# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Тема программы: Работа над проектным заданием по теме "Получение регрессионных зависимостей"

Тема урока: Проект: "Получение регрессионных зависимостей"

Цель: построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функцию.
ПЛАН
1. Повторить основные способы построения регрессионных моделей.

2. Построить регрессионные модели (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города средствами Microsoft Excel.

3. Оформить работу.
Практическая работа Проектные задания на получение регрессионных зависимостей.
В следующей таблице приводится прогноз средней дневной температуры на последнюю неделю мая в различных городах Европейской части России. Названия городов расставлены в алфавитном порядке. Указана также географическая широта этих городов. Построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функцию.
Один из вариантов ответа Информационные источники (основные учебники по предмету)
Информатика. Базовый уровень: учебник для 11 класса / Семакин И. Г., Хеннер Е. К., Т.Ю. Шеина.- 5-е изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. -224 с.
Ресурсы сети Интернет http://informat45.mybb.ru/viewtopic.php?id=126
Домашнее задание: повторить § 18, с. 118-119, оформить работу в Microsoft Excel.

13 апреля группа № 21 предмет (Информатика и ИКТ)
Урок № 57
Тема программы: Работа над проектным заданием по теме "Корреляционные зависимости"

Тема урока: Проект: "Корреляционные зависимости"

Цель: придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.
ПЛАН
1. Повторить "Моделирование корреляционных зависимостей"

2. Придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость.

3. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.
Практическая работа "Проектные задания по теме "Корреляционные зависимости""

Придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.

Примерами соответствующих связанных величин могут служить:
* уровень образования (измеренный, например, в годах обучения в целом) и уровень месячного дохода;

* уровень образования и уровень занимаемой должности (для последней придумайте условную шкалу);

* количество компьютеров в школе, приходящихся на одного учащегося, и средняя оценка при тестировании на уровень владения стандартными технологиями обработки информации;

* количество часов, затрачиваемых старшеклассниками на выполнение домашних заданий, и средняя оценка;

* количество удобрений, вносимых в почву, и урожайность той или иной сельскохозяйственной культуры.

При этом вы можете идти двумя путями. Первый, более серьезный и практически полезный: вы не просто придумываете гипотетическую корреляционную зависимость, но и находите в литературе действительные данные о ней. Второй путь, более легкий: вы рассматриваете это как игру, необходимую для понимания того, что такое корреляционная зависимость, и выработки технических навыков ее анализа, и придумываете соответствующие данные, стараясь делать это наиболее правдоподобным образом.
Информационные источники (основные учебники по предмету)
Информатика. Базовый уровень: учебник для 11 класса / Семакин И. Г., Хеннер Е. К., Т.Ю. Шеина.- 5-е изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. -224 с.
Урок № 56 (Продолжение работы над проектом "Получение регрессионных зависимостей"
Тема программы: Работа над проектным заданием по теме "Получение регрессионных зависимостей"

Тема урока: Проект: "Получение регрессионных зависимостей"

Цель: построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функцию.

ПЛАН
1. Повторить основные способы построения регрессионных моделей.

2. Построить регрессионные модели (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города средствами Microsoft Excel.

3. Оформить работу.
Практическая работа Проектные задания на получение регрессионных зависимостей.
В следующей таблице приводится прогноз средней дневной температуры на последнюю неделю мая в различных городах Европейской части России. Названия городов расставлены в алфавитном порядке. Указана также географическая широта этих городов. Построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функцию.
Один из вариантов ответа Информационные источники (основные учебники по предмету)
Информатика. Базовый уровень: учебник для 11 класса / Семакин И. Г., Хеннер Е. К., Т.Ю. Шеина.- 5-е изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. -224 с.
Ресурсы сети Интернет http://informat45.mybb.ru/viewtopic.php?id=126
Домашнее задание: повторить § 18, с. 118-119, оформить работу в Microsoft Excel.

13 апреля группа № 21 предмет (Информатика и ИКТ)
Урок № 57
Тема программы: Работа над проектным заданием по теме "Корреляционные зависимости"

Тема урока: Проект: "Корреляционные зависимости"

Цель: придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.
ПЛАН
1. Повторить "Моделирование корреляционных зависимостей"

2. Придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость.

3. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.
Практическая работа "Проектные задания по теме "Корреляционные зависимости""

Придумать таблицу парных измерений значений некоторых величин, между которыми существует гипотетическая корреляционная зависимость. Провести анализ этой зависимости на наличие линейной корреляции.

