Контрольная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант №02

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon
material.view.file_icon 1.xlsx
material.view.file_icon 2.xlsx
material.view.file_icon Контрольная работа Шестаков.docx
material.view.file_icon Контрольная работа Шестаков.pdf
Работа представляет собой rar архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
  • Microsoft Excel
  • Microsoft Word
  • Adobe Acrobat Reader

Описание

Контрольная работа
Вариант №02

Задание 1

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

I=1,22 1,21 1,20 1,23 1,25 1,25 1,24 1,23 1,23 1,25
P=0,97
2E0=0,04

------------------------------------------------------------------------------

Задание 2

ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ

-678 -752 -624 -727 -612 -632 -704 -697 -627 -727
-561 -748 -686 -676 -676 -696 -717 -694 -700 -707
-680 -681 -687 -656 -692 -644 -805 -758 -695 -722
-706 -704 -681 -608 -647 -699 -658 -686 -689 -643
-701 -716 -731 -623 -693 -703 -731 -700 -765 -697
-662 -705 -667 -677 -701 -678 -667 -673 -697 -701
-597 -716 -689 -694 -695 -729 -700 -717 -647 -673
-690 -578 -703 -688 -666 -670 -671 -693 -688 -646
-667 -689 -711 -731 -604 -691 -675 -686 -670 -703
-696 -702 -660 -662 -681 -666 -677 -645 -746 -685
Таблица 1. Исходная таблица

=============================================

Дополнительная информация

Проверил(а): Борисов Александр Васильевич
Оценка: Отлично
Дата оценки: 08.07.2023г.

