Главная страница
Навигация по странице:

  • 43. Назначение и основные возможности системы управления базами данных. Элементы окна программы.

  • Ответы по информатике. Ответы к экзамену по дисциплине Информатика


    Скачать 1.47 Mb.
    НазваниеОтветы к экзамену по дисциплине Информатика
    АнкорОтветы по информатике.rtf
    Дата16.05.2017
    Размер1.47 Mb.
    Формат файлаrtf
    Имя файлаОтветы по информатике.rtf
    ТипОтветы к экзамену
    #7671
    страница9 из 12
    1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   12

    42. Анализ данных. Подбор параметра, поиск решения в табличном процессоре.

    В состав Microsoft Excel входит набор средств анализа данных (так называемый пакет анализа), предназначенный для решения сложных статистических и инженерных задач. Для анализа данных с помощью этих инструментов следует указать входные данные и выбрать параметры; анализ будет выполнен с помощью подходящей статистической или инженерной макрофункции, а результат будет помещен в выходной диапазон. Другие средства позволяют представить результаты анализа в графическом виде.

    Другие функции. В Microsoft Excel представлено большое число статистических, финансовых и инженерных функций. Некоторые из них являются встроенными, другие доступны только после установки пакета анализа.

    Обращение к средствам анализа данных. Средства, которые включены в пакет анализа данных, описаны ниже. Они доступны через команду Анализ данных меню Сервис. Если этой команды нет в меню, необходимо загрузить надстройку Пакет анализа.

    Дисперсионный анализ

    Существует несколько видов дисперсионного анализа. Требуемый вариант выбирается с учетом числа факторов и имеющихся выборок из генеральной совокупности.

    Однофакторный дисперсионный анализ. Это средство служит для анализа дисперсии по данным двух или нескольких выборок. При анализе сравнивается гипотеза о том, что каждый пример извлечен из одного и того же базового распределения вероятности с альтернативной гипотезой, предполагающей, что базовые распределения вероятности во всех выборках разные. Если имеется всего две выборки, применяют функцию ТТЕСТ. Для более двух выборок не существует обобщения функции ТТЕСТ, и вместо этого можно воспользоваться моделью однофакторного дисперсионного анализа.

    Двухфакторный дисперсионный анализ с повторениями. Этот вид анализа применяется, если данные можно систематизировать по двум параметрам. Двухфакторный дисперсионный анализ без повторения. Этот вид анализа полезен при классификации данных по двум измерениям, как и двухфакторный дисперсионный анализ с повторением. Однако при этом анализе предполагается только одно наблюдение для каждой пары

    Корреляционный анализ

    Функции КОРРЕЛ и ПИРСОН вычисляют коэффициент корреляции между двумя переменными измерений, когда для каждой переменной измерение наблюдается для каждого субъекта N (пропуск наблюдения для субъекта приводит к игнорированию субъекта в анализе). Корреляционный анализ иногда применяется, если имеется более двух переменных измерений для каждого субъекта N. В результате выдается таблица, корреляционная матрица, показывающая значение функции КОРРЕЛ (или ПИРСОН) для каждой возможной пары переменных измерений.

    Коэффициент корреляции, как ковариационный анализ, характеризует область, в которой два измерения "изменяются вместе". В отличие от ковариационного анализа коэффициент масштабируется таким образом, что его значение не зависит от единиц, в которых выражены переменные двух измерений (например, если вес и высота являются двумя измерениями, значение коэффициента корреляции не изменится после перевода веса из фунтов в килограммы). Любое значение коэффициента корреляции должно находится в диапазоне от -1 до +1 включительно.

    Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).

    Ковариационный анализ

    Корреляционный и ковариационный анализ можно использовать для одинаковых значений, если в выборке наблюдается N различных переменных измерений. Оба вида анализа возвращают таблицу (матрицу), показывающую коэффициент корреляции или ковариационный анализ, соответственно, для каждой пары переменных измерений. В отличие от коэффициента корреляции, масштабируемого в диапазоне от -1 до +1 включительно, соответствующие значения ковариационного анализа не масштабируются. Оба вида анализа характеризуют область, в которой две переменные "изменяются вместе".

    Ковариационный анализ вычисляет значение функции КОВАР для каждой пары переменных измерений (напрямую использовать функцию КОВАР вместо ковариационного анализа имеет смысл при наличии только двух переменных измерений, то есть при N=2). Элемент по диагонали таблицы, возвращаемой после проведения ковариационного анализа в строке i, столбец i, является ковариационным анализом i-ой переменной измерения с самой собой; это всего лишь дисперсия генеральной совокупности для данной переменной, вычисляемая функцией ДИСПР.

