Методы регрессионного анализа в задачах обработки технической информации в сфере автоматизации систем промышленной вентиляции
Диплом, Разное
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 3
1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА: ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ И ПРАКТИЧЕСКОЕ ЗНАЧЕНИЕ 6
2. МЕТОДЫ НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ И НАИМЕНЬШИХ МОДУЛЕЙ КАК ОСНОВА ПОСТРОЕНИЯ РЕГРЕССИОННЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ 11
3. ВИДЫ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ 18
3.1 Линейные и нелинейные модели относительно независимых переменных 18
3.2 Линейные и нелинейные модели относительно коэффициентов регрессии 19
3.3 Построение уравнений регрессии методом наименьших квадратов 21
3.3.1 Однофакторная линейная модель 21
3.3.2 Многофакторная линейная модель 24
3.4 Требования к статистическим оценкам коэффициентов регрессии 29
3.5 Статистическое оценивание построенных уравнений: проверка адекватности экспериментальным данным и значимости коэффициентов регрессии 30
4. ПРИМЕНЕНИЕ РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА В ЗАДАЧАХ ОБРАБОТКИ ТЕХНИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ 34
4.1 Краткое описание отрасли 34
4.2 Формулировка задачи 37
4.2.1 Схема обработки воздуха 38
4.2.2 Исходные данные 42
4.2.3 Процедура анализа 44
4.3 Оптимизация контура управления 54
5. РАЗРАБОТКА ЭЛЕМЕНТОВ БИЗНЕС-ПЛАНОВ 58
5.1 Анализ положения дел в отрасли 59
5.2 Описание темы исследования 63
5.3 Обоснование использования методов регрессионного анализа как темы собственных исследований без привлечения сторонних ресурсов 65
5.4 Объем затрат и сроки проведения исследования 66
5.4.1 Календарное планирование работ 66
5.4.2 Материальное обеспечение процесса исследовательских работ 67
5.4.3 Расчет заработной платы и итоговая калькуляция затрат 68
6. БЕЗОПАСНОСТЬ И САНИТАРНО-ГИГИЕНИЧЕСКИЕ УСЛОВИЯ ТРУДА НА РАБОЧЕМ МЕСТЕ ОПЕРАТОРА ПЭВМ 70
6.1 Микроклимат производственного помещения 71
6.2 Вентиляция 72
6.3 Вредные вещества и пыль 74
6.4 Шум и вибрации 74
6.5 Электромагнитные излучения 77
6.6 Освещение 78
6.7 Электробезопасность 82
6.8 Пожарная безопасность 83
ВЫВОДЫ 84
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 86
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 88
Введение
Темой исследования дипломной работы является регрессионный анализ - метод статистической обработки экспериментальных данных, один из основополагающих методов математической статистики.
В общем определении математическая статистика - наука о математических методах анализа данных, полученных в ходе наблюдения, при производстве измерений, проведении опытов и т.д. В зависимости от природы исходных данных, требуемого результата их обработки математическая статистика делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций, анализ временных рядов, статистику объектов нечисловой природы. Методы математической статистики применимы в огромном количестве приложений, потому что наборы статистических данных, требующих обработки, найдутся практически в любой отрасли или сфере человеческой деятельности.
Считается, что математическая статистика сформировалась как отдельная наука в начале двадцатого столетия. С развитием вычислительной техники во второй половине...
Объем: 88
Год сдачи: 2010
Стоимость: 2900 руб.
