Виртуальная лаборатория СТАТЬЯ Бойжигитов.А.У (2)

УДК 519.24
Построение виртуальной лаборатории нахождения числовых характеристик в
математической статистике в MS Excel
Ф.А.Ихсанова
(Филиал ФГБОУ ВО УГНТУ
в г.Октябрьском, доцент)
А.У.Бойжигитов
(Филиал ФГБОУ ВО УГНТУ
в г. Октябрьском, студент гр. БГБ 20-11)
Р.Р.Юсупов
(Филиал ФГБОУ ВО УГНТУ
в г. Октябрьском, студент гр. БГБ-19-12)
А.В.Шайдуллин
(Филиал ФГБОУ ВО УГНТУ
в г. Октябрьском, студент гр. БГБ-19-12)
А.А.Ситников
(Филиал ФГБОУ ВО УГНТУ
в г. Октябрьском, студент гр. БГБ-19-12)
Аннотация. В данной статье рассматриваются возможности и применения
интервального вариационного ряда , и также построение в программе Excel, с целю для
дальнейшего раскрытия этой темы и для вычисления таких расчётов как ( определение
высоты сечения рельефа, обработка больших массивов информации, для расчетов средней
величины, и для проведение разных отсчетов и измерение в нефтегазовом и в сфере
геологии. )
Ключевые слова: Интервальный вариационный ряд, Excel, применение ,
вычисление, расчёты.
UDC 519.24
Opportunities for improving the competence of students through the introduction of
information telecommunication technologies during a pandemic
F.A.Ikhsanova
(FSBEI НЕ Ufa State Petroleum Technological University, Branch of the City of
Oktyabrsky, Russian Federation, associate Professor of the ITMEN Department)
A.U. Boyzhigitov
A.V.Shaidullin
A.A.Sitnikov
R.R.Yusupov
(FSBEI НЕ Ufa State Petroleum Technological University, Branch of the City of
Oktyabrsky, Russian Federation, student gr. BGB 20-11)
Abstract. This article discusses the possibilities and applications of an interval variation
series, as well as construction in Excel, with the aim of further disclosing this topic and for
calculating such calculations as (determining the height of the relief section, processing large
amounts of information, for calculating the average value, and for carrying out different counts
and measurement in oil and gas and in the field of geology.)
Keywords: Interval variation series, Excel, application, calculation, calculations.
Introduction
Современном мире развитие технологии не стоит на одном месте , мир меняется
каждый день, изобретая и открывая что-то новое, современный мир невозможно
представить себе без достижений науки, а современного человека — без усвоенных им
основ научных знаний. Профессиональный успех сегодня во всех областях напрямую
зависит от владения новейшими научными знаниями .
В данной статье рассматриваются возможности и применения интервального
вариационного ряда, и проведение расчётов и вычисление в программе Excel. При
обработке больших массивов информации, что особенно актуально при проведении
современных научных разработок, перед исследователем стоит кучу задач для правильной
группировки исходных данных. Если данные имеют дискретный характер, то проблем
серьёзных не возникнет – необходимо просто провести отсчёты для данных признаков.
Если же исследуемый признак имеет непрерывный характер то выбор оптимального числа
интервалов и группировки признаков является отнюдь не тривиальной задачей.
Materials and methods
Интервальным вариационным рядом(ИВР) называют упорядоченную совокупность
интервалов варьирования значений случайной величины с соответствующими частотами
или относительными частотами попаданий в каждый из них значений величины.
Предпосылкой построение интервального вариационного ряда в программе Excel
является тот факт , что исследуемые величины принимают слишком много различных
значений. Поэтому для исследования интервального вариационного ряда используется
этот подход.
Для вычисления интервального вариационного ряда в программе Excel , нужно для
начала создать файл Excel, где будим проводит свои расчёты и вычисления.
1) Зная что ИВР -совокупность интервалов варьирования значений случайной
величины, берём некий интервал чисел который не варьируется и не имеющую никакой
последовательности, и располагаем в одном столбце, и сортируем эти числа по
возрастание или по убыванию для определения максимального и минимального значения,
вычисляем размах вариации отнимая от максимального минимальное значение чисел,
следовательно вычисляем оптимальные количество интервалов по формуле
𝑆 ≈ 1 + 3,322 ∗ lg 𝑛
Затем округляем полученное значение до целого числа. Что бы вычислить длину
интервалов нам нужно размах вариации разделить на округлённое значение оптимальное
количество интервалов, и так же округляем оптимальное количество интервалов до целых
едениц.
