Содержание
- 2. О чем этот доклад: Прежде всего, это помощь в анализе результатов, полученных в процессе запуска аппаратов
- 3. Я ориентируюсь на следующую аудиторию: Большинство слушателей изучали квадратные уравнения и тригонометрию, но не изучали логарифмов,
- 4. Вопросы, которые должны быть заданы ещё ДО запуска: Какой объём данных Вы рассчитываете получить в своём
- 5. Ещё вопросы... Измеренные Вами температура и давление – внутри «спутника» или снаружи? А сильно или нет
- 6. Среднее распределение температуры воздуха с высотой приведено в "Стандартной атмосфере". Если Вам достаточно знать показатели среднего
- 7. Что можно использовать для компьютерной обработки данных? (красным цветом выделены основные средства, которые используют команды проекта
- 8. Форматы файлов Файлы, с которыми придется иметь дело, могут быть следующих типов: 1. Текстовые файлы. Каждый
- 9. Обработка данных и построение графиков в Excel. Рассмотрим на примере данных о высотном ходе температуры и
- 10. Обработка данных и построение графиков в Excel. Рассмотрим на примере данных о высотном ходе температуры и
- 11. Ниже приведенный график зависимости температуры от высоты построен НЕПРАВИЛЬНО!
- 12. И этот график зависимости температуры от высоты построен ТОЖЕ НЕПРАВИЛЬНО!
- 13. Скорее всего, измерения будут проводиться не строго через определенные интервалы времени. Поэтому использовать тип «График» для
- 14. Графики выглядят примерно так (построены зависимость P и T от высоты): Если потребуется изменить параметры оси
- 15. Если дважды «кликнуть» в какую-нибудь построенную кривую, будет возможность изменить её параметры. В частности, изменить тип
- 16. Значения, полученные в нескольких измерениях, могут различаться между собой по следующим причинам: Это проявление того явления,
- 17. Точность измерений и вычислений. Любые измерения в естественных науках производятся с некоторой точностью. Так, используя различные
- 18. Ошибки в случае сложных измерений. Для доказательства удобно считать, что величина ошибки Δх означает, что максимальное
- 19. Ошибки в случае сложных измерений. Погрешность произведения. Для рассмотрения погрешности произведения z=xy заметим, что максимальное значение
- 20. Погрешность косвенных измерений. Случай, когда результат получается из измеренной величины по формуле y=f(x), лучше всего рассмотреть
- 21. Случайные и систематические ошибки. Ошибка измерения отдельного параметра, как правило, состоит из двух частей: 1)Точность измерительных
- 22. Как оценить разброс значений. Среднее арифметическое значение: Для оценки разброса значений пользуются стандартным отклонением: Смысл: примерно
- 23. Пункты «X-погрешности» и «Y-погрешности» позволяют нанести на графике ошибки измерений. Для этого нужно предварительно создать отдельный
- 24. Аппроксимация методом наименьших квадратов. Часто требуется найти форму зависимости одной величины от другой. В простейшем случае
- 25. Аппроксимация методом наименьших квадратов. Коэффициенты a и b выбираются такими, чтобы вероятность получить измеренные значения при
- 26. График этой зависимости можно аппроксимировать прямой линией (построенной методом наименьших квадратов). Чтобы показать эту прямую на
- 27. y = 815,1e-0,0001x Зависимость давления от высоты прямой линией аппроксимировать нельзя. Зато можно выбрать в качестве
- 28. Как, скорее всего, будут выглядеть данные космического эксперимента для компьютерной обработки? 1. Данные будут записаны в
- 29. Пример текстового формата – данные реального космического эксперимента (станция «Мир») экспериментатор имеет последовательность показаний приборов через
- 30. Как выглядят массивы данных, переданные с использованием бортового процессора? 01000 7C 6E A1 2C ¦ 03
- 31. Проверка качества информации Сбои при передаче информации Уточнение режима работы прибора Проверка контрольных сумм позволяет выявить
- 32. Некоторые функции исследователя (первичный анализ): Непосредственное (прямое) экспериментальное измерение физической величины прибором. Ошибки измерения вызваны точностью
- 33. Некоторые функции исследователя (анализ данных): Проверка того, нет ли между факторами связи. Анализ возможных причин этой
- 34. Корреляционный анализ Коэффициент линейной корреляции Пирсона определяет силу связи между двумя параметрами. Он вычисляется по формуле:
- 35. Матрица корреляций для оценки связи параметров солнечной активности и околоземного пространства (обработка проводилась в SPSS):
- 36. Пример применения метода наименьших квадратов Регрессионный анализ зависимости двух параметров. Двойной логарифмический масштаб. График и параметры
- 37. Факторный анализ Факторный анализ – это совокупность методов выделения скрытых закономерностей по измеренным параметрам. Предполагается, что
- 38. Факторный анализ Результат вращения факторов
- 39. Кластерный анализ Пример – классификация солнечных вспышек. Параметры – длительность, время нарастания и спада, поток в
- 40. Евклидово расстояние В качестве меры близости объектов кластеризации чаще всего используют Евклидово расстояние. Оно вычисляется по
- 41. Иерархический метод кластеризации: Вычисляем расстояния между всеми N объектами. Находим минимальное расстояние. Эти два объекта объединяем
- 43. Метод К-средних: Должно быть заранее задано число кластеров (обозначим К). Компьютер выбирает в качестве центров кластеризации
- 44. АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ
- 45. Метод скользящего среднего
- 46. Метод наложения эпох Метод наложения эпох позволяет: 1. Искать периодические процессы во временных рядах, т.е. в
- 47. Частота 0,09 соответствует периоду 11 лет Спектральный (Фурье) анализ Цель анализа - разложить комплексные временные ряды
- 48. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ
- 49. Для оценки объёма данных предположим: Спускаемый аппарат должен преодолеть расстояние 2 км. Это максимальное расстояние. Для
- 50. Решение: Одно измерение в 30 миллисекунд – это примерно 33 измерения в секунду. Если в секунду
- 51. Распределения случайных величин. Случайные величины характеризуются функцией и плотностью распределения. График функции распределения F(х) устроен так.
- 53. Скачать презентацию