455106
столько раз учителя, ученики и родители
посетили сайт «Инфоурок»
за прошедшие 24 часа
+Добавить материал
и получить бесплатное
свидетельство о публикации
в СМИ №ФС77-60625 от 20.01.2015
Дистанционные курсы профессиональной переподготовки и повышения квалификации для педагогов

Дистанционные курсы для педагогов - курсы профессиональной переподготовки от 1.410 руб.;
- курсы повышения квалификации от 430 руб.
Московские документы для аттестации

ВЫБРАТЬ КУРС СО СКИДКОЙ ДО 90%

ВНИМАНИЕ: Скидка действует ТОЛЬКО до конца апреля!

(Лицензия на осуществление образовательной деятельности №038767 выдана ООО "Столичный учебный центр", г.Москва)

ИнфоурокИнформатикаПрезентацииПрезентация к уроку «Модели статистического прогнозирования» Информатика 11 класс, базовый уровень к учебнику Семакина И.Г.

Презентация к уроку «Модели статистического прогнозирования» Информатика 11 класс, базовый уровень к учебнику Семакина И.Г.

библиотека
материалов
Модели статистического прогнозирования (11класс) учитель информатики МБОУ «СО...
Статистика- наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных...
Сведения о средней концентрации угарного газа в атмосфере C и о заболеваемост...
2 варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным Осн...
Два этапа получения регрессионной модели 1) подбор вида функции: y = ax + b -...
Графики функций, построенные по МНК, - тренды R2 – коэффициент детерминирован...
Алгоритм построения регрессионной модели по МНК с помощью MS Excel (линейный...
Построение регрессионной модели по МНК с помощью MS Excel 2007 (линейный тренд)
Практическая работа 3.16 Получение регрессионных моделей в MS Excel Цель раб...
Прогнозирование по регрессивной модели: Восстановление значений – прогноз в п...
Ограничения при экстраполяции ! Применимость регрессионной модели ограничена,...
Практическая работа 3.17 Прогнозирование в MS Excel Цель работы: освоение пр...
Используемая литература И.Г.Семакин и др. Информатика 10-11. Практикум, М.: Б...

Описание презентации по отдельным слайдам:

1 слайд Модели статистического прогнозирования (11класс) учитель информатики МБОУ «СО
Описание слайда:

Модели статистического прогнозирования (11класс) учитель информатики МБОУ «СОШ №11» г.Обнинска Калужской области Симонова Лариса Анатольевна

2 слайд Статистика- наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных
Описание слайда:

Статистика- наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных медицинская статистика математический аппарат - экономическая статистика математическая статистика социальная статистика … Зависимости устанавливается экспериментальным путем: сбор данных анализ обощение

3 слайд Сведения о средней концентрации угарного газа в атмосфере C и о заболеваемост
Описание слайда:

Сведения о средней концентрации угарного газа в атмосфере C и о заболеваемости астмой (число хронических больных на 1000 жителей P.

4 слайд 2 варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным Осн
Описание слайда:

2 варианта построения графической зависимости по экспериментальным данным Основные требования к искомой функции: - она должна быть достаточно простой для использования ее в дальнейших вычислениях; график функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек о графика были минимальны и равномерны. Полученная таким образом функция называется в статистике регрессионной моделью.

5 слайд Два этапа получения регрессионной модели 1) подбор вида функции: y = ax + b -
Описание слайда:

Два этапа получения регрессионной модели 1) подбор вида функции: y = ax + b - линейная функция; y = ax2 + bx + c - квадратичная функция (полиномиальная); y=a ln(x) +b - логарифмическая функция; y = aebx- экспоненциальная функция; y = axb - степенная функция. вычисление параметров функции: метод наименьших квадратов - сумма квадратов отклонений y-координат всех экспериментальных точек от y-координат графика функции должна быть минимальной.

6 слайд Графики функций, построенные по МНК, - тренды R2 – коэффициент детерминирован
Описание слайда:

Графики функций, построенные по МНК, - тренды R2 – коэффициент детерминированности (от 0 до 1)

7 слайд Алгоритм построения регрессионной модели по МНК с помощью MS Excel (линейный
Описание слайда:

Алгоритм построения регрессионной модели по МНК с помощью MS Excel (линейный тренд) Ввести табличные данные зависимости заболеваемости P от концентрации угарного газа С . Построить точечную диаграмму. (В качестве подписи к оси OX выбрать название тренда - «Линейный», остальные надписи и легенду можно игнорировать). Щелкнуть мышью по полю диаграммы; выполнить команду Диаграмма – Добавить линию тренда; В открывшемся окне на вкладке Тип выбрать Линейный тренд; Перейти на вкладку Параметры и установит галочки на флажках показывать уравнения на диаграмме и поместить на диаграмме величину достоверности ампроксикации R^2 щелкнуть OK.

