Зарегистрироваться
Восстановить пароль
FAQ по входу

Обработка результатов измерений

Г
Учебное пособие. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ» (СПбГЭУ), 2008. — 101 с. Введение в анализ данных Проблема обработки данных Матрица данных Гипотеза компактности и скрытых факторов Структура матрицы данных и задачи обработки Матрица объект – объект и признак – признак, расстояние и близость Измерение признаков Основные типы шкал...
  • №1
  • 701,50 КБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Д
Тула: Тульский государственный университет, 2001. — 93 с. Введение в анализ данных. Проблема обработки данных. Матрица данных. Гипотезы компактности и скрытых факторов. Структура матрицы данных и задачи обработки. Матрица объект-объект и признак-признак. Расстояние и близость. Измерение признаков. Отношения и их представление. Основные проблемы измерений. Основные типы шкал....
  • №2
  • 579,02 КБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Л
Учебное пособие. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2007. - 91 с. Рассматриваются основы компьютерных вычислений в режиме фиксированной точки микропроцессоров. Приводятся алгоритмы выполнения арифметических операций над вещественными переменными в целочисленном формате и результаты теоретического и экспериментального исследования их погрешности. Рассматриваются процедуры и...
  • №3
  • 1,04 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Н
Конспект лекций. — Владимир: ВлГУ имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых, 2011. — 115 с. Основы теории измерений. Понятия “эксперимент” и “экспериментальные данные”. Источники и пути повышения точности экспериментальных данных. Основные понятия и определения теории измерений. Классификация погрешностей результатов измерений. Основы теории вероятностей и...
  • №4
  • 2,17 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Р
В архив входят Методические Указания к выполнению работы, а также сама работа. Работа посвящена выполнению расчётов по обработке результатов многократных прямых видов измерений физических величин и проверке статистических гипотез о законах распределения результатов наблюдений. Приводятся варианты заданий и необходимый табличный материал. Предназначены для студентов дневной и...
  • №5
  • 188,97 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
Т
Запорожье: Запорожский национальный технический университет (ЗНТУ), 2003. — 128 с. Введение. Краткая характеристика основных пакетов статистической обработки. Общие представления. Ввод данных в пакете Statistica. Контрольные вопросы и задания. Начальная статистическая обработка данных. Понятие о генеральной совокупности и выборке. Случайные величины и их характеристики....
  • №6
  • 1,89 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Х
Неопубликованный материал. Данный файл содержит программы polfors.mws, inputnr.mws, inputrv.mws и текстовый документ polfors.pdf с подробным описанием алгоритма и порядка работы программ. Общий размер 1500 kB. Программы могут работать в системе компьютерной математики Maple Classic (версии 12 - 15) под Windows. К сожалению, в системе Maple нет программного обеспечения для...
  • №7
  • 1,36 МБ
  • добавлен
  • описание отредактировано
Ш
Лекция. — Пенза: Пензенский государственный университет (ПГУ), 2003. — 22 с. Тема лекции в программе дисциплины "Метрология, часть 2 (Теория точности)" занимает одно из ключевых мест. В ней приводятся правила суммирования погрешностей, представленных в наиболее характерных для практики формах: от сложения действительных погрешностей до сложения законов распределения. Лекция...
  • №8
  • 87,55 КБ
  • дата добавления неизвестна
  • описание отредактировано
В этом разделе нет файлов.

