Свободное
 место 
для ЛЮБОЙ
(в пределах разумного)
вашей
 рекламы. 
20 руб/день. 
druzhis@yandex.ru
Просмотров за сутки 9000
Посетителей 3500


Биол Кроссворд


Химия Кроссворд
Презентации
Задания. Тесты.
   
Материалы



Калькулятор

Обработка данных эксперимента в программе EXCEL

Думается, что практически нет такой школы, в которой в той или иной степени не присутствовала бы учебно-исследовательская деятельность. Выполненную работу мало правильно оформить. Цифровые данные, полученные в ходе работы, должны быть правильно обработаны, для того, что бы полученный результат был статистически достоверен, и выводам, сделанным по результатам работы можно было доверять. Теория вероятностей и математическая статистика в школе не изучаются, и даже мало кто из математиков-предметников помнит хотя бы азы дисперсионного или корреляционного анализа. Конечно, эти науки довольно сложны, но, тем не менее, совсем не нужно погружаться в эти дебри, все расчеты за нас может выполнить компьютер, а выполнить расчеты на компьютере и осознать полученные результаты подсилу даже школьнику со средними математическими способностями. В приведенной здесь статье на конкретных примерах рассматриваются основы обработки экспериментальных данных. Освоив эту методику, юный исследователь придаст своей работе и научность и значимость и солидность, что не может, не отразится на оценке работы экспертной комиссией.


Выдержка из статьи

Пусть был проведен, например, эксперимент, позволяющий выявить влияние температуры на количество потребляемого корма семьей пчел во время зимовки (таб. 1).

 

Таблица  1

Температура окружающего воздуха

-5

-4

-3

-2

-1

0

+1

+2

+3

+4

+5

+6

Количество потребляемого корма гр./сутки

110

97

95

78

79

66

65

62

75

72

89

92

 

После получения экспериментальных данных их необходимо обработать соответствующим образом. Так полученные здесь результаты можно представить в виде точечного графика (рис 1), который передает их более наглядно по сравнению с таблицей. Не стоит спешить соединять точки графика ломаной линией. В этом случае никакой зависимости не получится по той причине, что экспериментально полученные данные во первых никогда не бывают абсолютно точными из-за погрешностей измерительных инструментов, неточностей снятия показаний и т.п. Кроме того, может оказаться так, что данный фактор вообще не влияет на изменение характеристик объекта, или влияет достаточно слабо, уступая место другим, более значащим факторам. Выявить степень влияния фактора на объект позволяет корреляционный анализ. Но он сложен и его не стоит рекомендовать для массового использования в курсе школы. Исключением может стать случай линейной зависимости между рядами данных. В этом случае коэффициент корреляции может быть рассчитан с использованием компьютерной программы «Excel» см. ниже. Часто, для того, что бы установить факт влияния фактора на объект, достаточно взглянуть на расположение точек на графике зависимости характеристики объекта от фактора. Так на приведенном точечном графике (рис 1) сразу заметно, что точки располагаются не хаотично, а создают образ некой кривой, что говорит о существовании взаимосвязи.


Следующим шагом в обработке данных станет построение регрессионной модели. Такая модель (математическая функция) строится в два этапа. На первом этапе выбирается вид функции, а на втором этапе производится вычисление параметров выбранной функции. Чаще всего выбор производится из следующих функций:

 y = ax + b   - линейная функция;

 y = ax2 + bx + c  - квадратичная функция (полином второй степени);

 y = ax3 + bx2 + cх + d  -  полином третей степени (так же используются полиномы и более высоких степеней)

y = aln(x) + b  - логарифмическая функция;

y = aebx – экспоненциальная функция;

y = axb  - степенная функция.

 Во всех этих формулах  х – аргумент, y – значение функции, a,b,c,dпараметры функций. Ln(x) – натуральный логарифм, e – константа, основание натурального логарифма.

 

             

Обработка данных эксперимента 2


Содержание.

1.      Построение регрессионной модели.

2.      Создание вариационного ряда, вариационной кривой, определение среднего значения и среднеквадратичного отклонения.

3.      Доверительная вероятность.

4.      Корреляционный анализ.

5.     Поиск оптимума.


биология




Чат
200
Опрос
Кто ты, посетитель сайта?
Всего ответов: 10988
Статистика

Онлайн всего: 3
Гостей: 3
Пользователей: 0
Яндекс.Погода
Поиск
Copyright MyCorp © 2019Конструктор сайтов - uCoz
body>