» » Конспект урока по Информатике "Модели Статистического прогнозирования" 11 класс

Конспект урока по Информатике "Модели Статистического прогнозирования" 11 класс


Здесь Вы можете скачать Конспект урока по Информатике "Модели Статистического прогнозирования" 11 класс для предмета : Информатика. Данный документ поможет вам подготовить хороший и качественный материал для урока.

Конспект урока информатики в 11 классе на тему: «Модели Статистического прогнозирования».

Учитель информатики: Клименко С.И. МОУСОШ№87 г. Волгоград

Цели:

Дидактическая: Выяснить особенности статистических моделей, вспомнить обобщённую формулу квадратичной функции, ознакомиться с методом наименьших квадратов, изучить несколько новых функций Excel(СУММ, поиск решений).

Воспитательная: Убедить учащихся в познаваемости мира и объективности наших знаний о нем.

Развивающая: Объяснить учащимся плюсы статистических моделей, показать каков на практике метод наименьших квадратов, и каким образом переносить созданные на бумаге модели в Excel.

Тип урока: изложение нового материала.

Вид урока: беседа, решение задач.

Оборудование: ноутбуки у учеников и интерактивная доска у учителя.

Этап урока

Время (мин)

Деятельность учителя

Деятельность ученика

Организационный момент

3



Изложение нового материала

30

Постановка и поэтапное решение задачи в теоретическом виде.

Последующая адаптация алгоритма решения под MS Excel.

Слушают учителя

Следят за ходом мысли учителя , по возможности принимая участие в процессе решения, делают выводы и записывают их в тетрадь

Пытаются самостоятельно перенести алгоритм решения задачи в MS Excel .


Домашнее задание

2

§38 стр.203



ХОД УРОКА

Сегодня мы будем изучать Модели статистического прогнозирования .

Для начала откроем учебники на странице 197 .Это заданный на дом параграф, с которым вы уже ознакомились. На рисунке 6.2 приведён график зависимости заболевших астмой от концентрации угарного газа в атмосфере. Нашей задачей будет найти наиболее удачную функцию, описывающую приведённую зависимость с помощью MS Excel.

Сразу отметим тот факт, что наша модель статистическая, то есть изобилует приближёнными, усреднёнными и достаточно неточными значениями, суть такой модели не в точном подсчёте , а в прогнозировании тенденций и приблизительных значений. По этому и подбирать мы будем не ту функцию, которая пройдёт через абсолютно все узловые точки и подойдёт точь-в-точь , а наиболее простую функцию отражающую общий характер и проходящую как можно более близко к графику приведённому на рисунке.

В параграфу уже говорилось о том, каким образом можно подобрать такую функцию методом МНК (метод наименьших квадратов). Теперь несколько слов об этапах подбора такой функции.

1ый этап заключается в подборе вида функции. Совершается это по большому счёту интуитивно, методом перебора вариантов.

2ый этап заключается в подборе параметров функции. То есть вычислении её коэффициентов.

Есть то нам и понадобится метод наименьших квадратов. Суть этого метода в том, что сумма квадратов отклонений изначального графика функции от того, что мы ищем должна быть минимальна.

Теперь следует непосредственно открыть Excel и переписать туда таблицу приведённую на рисунке 6.2

Вы полня первый этап мы понимаем что наша функция по виду напоминает квадратичную. Её общий вид таков :

Значит на втором этапе мы будем искать 3 коэффициента: a,b,c.

Искать их мы будем методом МНК.

В самом Excel воспользуемся функцией «Поиск решений».

Выберем три колонки, в которых буду располагаться наши коэффициенты. Сначала впишем в них произвольные значения. Пусть это будут a=1,b=2,c=4.

Выделим колонку под нашу новую функцию P1.В ячейку которой впишем $столбец с коэффициентом «a»$ячейка с коэффициентом =«a»$ *ячейка со значением концентрации угарного газа^2+$ столбец с коэффициентом «b»$ ячейка с коэффициентом «b»* ячейка со значением концентрации угарного газа +$ столбец с коэффициентом «с»$ ячейка с коэффициентом «с»

Перетянем эту формулу во все ячейки. Знаки «$» нужно ставить так, как мы пользуемся одними и теми же a.b,c.

Далее прописываем колонку с значениями квадратов отклонений. В ячейку впишем =(ячейка с P1-ячейка со значением P при таком же значении концентрации угарного газа(C))^2.

Распространяем эту формулу на все ячейки.

Затем в какой либо ячейке просуммируем все значения квадратов отклонений, с помощью функции «СУММ».

Теперь нам осталось только выделить ячейку с суммой квадратов отклонений и нажать «Поиск решений» (находится в меню данные подменю анализ) в открывшемся окне выбираем «минимальному значению» а в «изменяя ячейки» впишем (или просто выделим после щелчка на поле) ячейки с нашими коэффициентами a,b,c.

Задача решена. Для наглядности имеет смысл самостоятельно построить график с исходной и подобранной нами функций и увидеть как они соотносятся.

Плюсом таким моделей является то, что мы можем предсказывать развитие ситуацию проводя анализ более ранних её форм. Не прибегая к непосредственным опытам.


Д.З. §38 стр.203 в Учебнике «Информатика и ИКТ» для 10-11 классовСемакин И.Г., Хеннер Е.К.



Другие материалы из категории Информатика



  • Рейтинг@Mail.ru