Помогу с вашим вариантом, другой дисциплиной, онлайн-тестом, либо сессией под ключ.
E-mail: sneroy20@gmail.com
E-mail: ego178@mail.ru
Контрольная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант 02
Тема: «Прогнозирование временных рядов на основе однофакторной регрессионной модели» Цель работы: получить навыки построения экспериментально-статистической модели объекта с использованием процедур регрессионного анализа. Таблица 1 – Таблица исходных данных для контрольной работы Вариант 2 январь 9538 февраль 10369 март 12215 апрель 13312 май 13722 июнь 13200 июль 12388 август 13036 сентябрь 13995 октябрь 12047 ноябрь 14146 декабрь 11366 январь 11839 февраль 12207 март 12575 апрель 14696 ма
User Сергей449 : 8 июня 2025
500 руб.
Контрольная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант 02
Тема: «Прогнозирование временных рядов на основе однофакторной регрессионной модели» Цель работы: получить навыки построения экспериментально-статистической модели объекта с использованием процедур регрессионного анализа. Таблица 1 – Таблица исходных данных для контрольной работы Вариант 2 январь 9538 февраль 10369 март 12215 апрель 13312 май 13722 июнь 13200 июль 12388 август 13036 сентябрь 13995 октябрь 12047 ноябрь 14146 декабрь 11366 январь 11839 февраль 12207 март
User Учеба "Под ключ" : 14 апреля 2022
1500 руб.
promo
Обработка экспериментальных данных. Вариант №02
Обработка экспериментальных данных (Основы обработки данных). Лабораторная работа. Вариант 02 Цель работы - проверка гипотезы о виде распределения с помощью критерия согласия Пирсона. Задание к работе (вариант 2): Используя критерий Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверить, согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности X с эмпирическим распределением выборки: xi 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 Итого n_i 6 9 26 25 30 26 21 24 20 8 5 200
User NeoNeo11 : 7 декабря 2021
100 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант №02
Контрольная работа Вариант No02 Задание 1 ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ I=1,22 1,21 1,20 1,23 1,25 1,25 1,24 1,23 1,23 1,25 P=0,97 2E0=0,04 ------------------------------------------------------------------------------ Задание 2 ИСХОДНЫЕ ДАННЫЕ -678 -752 -624 -727 -612 -632 -704 -697 -627 -727 -561 -748 -686 -676 -676 -696 -717 -694 -700 -707 -680 -681 -687 -656 -692 -644 -805 -758 -695 -722 -706 -704 -681 -608 -647 -699 -658 -686 -689 -643 -701 -716 -731 -623 -693 -703 -731 -700 -765 -697 -662 -705 -6
User IT-STUDHELP : 9 июля 2023
900 руб.
Контрольная и Лабораторная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант №02 promo
Контрольная работа по дисциплине "Обработка экспериментальных данных"
Контрольная работа 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
User Боря0511 : 24 февраля 2021
450 руб.
Контрольная работа по дисциплине "Обработка экспериментальных данных"
Лабораторная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант 02
Тема: Проверка статистических гипотез о виде распределения Цель работы. Проверка гипотезы о виде распределения с помощью критерия согласия Пирсона. Задача № 3 Используя критерий Пирсона, при уровне значимости 0,05 проверить, согласуется ли гипотеза о нормальном распределении генеральной совокупности X с эмпирическим распределением выборки: xi 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,5 1,7 1,9 2,1 2,3 ni 6 9 26 25 30 26 21 24 20 8 5
User Учеба "Под ключ" : 14 апреля 2022
500 руб.
promo
Обработка экспериментальных данных
Контрольная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных ВАРИАНТ 6 I=1,25 1,25 1,25 1,21 1,24 1,22 1,26 1,24 1,23 1,24 P=0,97 2E0=0,04
User KVASROGOV : 3 декабря 2022
355 руб.
Обработка экспериментальных данных
Обработка экспериментальных данных
ЗАЧЕТ Обработка экспериментальных данных БИЛЕТ №3 1. Эмпирическая функция распределения случайной величины. 2. Интерполяция кусочно – линейными функциями
User KVASROGOV : 13 июня 2021
100 руб.
Обработка экспериментальных данных
ЭКЗАМЕН по дисциплине «Основы построения телекоммуникационных систем и сетей». Билет №3
1. Определить требуемую полосу частот канала связи при передаче сигнала от аппаратуры ИКМ-480 кодом HDB-3. Привести поясняющий рисунок. 2. Определить величину просвета на интервале РРЛ длиною R=30 км, если расстояние от станции до наивысшей точки препятствия R1=10 км при работе ствола на fпер = 4 ГГц, принять g = -1*10-71/м. 3. Привести структурную схему и спектры сигнала в контрольных точках при работе МСП-ЧРК типа К-1020 по 2х проводному 2 полосному способу организации связи. 4. Оценить (каче
User ldthm23 : 14 марта 2014
700 руб.
Биполярный транзистор
Вариант 04. Дан биполярный транзистор ГТ310A, включенный по схеме с общим эмиттером. Выходная цепь транзистора нагружена резистор R_н=1∙〖10〗^3 Ом и питается от источника ЭДС E_п=8В. Построим нагрузочную линию, выберем рабочую точку и определим основные параметры и характеристики транзистора. Нагрузочная линия определяет режим работы выходной цепи транзистора, поэтому она строится на выходной вольт-амперной характеристике транзистора и определяется следующим уравнением: I_к=(E_п-U_кэ)/R_н . (2.1
User vilkiber : 21 сентября 2018
2000 руб.
Биполярный транзистор
Мостовой кран грузоподъемностью 5т.
1. Введение 2. Аналитический обзор 3. Исследовательский раздел 4. Конструкторский раздел 4.1. Расчет механизма подъема груза 4.2. Расчет механизмов передвижения крана 4.3. Расчет металлоконструкции мостового крана 4.6. Электрическая часть 5. Технологический раздел 6. Техника безопасности и охрана труда 7. Экономический раздел 8.Заключение 9. Список литературы Мостовыми называются краны, у которых грузоподъемный механизм расположен на тележке, перемещающейся по подвижной проле
User kuzma1200 : 3 мая 2011
Онлайн Тест по дисциплине: Методы машинного обучения.
Вопрос No1 К какой категории алгоритмов машинного обучения относятся алгоритмы кластеризации? Контролируемое обучение. Неконтролируемое обучение. Деревья принятия решений. Метод наименьших квадратов. Метод опорных векторов. Обучение с подкреплением. Вопрос No2 Что такое непересекающиеся классы в задаче классификации? Случай, когда объекты могут относиться только к одному классу. Случай, когда объекты могут относиться одновременно к нескольким классам. Случай, когда объекты при
User IT-STUDHELP : 4 ноября 2022
490 руб.
Онлайн Тест по дисциплине: Методы машинного обучения. promo
up Наверх