а значит этот ряд данных, в котором будут находиться значения высокого уровня, будет короче предыдущих двух уровней... А так быть не должно...Мне сказали, что для точного вычисления уровней нужна специальная формула, но где её найти я не знаю...Подскажите, пожалуйста, как выглядит эта формула или где её можно найти - книгу или где она спрятана в Excel. Буду очень благоарна.
У вас они одинаковые никогда не получатся, так как от 4 до 49 величина принимает не 45, а 46 значений, и на 3 это число не делится. У вас же интервалы дискретные, если это баллы, т.е. 13, 5 баллов быть не может?
Спасибо большое за ответ. 13, 5 баллов, 17, 6 баллов и т.д. у конкретного человека быть не может, но дело в том, что я должна с этими тремя уровнями соотносить не сами баллы каждого человека, а средние значения по всей выборке, а там бывают и десятичные числа... Вот например, в этой выборке среднее значение 37, 46. Если этот пример брать, то тут понятно, что 37, 46 попает в высокий уровень (от 34, 2... ) и тут никакие две десятые особой роли не играют. Но дело в том, что это всего лишь одна шкала, а у меня их 16 в этой выборке, о которой мы говорим, а еще есть две другие выборки, где тоже по 80 с лишним человек, 16 шкал и тот же принцип работы - нужно быделить также три уровня в каждой из шкал. Получается, что таким образом мне нужно рассмотреть 48 шкал / в общей сложности... И где-то может получиться так, что среднее значение в какой-то из шкал может лежать в приграничном уровне, и тогда это важно - в средний уровень данные попадают, например, или в высокий... Вот в чем проблема - что даже 0, 2 могут сыграть роль.
интервалы дискретные
Я, к сожалению, не понимаю дискретные они или не дискретные... :-)
Если нужно классифицировать непрерывную величину, т.е. которая принимает любые дробные значения, то это можно сделать так: 1. вычислить величину интервала delta=(max-min)/N, N - число интервалов 2. разбиваются на интервалы по такому алгоритму:
Интервал 1: min <= Х < min+delta Интервал 2: min+delta <= Х < min+delta*2 Интервал 3: min+delta*2 <= Х < min+delta*3... Интервал N: min+delta*(N-1) <= Х <= max
То есть логика в том, что левая граница интервала с нестрогим неравенством (<=), а правая - со строгим (<), кроме последнего интервала, где обе границы нестрогие. В вашем примере это:
Интервал 1: 4 <= Х < 19 Интервал 2: 19 <= Х < 34 Интервал 3: 34 <= Х <= 49
т.е. 19 - это интервал 2, а 18, 9 - это интервал 1. При таком подходе интервалы получаются вроде как "одинаковыми", хотя формально в случае непрерывной величины их нельзя сравнивать, т.к. она принимает бесконечно много значений... Обычно все делают таким способом
Добрый день! Прошу прощения за свою непонятливость, но у меня вот какой вопрос возник. Вот почему-то получается так: Когда число интервала целое, то границы всех интервалов заполняются полностью, а когда интервал - чило дробное / десятичное, - например 8, 66, - то получается, вот так: Интервал 1: 22 – 30, 65 Интервал 2: 30, 66 – 39, 31 Интервал 3: 39, 32 – 47, 98 Это при ситуации, когда минимум 22, а максимум 48.Это допустимо? Что верхняя граница немного не полностью заполняется?
Если вас еще интересует ответ, через две недели: Проблема происходит из-за накопления погрешности при округлении. Во-первых (48-22)/3 равно не 8.66, а 8.67 с учетом правил округления. Во-вторых, если вам нужна точность конечного результата до второго знака после запятой, то в промежуточных вычислениях надо брать хотя бы на один знак запасом, т.е. уже использовать 8.667. Тогда погрешность не будет накапливаться. (Это традиционная рекомендация из советских учебников, но на самом деле можно просто считать на компьютере с помощью MathCAD или аналогичной бесплатной программы, она не будет округлять промежуточные результаты, и таких проблем не будет.)
Это допустимо?
зависит от того, какая точность вам нужна. Если именно до второго знака после запятой, то получается - недопустимо, а если достаточно одного знака - допустимо
Вадим, спасибо большое за ответ! Да, меня это, конечно же, волновало всё это время! Сейчас понимаю, что, в моем случае это, скорее всего, допустимо... Еще раз большое спасибо!
