Построение экспериментального графика

Построение графика на основе табличных данных, их анализ с использованием математического метода наименьших квадратов. Зависимость электрического сопротивления медного стержня от температуры. Использование линий тренда в MS Excel для прогнозирования.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид контрольная работа
Язык русский
Дата добавления 24.04.2011
Размер файла 431,3 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/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Тема контрольной работы «Построение экспериментального графика» по дисциплине «Информатика».

Цель работы: Научиться строить график на основе табличных данных, анализировать данные с использованием метода наименьших квадратов.

Современные ПК могут успешно использоваться при решении самых разных научно-технических и инженерных задач. Дисциплины механического цикла составляют важную часть обучения в высших технических заведениях. Решение задач теоретической механики, сопротивления материалов, прикладной механики требуют проведения большой и подчас монотонной вычислительной работы. Использование ПК позволяет не только автоматизировать вычисления, но и дает возможности оптимизировать выбор наилучшего варианта конструкции или детали машин. Совокупность знаний и навыков в области вычислительной техники может помочь студенту при выполнении лабораторных работ (обработка результатов наблюдений), курсовых и контрольных работ. Приобретенные навыки будущий специалист должен использовать и в своей профессиональной деятельности.

1. Формулировка задачи

При изучении зависимости электрического сопротивления r некоторого медного стержня от температуры t была получена следующая таблица:

Таблица 1

t

20,1

24,5

30,1

35,0

39,6

45,1

50,0

r

73,10

74,90

77,90

80,10

81,30

83,50

84,60

2. Постановка задачи

Дано:

Результаты эксперимента представлены в табличной форме (Таблица 1)

Требуется:

1. Построить график функции на основе таблицы

2. Отформатировать график.

3. Выбрать две подходящие линии тренда, определить линию тренда, наиболее удачно аппроксимирующую табличные данные

4. Определить значение r (электрического сопротивления) при значении температуры t=33.50

3. Выполнение работы

1. Загрузить программу Excel (Пуск Программы Microsoft Excel и сохранить в собственной папке под именем

Практическая работа №3 фамилия

2. Ввести в ячейку A1 Практическая работа №3

3. Ввести в ячейку A3 Тему контрольной работы

4. Создать таблицу, согласно исходных данных (Таблица 1)

Таблица 2

A

B

C

D

E

F

G

H

1

Контрольная работа №3

2

3

Тема: построение экспериментального графика

4

5

6

t

20,1

24,5

30,1

35,0

39,6

45,1

50,0

7

r

73,10

74,90

77,90

80,10

81,30

83,50

84,60

5. Построение графика

5.1. Выделить диапазон A6:H7

5.2. Щелкнуть на значке Мастер диаграмм (появится окно). Мастер диаграмм построит диаграмму за 4 шага.

Рис. 1

В списке Тип (в окне диалога) выберите пункт Точечная. В палитре Вид выберите первый пункт. Щелкните по кнопке Далее

5.3. Так как диапазон ячеек был выбран заранее, то Мастер диаграмм автоматически определяет расположение рядов данных. Щелкните по кнопке Далее

5.4. Появится окно (шаг 3 из 4)

Рис. 2

На вкладке Заголовки:

5.4. Вводим в поле Название диаграммы Данные эксперимента

5.5. В поле Ось категорий t

5.6. В поле Ось значений r и Щелкните по кнопке Далее

5.7. В следующем окне Мастера диаграмм (шаг 4 из 4) щелкнуть на кнопке Готово

Появится диаграмма:

Рис. 3

Готовую диаграмму можно:

перемещать - так же, как и объекты в Word,

изменять.

Диаграмма состоит из набора элементов:

ряды данных,

легенда,

ось категорий,

ось значений,

заголовок диаграммы,

названия осей и т.д.

Эти элементы можно выбирать и изменять.

При наведении указателя мыши на элемент диаграммы, автоматически появляется название этого элемента.

При щелчке правой кнопки мыши на элементе появляется контекстное меню, из которого выбирают пункт Формат.

После чего появляется диалоговое окно для форматирования выбранного элемента диаграммы.

Отформатируем диаграмму, чтобы она приняла вид, соответствующий Рис. 4

Рис. 4

график квадрат наименьший тренд

Анализ данных с использованием метода наименьших квадратов.

Недостаток табличного представления функции состоит в том, что невозможно задать функцию полностью. Например, таблица не позволяет ответить на вопрос о том, каково сопротивление стержня при температуре 33.5о.

MS Excel предоставляет такую возможность - использование линий тренда.

Линия тренда - это линия регрессии, которая аппроксимирует точки данных в виде линий (логарифмической, показательной, степенной, прямой).

Линии тренда позволяют графически отображать тенденции данных и прогнозировать данные. Подобный анализ называется также регрессионный анализ.

Использование линии тренда того или иного вида определяется типом данных.

Надежность линии тренда.

Наиболее надежна линия тренда, для которой значение R-квадрат равно или близко к 1.

При подборе линии тренда к данным Excel автоматически рассчитывает значение R2.

