Основы экспериментальных исследований
Автор: Наталья Баландина
Форматы: PDF
Издательство: Северо-Кавказский Федеральный университет (СКФУ)
Год: 2015
Место издания: Ставрополь
Страниц: 113
Артикул: 19050
Краткая аннотация книги "Основы экспериментальных исследований"
Составлено в соответствии с требованиями Федерального государственного стандарта высшего профессионального образования, рабочим учебным планом и программой дисциплины «Электроэнергетика и электротехника» для студентов направления подготовки 13.03.02 – Электроэнергетика и электротехника.
Содержание книги "Основы экспериментальных исследований"
ВВЕДЕНИЕ
РАЗДЕЛ 1. ПОДГОТОВКА И ПРОВЕДЕНИЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
ТЕМА 1. Общие сведения об экспериментальных исследованиях
РАЗДЕЛ 2. ОФОРМЛЕНИЕ И АНАЛИЗ ДАННЫХ, ПОЛУЧЕННЫХ В ХОДЕ ЭКСПЕРИМЕНТА
ТЕМА 1. Статистическая обработка данных в системе MATHCAD
ТЕМА 2. Статистическая обработка данных в системе MATLAB
ТЕМА 3. Графические изображения в статистике
РАЗДЕЛ 3. ИНФОРМАЦИОННОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ
ТЕМА 1. Нейронные сети, как способ обработки данных
ТЕМА 2. Применение теории нечетких множеств для обработки данных
ТЕМА 3. Построение модели гибридных систем для обработки данных
ТЕМА 4. Презентация как средство представления итогов обработки данных
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА И ИНТЕРНЕТ-РЕСУРСЫ
Все отзывы о книге Основы экспериментальных исследований
Отрывок из книги Основы экспериментальных исследований
32 Интерполяция и аппроксимация данных Под аппроксимацией подразумеваются описание некоторой, порой не заданной явно, зависимости или совокупности представ-ляющих данных с помощью другой, обычно более простой или более единообразной зависимости. Данные могут быть заданы как координаты узловых точек, занесенные в таблицу. График ап-проксимации функции может не проходить через узловые точки, но приближать их с некоторой среднеквадратичной погрешностью. Это характерно для регрессии – реализации метода наименьших квадратов (МНК). Основная задача интерполяции – оценить значение представ-ляемой данными зависимости в промежутках между ее узловыми точками. Для этого используются подходящие функции, значения которых в узловых точках совпадают с координатами этих точек. Так при линейной интерполяции зависимости у(х) узловые точки просто соединяются друг с другом отрезками прямых и считается, что искомые промежуточные точки расположены на этих отрезках. Полиноминальная регрессия Наиболее известная аппроксимация – полиномиальная. В MATLAB функции аппроксимации определены полиномами по методу наименьших квадратов – полиномиальной регрессии.
С книгой "Основы экспериментальных исследований" читают
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Бестселлеры нон-фикшн
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Новинки книги нон-фикшн
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
Посмотреть
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку