4.2.2 Квадратні матриці. Одинична матриця. Визначник матриці. Зворотна матриця. Умови існування зворотної матриці.
4.2..3 Вектори. Лінійна залежність векторів. Умови та наслідки рівності 0 визначника квадратної матриці.
4.2..4 Матричні функції Excel: ТРАНСП(), МОБР(), МУМНОЖ(), МОПРЕД(). Особливості уводу: виділення області, увід за допомогою комбінації клавіш <Ctrl> + <Shift> + <Enter>.
4.2..5 Розв’язання системи лінійних алгебраїчних рівнянь за допомогою матричних операцій
4.3 Розрахунок складу нітросуміші
4.3.1 Постановка задачі, початкові дані.
4.3.2 Укладання рівнянь матеріального балансу, встановлення їх лінійної незалежності
4.3.3 Розв’язання задачі в середовищі Excel/
4.4 Розрахунки матеріальних балансів складних процесів
4.4.1 Типи складних процесів. Байпасування і реціклінг
4.4.2 Принципи складання рівнянь моделі балансу:
а) Закон зберігання матерії
б) Виконання співвідношення між компонентами
в) Замкненість та лінійна незалежність системи рівнянь
4.4.3 Розв’язання задачі укладання балансу в середовищі Ехсеl: запис системи рівнянь матеріального балансу та їх рішення.
4.4.4 Стандартна форма таблиці матеріального балансу. Створення таблиці та розрахунків в Еxcel.
4.5 Рішення нелінійних рівнянь. Побудова рівноважної лінії суміші
двох речовин
4.5.1 Поняття о методах рішення нелінійних рівнянь, збіжності
4.5.2 Програма “Підбор параметра” для рішення нелінійних рівнянь. Правила використання. Організація комірок на робочому листі. Одержання результатів
4.5.3 Постановка задачі про розрахунок рівноважної лінії для суміши. Припущення. Фізичні явища.
4.5.4 Використання закону Рауля та ідеально-газового наближення для одержання моделі
4.5.5 Рівняння Антуана для опису залежності тиску парів від температури. Розрахунки параметрів рівняння з експериментальних даних. Організація робочого листа для розрахунків
4.5.6 Розрахунок складу газової фази суміші виходячи з рівняння Антуана. Організація робочого листа. Побудова таблиці результатів за допомогою опції “Специальная вставка”.
4.6 Розвязання систем нелінійних рівнянь. Розрахунки складних
рівноваг
4.6.1 Поняття про метод найменших квадратів. Задача розв’язання систем рівнянь як задача мінімізації суми квадратів відхилень
4.6.2 Програма “Поиск решения” для знаходження максимальних та мінімальних значень. Структура робочого вікна програми, організація даних для уводу-виводу
4.6.3 Організація даних для рішення систем нелінійних рівнянь. Обов’язкові складові таблиць даних: початкові наближення аргументів, значення вектор-функція рівнянь, її відхилення від 0, квадрат відхилення, підсумкова сума квадратів
4.6.4 Розрахунок складу рівноважної суміші, що містить декілька рівноваг. Побудова моделі у вигляді системи рівнянь балансу та рівноваг. Перехід до логарифмів величин.
4.6.5 Побудова таблиць робочого листа. Організація даних. Оформлення результатів розрахунків.
4.7 Макроси. Задача чисельного інтегрування
4.7.1 Поняття макросу. Технологія “Програмування без програмування”.
4.7.2 Роль алгоритмізації при укладанні макросів. Викликання програми будови макросів, робота з нею. Запис макросу. Виклик макросу на виконання.
4.7.3 Автоматизація виклику макросу. Панель “Форми”. Розміщення кнопки на робочому листі і призначення неї макросу.
4.7.4 Задача чисельного інтегрування. Метод Симпсона: алгоритм і розрахункові формули. Організація вхідних даних. Організація таблиці розрахунків. Запис макросу. Організація управлінням макросом
4.7.5 Розрахунок кількості одиниць переносу. Розрахункові формули. Організація робочого листа, створення макросу.
4.8 Робота з базами даних в Excel
4.8.1 Зміст поняття “База даних “ Реляційна база даних.
4.8.2 Проектування бази даних. Ключові поля
4.8.3 Особливості організації баз даних в Excel. Заповнення за допомогою Майстра форм
4.8.3 Впорядкування бали даних за ознаками. Принципи впорядкування. Програма впорядкування за зростанням та зменшенням
4.8.4 Пошук інформації у базі даних. Авто фільтр. Фільтрування даних за ознаками
4.8.5 Робота з базами даних “Фізико-хімічні властивості”, “Температури кипіння органічних речовин” у локальній мережі РФ СНУ
5 ТЕМА ПЕРВІСНА ОБРОБКА ДАНИХ В СЕРЕДОВИЩІ EXCEL
5.1 Основні поняття статистики
5.1.1Що таке перемінні? Перемінні - це те, що можна вимірювати, чи контролювати що можна змінювати в дослідженнях. Перемінні відрізняються багатьма аспектами, особливо тією роллю, що вони грають у дослідженнях, шкалою виміру і т. д.
