Архитектура Аудит Военная наука Иностранные языки Медицина Металлургия Метрология
Образование Политология Производство Психология Стандартизация Технологии


Анализ полученных результатов моделирования.



 

 

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2

Тема:Анализ и прогноз процессов загрязнения атмосферы.

 

Продолжительность 4 часа

 

ЗаданиеВыполните прогноз загрязнения по данным наблюдений за несколько лет. Выполните анализ исходных данных на нормальность. Оцените ошибку прогноза.

 

Порядок выполнения.

На первом этапе ряды проверяются на однородность по r- критерию. Суть которого заключается в следующем. Пусть имеется выборка x1, х2, …, хn значений выбросов вредных примесей за годы наблюдения 1, 2, …, n. Пусть xmax (xmin) - наибольший (наименьший) результат наблюдения. Вычисляем величины

 

где

Найденные значения rmax , rmin сравниваются с табличным rtabl при α% уровне значимости и числе степеней свободы f = n - 2. Гипотеза о принадлежности значений xi (i=1,n) одной генеральной совокупности принимается, если rрасч ≤ rтабл . В противном случае сопутствующий элемент выборки (xmax или xmin) признается «грубым» и бракуется. С оставшимися элементами временного ряда процедура проверки на однородность повторяется заново. Обычно берут уровень значимости α% = 95%.

На следующем этапе построения модели прогноза производится выбор видов зависимостей интересующего нас показателя в виде функции от времени t. В условиях когда истинный вид функции неизвестен, она аппроксимируется различными зависимостями (трендами).

На третьем этапе, используя исходные данные, находят оценки параметров методом наименьших квадратов.

Четвертый этап - проверка адекватности полученных уравнений и выбор наилучшего из них. Одним из способов получения лучшего прогнозного уравнения является минимум дисперсии аппроксимации.

 

Контрольные вопросы

1. Для каких целей служит модель прогноза выбросов загрязняющих веществ?

2. Как изменится прогноз в случае изменения параметра α?

3. Как определяются коэффициенты прогнозирующего полинома?

4. Каким образом влияет ошибка аппроксимации на величину прогноза?

 

Порядок работы с ППП "Olymp"

1. Входим в директорию OLYMP - <Enter>;

2. Загружаем файл olymp.exe - <Enter>;

3. Вюбдлщш98ходим в меню <Настройка> и производим установку параметров работы с ППП;

4. Нажимаем Esc для выхода из меню ;

5. Входим в меню Данные и осуществляем ввод данных. Выбираем "Ввод данных с экрана" для ввода данных с клавиатуры или "Ввод данных с диска" - для ввода данных из файла. При вводе данных с диска необходимо соблюдать следующий формат данных:

 

Структура файла Пояснение

TV_V - название переменной;

9 - число наблюдений;

6197 - значение первого наблюдения;

…….

15711 - значение последнего наблюдения;

 

6. Сохраняем введенные данные;

7. Входим в меню <Обработка>, подменю <Временные ряды>- Enter>;

8. Выбираем Одномерные модели - <Enter>;

9. Выбираем Статистические характеристики для просмотра статистических характеристик;

10. Выбираем кривые роста для выбора подходящего тренда - <Enter>;

11. Выбираем Линейные параметрические методы для задания метода прогноза;

12. Просматриваем полученные результаты - <Esc>;

13. С помощью меню Сервис сохраняем полученные результаты либо выводим их на печать;

Отчет должен содержать:

“Лабораторная работа № ”; название работы; “ Выполнил …”; ”Цель работы…”; краткая теоретическая часть; ход работы; полученные результаты; анализ результатов (выводы).

 

Контрольные вопросы:

1. Для каких целей служит процедура метода наименьших квадратов?

2. Как провести процедуру выбора наименьшей ошибки аппроксимации?

3. Какие действия необходимо предпринять чтобы качество прогноза увеличилось?

4. Для какой структуры коэффициент детерминации максимален?

5. В чем заключается принцип нормировки нормального закона распределения случайной величины?

 

 

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 3

Тема:Расчет статистических показателей загрязнения почв.

 

Продолжительность 4 часа

Задание

1. Для заданных выборок (по трем микроэлементам в соответствии с вариантом) вычислить основные описательные статистики и дать их интерпретацию.

2. Оценить близость распределения к нормальному закону.

3. Построить гистограммы.

4. Сгруппировать данные, разбив различными способами на классы.

5. Осуществить категориальный анализ данных для оценки влияния антропогенного фактора на вариабельность значений микроэлементов.

6. Подобрать наиболее близкий тип распределения.

7. Преобразовать данные выборок, приблизив их к нормальному распределению.

8. Создать отчет средствами систем STATISTICA, STADIA и Microsoft Word97

 





Читайте также:



Последнее изменение этой страницы: 2016-03-25; Просмотров: 743; Нарушение авторского права страницы


lektsia.com 2007 - 2022 год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! (0.015 с.) Главная | Обратная связь