спасибо за помощь!
Информация о работе
Подробнее о работе
Статистическая обработка и математический анализ параметров в средах Microsoft Excel и Mathcad
- 26 страниц
- 2017 год
- 34 просмотра
- 0 покупок
Гарантия сервиса Автор24
Уникальность не ниже 50%
Фрагменты работ
ВВЕДЕНИЕ. 5
1. Общие сведения.. 6
2. Исходные данные.. 8
3. Расчет параметров аппроксимации в табличном процессоре Excel.. 10
4. Расчет параметров аппроксимации в программе Mathcad.. 15
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. 25
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ. 26
Аппроксимация (от лат. proxima – ближайшая) – это приближение. Приближение чего-то к чему-то с той или иной точностью. Более пространно: аппроксимация, как процесс, – это построение объекта, с той или иной точностью воспроизводящего те или иные свойства исходного, т.е. аппроксимируемого, объекта. Причем, построение объекта в том или ином отношении более удобного, чем исходный объект.
Аппроксимация – приближенное описание эмпирических данных с помощью уравнений. Задача аппроксимации – найти такую функцию, выраженную аналитической формулой, чтобы она наилучшим образом описывала эмпирические данные. Для решения задачи аппроксимации наиболее часто используется метод наименьших квадратов, который позволяет найти функцию с такими параметрами, что сумма квадратов отклонении найденной функции от заданных значений функции будет минимальной.
Между величинами может существовать точная (функциональная) связь, когда одному значению аргумента соответствует одно определенное значение, и менее точная (корреляционная) связь, когда одному конкретному значению аргумента соответствует приблизительное значение или некоторое множество значений функций, в той или иной степени близких друг к другу. При ведении научных исследований, обработке результатов наблюдения или эксперимента обычно приходится сталкиваться со вторым вариантом.
При выполнении любой научно-исследовательской работы возникает проблема выявления подлинного характера зависимости изучаемых показателей. Для этого и применяется аппроксимация – приближенное описание корреляционной зависимости переменных подходящим уравнением функциональной зависимости, передающим основную тенденцию зависимости (или ее «тренд»).
При выборе аппроксимации следует исходить из конкретной задачи исследования. Важно учитывать, насколько существенны и чем обусловлены отклонения конкретных значений от получаемого тренда. При описании зависимости эмпирически определенных значений можно добиться и гораздо большей точности, используя какое-либо более сложное, многопараметрическое уравнение.
Цель данной курсовой работы – с помощью аппроксимации установить зависимость между экспериментальными данными, решить поставленную задачу различными способами, провести расчеты с помощью табличного процессора Microsoft Excel и математического пакета MathCad.
1. Методы статистического анализа геологических данных в среде Mathcad (Методические указания по выполнению курсовой работы для студентов специальности 21.05.02)
2. Пискунов Н.С. Дифференциальные и интегральные исчисления Том 1, М: Интеграл-Пресс, 2009 – 412 с.
3. Получение математической зависимости для таблично (точечно) заданной функции методами аппроксимации и интерполяции в Mathcad
(методические указания к выполнению лабораторной работы № 18 для студентов очной формы обучения по всем техническим направлениям подготовки //http://iipo.tubryansk.ru/pub/azarchenkov/informatika/dnevnoeotdelenie/semestr_2/labs/interpmatcad.pdf [Режим доступа 01.05.2017]
4. Получение математической зависимости для таблично (точечно) заданной функции методами аппроксимации и интерполяции средствами программы Excel (методические указания к выполнению лабораторной работы № 11 для студентов очной формы обучения по всем техническим направлениям подготовки (квалификация «бакалавр») //http://iipo.tubryansk.ru/pub/azarchenkov/informatika/dnevnoeotdelenie/semestr_2/labs/interpexcel.pdf [Режим доступа 01.05.2017]
Форма заказа новой работы
Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям
