Основы обработки данных
-
Категории:
Основы обработки данных, ДО СИБГУТИ, Работа Контрольная
-
Добавлен:
18.12.2022
-
Размер:
243 KB
-
Покупок:
0
-
Добавил:
JonFree
Написать сообщение
Скачать
Состав работы
|
контр раб вар 0 (технарь).docx
|
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
оценка зачет
вариант 0
контрольная работа
вариант 0
контрольная работа
Дополнительная информация
Тема: «Прогнозирование временных рядов на основе однофакторной регрессионной модели»
Цель работы: получить навыки построения экспериментально-статистической модели объекта с использованием процедур регрессионного анализа.
В контрольной работе необходимо выполнить:
1. Рассчитать параметры уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, параболической, показательной, гиперболической парной регрессии.
2. Для всех функций тренда рассчитать значения коэффициента детерминации R2.
3. Рассчитать значений сезонной компоненты.
4. Рассчитать точность построенных моделей.
5. Построить графики фактические и рассчитанные значения уровней ряда.
Пример расчетов представлен в пунктах 2,3 данных методических указаний.
Расчеты проводить с использованием калькулятора, результаты расчетов вносить в таблицы, указанные в примере решения (пункт 3).
Вариант контрольной работы определяется последней цифрой пароля студента из таблицы 4.1
Таблица 4.1 - Таблица исходных данных для контрольной работы
вариант 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
январь 13414 10956 9538 10428 11470 11409 8536 75851 67779 69578
февраль 11242 11624 10369 12863 12137 10609 9885 73348 75211 73558
март 12502 12551 12215 11539 12758 11744 10374 81651 78589 74019
апрель 12145 13415 13312 13301 11742 12458 13364 88967 83076 81783
май 13325 11499 13722 15009 15068 13258 12716 89007 86062 85281
июнь 11666 11997 13200 13439 13773 14564 12864 89111 94926 92109
июль 12098 12679 12388 12736 12873 16632 11129 96867 98216 89512
август 14139 12330 13036 13153 13609 14708 13011 96828 96909 97585
сентябрь 11310 14309 13995 13321 13301 15190 14145 99736 98870 95613
октябрь 11456 12359 12047 12604 12364 13776 13973 104231 101735 95188
ноябрь 12121 11471 14146 14456 13332 13040 13088 100808 97064 96332
декабрь 14214 12393 11366 13112 16314 13314 13699 105171 100433 96880
январь 12437 12739 11839 13281 15201 14446 12082 97481 102752 94790
февраль 13367 13992 12207 13354 13959 13695 14044 97717 102160 91392
март 13423 13213 12575 12293 13460 14519 15055 101416 95200 93788
апрель 13598 14459 14696 14075 14631 17707 12051 100888 103562 97352
май 12669 12207 14227 14731 12767 15024 14258 102402 101570 97293
июнь 14378 13162 15155 13731 13656 17653 13056 99776 99896 98092
июль 12702 12542 12846 14412 14600 14340 12165 100532 97049 100153
август 14510 13803 14661 16463 16712 15622 12994 101369 107908 100291
Цель работы: получить навыки построения экспериментально-статистической модели объекта с использованием процедур регрессионного анализа.
В контрольной работе необходимо выполнить:
1. Рассчитать параметры уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, параболической, показательной, гиперболической парной регрессии.
2. Для всех функций тренда рассчитать значения коэффициента детерминации R2.
3. Рассчитать значений сезонной компоненты.
4. Рассчитать точность построенных моделей.
5. Построить графики фактические и рассчитанные значения уровней ряда.
Пример расчетов представлен в пунктах 2,3 данных методических указаний.
Расчеты проводить с использованием калькулятора, результаты расчетов вносить в таблицы, указанные в примере решения (пункт 3).
Вариант контрольной работы определяется последней цифрой пароля студента из таблицы 4.1
Таблица 4.1 - Таблица исходных данных для контрольной работы
вариант 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
январь 13414 10956 9538 10428 11470 11409 8536 75851 67779 69578
февраль 11242 11624 10369 12863 12137 10609 9885 73348 75211 73558
март 12502 12551 12215 11539 12758 11744 10374 81651 78589 74019
апрель 12145 13415 13312 13301 11742 12458 13364 88967 83076 81783
май 13325 11499 13722 15009 15068 13258 12716 89007 86062 85281
июнь 11666 11997 13200 13439 13773 14564 12864 89111 94926 92109
июль 12098 12679 12388 12736 12873 16632 11129 96867 98216 89512
август 14139 12330 13036 13153 13609 14708 13011 96828 96909 97585
сентябрь 11310 14309 13995 13321 13301 15190 14145 99736 98870 95613
октябрь 11456 12359 12047 12604 12364 13776 13973 104231 101735 95188
ноябрь 12121 11471 14146 14456 13332 13040 13088 100808 97064 96332
декабрь 14214 12393 11366 13112 16314 13314 13699 105171 100433 96880
январь 12437 12739 11839 13281 15201 14446 12082 97481 102752 94790
февраль 13367 13992 12207 13354 13959 13695 14044 97717 102160 91392
март 13423 13213 12575 12293 13460 14519 15055 101416 95200 93788
апрель 13598 14459 14696 14075 14631 17707 12051 100888 103562 97352
май 12669 12207 14227 14731 12767 15024 14258 102402 101570 97293
июнь 14378 13162 15155 13731 13656 17653 13056 99776 99896 98092
июль 12702 12542 12846 14412 14600 14340 12165 100532 97049 100153
август 14510 13803 14661 16463 16712 15622 12994 101369 107908 100291
Похожие материалы
Основы обработки данных
s800
: 11 ноября 2025
Лабораторная работа
Проверка статистических гипотез о виде распределения
задание см скриншот
в архиве лабораторная + Excel файл с расчетами
s800
: 11 ноября 2025
300 руб.
