1482517
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
До повышения цен на курсы профессиональной переподготовки и повышения квалификации осталось:
0 дней 0 часов 0 минут 0 секунд
Успейте подать заявку на курсы по минимальной цене!
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

Найдите материал к любому уроку,
указав свой предмет (категорию), класс, учебник и тему:
также Вы можете выбрать тип материала:
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
Оставьте свой комментарий
Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.
Курс повышения квалификации
Облачные технологии в образовании
Цена 2.000 руб. 108 часов
Подробнее о курсе
Цена от 5.520 руб. 300 часов
Квалификация: Преподаватель информационных технологий
Подробнее о курсе
Курс повышения квалификации
Применение MS Word, Excel в финансовых расчетах
Цена 1.600 руб. 72 часа
Подробнее о курсе
Курс повышения квалификации
Введение в программирование на языке С (СИ)
Цена 1.600 руб. 72 часа
Подробнее о курсе
Цена 7.120 руб. 600 часов
Квалификация: Руководитель служб и подразделений в сфере информационно-коммуникационных технологий в образовательной организации
Подробнее о курсе
Курс профессиональной переподготовки
Теория и методика обучения информатике в начальной школе
Цена от 5.520 руб. 300 часов
Квалификация: Учитель информатики в начальной школе
Подробнее о курсе
Цена 2.000 руб. 108 часов
Подробнее о курсе
Включите уведомления прямо сейчас и мы сразу сообщим Вам о важных новостях. Не волнуйтесь, мы будем отправлять только самое главное.