Лабораторные работы по информатике
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 0.00 (0 Голоса)

Лабораторно-практические занятия

Занятие 1.

Тема 1: Навыки автоматизации некоторых вычислений на микрокалькуляторе.

Программа 1.

MC

 

Вычисление суммы квадратов чисел

MRC

 

1. Обнули память, т. е. нажми или два раза

M+

 

X

 

2. Набери yi и нажми

MRC

 

3. Сделай тоже (повтори п. 2) с каждым следующим уi

4. Нажми и прочитай на индикаторе сумму

Пример: уi = 25 31 28 19 33

Найти = 3820

Программа 2.

MC

 

Вычисление суммы кубов чисел

MRC

 

1. Обнули память, т. е. нажми или два раза

M+

 

=

 

=

 

X

 

2. Набери yi и нажми

3. Сделай тоже самое (повтори п. 2) с каждым следующим уi

MRC

 

4. Нажми и прочитай на индикаторе сумму

Пример: уi = 25 31 28 19 33

Найти = 110 164

Если при вычислении на индикаторе появляется Е (индикатор переполнен), то точно эту задачу на этом калькуляторе решить невозможно, но ее можно решить приближенно следующим образом:

1. Уменьшаем каждое исходное число в 10, 100 или 1000 раз (лучше всего);

Решаем задачу с этими преобразованными числами по той же программе (см. выше);

3. В ответе запятую переносим вправо

На 3 знака, если уменьшали в 10 раз

На 6 знаков, если уменьшали в 100 раз

На 9 знаков если уменьшали в 1000 раз.

Программа 3.

MC

 

Вычисление суммы 4-х степеней чисел

MRC

 

1. Обнули память, т. е. нажми или два раза

M+

 

=

 

=

 

=

 

X

 

2. Набери yi и нажми

3. Сделай тоже самое (повтори п. 2) с каждым следующим уi

MRC

 

4. Нажми и прочитай на индикаторе сумму

Пример: уi = 25 31 28 19 33

Найти = ? (3 245 044)

ВНИМАНИЕ!!!

Трех и более значные числа по этой программе сразу нужно уменьшать в 100 и 1000 раз, тогда в ответе запятую нужно перенести вправо на 8 или 12 разрядов.

Программа 4.

MC

 

Вычисление суммы произведений чисел

MRC

 

1. Обнули память, т. е. нажми или два раза

M+

 

X

 

2. Набери xi и нажми, набери yi и

3. Сделай тоже самое (повтори п. 2) с каждой следующей парой х и у

MRC

 

4. Нажми и прочитай на индикаторе сумму

Пример:

Xi = 1,8 2,0 3,6 0,9 2,7

Уi = 25 31 28 19 33

Найти = ? (314)

Занятие 2.

Тема 1: Методика исследований, предназначенных для характеристики

Одной генеральной совокупности объекта.

1. Общие сведения о методике таких исследований.

Такие исследования нужны:

1. Для испытания многих новых объектов;

2. При интродукции новых культур, микроорганизмов и т. д. те зоны, где раньше их не использовали.

3. Когда требуется охарактеризовать традиционные для зоны объекты по дополнительным признакам, в частности, при изменении использования этих объектов.

Как и всякое исследование их проводят в три этапа:

I. Планирование.

II. Накопление первичных данных об объектах.

III. Математический, а затем профессионально-логический анализ и обобщение полученных результатов для формулирования выводов и производственных заключений об исследованных объектах.

Из перечня этапов следует, что на каждом из них решаются обособленные задачи из единого их комплекса. В целом этот комплекс задач заключается в том, чтобы По результатам обследования выборки достаточно надежно охарактеризовать всю генеральную совокупность объектов по нужным признакам. Причем даже в таком общем виде эта комплексная задача по-разному конкретизируется для признаков метрических и неметрических, что будет показано в следующих темах.

По этим причинам для проведения таких исследований требуется следующее сочетание методов:

I. ЛИД для разработки программы исследования, в частности:

1. для выявления тех проблем в своей зоне (хозяйстве) дешевле всего решить или вводом новых объектов или же нетрадиционным использование традиционных объектов.

2. выдвинуть предположение о том, какие именно объекты помогут решить эти проблемы, т. е. определить объекты исследования

3. определить откуда лучше всего завезти новые объекты или в чем должно заключаться нетрадиционное традиционных объектов.