300 руб.
Основы обработки данных
gulaiskkkkk
: 6 июля 2021
В контрольной работе необходимо выполнить:
1. Рассчитать параметры уравнений линейной, степенной, экспоненциальной, параболической, показательной, гиперболической парной регрессий.
2. Для всех функций тренда рассчитать значения коэффициента детерминации .
3. Рассчитать значения сезонной компоненты.
4. Рассчитать точность построенных моделей.
5. Построить графики фактические и рассчитанные значения уровней ряда.
Вариант 9
Январь 69578
Февраль 73558
Март 74019
Апрель 81783
Май 85281
Июнь 92109
И
gulaiskkkkk
: 6 июля 2021
700 руб.
Основы обработки данных - тест
magoter
: 9 мая 2024
2 Варианта.
1. Нейронная сеть является обученной, если:
- при подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит
- при запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы
- алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился
2. Каковы основные принципы прогнозирования:
- вариативность, верифицируемость, непрерывность, рентабельность, системность, согласованность
- вариативность, верифицируемость, непрерывность, обоснованност
magoter
: 9 мая 2024
300 руб.
Основы обработки данных контрольная работа
s800
: 11 ноября 2025
Основы обработки данных.
Задание см. скриншот.
s800
: 11 ноября 2025
500 руб.
Основы обработки данных. Вариант 5
antoxa231
: 15 марта 2025
Контрольная работа
По дисциплине «Основы обработки данных»
Проверил(а):
Лизнева Ю.С.
antoxa231
: 15 марта 2025
350 руб.
Основы обработки данных. Билет №4
IT-STUDHELP
: 14 февраля 2022
Экзаменационные билеты по курсу «Обработка экспериментальных данных».
Билет 4.
1. Интерполяция полиномами
2. Выборочные характеристики статистического распределения
IT-STUDHELP
: 14 февраля 2022
350 руб.
Основы обработки данных. Билет №7
IT-STUDHELP
: 14 февраля 2022
Экзаменационные билеты по курсу «Обработка экспериментальных данных».
Билет 7.
1. Погрешность измерения. Классификация погрешностей.
2. Парная корреляция
IT-STUDHELP
: 14 февраля 2022
350 руб.
Другие работы
Проект реконструкции ремонтной мастерской ООО «Чебулинское» Чебулинского района с разработкой стенда для замены гильз блока цилиндров
Рики-Тики-Та
: 15 октября 2017
Содержание
Введение…………. 6
1 Обоснование проекта…………. 7
1.1 Краткая характеристика предприятия.…………..….. 7
1.2 Анализ основных технико-экономических показателей хозяйства.….… 10
1.3 Анализ организации ремонта и технического обслуживания МТП.…… 14
1.4 Характеристика ремонтной базы и анализ показателей производственной деятельности.….14
1.5 Выводы по главе. Задачи дипломного проекта……….25
2. Технологическая часть…………... 28
2.1 Обоснование и расчет параметров проектируемой мастерской.……...... 2
Рики-Тики-Та
: 15 октября 2017
825 руб.
Системное программное обеспечение. Контрольная работа. Вариант №10
elina56
: 23 декабря 2016
Задание
Написать и отладить программу на языке ассемблера. В программе описать процедуру, которая вычисляет число неотрицательных элементов в массиве. Параметры передавать следующим образом:
в ВХ – смещение массива;
в СХ – число элементов в массиве;
в АХ – результат вычислений (число неотрицательных элементов).
В основной программе вызвать описанную процедуру для двух разных массивов.
Порядок выполнения работы
В текстовом редакторе создадим файл kr.asm. В файле kr.asm наберем программу, которая
elina56
: 23 декабря 2016
150 руб.
Средства снятия психо-эмоционального напряжения
alfFRED
: 14 октября 2013
1. Что такое стресс. Типы стрессов.
2. Аутогенная тренировка.
3. Эфирные масла.
Что такое стресс. Типы стресса.
Очень важно научиться самому справляться со своими стрессами, при этом ключевой момент - максимально точно определить, с какого рода стрессором вы встретились, а уж только после этого принимать определенные меры.
Здесь важно помнить, что сам по себе стрессор – лишь повод для начала стресса, а причиной нервно-психического переживания мы делаем его сами. Например «тройка» д
alfFRED
: 14 октября 2013
Лабораторная работа №4. Консоль управления моделью Simple Computer. Псевдографика. «Большие символы».
woorumu
: 16 сентября 2016
Прочитайте главу 5 практикума по курсу «Организация ЭВМ и систем». Обратите особое
внимание на параграфы 5.2, 5.3, 5.4.2. Изучите страницу man для команды infocmp, базы
terminfo (раздел псевдографика).
2. Используя оболочку bash и команду infocmp, определите escape-последовательности для
переключения используемых терминалом кодировочных таблиц (enter_alt_charset_mode и
exit_alt_charset_mode) и соответствие символов для вывода псевдографики (acs_chars).
3. Используя оболочку bash, команду echo –e
woorumu
: 16 сентября 2016
150 руб.
