Орындаған: Қалданов Диас Қабылдаған: Жабаев Ермахан Алматы 2023 Жоспар
жүктеу/скачать 120,09 Kb.
|
Қалданов Диас СОЖ2 жана
- Бұл бет үшін навигация:
- Қабылдаған
- Негізгі бөлім Аппроксимация әдістері.
- Нүктелік жуықтау
- Регрессиялық талдау
- Microsoft Excel бағдарламасында аппроксимация әдістерін қолдану: Болжау
- Эксперименттік деректерді талдау
- Трендтер мен заңдылықтарды бағалау
- Пайдаланған әдебиеттер
|
Абай атындағы қазақ ұлттық педагогикалық университеті СӨЖ-3 Тақырыбы: Microsoft Excel - де аппроксимация әдісі Орындаған: Қалданов Диас Қабылдаған: Жабаев Ермахан Алматы 2023 Жоспар: 1. Кіріспе. 2.Негізгі бөлім. 2.1. Аппроксимация әдістері 2.2. Microsoft Excel бағдарламасында аппроксимация әдістерін қолдану 3. Қорытынды. 4. Пайдаланған әдебиеттер Кіріспе Аппроксимация әдісі - берілген нүктелер арасындағы функционалдық тәуелділіктерді шамамен табу үшін қолданылатын математикалық тәсіл. Ол деректерді талдауда, модельдеуде және болжауда маңызды рөл атқарады. Бұл рефератта біз деректерді өңдеу мен талдаудың ең кең таралған құралдарының бірі Microsoft Excel көмегімен жуықтау әдістерін қалай қолдануға болатынын қарастырамыз [1]. Негізгі бөлім Аппроксимация әдістері. Жуықтау әдістері қарапайым математикалық функцияларды қолдана отырып, деректердің күрделі тәуелділіктерін шамамен ұсынуға мүмкіндік береді. Microsoft Excel бағдарламасында жуықтау әдістерін енгізудің бірнеше әдісі бар: Нүктелік жуықтау: Excel графиктері мен диаграммаларын қолдана отырып, деректер жиынтығына автоматты түрде сәйкес келетін тренд сызықтарын жүргізуге болады. Бұл қандай математикалық функцияның деректерге ең жақсы сәйкес келетінін шамамен бағалауға мүмкіндік береді. Регрессиялық талдау: Excel айнымалылар арасындағы байланысты сипаттайтын ең жақсы математикалық модельді табуға мүмкіндік беретін регрессиялық талдау жүргізуге мүмкіндік береді. Деректерді жуықтау үшін сызықтық, көпмүшелік, экспоненциалды және логарифмдік модельдерді қолдануға болады. Microsoft Excel бағдарламасында аппроксимация әдістерін қолдану: Болжау: жуықтау әдістерін модельдер жасау және қолда бар деректерге негізделген болашақ мәндерді болжау үшін пайдалануға болады. Бұл экономика, қаржы, ғылыми зерттеулер және басқа салаларда пайдалы. Эксперименттік деректерді талдау: ғылыми зерттеулер мен инженерияда жуықтау эксперимент нәтижелерін талдауға және заңдылықтарды анықтауға көмектеседі. Деректерді өңдеу: деректерді тегістеу және ондағы шуды азайту үшін жуықтау әдістерін қолдануға болады. Трендтер мен заңдылықтарды бағалау: жуықтау шешім қабылдауда пайдалы болатын мәліметтердегі трендтер мен заңдылықтарды анықтауға көмектеседі [1]. Қорытынды Жуықтау әдістері Деректерді талдау мен модельдеудің қуатты құралын ұсынады. Microsoft Excel бағдарламасын пайдалану бұл әдістерді қолдануды жеңілдетеді, оларды пайдаланушылардың кең ауқымына қол жетімді етеді және оларға ақпараттандырылған, деректерге негізделген шешімдер қабылдауға көмектеседі. Пайдаланған әдебиеттер: Чат GPT: https://chat.openai.com/c/1d062983-a1d5-4a7f-9b85-964cfd33440a жүктеу/скачать 120,09 Kb. Достарыңызбен бөлісу:
|