4. наметить перечень необходимых признаков у объектов отдельно метрических и неметрических.

5. выбрать конкретные формы методов, с помощью которых будут обследовать эти объекты.

6. наметить календарный план проведения обследования объектов по каждому из необходимых признаков.

II. Монографическое наблюдение.

Предназначено для накопления первичных данных об объекте исследования по намеченному перечню метрических и неметрических признаков.

Монографическое наблюдение включает создание выборки объектов из генеральной совокупности объектов. К выборке предъявляются два требования.

Во-первых, она должна быть репрезентативной (представительной), т. е. объективно отражать свойства всей генеральной совокупности объекта.

Во-вторых, она должна находиться в типичных для зоны условиях.

Для того, чтобы выполнить эти требования нужно:

А) Чтобы каждый объект генеральной совокупности имел одинаковую вероятность попасть в выборку. Это достигается рендомизацией, т. е. отбором объектов в выборку по Жребию.

Б) Чтобы генеральная совокупность из которой формируют выборку была достаточно однородной.

В) Чтобы объект выборки n был достаточно большим, а именно для метрических признаков n ³ 30, для неметрических признаков n ³ 100.

Для новых объектов выборку формируют в той зоне, из которой будут завезены новые объекты. Для традиционных объектов выборку формируют непосредственно в зоне исследования.

После формирования выборки обследуют каждый ее объект по каждому из намеченных метрических и неметрических признаков.

Обследование проводят в соответствии с ранее намеченным календарным планом. В итоге "файлов" данных (завершенной совокупности данных) получают столько, сколько признаков было намечено в программе, но это число надо умножить на количество определений во времени.

Каждый файл является первичными данными для математического анализа полученных результатов.

После обследования по метрическим признакам первичные данные содержат столько чисел, сколько обследовано объектов. По неметрическим признакам в первичных данных получается столько чисел, сколько рангов выделяют у конкретного признака.

III. Ситуационные наблюдения.

Они сопровождают монографическое наблюдение и предназначены для того, чтобы охарактеризовать условия, в которых проводилось исследование. И по полученным данным решить – были ли они типичными для зоны исследований.

Это наблюдения:

А) метеорологические (осадки, температура воздуха, влажность воздуха, температура почвы);

Б) почвенные наблюдения (почвенная разновидность – типичная для зоны, содержание в почве гумуса и питательных веществ);

В) технологические наблюдения (предшественник, обработка почвы, удобрение, уход за посевами).

IV. Вариационный анализ первичных данных для вычисления критериев, по которым будут сформулированы выводы об одной генеральной совокупности объектов и сделано заключение для производства.

V. Л(И)Д – для формулирования этих выводов и заключений.

Занятие 3.

Тема: Алгоритм метрического вариационного анализа. Правила формулирования выводов об одной ГСО по результатам обследования выборки.

I. Задачи метрического вариационного анализа:

1) Вычислить - доверительный интервал для генеральной средней – это критерий (основание для чего-то) для вывода наиболее вероятной средней величины признака в ГСО.

2) Вычислить - размах варьирования признака в ГСО – это критерий для вывода о наименьшем и наибольшем объектах по исследуемому признаку.

3) Вычислить V – коэффициент варьирования признака в ГСО – это критерий для вывода о степени изменчивости исследуемого признака.

II. Алгоритм анализа.

Пример:

В предгорной зоне Крыма на четырех типичных площадках по 100 м2 высадили рассаду Стевии, в октябре убрали урожай и получили следующие результаты.

1) Определяем - выборочную среднюю – это преобразование генеральной средней

,

Где n – количество обследуемых объектов (объем выборки).

II. Вычислить общее варьирование признака Су – это сумма квадратов центральных отклонений

Вычислим ее по способу условного нуля.

где С – поправка

Отсюда,

В нашем примере:

У общего варьирования признака есть два недостатка:

1. Оно сильно зависит от объема выборки n;

2. Единицы измерения у Су как у , поэтому их недопустимо объединять для вычисления критериев, из-за того приходится вычислять другие показатели изменчивости.

III. Вычислить Дисперсию признака S2, по формуле

Где - число степеней свободы варьирования центральных отклонений – это количество независящих друг от друга центральных отклонений. Тех у которых могут быть любые численные значения.