8 слайд Построение регрессионной модели по МНК с помощью MS Excel 2007 (линейный тренд)
Описание слайда:

Построение регрессионной модели по МНК с помощью MS Excel 2007 (линейный тренд)

9 слайд Практическая работа 3.16 Получение регрессионных моделей в MS Excel Цель раб
Описание слайда:

Практическая работа 3.16 Получение регрессионных моделей в MS Excel Цель работы: освоение способов построения по экспериментальным данным регрессионной модели и графического тренда средствами табличного процессора MS Excel. Семакин И.Г. Практикум. Информатика и ИКТ 10-11 кл., стр.105

10 слайд Прогнозирование по регрессивной модели: Восстановление значений – прогноз в п
Описание слайда:

Прогнозирование по регрессивной модели: Восстановление значений – прогноз в пределах экспериментальных значений независимой переменной. Экстраполяция – прогнозирование за пределами экспериментальных данных

11 слайд Ограничения при экстраполяции ! Применимость регрессионной модели ограничена,
Описание слайда:

Ограничения при экстраполяции ! Применимость регрессионной модели ограничена, т.к. экстраполяция строится на гипотезе, что за пределами экспериментальной области закономерность зависимости сохраняется. На практике – разным областям данных могут лучше соответствовать разные модели. Вывод: применять экстраполяцию можно только в областях данных, близких к экспериментальной

12 слайд Практическая работа 3.17 Прогнозирование в MS Excel Цель работы: освоение пр
Описание слайда:

Практическая работа 3.17 Прогнозирование в MS Excel Цель работы: освоение приемов прогнозирования количественных характеристик системы по регрессионной модели путем восстановления значений и экстраполяции Семакин И.Г. Практикум. Информатика и ИКТ 10-11 кл., стр.107

13 слайд Используемая литература И.Г.Семакин и др. Информатика 10-11. Практикум, М.: Б
Описание слайда:

Используемая литература И.Г.Семакин и др. Информатика 10-11. Практикум, М.: Бином. Лаборатория знаний, 2012 И.Г.Семакин и др. Информатика 11. Базовый уровень, М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013

Краткое описание документа:

"Описание материала:

Презентация к уроку «Модели статистического прогнозирования», раздел «Информационное моделирование». Содержит материал для проведения урока в соответствии с содержанием параграфа учебника Семакина И.Г. Информатика. Базовыйуровень. 11 кл.Содержит систематизированный теоретический материал по теме и инструкции по проведению практических работ по учебному пособию Семакина И.Г. Информатика. Практикум. 10-11 кл. Может быть использован учителем при объяснении нового материала как для самостоятельного изучения материала учащимися.

Общая информация

Номер материала: 33944031036

Вам будут интересны эти курсы:

Курс повышения квалификации «Табличный процессор MS Excel в профессиональной деятельности учителя математики»
Курс повышения квалификации «Основы создания интерактивного урока: от презентации до видеоурока»
Курс повышения квалификации «Облачные технологии в образовании»
Курс «Фирменный стиль» (Corel Draw, Photoshop)
Курс «Оператор персонального компьютера»
Курс «WEB-ВЕРСТКА (HTML, CSS)»
Курс повышения квалификации «Сетевые и дистанционные (электронные) формы обучения в условиях реализации ФГОС по ТОП-50»
Курс профессиональной переподготовки «Информационные технологии в профессиональной деятельности: теория и методика преподавания в образовательной организации»
Курс повышения квалификации «Специфика преподавания информатики в начальных классах с учетом ФГОС НОО»
Курс повышения квалификации «Применение MS Word, Excel в финансовых расчетах»
Курс повышения квалификации «Введение в программирование на языке С (СИ)»
Курс профессиональной переподготовки «Управление в сфере информационных технологий в образовательной организации»
Курс профессиональной переподготовки «Теория и методика обучения информатике в начальной школе»
Курс повышения квалификации «Современные тенденции цифровизации образования»
Курс повышение квалификации «Применение интерактивных образовательных платформ на примере платформы Moodle»
Включите уведомления прямо сейчас и мы сразу сообщим Вам о важных новостях. Не волнуйтесь, мы будем отправлять только самое главное.