информатика. авымаыв. Занятие 2
 Скачать 26.45 Kb.
|
|
Информатика СОО (1 семестр) Практическое занятие 2 Вариант 1 1. Изобразить в виде графа информацию об организации мотострелковых (мотопехотных) батальонов армии СССР: «В середине 70-х гг. мотострелковый батальон Советской Армии насчитывал 395 человек и имел следующую структуру. Во главе стоял командир батальона. Ему подчинялись управление, штаб, 3 мотострелковые роты, взвод связи, минометная батарея, противотанковый взвод, отделение технического обслуживания, взвод снабжения и батальонный медицинский пункт. В управление батальоном входили сам комбат, заместитель по политической части, заместитель по технической части и техник батальона. Штаб состоял из начальника штаба, начальника связи, инструктора-дозиметриста, писаря и водителя бронетранспортера. Начальник связи являлся командиром взвода связи (еще 12 чел.). Минометная батарея состояла из управления (10 чел.) и двух взводов по 20 чел., в каждом — по 3 120-мм миномета. Противотанковый взвод состоял из отделения станковых противотанковых гранатометов (8 чел., 2 гранатомета СПГ-9) и двух отделений противотанковых управляемых ракет (по 6 чел. и по 2 ПТУРС в отделении). Отделение технического обслуживания: командир отделения, водитель-автослесарь и старший механик. Взвод снабжения: командир взвода, его заместитель, хозяйственная часть (3 чел.) и автотранспортное отделение (4 чел.). Батальонный медицинский пункт: начальник пункта, шофер-санитар и 2 санитара. Мотострелковая рота состояла из управления (командир роты, заместитель по политической части, старшина роты), пулеметного отделения и 3 мотострелковых взводов. Пулеметное отделение состояло из командира отделения, водителя бронетранспортера и двух пулеметных расчетов, в каждом пулеметчик и помощник пулеметчика. Мотострелковый взвод имел командира взвода, заместителя командира и 3 мотострелковых отделения. В каждом отделении: командир отделения, пулеметчик, гранатометчик, помощник гранатометчика, старший автоматчик, 3 автоматчика и водитель бронетранспортера.» 2. Представить информацию о классификации в русском языке в виде графа. Является ли полученный граф деревом? Местоимения в русском языке бывают трех лиц: 1-го, 2-го и 3-го. Во всех трех лицах они могут быть единственного и множественного числа. Местоимения 3-го лица единственного числа кроме того изменяются по родам. Местоимение 1-го лица единственного числа — я, местоимение 1-го лица множественного числа — мы. Местоимение 2-го лица единственного числа — ты, местоимение 2-го лица множественного числа — вы. Местоимения 3-го лица единственного числа: мужского рода — он, женского рода — она, среднего рода — оно. Местоимение 3-го лица множественного числа — они. 3. На основании исходных данных постройте аддитивную модель временного ряда Месяц Удельный вес частного жилья в объеме строительства % Сентябрь 37,5 Октябрь 27,5 Ноябрь 23,5 Декабрь 41,0 Январь 43,3 Февраль 37,2 Март 33,4 Апрель 29,6 Май 31,1 Решение Временной ряд – совокупность значений какого-либо показателя за несколько последовательных моментов или периодов времени. Аддитивная модель – модель вида: Y=T+S+E, где Т - трендовая компонента; S – циклическая компонента; Е – случайная компонента. Алгоритм построения аддитивной модели. Шаг1. Выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней: 1. Суммируем уровни ряда последовательно за каждый промежуток времени, в котором наблюдаются колебания со сдвигом на один момент времени и определяем условные величины показателя Y. 2. Делим полученные величины на число моментов времени в промежутке и находим скользящие средние. 