Примерами соответствующих связанных величин могут служить:
* уровень образования (измеренный, например, в годах обучения в целом) и уровень месячного дохода;

* уровень образования и уровень занимаемой должности (для последней придумайте условную шкалу);

* количество компьютеров в школе, приходящихся на одного учащегося, и средняя оценка при тестировании на уровень владения стандартными технологиями обработки информации;

* количество часов, затрачиваемых старшеклассниками на выполнение домашних заданий, и средняя оценка;

* количество удобрений, вносимых в почву, и урожайность той или иной сельскохозяйственной культуры.

При этом вы можете идти двумя путями. Первый, более серьезный и практически полезный: вы не просто придумываете гипотетическую корреляционную зависимость, но и находите в литературе действительные данные о ней. Второй путь, более легкий: вы рассматриваете это как игру, необходимую для понимания того, что такое корреляционная зависимость, и выработки технических навыков ее анализа, и придумываете соответствующие данные, стараясь делать это наиболее правдоподобным образом.
Информационные источники (основные учебники по предмету)
Информатика. Базовый уровень: учебник для 11 класса / Семакин И. Г., Хеннер Е. К., Т.Ю. Шеина.- 5-е изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2015. -224 с.

﻿

# data[].attributes.attachment_link.title
Информационные источники (основные учебники по предмету)

# data[].attributes.attachment_link.description
Тема программы: Работа над проектным заданием по теме "Получение регрессионных зависимостей" Тема урока: Проект: "Получение регрессионных зависимостей" Цель: построить несколько вариантов регрессионных моделей (не менее трех), отражающих зависимость температуры от широты города. Выбрать наиболее подходящую функцию. ПЛАН 1. Повторить основные способы построения регрессионных моделей. 2.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
На сегодняшнем уроке мы с вами будем учиться прогнозировать по построенной статистической модели. А также выясним, что называется восстановлением значения и для чего используется экстраполяция.
Но прежде, чем приступить к изучению нового материала, давайте повторим некоторые важные моменты нашего прошлого урока.

На прошлом занятии мы с вами говорили о моделировании статистического прогнозирования и научились получать математическую модель по медицинским статистическим данным.

Для того чтобы получить формулу мы сначала по данным, полученным математическими статистами построили диаграмму. Затем подбирали к диаграмме вид функции. Для этого мы рассматривали стандартные функции.

Как вы помните, Полученную таким образом функцию в статистике называют регрессионной моделью.

То есть регрессионная модель - это функция, описывающая зависимость между количественными характеристиками сложных систем.

Затем, после выбора подходящих функций мы подбирали коэффициенты для них. Причём так, чтобы полученный график функции располагался как можно ближе к экспериментальным точкам. Здесь мы применяли метод наименьших квадратов.

По данному методу искомая функция должна быть построена так, чтобы сумма квадратов отклонений игрек-координат всех экспериментальных точек от игрек-координат графика функции была минимальной.

И, таким образом, получили график регрессионной модели, который называется трендом.

В статистике используется величина Эр в квадрате, которая называется коэффициентом детерминированности, он показывает, насколько удачной является полученная регрессионная модель.

Но для чего мы выполняли все эти построения и вычисления? Для чего нужны такие модели? Ответ на эти и другие вопросы мы получим сегодня на уроке.

Итак, мы получили регрессионную математическую модель по медицинским статистическим данным.

Как вы помните, модель - это объект-заменитель, который в определённых условиях может заменять объект-оригинал. Модель воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики оригинала.

То есть наша модель воспроизводит интересующие нас свойства и характеристики, иначе говоря, теперь мы можем прогнозировать процесс путём вычислений.

По данной модели мы можем оценить уровень заболеваемости астмой не только для тех значений концентрации угарного газа, которые были получены экспериментально, но и для других значений.

Построение таких моделей очень важно с практической точки зрения. Если, например, в одном из городов планируется строительство тепловой электростанции, которая является основным источником загрязнения атмосферы, то можно рассчитать вероятную концентрацию угарного газа в воздухе и, соответственно, сделать прогноз на то, как это строительство отразится на здоровье людей.

Есть два способа прогнозирования по регрессионной модели.
Первый способ - восстановление значения.
Если прогноз рассчитывается в пределах экспериментальных значений независимой переменной (у нас независимая переменная - это концентрация угарного газа C), то такой прогноз называется восстановлением значения.

Второй способ - экстраполяция.

