The standard application Microsoft Office for calculations and creates account a work was doing used in this work. In electrical tabulation Microsoft Excel realization the control variant was calculated and was created graphics change temperatures of a solution from size pH a solution. Turbo Pascal 7.0 permitted create main numbers calculations with assignment fault and exacting speed, what gave essential lower difficulty work. In Microsoft Word was created account in conformity of standards.
Pages 34, tabulations 13, images 3.
Оглавление.
Оглавление. 4
1. Постановка задачи. 5
1.1 Общие сведения. 5
1.2 Исходные данные. 5
2. Теоретические сведения. 7
2.1 Построение корреляционной таблицы. 7
2.2 Вычисление коэффициента корреляции, нахождение уравнения регрессии. 8
2.3 Вычисление коэффициента детерминированности. 10
3. Подготовка теста. 12
3.1 Построение корреляционной таблицы. 12
3.2 Вычисление коэффициента корреляции, нахождение уравнений регрессии. 16
3.3. Вычисление коэффициента детерминированности. 20
3.4. Обработка полученных результатов. 22
4. Разработка алгоритма. 23
4.1. Укрупнённый алгоритм и его описание. 23
5. Составление программы. 24
5.1. Описание используемых переменных, массивов. 24
5.2. Соответствие между блок-схемой и программой. 26
5.3. Программа в Turbo Pascal. 27
Анализ результатов. 32
Выводы.. 33
Библиографический список. 34
1. Постановка задачи.
1.1 Общие сведения.
При исследовании некоторого технологического процесса часто возникает задача оценки одновременного изменения содержания двух химических элементов или соединений, характеризующих этот процесс. При этом может иметь место один из трёх случаев:
- с увеличением содержания одного химического элемента (соединения) содержание другого химического элемента (соединения) также возрастает;
- с увеличением содержания одного химического элемента (соединения) содержание другого уменьшается;
- с увеличением содержания одного химического элемента- (соединения). содержание другого не изменяется.
Часто взаимное изменение значений Y и Х может быть описано линейной функцией. Нахождение уравнения прямой линии, называемой линией регрессии, относительно которой располагаются значения Y и X, является целью исследования.
Для нахождения уравнения линии регрессии при достаточно большом числе наблюдений строят вспомогательную (корреляционную) таблицу и находят ряд математических характеристик признаков Y и X.
1.2 Исходные данные.
При определении оптимальных условий технологического процесса получения волокна из пропилена изучалось влияние температуры нагревателей (Х) на температуру расплава (Y). Результаты испытаний представлены в таблице 1.
Таблица 1
Температура раствора и величина pH раствора
Задание:
1.
По результатам наблюдений двух измеримых признаков (X,Y) построить корреляционную таблицу, распределив значения X, Y на 5 – 6
интервалов. Найти условные средние значения 
, 
.
2. Вычислить значения коэффициента корреляции и найти соответствующие им два уравнения линии регрессии. Одно уравнение найти по группированным, другое по негруппированным данным.
3. Найти уравнение линии регрессии методом наименьших квадратов.
4. Построить точечную диаграмму, указать на ней линию тренда.
5.
Найти теоретические значения Y, подставив данные
значения 
в
данные уравнения регрессии.
6.
Построить графики линий условных средних значений , а также графики
теоретических значений Y, на одной диаграмме.
7. Найти коэффициенты детерминированности для трёх найденных линий регрессии.
8. Сравнить уравнения линий регрессии, найденные разными способами. Сравнить коэффициенты детерменированности. Сделать вывод, кокое из найденных уравнений регрессиинаилучшим образом аппроксимирует экспериментальные данные.
Расчёты выполнить с помощью Excel и программирования в среде Turbo Pascal 7.0. Составить подпрограммы, с помощью которых найти следующие величины:
· средние арифметические значения признаков X и Y по данным, не обьединённым
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.