5.1.2 Дослідження залежностей у порівнянні з експериментальними дослідженнями. Більшість емпіричних досліджень даних можна віднести до одному з названих типів. У дослідженні кореляцій (залежностей, зв'язків...) ви не впливаєте (чи, принаймні, намагаєтеся не впливати) на перемінні, а тільки вимірюєте їх і хочете знайти залежності (кореляції) між деякими обмірюваними перемінними, наприклад, між кров'яним тиском і рівнем холестерину. В експериментальних дослідженнях, навпроти, ви варіюєте деякі перемінні і вимірюєте впливи цих змін на інші перемінні. Наприклад, дослідник може штучно збільшувати кров'яний тиск, а потім на визначених рівнях тиску вимірити рівень холестерину. Аналіз даних в експериментальному дослідженні також приходить до обчислення "кореляцій" (залежностей) між перемінними, а саме, між перемінними, на які, і перемінними, на які впливає цей вплив. Проте, експериментальні дані потенційно постачають нас більш якісною інформацією. Тільки експериментально можна переконливо довести причинний зв'язок між перемінними. Наприклад, якщо виявлено, що всякий раз, коли змінюється перемінна A, змінюється і перемінна B, те можна зробити висновок - "перемінна A впливає на перемінну B", тобто між перемінними А и В мається причинна залежність. Результати кореляційного дослідження можуть бути проінтерпретовані в каузальних (причинних) термінах на основі деякої теорії, але самі по собі не можуть чітко довести причинність.
5.1.3 Залежні і незалежні перемінні. Незалежними перемінними називаються перемінні, котрі варіюються дослідником, тоді як залежні перемінні - це перемінні, котрі чи виміряються реєструються. Терміни залежна і незалежна перемінна застосовуються в основному в експериментальному дослідженні, де експериментатор маніпулює деякими перемінними, і в цьому змісті вони "незалежні" від реакцій, властивостей, намірів і т. д. властивим об'єктам дослідження. Деякі інші перемінні, як передбачається, повинні "залежати" від дій чи експериментатора від експериментальних умов. Іншими словами, залежність виявляється у відповідній реакції досліджуваного об'єкта на послане на нього вплив. Почасти в протиріччі з даним розмежуванням понять знаходиться використання їх у дослідженнях, де ви не варіюєте незалежні перемінні, а тільки приписуєте об'єкти до "експериментальних груп", ґрунтуючись на деяких їхніх апріорних властивостях. Наприклад, якщо в експерименті чоловіка порівнюються з жінками щодо числа лейкоцитів (WCC), що містяться в крові, то Стать можна назвати незалежної перемінний, а WCC залежної перемінний.
5.1.5 Шкали вимірів. Перемінні розрізняються також тим "наскільки добре" вони можуть бути обмірювані чи, іншими словами, як багато вимірюваної інформації забезпечує шкала їхніх вимірів. Очевидно, у кожнім вимірі присутнє деяка помилка, що визначає границі "кількості інформації", яких можна одержати в даному вимірі. Іншим фактором, що визначає кількість інформації, що міститься в перемінної, є тип шкали, у якій проведене вимір. Розрізняють наступні типи шкал:
- номінальна,
- порядкова (ординальная),
- інтервальна,
- відносна (шкала відносини).
Відповідно, маємо чотири типи перемінних: (a) номінальна, (b) порядкова (ординальная), (c) интервальная і (d) відносна.
5.1.6 Характеристика типів перемінних.
а) Номінальні перемінні використовуються тільки для якісної класифікації. Це означає, що дані перемінні можуть бути обмірювані тільки в термінах приналежності до деяким, істотно різним класам; при цьому ви не зможете визначити чи кількість упорядкувати ці класи. Наприклад, ви зможете сказати, що 2 індивідуума помітні в термінах перемінної А (наприклад, індивідууми належать до різних національностей). Типові приклади номінальних перемінних - піл, національність, колір, місто і т. д. Часто номінальні перемінні називають категоріальними.
б) Порядкові перемінні дозволяють ранжирувати (упорядкувати) об'єкти, указавши які з них у більшому чи меншому ступені мають якість, вираженим даної перемінний. Однак вони не дозволяють сказати "на скількох більше" чи "на скількох менше". Порядкові перемінні іноді також називають ординальными. Типовий приклад порядкової перемінний - социоэкономический статус родини. Ми розуміємо, що верхній середній рівень вище за середнє рівня, однак сказати, що різниця між ними дорівнює, скажемо, 18% ми не зможемо. Саме розташування шкал у наступному порядку: номінальна, порядкова, интервальная являє гарний приклад порядкової шкали.
в). Інтервальні перемінні дозволяють не тільки упорядковувати об'єкти виміру, але і чисельно виразити і порівняти розходження між ними. Наприклад, температура, обмірювана в градусах чи Фаренгейту чи Цельсію, утворить інтервальну шкалу. Ви можете не тільки сказати, що температура 40 градусів вище, ніж температура 30 градусів, але і що збільшення температури з 20 до 40 градусів удвічі більше збільшення температури від 30 до 40 градусів.
г) Відносні перемінні дуже схожі на інтервалі перемінні. На додаток до усіх властивостей перемінних, обмірюваних у інтервальній шкалі, їхньою характерною рисою є наявність визначеної точки абсолютного нуля, таким чином, для цих перемінних є обґрунтованими пропозиції типу: x у два рази більше, ніж y. Типовими прикладами шкал відносин є виміри чи часу простору. Наприклад, температура по Кельвіні утворить шкалу відносини, і ви можете не тільки затверджувати, що температура 200 градусів вище, ніж 100 градусів, але і що вона удвічі вище. Інтервальні шкали (наприклад, шкала Цельсію) не мають дану властивість шкали відносини. Помітимо, що в більшості статистичних процедур не робиться розходження між властивостями інтервальних шкал і шкал відносини.
|
Из за большого объема этот материал размещен на нескольких страницах:
1 2 3 4 5 6 |