Если прогноз рассчитывается за пределами экспериментальных данных. Такой прогноз называется экстраполяцией.

Регрессионную модель просто строить, а затем прогнозировать по ней, с помощью электронных таблиц, например, Microsoft Excel.

На прошлом уроке мы выяснили, что наиболее подходящей является квадратичная зависимость.

Давайте построим электронную таблицу прогнозирования по регрессионной модели первым способом, то есть восстановление значения. Значения независимой переменной будем брать в пределах экспериментальных значений, в нашем случает от двух до пяти.

Итак, в ячейку А1 введём - Концентрация угарного газа (миллиграмм на метр кубический), в ячейку Б1 - Число больных астмой на одну тысячу жителей.

В ячейку А2 будем вводить значения концентрации угарного газа в промежутке от двух до пяти.

В ячейку Б2 вводим формулу для расчёта числа больных астмой на тысячу жителей. Итак, на прошлом уроке мы получили математическую формулу модели: игрек равно 21 целая 845 тысячных икс в квадрате минус 106 целых 97 сотых икс плюс 150 целых 21 сотая.

Как вы помните ввод формул в Excel начинается со знака равно. Десятичные дроби разделяются запятыми. Для возведения в степень используется знак "шапка".

Протестируем нашу модель. Введём в ячейку А2 значение концентрации угарного газа равное трём. В ячейке Б2 отобразится результат вычислений. Число больных астмой будет равно двадцати пяти целым девятистам пяти тысячным жителя.

Однако считать число людей, даже среднее в дробных величинах нет смысла. Поэтому, нажимаем правой кнопкой мыши на ячейку Б2 и в раскрывшемся меню выберем формат ячеек. В раскрывшемся меню выберем числовые форматы - числовой и в окошке число десятичных знаков, поставим ноль.

Либо на вкладке Главная в разделе число, выбрать формат числовой и три раза нажать на кнопку "Уменьшить разрядность".

Теперь число больных астмой будет равно 26 жителей.

Прогнозирование вторым способом - экстраполяционнымпроизводится подобным образом.

Введём в ячейку А2 значение концентрации угарного газа равное шести. В ячейке Б2 отобразится результат - 295 жителей.

Также с помощью табличного процессора Excel можно выполнять экстраполяцию графически. Для этого нужно продолжить тренд, или график регрессионной модели, за пределы экспериментальных данных.

Построим квадратичный тренд для С равного 7. Найдём по графику сколько будет больных астмой, если концентрация угарного газа в воздухе равна 7. Опустим перпендикуляр на ось "Число больных астмой". По графику видно, что число больных приблизительно равно четырёмстам восьмидесяти жителям.

Но бывают случаи, когда экстраполяция может оказаться неправдивой.

Применение всякой регрессионной модели ограничено, особенно за пределами экспериментальной области. В нашем примере при экстраполяции не следует далеко уходить от величины 5 миллиграмм на метр кубический.

Далее характер зависимости может кардинально меняется. Слишком сложной является система "экология - здоровье человека", в ней много различных факторов, которые связаны друг с другом.

Полученная регрессионная функция является всего лишь моделью, где экспериментально подтверждены данные в диапазоне концентраций от 2 до 5 миллиграмм на метр кубический. Что будет вдали от этой области, мы не знаем. Всякая экстраполяция держится на гипотезе: "предположим, что за пределами экспериментальной области закономерность сохраняется". А если не сохраняется?

Квадратичная модель в данном примере в области малых значений концентрации, близких к 0, вообще не годится.

Ведём в нашу таблицу значение концентрации угарного газа 0, получим 150 человек больных астмой, т. е. больше, чем при четырёх миллиграммах на метр кубический. Конечно, это неправда. В области малых значений С лучше работает экспоненциальная модель. Кстати, это довольно типичная ситуация: разным областям данных могут лучше соответствовать разные модели.

А теперь давайте вспомним всё, что мы сегодня изучили на уроке.
По полученной регрессионной модели можно прогнозировать процесс путём вычислений. Есть два способа прогнозирования по регрессионной модели. Первый способ. Если прогноз рассчитывается в пределах экспериментальных значений независимой переменной. Такой прогноз называется восстановлением значения. Второй способ. Если прогноз рассчитывается за пределами экспериментальных данных. Такой прогноз называется экстраполяцией. Регрессионную модель просто строить, а затем прогнозировать по ней, с помощью электронных таблиц.

