    Сейчас на сайте: 1 посетителей (1 зарегистрированных, 0 гостей) |   426057681  574055213 |  Партнерам |  Авторам |  Покупателям |
Методы регрессионного анализа в задачах обработки технической информации в сфере автоматизации систем промышленной вентиляции
| дипломные работы, Разное Объем работы: 88 стр. Год сдачи: 2010 Стоимость: 2900 руб. Просмотров: 989 | Не подходит работа? |
Оглавление
Введение
Заключение
Заказать работу
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
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
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 прошлого века развивается новое научное направление - прикладная статистика. Различие между ними заключается в том, что прикладная статистика ориентируется на разработку и применение методов к конкретным областям знаний и отраслям народного хозяйства. В результате чего появляются научно-практические дисциплины, такие как эконометрика, биометрика, статистика в промышленности, статистика в медицине, психологии и другие, список перечисления будет длинным. Естественно могут быть найдены новые задачи статистической обработки данных, требующие развития и обоснования новых статистических методов.
В целом математическая статистика предоставляет широчайшее поле для исследования, богатое как теоретическим материалом, имеющим более чем трехсотлетнюю историю - со времен появления теории вероятностей, так и прикладными применениями мощного математического аппарата.
Исследование регрессионного анализа будет выполнено с точки зрения применения к задачам статистической обработки экспериментальных данных. Задачи...
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 прошлого века развивается новое научное направление - прикладная статистика. Различие между ними заключается в том, что прикладная статистика ориентируется на разработку и применение методов к конкретным областям знаний и отраслям народного хозяйства. В результате чего появляются научно-практические дисциплины, такие как эконометрика, биометрика, статистика в промышленности, статистика в медицине, психологии и другие, список перечисления будет длинным. Естественно могут быть найдены новые задачи статистической обработки данных, требующие развития и обоснования новых статистических методов.
В целом математическая статистика предоставляет широчайшее поле для исследования, богатое как теоретическим материалом, имеющим более чем трехсотлетнюю историю - со времен появления теории вероятностей, так и прикладными применениями мощного математического аппарата.
Исследование регрессионного анализа будет выполнено с точки зрения применения к задачам статистической обработки экспериментальных данных. Задачи...
В ходе выполнения дипломной работы были рассмотрены теоретические и практические аспекты применения методов статистической обработки данных, а именно регрессионного анализа в задачах обработки технической информации.
Результаты работы применительно к профессиональной сфере автора работы, имеют важное практическое значение. Механизм регулирования температуры, влажности и пр. предполагает измерение регулируемого параметра, выработку соответствующего управляющего воздействия. Анализ расхода теплоносителя, предполагает выявление факторов влияющих на его перерасход. Освоение новых технических решений, предполагает предварительное построение модели управления. В этих и подобных им задачах всегда найдется место для применения статистических методов. Которые, конечно не ограничиваются только регрессионным анализом.
Рассмотренная проблема регулирования расхода воздуха, достаточно интересна тем, что подобные конфигурации применяются в основном в сфере систем промышленной вентиляции. Причина этого, отсутствие в на настоящий момент, в нормативной документации норм на содержание CO2 в жилых и общественных зданиях. В отличие от производственных, где с 2006 года на рабочем месте регламентируется максимальная разовая ПДК и среднесменная. По традиции вопросам, безопасности и экологии за рубежом уделяется большее внимание. Поэтому там подобные схемы повсеместно применяются для зданий и сооружений, где постоянно находятся люди. В отечественной индустрии есть тенденция движения в этом направлении, и в общем-то данная тема имеет перспективу.
Другим важным аспектом проделанной работы является не только решение конкретной проблемы регулирования расхода воздуха. А так же то, что исследование проводилось внутри организации. Это способствует повышению ее научного потенциала и, что немаловажно, служит дополнительной мотивацией для сотрудников. С этой точки зрения, проведение подобных исследований приносит такую же пользу как тренинги, семинары, курсы обучения по новинкам техники, при...
Результаты работы применительно к профессиональной сфере автора работы, имеют важное практическое значение. Механизм регулирования температуры, влажности и пр. предполагает измерение регулируемого параметра, выработку соответствующего управляющего воздействия. Анализ расхода теплоносителя, предполагает выявление факторов влияющих на его перерасход. Освоение новых технических решений, предполагает предварительное построение модели управления. В этих и подобных им задачах всегда найдется место для применения статистических методов. Которые, конечно не ограничиваются только регрессионным анализом.
Рассмотренная проблема регулирования расхода воздуха, достаточно интересна тем, что подобные конфигурации применяются в основном в сфере систем промышленной вентиляции. Причина этого, отсутствие в на настоящий момент, в нормативной документации норм на содержание CO2 в жилых и общественных зданиях. В отличие от производственных, где с 2006 года на рабочем месте регламентируется максимальная разовая ПДК и среднесменная. По традиции вопросам, безопасности и экологии за рубежом уделяется большее внимание. Поэтому там подобные схемы повсеместно применяются для зданий и сооружений, где постоянно находятся люди. В отечественной индустрии есть тенденция движения в этом направлении, и в общем-то данная тема имеет перспективу.
Другим важным аспектом проделанной работы является не только решение конкретной проблемы регулирования расхода воздуха. А так же то, что исследование проводилось внутри организации. Это способствует повышению ее научного потенциала и, что немаловажно, служит дополнительной мотивацией для сотрудников. С этой точки зрения, проведение подобных исследований приносит такую же пользу как тренинги, семинары, курсы обучения по новинкам техники, при...
После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.