Презентации по Математике

Статистический анализ результатов моделирования
Статистический анализ результатов моделирования
Цель лекции – изучить особенности статистического анализа результатов моделирования. План лекции. Особенности фиксации и статистической обработки результатов моделирования транспортных процессов. Требования к оценкам характеристик. Построение гистограммы. Элементы дисперсионного анализа. Критерий Фишера. Однофакторный дисперсионный анализ. Выявление несущественных факторов. Сущность корреляционного анализа. Обработка результатов эксперимента на основе регрессии. 1. Особенности фиксации и статистической обработки результатов моделирования транспортных процессов. При выборе методов обработки существенную роль играют три особенности компьютерного эксперимента с моделью системы S: 1. Возможность получать при моделировании системы S на компьютере большие выборки позволяет количественно оценить характеристики процесса функционирования системы, но превращает в серьезную проблему хранение промежуточных результатов моделирования. Эту проблему можно решить, используя рекуррентные алгоритмы обработки, когда оценки вычисляют по ходу моделирования.
Продолжить чтение
Статистические методы анализа данных параметров транспортного процесса
Статистические методы анализа данных параметров транспортного процесса
Цель лекции – изучить статистические методы анализа данных параметров транспортного процесса. План лекции. Статистические методы анализа данных. Методы анализа данных в MS Excel. Прикладной пакет Statistica. Решение задач в пакете Statistica. 1. Статистические методы анализа данных. Статистика изучает большие массивы информации и устанавливает закономерности, которым подчиняются случайные массовые явления. Под математической статистикой понимается раздел математики, посвященный математическим методам сбора, систематизации, обработки и интерпретации статистических данных. Прикладная статистика – ориентированные на прикладную деятельность статистические методы анализа реальных данных, а также методологии организации статистических исследований и их компьютерной обработки. Теоретическая база – теория вероятностей и математическая статистика. Анализ данных – позволяет подобрать информацию, которая поможет ответить на все вопросы исследований и проверить гипотезы.
Продолжить чтение
Происхождение математических знаков
Происхождение математических знаков
Оглавление Введение………………………………………………………….3 Вычитание………………………………………………………. 4 Сложение………………………………………………………….5 Деление……………………………………………………………6 Умножение………………………………………………………..7 Знак равенства………………………………………………….8 Знаки больше меньше неравенство…………………...9-10 Процент………………………………………………………….11 Обыкновенная дробь………………………………………...12 Заключение……………………………………………………..13 Введение Математические обозначения — символыМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математическихМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравненийМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формулМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формул. Помимо цифрМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формул. Помимо цифр и букв различных алфавитов (латинскогоМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формул. Помимо цифр и букв различных алфавитов (латинского, в том числе в готическом начертанииМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формул. Помимо цифр и букв различных алфавитов (латинского, в том числе в готическом начертании, греческогоМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формул. Помимо цифр и букв различных алфавитов (латинского, в том числе в готическом начертании, греческого и еврейскогоМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формул. Помимо цифр и букв различных алфавитов (латинского, в том числе в готическом начертании, греческого и еврейского), математический языкМатематические обозначения — символы, используемые для компактной записи математических уравнений и формул. Помимо цифр и букв различных алфавитов (латинского, в том числе в готическом начертании, греческого и еврейского), математический язык использует множество специальных символов, изобретённых за последние несколько столетий. Первоначально (например, в «Началах»Первоначально (например, в «Началах» ЕвклидаПервоначально (например, в «Началах» Евклида) математические утверждения формулировались словесно. Такая запись была громоздкой, часто неоднозначной, а алгебраические преобразования требовали незаурядной квалификации. С появлением «буквенной арифметики» Франсуа Виета (XVI век), в которой вместо конкретных чисел применялись буквенные обозначения, возможности математического исследования существенно расширились и облегчились.
Продолжить чтение
Методы математической статистики в психологопедагогических исследованиях
Методы математической статистики в психологопедагогических исследованиях
Наиболее часто статистическая обработка данных в психологических исследованиях включает: Выявление различий между двумя группами признаков (критерий (t) Стьюдента, критерий (U) Манна-Уитни); Выявление взаимосвязи между двумя признаками (вычисление коэффициента корреляции по критерию (r) Спирмена; критерию (r) Пирсона); Анализ изменчивости признака под влиянием переменных факторов (дисперсионный анализ – вычисление критерия (F) Фишера). Оценка достоверности изменения «сдвига» в значениях исследуемого признака (вычисление критерия знаков (G); критерия (Т) Вилкоксона) Понятие статистической значимости Уровень статистической значимости (р) указывает на вероятность того, что результаты не представляют генеральную совокупность (все объекты, относительно которых учёный намерен делать выводы)
Продолжить чтение