1-тәжірибе. Модельдеудің адам әрекетіндегі орны; модельдеудің негізгі кезеңдері, компьютерлік эксперимент туралы түсінік. Matlab жүйесімен жұмыс. Gui
жүктеу/скачать 3,01 Mb.
|
2 5344030152017846968
Статистикалық мәліметтерді өңдеуСтатистикалық мәліметтерді өңдеу міндетін жуықтау есептерінің бір түрі ретінде қарастыруға болады. Іс жүзінде тапсырма екі кезеңге дейін қысқарады: эксперименттік мәліметтерді алдын ала өңдеу (белгілі бір оқиғаның пайда болу ықтималдығын бағалау) және статистикалық үлестіруді сипаттайтын функцияның коэффициенттерін таңдау. Matlab және Gnu Octave екеуінде сәйкес процедураларды автоматтандыруға арналған құралдар жиынтығы бар. Matlab мысалында есептің сатылы шешімін қарастырайық. Үлгілік тапсырма ретінде белгілі бір мамандықтың талапкерлерінің жоғары оқу орнына түсу кезінде жинаған физикадан алған ұпайларының талдауын таңдаймыз. Matlab жүйесіне деректерді импорттау және экспорттау әртүрлі жолдармен мүмкін болады. Ақпараттың үлкен көлемін өңдейтін бағдарламаларды жазу кезінде ең ұтымды тәсіл – ақпаратты оқу және файлдарға жазу. Қолдау көрсетілетін пішімдердің жиынтығы кеңірек - мәтіндік файлдардан, MycrosoftOffice құжаттарынан, аудио және бейнелерден, графикалық және басқа файлдардан деректерді алуға болады. Файлдарды оқу және жазу процестерін жүзеге асыратын функциялар тізімін, оларды шақырудың егжей-тегжейлі үлгілерін Matlab құжаттамасынан табуға болады. Файлдан деректерді бір рет импорттағанда, Matlab ұсынған құралдарды пайдалану оңайырақ. Виртуалды деректерді импорттау кілті белгішемен көрсетіледі және HOME қойындысында орналасқан.Басқан кезде деректерді импорттау диалогы шақырылады (4.9-сурет). Импорттау диалогы импортталатын деректерді таңдауға, сондай-ақ оның түрін орнатуға мүмкіндік береді. Matlab жүйесіне деректерді беру түймені басқанда жүзеге асырылады, содан кейін таңдалған деректер қалам аймағында көрінеді.айнымалылар және өңдеу үшін қол жетімді және импорттық диалогты жабуға болады. Импортталған деректер MyDataMatrix матрицасына тасымалданады делік MyDataMatrix=[62, 57, 49, 42, 61, 65, 65, 60, 47, 48, 83, 47, 76, 65, 46, 71, 100, 44, 62, 78, 56, 60, 51, 57, 56, 74, 65, 55, 76, 53, 59, 57, 61, 89, 62, 48, 74] Күріш. 4.9.Деректерді импорттау диалогы Студенттердің емтиханда жинаған ұпайларына қай үлестірім сәйкес келетінін қалай анықтауға болады. Белгілі бір жағдайда эксперименттік мәліметтердің таралу сипаты туралы болжам жасауға болады (мысалы, молекулалардың энергиясының таралуы қалыпты болады), жалпы жағдайда бұл мүмкін емес. Қолда бар деректерді бірнеше стандартты таратулармен сипаттауға тырысу, эксперименттік деректерге ең жақсы сәйкес келетінін таңдау, содан кейін оның негізінде бағалаулар жасау ақылға қонымды тәсіл болар еді. Matlab жүйесінде дистрибутивтерді орнатуға арналған ыңғайлы құралды APP құралдар тақтасындағы түймені басу арқылы шақыруға болады (4.10-сурет) немесе distributionFitter() командасын пайдалану. Бөлулерді таңдауға арналған интерфейс күріште көрсетілген. 4.11. Ол өңделетін деректерді таңдауға арналған терезені, дистрибутивтерді таңдауға арналған терезені, таңдау нәтижелері бар графикалық терезені қамтиды және бірқатар қосымша функцияларды ұсынады. Бұл құралды пайдаланудың ыңғайлылығы бірнеше таратуды визуалды салыстыру мүмкіндігінде жатыр. Мысал ретінде, қалыпты үлестірімді (Гаусс үлестірімі), Пуассон үлестірімін, биномдық үлестіруді және экстремалды мәндердің жалпыланған таралуын пайдалана отырып, деректерімізді сипаттау мүмкіндігін қарастырайық. Нәтижелер күріште көрсетілген. 4.12. Күріш. 4.10.Қолданбалар жолағы кеңейтілді Күріш. 4.11.Статистикалық үлестіруді орнату құралы Күріш. 4.12.Бөлулерді салыстыру Біздің жағдайда Гаусс үлестірімі ең қолайлы болатынын суреттен көруге болады. Дегенмен, таратуды таңдаған кезде мынаны есте ұстаған жөн: статистикалық талдау деректердің жеткілікті үлкен көлемін талап етеді. Шағын статистикалық іріктеу кезінде салыстырмалы қате өте үлкен болуы мүмкін және бұл жағдайда бөлудің орынды таңдауын жасау мүмкін емес; егер жүйенің мінез-құлқының табиғаты туралы ақылға қонымды болжамдар болса, онда үлестіруді таңдау осы болжамдар негізінде жасалуы керек (мысалы, молекулалардың өзара әрекеттесуінің табиғаты туралы жалпы болжамдар Максвеллді негіздеуге мүмкіндік береді. тарату). Тиісті таратуды таңдағаннан кейін деректерді өңдеуді жүзеге асыруға болады. Ең оңай (бірақ жалғыз емес) жолы - fitdist функциясын пайдалану. Аргументтер ретінде функция деректердің баған векторын және деректер өңделетін тарату түрін алады. жүктеу/скачать 3,01 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|