3. Находим средние значения из двух последовательных скользящих средних – центрированные скользящие средние. Шаг 2. Оценка сезонной компоненты: 1. Находим оценку сезонной компоненты, как разность между фактическими уровнями ряда и центрированными скользящими средними. 2. Находим средние оценки сезонной компоненты за каждый промежуток времени, в котором наблюдаются колебания . 3. Исходя из условия взаимопогашения сезонных воздействий определяем корректирующий коэффициент k: в аддитивной модели ; где n – период колебаний. 4. Рассчитываем скорректированные значения сезонных компонент: в аддитивной модели: Шаг 3. Элиминирование влияния сезонной компоненты: Находим значения Т+Е как Y-S – в аддитивной модели. Шаг 4. Определение трендовой компоненты ряда. 1. Трендовая компонента ряда определяется с помощью построения регрессионной модели, параметры которой находятся методом наименьших квадратов. 2. С помощью уравнения регрессии находим уровни трендовой компоненты Т для каждого момента времени t. Шаг 6. Находим значения Т+S. Шаг 7. Находим случайную компоненту Е= Y-(T+S) Шаг 8. Оценка качества модели. 1. Находим сумму квадратов случайной компоненты. 2. Находим отношение суммы квадратов случайной компоненты к общей сумме квадратов отклонений уровней ряда от его среднего значения: % Пример выполнения Шаг1. Выравнивание исходных уровней ряда методом скользящей средней: Расчеты отобразим в таблице 1. Таблица 1. Выравнивание исходных уровней ряда t Итого за 3 месяца. скользящая средняя центрированная скользящая средняя Оценка сезонной компоненты 1 36,40 - - - - 2 28,60 87,40 29,13 - - 3 22,40 93,30 31,10 30,12 -7,72 4 42,30 106,30 35,43 33,27 9,03 5 41,60 123,10 41,03 38,23 3,37 6 39,20 113,20 37,73 39,38 -0,18 7 32,40 102,40 34,13 35,93 -3,53 8 30,80 92,80 30,93 32,53 -1,73 9 29,60 60,40 - - - Итого Выбираем метод сглаживания скользящей средней по трем соседним компонентам ряда. Скользящая средняя . Остальные столбцы вычисляем согласно описанию Шага 1. Отобразим исходный ряд и сглаженный на графике Шаг 2. Оценка сезонной компоненты: Сгруппируем компоненты ряда по триместрам и составим расчетную таблицу. Таблица 2. Оценка сезонной компоненты Показатели Триместр Месяцы 1 - - -7,72 2 9,03 3,37 -0,18 3 -3,53 -1,73 - Итого за триместр 5,50 1,63 -7,90 Средняя оценка сезонной компоненты 2,75 0,82 -3,95 Скорректированная сезонная компонента 2,88 0,94 -3,82 Таблица 3. Расчеты для построения трендовой модели t Y 1 33,86 -4,00 0,16 16,00 -0,64 0,03 2 26,65 -3,00 -7,05 9,00 21,16 49,73 3 26,89 -2,00 -6,81 4,00 13,62 46,35 4 39,76 -1,00 6,06 1,00 -6,06 36,73 5 39,65 0,00 5,95 0,00 0,00 35,38 6 43,69 1,00 9,99 1,00 9,99 99,83 7 29,86 2,00 -3,84 4,00 -7,68 14,74 8 28,85 3,00 -4,85 9,00 -14,56 23,54 9 34,09 4,00 0,39 16,00 1,57 0,15 Сумма 45,0 303,3 0 0 60,000 17,394 306,489 Среднее 5,00 33,70 -- -- 6,67 1,93 34,05 Найдем: Таблица 4. Определение случайной компоненты t Y 1 36,40 2,54 33,86 32,540 35,08 1,32 1,74 2 28,60 1,95 26,65 32,830 34,78 -6,18 38,22 3 22,40 -4,49 26,89 33,120 28,63 -6,23 38,79 4 42,30 2,54 39,76 33,410 35,95 6,35 40,33 5 41,60 1,95 39,65 33,700 35,65 5,95 35,38 6 39,20 -4,49 43,69 33,990 29,50 9,70 94,12 7 32,40 2,54 29,86 34,280 36,82 -4,42 19,53 8 30,80 1,95 28,85 34,570 36,52 -5,72 32,74 9 29,60 -4,49 34,09 34,860 30,37 -0,77 0,59 Сумма 301,45 Сумма квадратов абсолютных ошибок = 301,45 Шаг 8. Оценка качества модели. Сумма квадратов абсолютных ошибок: Σ Е2 = 301,45 Отношение суммы квадратов случайной компоненты к общей сумме квадратов отклонений уровней ряда от его среднего значения: % Вывод: Построенная аддитивная модель объясняет 1,65% общей вариации уровней временного ряда и ее можно использовать в прогнозах будущего удельного веса частного жилья в объеме строительства. |