При вычислении любой средней величины нужно сумму слагаемых делить не на общее их количество, а на число степеней свободы.

При вычислении выборочной средней , так как объекты в выборку отбирают по жребию и поэтому все они варьируют свободно не завися друг от друга.

 
 

При вычислении дисперсии одно центральное отклонение обязательно равно сумме остальных отклонений только с противоположным знаком, значит оно лишено свободы варьировать, поэтому для дисперсии

По формуле видно, что Дисперсия – это средний квадрат центральных отклонений. Она показывает, сколько варьирования приходится на одну степень свободы.

Дисперсия не зависит от объема выборки, но у нее единицы измерения не такие, как у выборочной средней, поэтому их нельзя объединять для вычисления критериев.

Поэтому приходится из дисперсии извлекать квадратный корень.

IV. Вычислить Стандартное отклонение S

- эта формула в словах выглядит так

Следовательно, Стандартное отклонение – это среднее центральное отклонение, вычисленное косвенно, через их квадраты.

Прямым путем вычислить стандартное отклонение невозможно, для этого нужно было бы воспользоваться формулой

В которой числитель всегда = 0, так как это сумма центральных отклонений.

Стандартное отклонение является основной обобщенной мерой изменчивости признака, так как у него такие же единицы измерения, как у выборочной средней.

Занятие 4.

Продолжение темы: "Алгоритм метрического вариационного анализа.

V. Вычислить коэффициент варьирования признака, по формуле

Это критерий для вывода о степени изменчивости в ГСО, но его величина (изменчивость) подразделяется на слабую, среднюю, сильную и очень сильную (см. классификацию в правилах формулирования выводов).

Пример: если V<10 %, то изменчивость исследуемого признака в ГСО слабая.

Коэффициент варьирования признака – это стандартное отклонение выраженное в % к выборочной средней.

VI. Вычислить размах варьирования признака в ГСО.

Приемлемый уровень значимости вывода о ГСО.

Для большинства исследований приемлем 5-й уровень значимости с учетом этого в большинстве случаев

В этих формулах t-критерий Стьюдента – это множитель позволяющий перейти от неприемлемого для выводов 32 %-ного уровня значимости к приемлемому уровню значимости для конкретного признака к 5 % - 1 % или 1%-ному признака.

Дело в том, что все показатели измеряющие изменчивость признака по своим формулам определяются на 32%-ном уровне значимости. Это вытекает из закона нормального распределения Гауса.

68 %

 

–S +S

 

 

 

У

 

Р

 

0

 

подпись: В соответствии с этим законом в интервале указанном на рисунке всегда находится не меньше 68% ГСО, следовательно, вероятность того, что один какой-то объект не попадет в этот интервал составляет 100-68=32%, именно на этом уровне значимости определило стандартное отклонение по его формуле.

1%

0,01

 

5%

0,05

 

 

Критерий Стьюдента находят по специальным таблицам (у Доспехова на стр. 317), по следующей схеме

 

 

Пример: 49 2,01

ц/га

9,50

ц/га

VII. Вычислить погрешность выборочной средней

или

VIII. Вычислить доверительный интервал для генеральной средней

3 вопрос. Обобщение алгоритма метрического вариационного анализа в формулах.

I. Выборочная средняя:

II. Общее варьирование признака

где

III. Дисперсия признака

где

IV. Стандартное отклонение признака

V. Коэффициент варьирования (вариации) признака

Это критерий для вывода о степени изменчивости признаков в ГСО

VI. Размах варьирования признака

Это критерий для вывода о самом маленьком и самом большом объектах по исследуемому признаку в ГСО

VII. Погрешность выборочной средней

VIII. Доверительный интервал для генеральной средней

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить

По темам:

История Украины

Культурология

Высшая математика

Информатика

Охотоведение

Статистика

География

Военная наука

Английский язык

Генетика

Разное

Технологиеские темы

Украинский язык

Филология

Философия

Химия

Экология

Социология

Физическое воспитание

Растениевосдство

Педагогика

История

Психология

Религиоведение

Плодоводство

Экономические темы

Бухгалтерские темы

Маркетинг

Иностранные языки

Ветеринарная медицина

Технические темы

Землеустройство

Медицинские темы

Творчество

Лесное и парковое хозяйство