практическая работа информационное моделирование 11 класс получение регрессионных моделей

работа веб моделью на дому с ежедневными выплатами на иностранных сайтах с телефона

Войти через uID. Недобросовестные популяризаторы проблемы детской одаренности во все времена старательно формировали в общественном сознании представление о том, что одаренные дети обычно отстают в физическом развитии от сверстников. Исследования Л. Термена и других ученых показали, что модели онлайн тихорецк бывает наоборот: одаренный ребенок нередко опережают сверстников и по этому параметру. Ведущим в познании спортивной одаренности является определение возможностей моторной организации человека и его психических способностей, которые могут быть как врожденными, так и приобретенными в процессе деятельности. Точнее, двигательную одаренность можно определить как сочетание врожденных антропометрических, морфологических, психологических, физиологических и биохимических особенностей человека, однонаправленно влияющих на успешность какого-либо вида двигательной деятельности. Для выявления двигательной одаренности используется различные диагностики двигательной активности тестирование, антропометрия, функциональная диагностика и длительная идентификация во времени и разных ситуациях.

Практическая работа информационное моделирование 11 класс получение регрессионных моделей как в англии найти работу девушке

Практическая работа информационное моделирование 11 класс получение регрессионных моделей

Курс профессиональной переподготовки. Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации. Информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации. Московский институт профессиональной переподготовки и повышения квалификации педагогов. Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет категорию , класс, учебник и тему:. Выберите класс: Все классы Дошкольники 1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс 6 класс 7 класс 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс.

Выберите учебник: Все учебники. Выберите тему: Все темы. Проверен экспертом. Петрушкина Татьяна Александровна Написать Учебник: «Информатика базовый уровень », Семакин И. Моделирование зависимостей между величинами. Информатика 11 класс Другие методич. Мотивация в профессиональном саморазвитии педагога и ученика. Креативность и стартап-культура. Задача оптимизации информатика, 11 класс. Создание MS Excel Методичка для контрольной работы по информатике.

Проект по информатике "Инстаграм". Не нашли то что искали? NET, VB. Оставьте свой комментарий Авторизуйтесь , чтобы задавать вопросы. Подарочные сертификаты Новинка! Курсы «Инфоурок» Онлайн-занятия с репетиторами на IU. RU Выбрать сертификат Скрыть. Найдите подходящий для Вас курс. Курсы курса повышения квалификации от руб. Курсы курсов профессиональной переподготовки от 1 руб.

Обучение по 17 курсов пожарно-техническому минимуму ПТМ р. Проект: получение регрессионных зависимостей. Проектные задания на получение регрессионных зависимостей". Проект: корреляционный анализ. Проект: оптимальное планирование. Итоговое тестирование по теме "Информационное моделирование".

Цель работы: освоение способов построения по экспериментальным данным регрессионной модели и графического тренда средствами Microsoft Excel. Используемое программное обеспечение: табличный процессор Microsoft Excel. Задание 1 1. Ввести табличные данные зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в атмосфере см. Представить зависимость в виде точечной диаграммы см.

Задание 2 Требуется получить три варианта регрессионных моделей три графических тренда зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в атмосфере.

Горе на работу в мвд девушки громких

Вход Регистрация. Забыли пароль? Войти с помощью:. Подать заявку на этот курс Смотреть список всех курсов. Практическая работа "Получение регрессивных моделей". Скачать материал. Добавить в избранное. Получение регрессивных моделей 11 кл а выделить таблицу с данными; б лента Вставка, группа Диаграммы — Точечная — Точечная с маркерами; в измените заголовок диаграммы 1 ЛКМ по заголовку, введите текст с клавиатуры ; г добейтесь наличия подписей осей лента Макет — группа Подписи - Названия осей Построение линейного тренда диаграмма должна быть выделена : лента Макет — Линия тренда — Дополнительные параметры линии тренда — точка возле надписи Линейное приближение — галочка рядом с надписью Показывать уравнение Построение экспоненциального тренда : а построить ещё одну диаграмму; б лента Макет — Линия тренда — Дополнительные параметры линии тренда — точка возле надписи Экспоненциальная — галочка рядом с надписью Показывать уравнение; в изменить название диаграммы и подписи осей.

Получение квадратичного тренда: а построить диаграмму; б лента Макет — линия тренда — дополнительные параметры … - Полиномиальный тренд с указанием степени 2, галочка рядом с надписью Показывать уравнение; Выполните задание на прогнозирование: а На графике квадратичного тренда измените единицы масштаба по горизонтальной оси. Если Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с сайта, Вы можете оставить жалобу на материал.

Оргвзнос: от Идёт приём заявок. Принять участие. Курс повышения квалификации. Дистанционное обучение как современный формат преподавания. Курс профессиональной переподготовки. Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации.

Информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации. Московский институт профессиональной переподготовки и повышения квалификации педагогов. Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет категорию , класс, учебник и тему:. Выберите класс: Все классы Дошкольники 1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс 6 класс 7 класс 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс. Выберите учебник: Все учебники.

Выберите тему: Все темы. Проверен экспертом. Епифанова Татьяна Николаевна Написать Учебник: «Информатика базовый уровень », Семакин И. Моделирование зависимостей между величинами. Информатика 11 класс Другие методич. Мотивация в профессиональном саморазвитии педагога и ученика. Задание 1. Создание таблицы данных и построение диаграммы. Задание 2.

Создание регрессионных моделей. Задание итоговое. Если Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с сайта, Вы можете оставить жалобу на материал. Оргвзнос: от Идёт приём заявок. Принять участие. Курс повышения квалификации. Дистанционное обучение как современный формат преподавания. Курс профессиональной переподготовки. Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации.

Информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации. Московский институт профессиональной переподготовки и повышения квалификации педагогов. Найдите материал к любому уроку, указав свой предмет категорию , класс, учебник и тему:.

Выберите класс: Все классы Дошкольники 1 класс 2 класс 3 класс 4 класс 5 класс 6 класс 7 класс 8 класс 9 класс 10 класс 11 класс. Выберите учебник: Все учебники. Выберите тему: Все темы. Проверен экспертом. Коротковская Ольга Сергеевна Написать Учебник: «Информатика базовый уровень », Семакин И. Моделирование зависимостей между величинами. Информатика 11 класс Другие методич. Мотивация в профессиональном саморазвитии педагога и ученика. Креативность и стартап-культура. Анимации на веб страницах.

Рабочая программа класса. Рабочая программа 9 класса. Рабочая программа 8 класса. Системы счисления. Позиционные системы счисления 10 кл. Построение выигрышной стратегии игры 11кл. Технологическая карта урока "Построение выигрышной стратегии игры" 11кл. Самостоятельная работа по информатике 9 класс. Не нашли то что искали? Оставьте свой комментарий Авторизуйтесь , чтобы задавать вопросы. Подарочные сертификаты Новинка!

Курсы «Инфоурок» Онлайн-занятия с репетиторами на IU. RU Выбрать сертификат Скрыть. Найдите подходящий для Вас курс.

РАБОТА ДЕВУШКАМ ОТ 18 ЛЕТ РОСТОВ НА ДОНУ

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА ДЕВУШКА МОДЕЛЬ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

Регрессионная модель — это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. Получение регрессионной модели происходит в два этапа:. Чаще всего выбор производится среди следующих функций:. Если Вы выбрали сознательно или наугад одну из предлагаемых функций, то следующим шагом нужно подобрать параметры a,b,c и пр. Для этого подходит метод наименьших квадратов МНК.

Суть его заключается в следующем: искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений у — координат всех экспериментальных точек от у — координат графика функции была бы минимальной. Важно понимать следующее: методом наименьших квадратов по данному набору экспериментальных точек можно построить любую функцию.

А вот будет ли она нас удовлетворять, это уже другой вопрос — вопрос критерия соответствия. На рисунке 4 изображены 3 функции, построенные методом наименьших квадратов. Рисунок 4. Данные рисунки получены с помощью Ms Excel. График регрессионной модели называется трендом trend — направление, тенденция. График линейной функции — это прямая. Полученная по методу МНК прямая отражает факт роста заболеваемости от концентрации угарного газа, но по этому графику трудно что — либо сказать о характере этого роста.

А вот квадратичный и экспоненциальный тренды — ведут себя очень правдоподобно. На графиках присутствует ещё одна величина, полученная в результате построения трендов. Она обозначена как R 2. В статистике эта величина называется коэффициентом детерминированности.

Именно она определяет, насколько удачной получится регрессионная модель. Коэффициент детерминированности всегда заключен в диапазоне от 0 до 1. Если он равен 1, то функция точно проходит через табличные значения, если 0, то выбранный вид регрессионной модели неудачен. Чем R 2 ближе к 1, тем удачнее регрессионная модель. Метод наименьших квадратов используется для вычисления параметров регрессионной модели.

Этот метод содержится в математическом арсенале электронных таблиц. Выполнение лабораторной работы. По предложенной инструкции выполнить практическую работу, оформить отчет. Задание 1. Ввести табличные данные зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в атмосфере см. Представить зависимость в виде точечной диаграммы см. Задание 2. Требуется получить три варианта регрессионных моделей три графических тренда зависимости заболеваемости бронхиальной астмой от концентрации угарного газа в атмосфере.

Полученная диаграмма представлена на рисунке:. Получить экспоненциальный тренд. Алгоритм аналогичен предыдущему. На закладке Тип выбрать Экспоненциальный тренд. Результат представлен на рисунке:. Получить степенной тренд. На закладке Тип выбрать Степенной тренд. Отчет по практической работе. По полученной формуле рассчитайте предполагаемую на 15 число.