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
моделирование

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
статистического

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
прогнозирования

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
прогнозирование

# data[].attributes.attachment_link.keywords[]
регрессионной

# data[].attributes.attachment_link.title
Моделирование статистического прогнозирования. Прогнозирование по регрессионной модели

# data[].attributes.attachment_link.description
На сегодняшнем уроке мы с вами будем учиться прогнозировать по построенной статистической модели. А также выясним, что называется восстановлением значения и для чего используется экстраполяция. Но прежде, чем приступить к изучению нового материала, давайте повторим некоторые важные моменты нашего прошлого урока.

# data[].attributes.headline
Петя записал IP-адрес школьного сервера на листке бумаги и положил его в карман куртки. Петина мама случайно постирала куртку вместе с запиской. После стирки Петя обнаружил в кармане четыре обрывка с фрагментами IP-адреса. Эти фрагменты обозначены буквами А, Б, В и Г. Восстановите IP- адрес. В ответе укажите последовательность букв, обозначающих фрагменты, в порядке, соответствующем IP-адресу. 

# data[].attributes.subject
Петя записал IP-адрес школьного сервера на листке бумаги и положил его в карман куртки. Петина мама случайно постирала куртку вместе с запиской. После стирки Петя обнаружил в кармане четыре обрывка с фрагментами IP-адреса. Эти фрагменты обозначены буквами А, Б, В и Г. Восстановите IP- адрес. В ответе укажите последовательность букв, обозначающих фрагменты, в порядке, соответствующем IP-адресу. 

# data[].attributes.attachment_link.title
ай пи адрес.JPG

# data[].attributes.attachment_link.title
домен имена.JPG

# data[].attributes.headline
Вишняков, Белых, Расторгуев

# data[].attributes.subject
Вишняков, Белых, Расторгуев

# data[].attributes.headline
Задачник Числа в памяти компьютера

# data[].attributes.subject
Задачник Числа в памяти компьютера

# data[].attributes.attachment_link.title
Числа в памяти ПК.exe

# data[].attributes.attachment_link.description
Посмотреть и скачать с Яндекс.Диска

# data[].attributes.headline
4 группа Эмиль В Эмиль А Савинцева Р 

# data[].attributes.subject
4 группа Эмиль В Эмиль А Савинцева Р 

# data[].attributes.body
IP-адрес-это уникальный 32-битовый идентификатор. Каждое из 4 чисел в IP-адресе не должно превышать 255.

# data[].attributes.headline
нехорошева.мещерякова.тарасова к 9Б

# data[].attributes.subject
нехорошева.мещерякова.тарасова к 9Б

# data[].attributes.headline
2.группа. Байдина А. Косых  Д. Надипов С.

# data[].attributes.subject
2.группа. Байдина А. Косых  Д. Надипов С.

# data[].attributes.body
1) school-collection имя организации, "школа коллекция".
ebu-тип организации образовательной.
ru-указывает страну "Россия"
2) ru-указывает страну "Россия"
Wikipedia-имя организации "википедия"

# data[].attributes.headline
Рыбакова В, Родионова В, Абрамов Е.

# data[].attributes.subject
Рыбакова В, Родионова В, Абрамов Е.

# data[].attributes.body
Файлы транспортируются небольшими пакетами. Они доставляются до нужного места с одного сервера на другой, на каждом из серверов действует процесс маршрутизации, т.е выбор нужного маршрута до какого-либо адреса.

# data[].attributes.headline
Титов, Шулаков, Феданкова 

# data[].attributes.subject
Титов, Шулаков, Феданкова 

# data[].attributes.body
А     В       Г
2.19 5.162 22
Г     А В
222 195 162

# data[].attributes.headline
5 группа Ложины и Тарасова О.

# data[].attributes.subject
5 группа Ложины и Тарасова О.

# data[].attributes.attachment_link.title
ИНДИВИДУАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ПРОЕКТ «Разработка приложения для уроков основ безопасности жизнедеятельности»

# data[].attributes.headline
Группа 2.Анатольева И., Атнагулова Е., Коломеец В., Щекотурова М., Щербакова П. 

# data[].attributes.subject
Группа 2.Анатольева И., Атнагулова Е., Коломеец В., Щекотурова М., Щербакова П. 

# data[].attributes.body
1.School-collection домен третьего уровня (определяет имя ресурса) . Он входит в домен второго уровня edu (определяет тип организации- образовательной) , который принадлежит к домен верхнего уровня ru (определяет страну) .
2.Ru имя домена третьего уровня (язык ресурса), входит в домен второго уровня Wikipedia (имя ресурса) , который принадлежит к домену верхнего уровня ark (некоммерческая организация) .
3. Префикс www обозначает то, что обращение к странице произойдёт по протоколу НТТР. ictedu это имя домена второго уровня (имя ресурса) , который принадлежит к домен верхнего уровня nc(страна Китай).

