Білім берудің және оқытудың әдістері

1. 
   ЛАБ1 бағдарламасын іске қосып, сынақ кітапшаңыздың нөмірі бойынша тіркеліңіз.
   
2. 
   Сол бойынша статикалық сипат алынатын арнаны (Y= f(T), Y= f(Q) не Y = f(F)) таңдаңыз.
   
3. 
   Кіріс айнымалының өзгертілу аралығын 10-15 бірдей бөліктерге бөліңіз.
   
4. 
   Кіріс айнымалыны ең кіші мәнінен ең үлкеніне дейін ретімен өзгертіп, шығыс Y айнымалының мәнін тіркеңіз.
   
5. 
   Қолмен немесе MsExcel не Mathcad жүйелерін пайдаланып қажетті барлық есептеулерді орындаңыз.
   
6. 
   Осы сияқты әдіспен басқа кіріс айнымалылар үшін бір қатар тәжірибелер өткізіңіз.
   
7. 
   Қолмен немесе MsExcel не Mathcad жүйелерін пайдаланып қажетті барлық есептеулерді орындаңыз.
   
8. 
   Оқытушы ұсынған жұмысты орындау бақылау мысалды қолданыңыз.
   

1. 
   Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Методы оптимизации эксперимента в химической технологии: Учебное пособие для вузов. - 2-е изд., перераб. и дополненное. -М.: Высшая школа, 1985. -327с.
   
2. 
   Инков А.М. Моделирование и идентификация объектов управления. Методические указания к выполнению лабораторных работ для студентов спец. 050702. Шымкент, ЮКГУ, 2010 г., -78 с.
   

3. 
   Практикум по автоматике и системам управления производственными процессами: учеб. пособие для вузов /под ред. И.М.Масленникова. -М.: Химия, 1986. -336с.
   
4. 
   Построение математических моделей химико-технологических процессов. Под ред. Дудникова Е.Г. - Л.: Химия, 1970. –312 с.
   
5. 
   Райбман Н.С., Чадеев В.М. Построение моделей производства. - М.: Энергия, 1975.
   

1. 
   Математикалық модельдерді құрудың регулярлық әдістерінің статистикалық әдістерінен айырмашылығы неде?
   
2. 
   Статикалық сипаттама дегеніміз не?
   
3. 
   Объектінің статикалық сипатының динамикалық сипатынан айырмашылығы неде?
   
4. 
   Статикалық сипатты алу тәжірибені жұргізу әдістемесі.
   
5. 
   Статикалық сипаттама қандай түрде бейнеленілуі мүмкін?
   
6. 
   Тәжірибелік деректерді аппроксимациялау әдістері. Олардың жетістіктері мен кемшіліктері.
   
7. 
   Интерполяциялау әдісі.
   
8. 
   Квадраттық жақындату (приближения) әдісі.
   
9. 
   Аппроксимациялаушы тәуелділіктерді сызықтау (линеаризация).
   
10. 
    Аппроксимациялау нәтижесінде пайда болған математикалық модельдердің адекваттылығын тексеру.
    

1. Тақырып 2: Регрессиялық модельдің параметрлерін анықтау. Басқару объектінің бірфакторлы дисперсиялық анализі