Методы анализа данных
Анализ таблиц сопряженности и коэффициента сопряженности Крамера. Выявление структуры нечисловых данных. Определение эмпирического среднего с помощью медианы Кемени. Очистка тестового сигнала от шума с использованием дискретного вейвлет-преобразования.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | контрольная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.12.2016 |
| Размер файла | 408,8 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Контрольная работа
Методы анализа данных
направление подготовки "Прикладная информатика"
Выполнили: Беляева Ольга,
Дудников Григорий, Поляков Борислав
План
- Задание 1. Анализ таблиц сопряжённости
- Задание 2. Анализ таблиц сопряжённости 2Ч2
- Задание 3. Выявление структуры нечисловых данных
- Задание 4. Определение эмпирического среднего с помощью медианы Кемени
- Задание 5. Очистка тестового сигнала от шума с использованием дискретного вейвлет-преобразования
Задание 1. Анализ таблиц сопряжённости
Найти выборочный коэффициент сопряжённости Крамера для признаков A и B. Проверить при б=0,05 гипотезу о независимости этих признаков.
Ответ: полученное p-значение говорит о явном наличии связи между признаками. Коэффициент Крамера, имеющий значение больше 0,1 также свидетельствует об этом.
Задание 2. Анализ таблиц сопряжённости 2Ч2
Оценить степень связи двух признаков и её статистическую значимость: найти X2, p и 2
Ответ: p-значение больше 0,05, значит, отрицаем H0 гипотезу о различии. Следовательно существует зависимость.
Задание 3. Выявление структуры нечисловых данных
сопряженность нечисловой медиана дискретный
Определить взаимное положение объектов A, B и C на числовой оси, используя метод попарных сравнений.
Ответ: на числовой оси объекты будут расположены следующим образом (слева-направо) - B, C, A.
Задание 4. Определение эмпирического среднего с помощью медианы Кемени
Дана матрица попарных расстояний для множества бинарных отношений из трёх элементов {А 1, А 2, А 3}. Найти в этом множестве медиану Кемени для множества из двух элементов {А 1, А 2}
Ответ: медиана Кемени - множество {A1, A2}
Задание 5. Очистка тестового сигнала от шума с использованием дискретного вейвлет-преобразования
Используя генератор тестового сигнала, реализованный в среде графического программирования LabVIEW, отфильтровать высокочастотный шум, содержащийся в указанном сигнале, выявить форму имеющейся в нём низкочастотной периодической составляющей и оценить её период (соответствующий виртуальный инструмент прилагается). Объяснить полученный результат.
Ответ: после вейвлет-преобразования, сначала четверть (256 коэффициентов), а затем половина (512 коэффициентов) зануляется. При обратном вейвлет-преобразовании получается незашумлённый сигнал - импульсный (ступенчатый сигнал).
Размещено на Allbest.ru
Подобные документы
Создание таблиц базы данных с помощью MS Access "Страны Азии". Форма базы данных и запросы к выборкам данных. Модификация структуры таблиц, создания связей между главными таблицами, редактирование данных и проектирование форм для реальной базы данных.
контрольная работа [723,9 K], добавлен 25.11.2012Применение вейвлет-преобразования для сжатия и обработки медицинских сигналов и изображений. Разработка алгоритма автоматизированного выделения PQRST-признаков в сигнале электрокардиограмм с помощью вейвлет-инструментария математического пакета Matlab.
дипломная работа [4,6 M], добавлен 16.07.2013Разработка структуры таблиц собственной базы данных Access. Последовательность действий при создании структуры таблиц с помощью мастера и конструктора. Создание и редактирование модулей. Создание отчета на основе нескольких таблиц с помощью мастера.
лабораторная работа [25,3 K], добавлен 16.11.2008Разработка комплекса интеллектуального анализа данных, получаемых в процессе работы коммерческого предприятия розничной торговли. Исследование стационарности ассоциаций, выявление частоты появления ассоциаций. Скрипты для создания баз данных и таблиц.
курсовая работа [706,3 K], добавлен 07.08.2013Компоненты реляционной базы данных Microsoft Access. Создание структуры таблиц и определение связей между ними. Проектирование форм для сводных таблиц и запросов с помощью конструктора окон. Разработка и создание автоотчетов и запросов на выборку данных.
реферат [3,3 M], добавлен 29.01.2011Концептуальное проектирование базы данных: разработка схемы и структуры таблиц, описание атрибутов. Реализация базы данных в среде СУБД MS SQL Server 2000. Основные принципы создания таблиц. Доступ и обработка данных с помощью утилиты Enterprise Manager.
курсовая работа [3,8 M], добавлен 22.01.2013Создание базы данных в Microsoft Access с помощью мастера шаблонов. Создание таблиц путём ввода данных, с помощью мастера таблиц или таблицы в режиме конструктора таблиц. Создание запросов в Microsoft Access, с помощью мастера или конструктора запросов.
реферат [27,3 K], добавлен 08.09.2010Описание торговой сети, сбор данных, которые должны содержаться в базе данных. Определение сущностей и атрибутов и построение концептуальной модели. Переход к физической модели. Определение таблиц, полей и типов данных. Определение связей между таблицами.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 31.03.2015Характеристика Microsoft Access. Создание структуры базы данных. Определение основных тем таблиц базы данных и информации, которую будут содержать поля таблиц. Создание таблиц, запросов, форм и отчетов. Страницы доступа к данным. Макросы и модули.
курсовая работа [1,1 M], добавлен 09.12.2012Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014