Ms Excel — это универсальная система обработки данных, которая может использоваться для анализа и представления данных в наглядной форме. Определение зависимости время падения тела на землю от первоначальной высоты Н м t сек 6 9 12 15 18 21 24 27 30 1,1 1,4 1,6 1,7 1,9 2,1 2,2 2,3 2,5. КАК найти зависимость частоты заболеваемости жителей города бронхиальной астмой от качества воздуха? Необходимо получить формулу, отражающую эту зависимость.

Требования к искомой функции она должна быть достаточно простой для использования её в дальнейших вычислениях; график этой функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек от графика были минимальны и равномерны. Метод наименьших квадратов МНК Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений у — координат всех экспериментальных точек от у — координат графика функции была бы минимальной.

Способы прогнозов по регрессионной модели Восстановление значения - прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной Экстраполяция - прогнозирование за пределами экспериментальных данных. Выбранный для просмотра документ отчет по практической. Освоение способов построения по экспериментальным данным регрессионной модели и тренда средствами Ms Excel, написание отчетности.

Графическое представление статистических данных помогает легко и быстро выявить ничем не оправданные пики и впадины, ошибки. Номер материала: ДБ Воспользуйтесь поиском по нашей базе из материалов. Получите деньги за публикацию своих разработок в библиотеке «Инфоурок». Добавить материал. Мой доход Фильтр Поиск курсов Войти. Получить бесплатное занятие гарантия высокого результата.

Вход Регистрация. Забыли пароль? Войти с помощью:. Подать заявку на этот курс Смотреть список всех курсов. Скачать материал. Выберите документ из архива для просмотра:. Добавить в избранное. Учитель информатики Ребрикова Н. Рейтинг материала: 5,0 голосов: 2.

Оргвзнос: от Идёт приём заявок. Принять участие. Описание презентации по отдельным слайдам: 1 слайд. Описание слайда: Построение регрессионной модели. Описание слайда: Ms Excel — это универсальная система обработки данных, которая может использоваться для анализа и представления данных в наглядной форме. Описание слайда: Определение зависимости время падения тела на землю от первоначальной высоты Н м t сек 6 9 12 15 18 21 24 27 30 1,1 1,4 1,6 1,7 1,9 2,1 2,2 2,3 2,5.

Описание слайда: КАК найти зависимость частоты заболеваемости жителей города бронхиальной астмой от качества воздуха? Описание слайда: Статистика — наука о сборе, изменении и анализе массовых количественных данных. Описание слайда:. Описание слайда: Необходимо получить формулу, отражающую эту зависимость. Описание слайда: Требования к искомой функции она должна быть достаточно простой для использования её в дальнейших вычислениях; график этой функции должен проходить вблизи экспериментальных точек так, чтобы отклонения этих точек от графика были минимальны и равномерны.

Описание слайда: Полученную функцию, график которой приведен на рисунке, принято называть в статистике регрессионной моделью. Описание слайда: Регрессионная модель — это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем. Описание слайда: Получение регрессионной модели подбор вида функции; вычисление параметров функции. Описание слайда: Метод наименьших квадратов МНК Искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений у — координат всех экспериментальных точек от у — координат графика функции была бы минимальной.

Описание слайда: Линейная функция. Описание слайда: Степенная функция. Описание слайда: Квадратичная функция. Описание слайда: Экспоненциальная функция. Описание слайда: Способы прогнозов по регрессионной модели Восстановление значения - прогноз производится в пределах экспериментальных значений независимой переменной Экстраполяция - прогнозирование за пределами экспериментальных данных. Если Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с сайта, Вы можете оставить жалобу на материал.

Курс повышения квалификации. Дистанционное обучение как современный формат преподавания. В MS Excel создайте таблицу по образцу. Аналогично добавьте на диаграмму линию тренда Экспоненциальная. Аналогично добавьте на диаграмму линию тренда Полиномиальная, степень 2. Ко всем линиям примените разное цветовое оформление. Практическая работа 3. В работе описаны задания и способы их выполнения. Так же показаны скрин-шоты результатов.

Номер материала: ДБ Воспользуйтесь поиском по нашей базе из материалов. Получите деньги за публикацию своих разработок в библиотеке «Инфоурок». Добавить материал. Мой доход Фильтр Поиск курсов Войти. Получить бесплатное занятие гарантия высокого результата. Вход Регистрация. Забыли пароль? Войти с помощью:. Подать заявку на этот курс Смотреть список всех курсов.

Практическая работа по теме «Получение регрессионных моделей в MS Excel», 11 класс. Скачать материал. Добавить в избранное. Если Вы считаете, что материал нарушает авторские права либо по каким-то другим причинам должен быть удален с сайта, Вы можете оставить жалобу на материал. Оргвзнос: от Идёт приём заявок. Принять участие. Курс повышения квалификации. Дистанционное обучение как современный формат преподавания.