Комментарии
Моя задача выделить три уровня - высокий, средний и низкий.
Для этого я подсчитала интервал: из максимального значения вычла минимальное и разделила на 3, так как у меня 3 уровня:
(49 - 4): 3 = 15, то есть интервал при делении данных по уровням будет равен 15.
НО при подсчете происходит неточность, так как получается, что:
- в низкий уровень войдут данные от 4 до 19;
- средний уровень от 19, 1 до 34, 1;
- а высокий уровень при таком подсчете получается от 34, 2 до 49, 2А максимальное значение - только 49. Следовательно, 0,2 - это лишнее и неточность, которая приводит к сдвигу значений высокого уровня вверх. И получается, что я могу только те данные относить к этому уровню, которые до 49, а значит этот ряд данных, в котором будут находиться значения высокого уровня, будет короче предыдущих двух уровней... А так быть не должно...Мне сказали, что для точного вычисления уровней нужна специальная формула, но где её найти я не знаю...Подскажите, пожалуйста, как выглядит эта формула или где её можно найти - книгу или где она спрятана в Excel. Буду очень благоарна.
13, 5 баллов, 17, 6 баллов и т.д. у конкретного человека быть не может, но дело в том, что я должна с этими тремя уровнями соотносить не сами баллы каждого человека, а средние значения по всей выборке, а там бывают и десятичные числа... Вот например, в этой выборке среднее значение 37, 46.
Если этот пример брать, то тут понятно, что 37, 46 попает в высокий уровень (от 34, 2... ) и тут никакие две десятые особой роли не играют.
Но дело в том, что это всего лишь одна шкала, а у меня их 16 в этой выборке, о которой мы говорим, а еще есть две другие выборки, где тоже по 80 с лишним человек, 16 шкал и тот же принцип работы - нужно быделить также три уровня в каждой из шкал. Получается, что таким образом мне нужно рассмотреть 48 шкал / в общей сложности...
И где-то может получиться так, что среднее значение в какой-то из шкал может лежать в приграничном уровне, и тогда это важно - в средний уровень данные попадают, например, или в высокий... Вот в чем проблема - что даже 0, 2 могут сыграть роль. Я, к сожалению, не понимаю дискретные они или не дискретные... :-)
1. вычислить величину интервала delta=(max-min)/N, N - число интервалов
2. разбиваются на интервалы по такому алгоритму: То есть логика в том, что левая граница интервала с нестрогим неравенством (<=), а правая - со строгим (<), кроме последнего интервала, где обе границы нестрогие. В вашем примере это: т.е. 19 - это интервал 2, а 18, 9 - это интервал 1.
При таком подходе интервалы получаются вроде как "одинаковыми", хотя формально в случае непрерывной величины их нельзя сравнивать, т.к. она принимает бесконечно много значений... Обычно все делают таким способом
Вот почему-то получается так:
Когда число интервала целое, то границы всех интервалов заполняются полностью, а когда интервал - чило дробное / десятичное, - например 8, 66, - то получается, вот так:
Интервал 1: 22 – 30, 65
Интервал 2: 30, 66 – 39, 31
Интервал 3: 39, 32 – 47, 98
Это при ситуации, когда минимум 22, а максимум 48.Это допустимо? Что верхняя граница немного не полностью заполняется?
Проблема происходит из-за накопления погрешности при округлении. Во-первых (48-22)/3 равно не 8.66, а 8.67 с учетом правил округления. Во-вторых, если вам нужна точность конечного результата до второго знака после запятой, то в промежуточных вычислениях надо брать хотя бы на один знак запасом, т.е. уже использовать 8.667. Тогда погрешность не будет накапливаться. (Это традиционная рекомендация из советских учебников, но на самом деле можно просто считать на компьютере с помощью MathCAD или аналогичной бесплатной программы, она не будет округлять промежуточные результаты, и таких проблем не будет.) зависит от того, какая точность вам нужна. Если именно до второго знака после запятой, то получается - недопустимо, а если достаточно одного знака - допустимо
Сейчас понимаю, что, в моем случае это, скорее всего, допустимо...
Еще раз большое спасибо!