# data[].attributes.attachment_link.title
Тренажер Электронная почта

# data[].attributes.body
1.School-collection домен третьего уровня (определяет имя ресурса) . Он входит в домен второго уровня edu (определяет тип организации- образовательной) , который принадлежит к домен верхнего уровня ru (определяет страну) .
2.Ru имя домена третьего уровня (язык ресурса), входит в домен второго уровня Wikipedia (имя ресурса) , который принадлежит к домену верхнего уровня ark (некоммерческая организация) .
3. Префикс www обозначает то, что обращение к странице произойдёт по протоколу НТТР. ictedu это имя домена второго уровня (имя ресурса) , который принадлежит к домен верхнего уровня nc(страна Китай).

# data[].attributes.headline
Шарапова Д. Кожевникова А. Гриценко Д. Андронова А. 

# data[].attributes.subject
Шарапова Д. Кожевникова А. Гриценко Д. Андронова А. 

# data[].attributes.body
Прежде чем выполнить задание нужно узнать , что такое IP-адрес. IP-адрес - это уникальное имя , под которым компьютер, подключенный к интернету, опознаётся другими компьютерами сети. Имеет длину 32 бита и состоит из четырёх частей по 8 битов, именуемых октетами. Каждая часть может принимать значения от 0 до 255. Части объединяются в запись, и каждое восьмибитное значение отделяется точкой. Пример: 205.123.145.36 Из этой информации выполним задание. У нас получается 222.195.162.50 Ответ : ГАВБ

# data[].attributes.headline
Белых,IP-адрес представляет собой числа, разъединенные точками, причем числа эти не больше 255.Фрагмент А не может быть на первом месте, так как подразумевает начало (отсутствует).Фрагмент В будет в конце, так как оканчивается на 73, а у нас не более 255.Следовательно, фрагмент Б на первом месте + фрагмент Г, вместе они образуют 224.13Дописываем остальные фрагменты и получаем IP-адрес: 224.133.133.73.Ответ: Б.Г.А.В

# data[].attributes.subject
Белых,IP-адрес представляет собой числа, разъединенные точками, причем числа эти не больше 255.Фрагмент А не может быть на первом месте, так как подразумевает начало (отсутствует).Фрагмент В будет в конце, так как оканчивается на 73, а у нас не более 255.Следовательно, фрагмент Б на первом месте + фрагмент Г, вместе они образуют 224.13Дописываем остальные фрагменты и получаем IP-адрес: 224.133.133.73.Ответ: Б.Г.А.В

# data[].attributes.headline
2 группа Ложины и Тарасова О. 

# data[].attributes.subject
2 группа Ложины и Тарасова О. 

# data[].attributes.body
Доменные имена.
School-collection.edu.ru
School-collection, Первая часть доменного имени указывающего на имя ресурса домен 3 уровня.
edu., вторая часть доменного имени определяет тип организации (образовательный) домен 2 уровня.
ru, Третья часть доменного имени определяет страну (Россия), домен верхнего уровня.

ru.wikipedia.org
ru, Домен 3 уровня, определяет (язык ресурса) .
wikipedia, домен 2 уровня, определяющий (имя ресурса) .
org, домен верхнего уровня определяет (некоммерческую организацию).

www.ictedu.cn.
www, домен 3 уровня (всемирная паутина ictedu, домен второго уровня, указывающий (название ресурса).
cn, домен верхнего уровня, указывающий страну (Китай).

# data[].attributes.headline
Куц, Шарапова

# data[].attributes.subject
Куц, Шарапова

# data[].attributes.attachment_link.title
Символьный тип данных

# data[].attributes.attachment_link.title
Символьный тип данных. Строки символов

# data[].attributes.headline
РИПАНОВА КОЛОМЕЕЦ

# data[].attributes.subject
РИПАНОВА КОЛОМЕЕЦ

# data[].attributes.attachment_link.title
символьный тип данных. строки симвОЛОВ.

# data[].attributes.headline
МОРОЗОВА. ЗАРДАКОВА 

# data[].attributes.subject
МОРОЗОВА. ЗАРДАКОВА 

# data[].attributes.attachment_link.title
МОРОЗОВА ХАНИФА