Контрольная по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант 8
Состав работы
|
|
Работа представляет собой файл, который можно открыть в программе:
- Microsoft Word
Описание
Цель работы: получить навыки построения экспериментально-статистической модели объекта с использованием процедур регрессионного анализа.
Таблица исходных данных для контрольной работы
вариант: 8
январь 67779
февраль 75211
март 78589
апрель 83076
май 86062
июнь 94926
июль 98216
август 96909
сентябрь 98870
октябрь 101735
ноябрь 97064
декабрь 100433
январь 102752
февраль 102160
март 95200
апрель 103562
май 101570
июнь 99896
июль 97049
август 107908
сентябрь 104549
октябрь 103109
ноябрь 105683
декабрь 108532
январь 106205
февраль 99946
март 103873
апрель 105305
май 104657
июнь 109237
июль 109251
август 110244
сентябрь 103566
октябрь 111475
ноябрь 102937
декабрь 104489
2. Исходные данные для примера
Для выравнивания исходного временного ряда воспользуемся следующими зависимостями:
- линейной;
- параболической;
- экспоненциальной;
- степенной;
- показательной;
- гиперболической.
3.1 Построение линейного тренда
3.2 Построение уравнения параболы второй степени
3.3 Расчет параметров показательной функции
3.4 Расчет параметров степенной функции
3.5 Расчет параметров для полулогарифмической функции
3.6 Расчет параметров для гиперболических функций
3.7 Расчет коэффициента детерминации
3.8 Расчет сезонной компоненты с использованием средней арифмической
Литература
Таблица исходных данных для контрольной работы
вариант: 8
январь 67779
февраль 75211
март 78589
апрель 83076
май 86062
июнь 94926
июль 98216
август 96909
сентябрь 98870
октябрь 101735
ноябрь 97064
декабрь 100433
январь 102752
февраль 102160
март 95200
апрель 103562
май 101570
июнь 99896
июль 97049
август 107908
сентябрь 104549
октябрь 103109
ноябрь 105683
декабрь 108532
январь 106205
февраль 99946
март 103873
апрель 105305
май 104657
июнь 109237
июль 109251
август 110244
сентябрь 103566
октябрь 111475
ноябрь 102937
декабрь 104489
2. Исходные данные для примера
Для выравнивания исходного временного ряда воспользуемся следующими зависимостями:
- линейной;
- параболической;
- экспоненциальной;
- степенной;
- показательной;
- гиперболической.
3.1 Построение линейного тренда
3.2 Построение уравнения параболы второй степени
3.3 Расчет параметров показательной функции
3.4 Расчет параметров степенной функции
3.5 Расчет параметров для полулогарифмической функции
3.6 Расчет параметров для гиперболических функций
3.7 Расчет коэффициента детерминации
3.8 Расчет сезонной компоненты с использованием средней арифмической
Литература
Дополнительная информация
Без замечаний.
2021 год
Преподаватель: Лизнева Ю.С.
2021 год
Преподаватель: Лизнева Ю.С.
Похожие материалы
Контрольная работа по дисциплине: Обработка экспериментальных данных. Вариант №8
Учеба "Под ключ"
: 26 июня 2022
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 8
январь 67779
февраль 75211
март 78589
апрель 83076
май 86062
июнь 94926
июль 98216
август 96909
сентябрь 98870
октябрь 101735
ноябрь 97064
декабрь 100433
январь 102752
февраль 102160
март
1500 руб.
Обработка экспериментальных данных
KVASROGOV
: 3 декабря 2022
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
355 руб.
Обработка экспериментальных данных
KVASROGOV
: 13 июня 2021
ЗАЧЕТ Обработка экспериментальных данных
БИЛЕТ №3
1. Эмпирическая функция распределения случайной величины.
2. Интерполяция кусочно – линейными функциями
100 руб.
Обработка экспериментальных данных
Юлия118
: 23 октября 2020
Часть 1. Построение вариационных рядов. Расчет числовых характеристик
Цель работы: овладение способами построения рядов распре- де-ления и методами расчета числовых характеристик.