Чтобы дополнить ряд данных линией тренда:

6.1. Подвести указатель мыши к из точек на графике и из появившегося меню выбрать команду Добавить линию тренда.

6.1.1. В появившемся окне выбирают тип линии тренда (т.е. выбирают такую линию тренда, которая более всего походит для данных, представленных на графике). Выберем Линейная и нажимаем кнопку OK.

Рис. 5

В этом окне на Вкладке Параметры устанавливают флажки Показать уравнение на диаграмме и Поместить на диаграмму величину достоверности аппроксимации R2.

6.2. Выполнить еще раз все действия, описанные в пункте 6.1., выбрав линию тренда Логарифмическая.

Окончательно принимаем линию, достоверность которой R2, ближе к единице, т.е. в нашем случае Логарифмическую - R2=0,9958>0,9863

Уравнение этой линии y = 12.999*Ln(x) + 33.735

Рис. 6

7. Определение электрического сопротивления при t=33.5o

7.1. В ячейку С36 ввести текст t

7.2. В ячейку D36 введем текст r

7.3. В ячейку С37 ввести значение температуры 33,5

7.4. В ячейку D37 ввести формулу =12.999*LN(C37)+33.735

7.5. В ячейке D37 результат вычисления r

Если изменить содержимое ячейки C37, то автоматически произойдет и пересчет ячейки D37.

Рис. 7

Литература

1. Воробьев В.В. Microsoft Excel 2000: Пособие для начинающих - К.: 2000, 36 с.

2. Симонович С., Евсеев Г. Практическая информатика: универсальный курс. - М.: АСТ-ПРЕСС; Инфорком-Пресс, 2009,480 с.

3. Симонович С., Евсеев Г., Алексеев А. Специальная информатика: универсальный курс. - М.: АСТ-ПРЕСС; Инфорком-Пресс, 2009,480 с.

4. Симонович С. Информатика: базовый курс. - СПб.: Питер, 2009, 640 с.

5. Рычков В. Самоучитель Excel 2000. - СПб.: Питер, 2009, 512 с.

Размещено на Allbest.ru


Подобные документы

  • Использование функции Excel для расчета экспоненциального роста на основании имеющихся данных. Построение графика прогноза по методу скользящей средней. Определение коэффициента детерминации. Полиномиальная зависимость между исследуемыми показателями.

    лабораторная работа [995,2 K], добавлен 01.12.2011

  • Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет коэффициентов аппроксимации, детерминированности в Microsoft Excel. Построение графиков функций, линии тренда.

    курсовая работа [590,9 K], добавлен 10.04.2014

  • Формирование и расчет таблиц в табличном процессоре Excel. Расчет таблицы с использованием "Мастера функций". Построение диаграмм на основе табличных данных. Работа с базой данных "Книжный магазин" в Excel. Выручка по книгам, относящимся к одному типу.

    контрольная работа [329,2 K], добавлен 26.09.2012

  • Анализ методов идентификации, основанных на регрессионных процедурах с использованием метода наименьших квадратов. Построение прямой регрессии методом Асковица. Определение значения дисперсии адекватности и воспроизводимости, коэффициентов детерминации.

    курсовая работа [549,8 K], добавлен 11.12.2012

  • Определение зависимости одной физической величины от другой. Применение метода наименьших квадратов с помощью программного обеспечения Mathcad. Суть метода наименьших квадратов. Корреляционный анализ, интерпретация величины корреляционного момента.

    курсовая работа [63,8 K], добавлен 30.10.2013

  • Формирование практических навыков организации вычислений в рабочем документе табличного редактора Microsoft Excel, использования относительных, абсолютных и смешанных ссылок. Создание формул, построение диаграмм и графиков на основе табличных данных.

    практическая работа [565,7 K], добавлен 20.01.2014

  • Метод Гаусса и одно из его приложений в экономике (простейшая задача о рационе). Модель Леонтьева межотраслевого баланса. Алгебраический метод наименьших квадратов. Анализ данных эксперимента. Метод наименьших квадратов в Excel и аппроксимация данных.

    курсовая работа [598,7 K], добавлен 11.07.2015

  • Определение параметров линейной зависимости из графика. Метод парных точек. Метод наименьших квадратов. Блок-схема программного комплекса в Microsoft Visual Studio и Microsoft Excel. Инструкция пользователя, скриншоты. Общий вид программного кода.

    курсовая работа [2,1 M], добавлен 29.11.2014

  • Оформление таблицы на листе Excel. Применение округления чисел до двух знаков после запятой. Выделение диапазона данных, необходимых для построения графика. Добавление диаграммы на листе. Подписи горизонтальной оси. Добавление линий разделения на график.

    контрольная работа [1,6 M], добавлен 13.11.2011

  • Построение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Линеаризация экспоненциальной зависимости. Элементы теории корреляции. Расчет аппроксимаций в табличном процессоре Excel. Описание программы на языке Turbo Pascal; анализ результатов ее работы.

    курсовая работа [390,2 K], добавлен 02.01.2015

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.