Контрольная работа по «Современные информационные технологии в управлении предприятием»

Контрольная работа

по дисциплине «Современные информационные технологии в управлении предприятием »

3. Описательная статистика. Интерпретация результатов статистического анализа

В результате измерения роста в группе студентов были получены данные, представленные файле.

· Определить количество обследованных студентов, минимальный и максимальный рост в группе (использовать встроенные функции MS Excel).

· Рассчитать среднее, дисперсию и среднеквадратическое отклонение.

· Проверить результаты расчета, используя инструмент «Описательная статистика» (Данные → Анализ данных → Описательная статистика) MS Excel.

· Получить сгруппированные данные. Диапазон группировки – от минимального до максимального значения с шагом 3 см.

· Рассчитать среднее, дисперсию и среднеквадратическое отклонение по сгруппированным данным.

· Построить гистограмму распределения количества студентов по росту.

· Построить круговую диаграмму распределения количества студентов по росту в долях (процентах).

1. Количество обследованных студентов, минимальный и максимальный рост, среднее, дисперсию и среднеквадратическое отклонение в группе определила с помощью встроенной функцией указав диапазон А1:А39

2. Проверила данные с помощью Анализа данных «Описательная статистика, указав диапазон А1:А39(рис.1)

[pic 1]

Рис.1

3. Нужно найти хсред, дисперсию и средкв.отклонение.

Находим Х среднюю по формуле [pic 2]. Делю сумму произведение Xt*Nt на сумму Nt  =L13/K13. X средняя может немного отличаться от раннее полученного значение. В моем случае на 0,5. (рис.2)

Далее находим Хt – Хсреднюю, для того, чтобы потом вычислить дисперсию по формуле [pic 3]. В этой формуле числительное это Хt – Хсреднюю в квадрате умноженное на Nt   =M3^2*K3.А в знаменателе сумма Nt. Дисперсия =N13/K13 = 63,87878788

Это значение отличается от раннее полученного значения на 0,9. Среднее квадратическое отклонение это корень из дисперсии. Оно равно 7,9 и отличается от предыдущего значения на 0,05. (рис.2)

[pic 4]

Рис.2

4. Построила гистограмму распределения количества студентов по росту и круговую диаграмму в процентах. (рис3,4)

[pic 5]

Рис.3

[pic 6]

Рис.4

4. Аппроксимация. Подбор вида зависимости. Стандартные аппроксимирующие функции. Качество построенной модели. Интерполяция. Экстраполяция.

· Построить точечный график зависимости y(x).

· Используя стандартные кривые MS Excel инструмента «Подбор тренда», выбрать подходящую зависимость.

· Получить расчетные значения для имеющихся значений xi и для заданных по условию задачи.

Аппроксимация (от лат. proxima — ближайшая) или приближение — научный метод, состоящий в замене одних объектов другими, в каком-то смысле близкими к исходным, но более простыми.

Аппроксимация позволяет исследовать числовые характеристики и качественные свойства объекта, сводя задачу к изучению более простых или более удобных объектов (например, таких, характеристики которых легко вычисляются или свойства которых уже известны). В теории чисел изучаются диофантовы приближения, в частности, приближения иррациональных чисел рациональными. В геометрии рассматриваются аппроксимации кривых ломаными. Некоторые разделы математики в сущности целиком посвящены аппроксимации, например, теория приближения функций, численные методы анализа.