Математическая обработка результатов экспериментальных данных

Характерным для современного этапа развития технических наук является широкое и эффективное применение статистики в оценке и обработке экспериментальных данных. Предвидение событий дает возможность заблаговременно приготовиться к ним, учесть их положительные и отрицательные последствия, а если это возможно – вмешаться в ход развития, контролировать его, чем обуславливается актуальность данной работы. Целью курсовой работы является анализ и математическая обработка результатов экспериментальных данных. Задачи курсовой работы: 1. Провести обработку и анализ данных, полученных в ходе исследования успеваемости учащихся 11 класса школы № 152 города Краснодара, которые включают в себя набранные баллы ЕГЭ по базовой математике, набранные баллы ЕГЭ по профильной математике и среднюю успеваемость ученика за учебный год. 2. Выявить взаимосвязь между средней успеваемостью учеников и набранными баллами ЕГЭ по базовой и профильной математике. Объектом исследования в работе является средняя успеваемость за год, результаты базового и профильного ЕГЭ по математике учащихся 11 класса школы № 152 города Краснодара. Предметом исследования в данной работе является взаимосвязь между средней успеваемостью учеников и набранными баллами ЕГЭ по базовой и профильной математике.

---

Многих интересует стоимость презентации на заказ , рассчитать её можно, зайдя на сайт Work5.

---

. Методы, используемые в работе, для достижения целей: предварительная обработка экспериментальных данных, проверка гипотезы о нормальном распределении случайной величины, проверка экспериментальных данных на наличие грубой погрешности, корреляционный и регрессионный анализ.

В технических науках часто приходится сталкиваться с необходимостью обработки и анализа экспериментальных данных, полученных в результате наблюдения. В ходе курсовой работы были проанализированы и обработаны данные, полученные в ходе исследования успеваемости учащихся 11 класса школы № 152 города Краснодара, которые включали в себя набранные баллы ЕГЭ по базовой и профильной математике, а также среднюю успеваемость учеников за год. Была выявлена слабая прямая взаимосвязь между средней успеваемостью учеников за год и результатом базового ЕГЭ по математике, а также слабая обратная связь между средней успеваемостью учеников за год и результатом профильного ЕГЭ по математике. Таким образом, в ходе курсовой работы, с помощью математической обработки результатов экспериментальных данных было установлено, что средняя успеваемость учеников за год не влияет на результаты базового и профильного ЕГЭ по математике. Цель и задачи курсовой работы выполнены в полном объеме.

1. Теория Вероятностей, М. 1998 2. Гутер Р.С., Овчинский Б.В. Элементы численного анализа и математической обработки результатов опыта. - М.: Физматгиз, 1962. - 356 с. 3. Зайдель А.Н. Ошибки измерения физических величин. - Л.: Наука, 1974. - 108 с. 4. Кассандрова О.Н., Лебедев В.В. Обработка результатов наблюдений. - М.: Наука, 1970. - 104 с. 5. Колесников А.Ф. Основы математической обработки результатов измерений. - Томск: ТГУ, 1963. - 49 с. 6. Плескунин В.И., Воронина Е.Д. Теоретические основы организации и анализа выборочных данных в эксперименте. Учебное пособие. - Л.: ЛЭУ, 1979. - 232 с. 7. Румшинский Л.З. Математическая обработка результатов эксперимента. Справочное руководство. - М.: Наука, 1971. - 192 с. 8. Рыжов Э.В., Горленко О.А. Математические методы в технологических исследованиях. - Киев: Наук. думка, 1990. - 184 с. 9. Сухов А.Н. Математическая обработка результатов измерений. Учебное пособие. - М.: МИСИ, 1982. - 89 с. 10. Чкалова О.Н. Основы научных исследований. - Киев: Вища школа, 1978. - 120 с. 11. Математическая статистика : учеб.-метод. пособие / авт.-сост. : С. Е. Демин, Е. Л. Демина ; М-во образования и науки РФ ; ФГАОУ ВО «УрФУ им. первого Президента России Б.Н.Ельцина», Нижнетагил. технол. ин-т (фил.). – Нижний Тагил : НТИ (филиал) УрФУ, 2016. – 284 с. 12. Т.В. Борздова, Основы статистического анализа и обработки данных с применением Microsoft Excel: учебное пособие /Борздова Т.В. – Минск: ГИУСТ БГУ, 2011. – 75 с. 13. В.Р. Бараз, Использование MS Excel для анализа статистических данных: учебное пособие/Бараз В.Р., Пегашин В.Ф. – 2-е изд. – Нижний Тагил: НТИ (филиал) УрФУ, 2014. – 181 с. 14. В.Е. Гмурман, Теория вероятностей и математическая статистика: учебное пособие для вузов/Гмурман В.Е. – 9-е изд. – М.: Высшая школа, 2003. – 479 с. 15. Веременюк В. В., Крушевский Е.А., Мороз О. А./ Статистическая обработка экспериментальных данных/ Минск БНТУ, 2015-77с. 16. Е .А. Лукерьянова/ Математическая статистика часть 2/ Курган/ 2018-48с.