Цель работы: овладение способами построения моделей линейной корреляции для несгруппированных данных, выработка умения и навы-ков оценки надежности коэффициента корреляции, уравнения регрессии и его коэффициентов.
500 руб.
Обработка экспериментальных данных
Анна70
: 14 июня 2015
Пусть задано распределение частот выборки:
Найти:
1. Распределение относительных частот.
2. Эмпирическую функцию распределения и построить ее график.
3. Выборочную среднюю, выборочную и исправленную дисперсию, среднее квадратическое отклонение.
10 руб.
Контрольная работа по дисциплине "Обработка экспериментальных данных"
Боря0511
: 24 февраля 2021
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
450 руб.
Автоматизация обработки экспериментальных данных
muradza
: 4 января 2021
1. Задание псевдо экспериментальной зависимости
1. Интерполирование алгебраическими полиномами
2. Интерполирование сплайнами
3. Двумерная сплайн интерполяция
1. Использование различных функций сглаживания
1.1. Сглаживание по методу бегущих медиан
1.2. Сглаживание на основе алгоритма Гаусса
1.3. Сглаживание с помощью адаптивного алгоритма
1.4. С помощью скользящего усреднения
2. Интерполированное преобразование Фурье
1000 руб.
Контрольная работа Обработка Экспериментальных данных 8 вариант
yuliashka444
: 17 июня 2022
Вариант No 8. Имеются данные о числе рабочих дней без простоя для пятидесяти строительных бригад связи предприятия «Трест Связьстрой-6»:
Задание: на основе дискретного вариационного ряда из части No 1, а так же вычисленных значений статистик ‒ x , S , As/sub> , Ex выполнить:
1. Построить эмпирическую (полигон) и теоретическую (нормальную) кривую распределения.
2. Проверить согласованность эмпирического распределения с тео- ретическим нормальным, применяя три критерия:
а) критерий Пирсона;
б) од
1500 руб.
Другие работы
Термодинамика и теплопередача ТЕПЛОПЕРЕДАЧА ИрГУПС 2015 Задача 5 Вариант 1
Z24
: 3 декабря 2025
Теплообменная поверхность рекуперативного теплообменника для охлаждения масла выполнена из нержавеющих трубок с внутренним диаметром d=20 мм и толщиной стенки δ2=2,5 мм [λст= 20 Вт/(м²·К)]. Коэффициент теплоотдачи от охлаждаемого масла к внутренней поверхности трубок – α1, а от наружной поверхности трубок к охлаждающей воде – α2.
Определить линейный коэффициент теплопередачи kl, Вт/( м·К). Во сколько раз следует увеличить коэффициент теплоотдачи α1, чтобы при прочих неизменных условиях коэффи
150 руб.
Одноковшовый экскаватор 5111. Кран башенный 401
Aronitue9
: 19 сентября 2014
Экскаватор одноковшовый ЭО-5111
Классификация и индексация машины, ее назначение
Основные технические характеристики
Устройства и его принципиальная кинематическая схема
Конструктивная схема
Технологический процесс
Тенденции и перспектива развития экскаватора
Приборы и устройства безопасности
Техника безопасности при работе на экскаваторе
Среднечасовая производительность экскаватора
Кран башенный КБМ-401
Классификация и индексация машины, ее назначение
Основные технические характеристики
Устройс
19 руб.
Гидравлика Задача 15.26 Вариант 2
Z24
: 24 декабря 2025
В замкнутой системе /рис. 25/ создается циркуляция жидкости Ж в количестве Q с помощью насосов 1 и 2 по двум одинаковым трубопроводам длиной l и диаметром d. Определить напор каждого насоса, если вакуумметрическое давление в баке A равно p, разность уровней жидкости в баках h, коэффициент сопротивления по длине λ=0,025.
При каком вакууме pυ в баке A насосы будут создавать одинаковые напоры?
200 руб.
Сети следующего поколения. Экзамен. Билет № 2.
Fiorent87
: 10 июня 2012
Вопрос 1
Общая характеристика инфокоммуникационных услуг – ИКУ.
Вопрос 2
Интерфейсы Softswitch
Вопрос 3
Назначение и функции SDP
100 руб.