Что такое findslide.org?

FindSlide.org - это сайт презентаций, докладов, шаблонов в формате PowerPoint.


Для правообладателей

Обратная связь

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Яндекс.Метрика

Презентация на тему Статистические данные. Метод наименьших квадратов

Содержание

Статистика — наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных. Статистические данные носят приближённый, усреднённый характер, получаются путём многократных измерений.
Статистические данные  Метод наименьших квадратов11 класс Статистика — наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных. Виды статистики:СоциальнаяЭкономическаяМедицинская  и другие Рассмотрим пример из медицинской статистики:    Определить зависимость бронхиально-лёгочных заболеваний Специалисты по медицинской статистике проводят сбор данных.  Они собирают сведения из Полученные данные можно свести в таблицу , а также представить в виде точечной диаграммы: Как построить математическую модель полученных данных?  Нужно получить формулу, отражающую зависимость Основные требования к искомой функции:Она должна быть достаточно простой для использования её Два варианта построения графической зависимости по данным эксперимента а) не имеет смыслаб) Регрессионная модель Регрессионная модель —  это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных Этапы получения регрессионной модели:подбор вида функции;вычисление параметров функции. Наиболее часто выбор производится среди функций:y = ax + b — линейная Как подобрать параметры функции?  Метод наименьших квадратов (МНК) используется для вычисления R2 – коэффициент детерминированностиХарактеристикой построенной модели является параметр R2 – коэффициент детерминированности. Тренд: это график регрессионной модели. Trend (англ.) – общее направление, тенденция. Алгоритм построения регрессионной   модели по МНК с построением тренда.Ввести табличные
Слайды презентации

Слайд 2 Статистика — наука о сборе, измерении и анализе

Статистика — наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных.

массовых количественных данных.
Статистические данные носят приближённый,

усреднённый характер, получаются путём многократных измерений.


Слайд 3 Виды статистики:
Социальная
Экономическая
Медицинская
и другие

Виды статистики:СоциальнаяЭкономическаяМедицинская и другие

Слайд 4 Рассмотрим пример из медицинской статистики:

Рассмотрим пример из медицинской статистики:  Определить зависимость бронхиально-лёгочных заболеваний от

Определить зависимость бронхиально-лёгочных заболеваний от содержания угарного газа (оксида

углерода) в воздухе.

Слайд 5 Специалисты по медицинской статистике проводят сбор данных.

Специалисты по медицинской статистике проводят сбор данных. Они собирают сведения из

Они собирают сведения из разных городов о средней концентрации

угарного газа в атмосфере и о заболеваемости астмой — число хронически больных на 1000 жителей.

Слайд 6 Полученные данные можно свести в таблицу , а

Полученные данные можно свести в таблицу , а также представить в виде точечной диаграммы:

также представить в виде точечной диаграммы:


Слайд 7 Как построить математическую модель полученных данных?
Нужно

Как построить математическую модель полученных данных? Нужно получить формулу, отражающую зависимость

получить формулу, отражающую зависимость числа хронически больных Р от

концентрации угарного газа С.

То есть — функцию зависимости Р от С: Р( С ).


Слайд 8 Основные требования к искомой функции:
Она должна быть достаточно

Основные требования к искомой функции:Она должна быть достаточно простой для использования

простой для использования её в дальнейших вычислениях;
График этой функции

должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения от этих точек были минимальны и равномерны.

Слайд 9 Два варианта построения графической зависимости по данным эксперимента

Два варианта построения графической зависимости по данным эксперимента а) не имеет смыслаб) Регрессионная модель


а) не имеет смысла
б) Регрессионная модель


Слайд 10 Регрессионная модель —
это функция, описывающая зависимость

Регрессионная модель — это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных

между количественными характеристиками сложных систем.

Вид регрессионной

функции
определяется путём подбора по экспериментальным данным.



Слайд 11 Этапы получения регрессионной модели:
подбор вида функции;
вычисление параметров функции.

Этапы получения регрессионной модели:подбор вида функции;вычисление параметров функции.

Слайд 12 Наиболее часто выбор производится среди функций:
y = ax

Наиболее часто выбор производится среди функций:y = ax + b —

+ b — линейная функция;
y = ax2 + bx

+ c — квадратичная функция (или полином второй степени);
y = aln(x)+ b — логарифмическая функция;
y = aebx — экспоненциальная функция;
y = axb— степенная функция.
Где x – аргумент, y – значение функции, a, b, c – параметры функции.

Слайд 13 Как подобрать параметры функции?
Метод наименьших квадратов

Как подобрать параметры функции? Метод наименьших квадратов (МНК) используется для вычисления

(МНК) используется для вычисления параметров регрессионной модели.
Этот

метод содержится в математическом арсенале электронных таблиц (в том числе и в MS Excel).

Слайд 14 R2 – коэффициент детерминированности
Характеристикой построенной модели является параметр

R2 – коэффициент детерминированностиХарактеристикой построенной модели является параметр R2 – коэффициент

R2 – коэффициент детерминированности. Чем его значение ближе к

1, тем модель лучше.
Если несколько моделей имеют близкий параметр R2, то пользователь выбирает из них наиболее подходящую.

Слайд 15 Тренд:
это график регрессионной модели.

Trend (англ.) –

Тренд: это график регрессионной модели. Trend (англ.) – общее направление, тенденция.

общее направление, тенденция.


  • Имя файла: prezentatsiya-statisticheskie-dannye-metod-naimenshih-kvadratov.pptx
  • Количество просмотров: 110
  • Количество скачиваний: 0