2) Строим интервалы. Левой частью интервала берём минимальное значение наших
чисел, далее нарезаем, наши интервалы для этого прибавляем полученное значение левой
части интервала, прибавляем округлённое значение длину нашего интеграла. Значением
следующей левой части интервала является нарезанная часть , полученные данные
пользуясь функцией ,,авто заполнение” вставляем в другие ячейки.
3) Количество частот. Чтобы определить количество частот мы должны сами
определить от кого и до кого интервале лежат числа, и в ручную разбить (с
корректировать) по нескольким интервалам, количество чисел в наших интервалах
являются количеством частот. С помощью функции ,,СУММА” суммируем значение
полученные в этом столбце.
4)Относительная чистота. Что бы получить значение относительную чистоту ,
нужно каждое количество частот оного интервала поделить на сумму всех количеств
частот.
5) Гистограмма частот – это ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников,
основаниями которых служат частичные интервалы длиною h, а высоты равны
отношению mi /h (плотность частоты).  Площадь гистограммы частот равна сумме всех
частот, то есть объему выборки. Значение гистограммы вводим в ручную , далее по
полученным данным строим график гистограммы.
6) Середина интервала. Что бы найти значение каждого интервала чисел , нам
нужно прибавить значения левого конца интервала на правую затем разделить на два.
Таким образом считаем для каждого интервала.
7) Что бы все наши значения отображались на диаграмме , нам нужно поменять
исходные данные диаграммы , добавляем в настройках диаграммы ,,РЯД” , в этот ряд под
значением ,,x” вносим все значения середин интервалов. Относительная чистота будет
является значением ,,y”
Results
Таким образом мы вычислили Эмпирическую функцию распределения , построили
Гистограмму, нашли количество частот , относительная чистота, и середину интервала.
Conclusion
Из выше представленного сделаем вывод, что интервального вариационного ряда
вычислять в программе Excel намного облегчает работу, выяснили что можно увидеть в
гистограмме изменение интервалов , вычислили Эмпирическую функцию распределения.
Таким образом, пришли к выводу что интервального вариационного ряда
вычислив в программе Excel определить высоту сечения рельефа, обработка больших
массивов информации, для расчетов средней величины, и для проведение разных отсчетов
и измерение в нефтегазовом и в сфере геологии.
Список использованных источников
1.
Ихсанова Ф. А. Решение прикладных задач с применением
компьютерной системы Mathematica на практических занятиях по математике
/ Ф. А. Ихсанова // Подготовка конкурентоспособного специалиста в процессе
обучения в техническом вузе: Межвуз. научно-методич. конф., 12 дек. 2008: Матер.
конф. – Уфа: УГНТУ, 2008. – С. 195-199.
2.
Тынчеров, К.Т. Ранжирование объектов по методу основного
компонента и выделение наиболее информативных параметров объекта [Текст] /
К.Т. Тынчеров, Ф.А. Ихсанова, М.В. Селиванова // Радиотехника. - 2018. - № 9. - С.
185-192.
3.
Габдрахманова, К.Ф. «Использование информационных технологий
в обучении студентов технического вуза» »[Текст]/К.Ф. Габдрахманова, Ф.К.
Усманова //Современные технологии в нефтегазовом деле-2017, Сборник трудов
международной научно –технической конференции
в 2-х томах,2017
Издательство:Уфимский государственный технический университет −г. Уфа.
4.
Ихсанова, Ф. А. Синергетический подход в организации практикоориентированного обучения студентов нефтяного профиля [Текст] Актуальные
вопросы инженерного образования – 2016: сборник научных трудов
Международной научно-методической конференции, посвященной 60-летию
филиала УГНТУ в г. Октябрьском (Октябрьский, 11 ноября 2016 г.) / отв. ред. В.Ш.
Мухаметшин. – Уфа: Изд-во УГНТУ, 2016. – С. 227-231
5.
Ихсанова Ф.А., Ихсанов А.И. Применение метода главных
компонентов при ранжировании объектов разработки // Современные технологии в
нефтегазовом деле – 2016: сб. тр. Междунар. науч.-техн. конф.: В 2 Т. Уфа:
УГНТУ, 2016. Т. 2. С. 231-235.
6.
Ихсанова Ф. А. Формирование
профессиональных
компетенций
будущего специалиста на занятиях по математике с помощью компьютерной
математической системы Mathematica. / Ф. А. Ихсанова // Современные вопросы
науки XXI века: VII Междун. науч.-практ. конф., 29 марта 2011 г.: сб. науч. тр.: в 2
ч. – Вып. 7. – Тамбов: Тамбовский областной институт повышения квалификации
работников образования, 2011. – С. 54-57.