Комментарии

в разделе Обработка результатов измерений #
Здравствуйте! У меня просьба. Если кто-то знает формулу для деления данных по уровням подскажите, пожалуйста.
У меня такая ситуация. Есть определенное количество данных - 82 - это количество выборки - 82 человека, которые набрали баллы от 4 (это минимум) до 49 (это максимум).
Моя задача выделить три уровня - высокий, средний и низкий.
Для этого я подсчитала интервал: из максимального значения вычла минимальное и разделила на 3, так как у меня 3 уровня:
(49 - 4): 3 = 15, то есть интервал при делении данных по уровням будет равен 15.
НО при подсчете происходит неточность, так как получается, что:
- в низкий уровень войдут данные от 4 до 19;
- средний уровень от 19, 1 до 34, 1;
- а высокий уровень при таком подсчете получается от 34, 2 до 49, 2
А максимальное значение - только 49. Следовательно, 0,2 - это лишнее и неточность, которая приводит к сдвигу значений высокого уровня вверх. И получается, что я могу только те данные относить к этому уровню, которые до 49, а значит этот ряд данных, в котором будут находиться значения высокого уровня, будет короче предыдущих двух уровней... А так быть не должно...
Мне сказали, что для точного вычисления уровней нужна специальная формула, но где её найти я не знаю...
Подскажите, пожалуйста, как выглядит эта формула или где её можно найти - книгу или где она спрятана в Excel. Буду очень благоарна.
в разделе Обработка результатов измерений #
У вас они одинаковые никогда не получатся, так как от 4 до 49 величина принимает не 45, а 46 значений, и на 3 это число не делится. У вас же интервалы дискретные, если это баллы, т.е. 13, 5 баллов быть не может?
в разделе Обработка результатов измерений #
Спасибо большое за ответ.
13, 5 баллов, 17, 6 баллов и т.д. у конкретного человека быть не может, но дело в том, что я должна с этими тремя уровнями соотносить не сами баллы каждого человека, а средние значения по всей выборке, а там бывают и десятичные числа... Вот например, в этой выборке среднее значение 37, 46.
Если этот пример брать, то тут понятно, что 37, 46 попает в высокий уровень (от 34, 2... ) и тут никакие две десятые особой роли не играют.
Но дело в том, что это всего лишь одна шкала, а у меня их 16 в этой выборке, о которой мы говорим, а еще есть две другие выборки, где тоже по 80 с лишним человек, 16 шкал и тот же принцип работы - нужно быделить также три уровня в каждой из шкал. Получается, что таким образом мне нужно рассмотреть 48 шкал / в общей сложности...
И где-то может получиться так, что среднее значение в какой-то из шкал может лежать в приграничном уровне, и тогда это важно - в средний уровень данные попадают, например, или в высокий... Вот в чем проблема - что даже 0, 2 могут сыграть роль.
интервалы дискретные
Я, к сожалению, не понимаю дискретные они или не дискретные... :-)
в разделе Обработка результатов измерений #
Если нужно классифицировать непрерывную величину, т.е. которая принимает любые дробные значения, то это можно сделать так:
1. вычислить величину интервала delta=(max-min)/N, N - число интервалов
2. разбиваются на интервалы по такому алгоритму:
Интервал 1: min <= Х < min+delta
Интервал 2: min+delta <= Х < min+delta*2
Интервал 3: min+delta*2 <= Х < min+delta*3...
Интервал N: min+delta*(N-1) <= Х <= max
То есть логика в том, что левая граница интервала с нестрогим неравенством (<=), а правая - со строгим (<), кроме последнего интервала, где обе границы нестрогие. В вашем примере это:
Интервал 1: 4 <= Х < 19
Интервал 2: 19 <= Х < 34
Интервал 3: 34 <= Х <= 49
т.е. 19 - это интервал 2, а 18, 9 - это интервал 1.
При таком подходе интервалы получаются вроде как "одинаковыми", хотя формально в случае непрерывной величины их нельзя сравнивать, т.к. она принимает бесконечно много значений... Обычно все делают таким способом
в разделе Обработка результатов измерений #
Добрый день! Прошу прощения за свою непонятливость, но у меня вот какой вопрос возник.
Вот почему-то получается так:
Когда число интервала целое, то границы всех интервалов заполняются полностью, а когда интервал - чило дробное / десятичное, - например 8, 66, - то получается, вот так:
Интервал 1: 22 – 30, 65
Интервал 2: 30, 66 – 39, 31
Интервал 3: 39, 32 – 47, 98
Это при ситуации, когда минимум 22, а максимум 48.
Это допустимо? Что верхняя граница немного не полностью заполняется?
в разделе Обработка результатов измерений #
Если вас еще интересует ответ, через две недели:
Проблема происходит из-за накопления погрешности при округлении. Во-первых (48-22)/3 равно не 8.66, а 8.67 с учетом правил округления. Во-вторых, если вам нужна точность конечного результата до второго знака после запятой, то в промежуточных вычислениях надо брать хотя бы на один знак запасом, т.е. уже использовать 8.667. Тогда погрешность не будет накапливаться. (Это традиционная рекомендация из советских учебников, но на самом деле можно просто считать на компьютере с помощью MathCAD или аналогичной бесплатной программы, она не будет округлять промежуточные результаты, и таких проблем не будет.)
Это допустимо?
зависит от того, какая точность вам нужна. Если именно до второго знака после запятой, то получается - недопустимо, а если достаточно одного знака - допустимо
в разделе Обработка результатов измерений #
Вадим, спасибо большое за ответ! Да, меня это, конечно же, волновало всё это время!
Сейчас понимаю, что, в моем случае это, скорее всего, допустимо...
Еще раз большое спасибо!
в разделе Обработка результатов измерений #
Спасибо большое! Постараюсь сейчас осмыслить формулы...
В этом разделе нет комментариев.