Курс профессиональной переподготовки. Математика и информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации. Информатика: теория и методика преподавания в образовательной организации.

Вас. девушка модель веб камеры сайты так

Практичекаская работа: Из чего стостоит Интернет. Как работает Интернет. Для чего используется Интернет. Практическа работа 2. Урок Инструменты для создания сайтов. Создание сайта "Домашняя страница". Разработка сайта «Моя семья». Разработка сайта "Наш класс". Что такое HTML. Каркас HTML. Вставка картинок. Теория "Работа с таблицами".

Учебник html. Практические работы по HTML. Задание 1. Компьютерное информационное моделирование. Информационное общество. Информационная безопасность. Информ безопасность. Правовое регулирование в информационной сфере. Право и этика в Интернет. Проблема информационной безопасности. Контрольная работа за 4 четверть. Карта сайта. Работа с текстом в HTML материал для начинающих.

Темы уроков 9 марта Модели статистического прогнозирования 16 марта Получение регрессионных моделей 30 марта Моделирование корреляционных зависимостей 6 апреля. Модели оптимального планирования 13 апреля. Решение задач оптимально планирования 20 апреля. Информационные ресурсы Задание для группы 1 Задание для группы 2 Задание для группы 3 Задание для группы 4 Информационные ресурсы.

Задание Информационные ресурсы. Работа с поисковыми системами, сохранение информации с Web-страниц. Другие виды деятельности в сети Интернет. Сервисы Интернета. Геолокационные сервисы реального времени. Новые возможности и перспективы развития Интернета. ТЕМА 5. Web-сайт — гиперструктура данных. Инструментальные средства создания Web-сайтов. Типы сайтов Основные этапы разработки сайтов.

Взаимодействие веб-страницы с сервером. Динамические страницы. Язык гипертекстовой раз метки. Проектирование Web-сайта. Размещение Web-сайта на сервере. Создание таблиц и списков на странице. Создание Web-страницы. Создание Web-сайта с помощью редактора сайтов. Разработка сайта. ТЕМА 6. Информационное моделирование. Информационные модели. Виды моделей. Формы представления моделей.

Этапы построения моделей. Компьютерное моделирование. Структурирование данных. ТЕМА 7. Математическая модель. Величины и зависимости между ними. Табличные и графические модели. Динамические электронные таблицы как информационные объекты. Средства и технологии работы с таблицами. Назначение и принципы работы электронных таблиц.

ТЕМА Модели статистического прогнозирования. Регрессионная модель. Получение регрессионных моделей в табличном процессоре. Прогнозирование в табличном процессоре. ТЕМА 8. Корреляционное моделирование. Корреляционная зависимость. Корреляционный анализ. Коэффициент корреляции. Использование основных методов информатики и средств ИКТ при анализе процессов в обществе, природе и технике.

Расчёт корреляционных зависимостей в табличном процессоре. ТЕМА 9. Модели оптимального планирования. Стратегическая цель планирования. Задача линейного программирования для нахождения оптимального плана. Возможности табличного процессора для решения задачи линейного программирования. Использование информационных моделей в учебной и познавательной деятельности. Решение задачи оптимального планирования в табличном процессоре.

ПР Решение задачи оптимального планирования. Проектное задание на получение регрессионных зависимостей. Проектное задание по теме «Корреляционные зависимости». Проектное задание по теме «Оптимальное планирование ».

Знакомство с компьютерной вёрсткой текста. Технические средства ввода текста. Программы распознавания текста, введённого с использованием сканера, планшетного ПК или графического планшета. Программы синтеза и распознавания устной речи. Средства поиска и автозамены. История изменений. Использование готовых шаблонов и создание собственных. Разработка структуры документа, создание гипертекстового документа. Стандарты библиографических описаний.

Деловая переписка, научная публикация. Реферат и аннотация. Оформление списка литературы. Коллективная работа с документами. Рецензирование текста. Облачные сервисы. Создание и преобразование аудиовизуальных объектов. Ввод изображений с использованием различных цифровых устройств.

Обработка изображения и звука с использованием интернет- и мобильных приложений. Использование мультимедийных онлайн-сервисов для разработки презентаций проектных работ. Работа в группе, технология публикации готового материала в сети. Представление о системах автоматизированного проектирования. Системы автоматизированного проектирования. Создание чертежей типовых деталей и объектов.

Принципы построения и редактирования трехмерных моделей. Сеточные модели. Моделирование источников освещения. Аддитивные технологии 3D-принтеры. Машинное обучение — решение задач распознавания, классификации и предсказания. Искусственный интеллект. Информационная цивилизация. Информационное общество.