    Ковариационный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная ковариация), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная ковариация), или данные двух диапазонов никак не связаны (ковариация близка к нулю).

    Описательная статистика

    Это средство анализа служит для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных.

    Экспоненциальное сглаживание

    Применяется для предсказания значения на основе прогноза для предыдущего периода, скорректированного с учетом погрешностей в этом прогнозе. При анализе используется константа сглаживания a, по величине которой определяется степень влияния на прогнозы погрешностей в предыдущем прогнозе.

    ПРИМЕЧАНИЕ. Для константы сглаживания наиболее подходящими являются значения от 0,2 до 0,3. Эти значения показывают, что ошибка текущего прогноза установлена на уровне от 20 до 30 процентов ошибки предыдущего прогноза. Более высокие значения константы ускоряют отклик, но могут привести к непредсказуемым выбросам. Низкие значения константы могут привести к большим промежуткам между предсказанными значениями.

    Двухвыборочный F-тест для дисперсии

    Двухвыборочный F-тест применяется для сравнения дисперсий двух генеральных совокупностей.

    Например, можно использовать F-тест по выборкам результатов заплыва для каждой из двух команд. Это средство предоставляет результаты сравнения нулевой гипотезы о том, что эти две выборки взяты из распределения с равными дисперсиями, с гипотезой, предполагающей, что дисперсии различны в базовом распределении.

    С помощью этого средства вычисляется значение f F-статистики (или F-коэффициент). Значение f, близкое к 1, показывает, что дисперсии генеральной совокупности равны. В таблице результатов, если f < 1, "P(F <= f) одностороннее” дает возможность наблюдения значения F-статистики меньшего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение меньше 1 для выбранного уровня значимости Alpha. Если f > 1, “P(F <= f) одностороннее” дает возможность наблюдения значения F-статистики большего f при равных дисперсиях генеральной совокупности и F критическом одностороннем выдает критическое значение большее 1 для Alpha.

    Анализ Фурье

    Предназначается для решения задач в линейных системах и анализа периодических данных на основе метода быстрого преобразования Фурье (БПФ). Эта процедура поддерживает также обратные преобразования, при этом инвертирование преобразованных данных возвращает исходные данные.

    Гистограмма

    Используется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений. При этом рассчитываются числа попаданий для заданного диапазона ячеек.

    Например, необходимо выявить тип распределения успеваемости в группе из 20 студентов. Таблица гистограммы состоит из границ шкалы оценок и количеств студентов, уровень успеваемости которых находится между самой нижней границей и текущей границей. Наиболее часто повторяемый уровень является модой интервала данных.

    Скользящее среднее

    Скользящее среднее используется для расчета значений в прогнозируемом периоде на основе среднего значения переменной для указанного числа предшествующих периодов. Скользящее среднее, в отличие от простого среднего для всей выборки, содержит сведения о тенденциях изменения данных. Этот метод может использоваться для прогноза сбыта, запасов и других процессов

    Генерация случайных чисел

    Используется для заполнения диапазона случайными числами, извлеченными из одного или нескольких распределений. С помощью данной процедуры можно моделировать объекты, имеющие случайную природу, по известному распределению вероятностей.

    Например, можно использовать нормальное распределение для моделирования совокупности данных по росту индивидуумов, или использовать распределение Бернулли для двух вероятных исходов, чтобы описать совокупность результатов бросания монеты.

    Ранг и персентиль

    Используется для вывода таблицы, содержащей порядковый и процентный ранги для каждого значения в наборе данных. Данная процедура может быть применена для анализа относительного взаиморасположения данных в наборе. Она использует функции РАНГ и ПРОЦЕНТРАНГ. РАНГ не работает со связанными значениями. Если требуется учитывать связанные значения, можно воспользоваться функцией РАНГ вместе с коэффициентом изменения, описанным в файле справки для функции РАНГ.

    Регрессия

    Линейный регрессионный анализ заключается в подборе графика для набора наблюдений с помощью метода наименьших квадратов. Регрессия используется для анализа воздействия на отдельную зависимую переменную значений одной или более независимых переменных.

    Например, на спортивные качества атлета влияют несколько факторов, включая возраст, рост и вес. Регрессия пропорционально распределяет меру качества по этим трем факторам на основе его спортивных результатов. Результаты регрессии впоследствии могут быть использованы для предсказания качеств нового, непроверенного атлета.

    Регрессия использует функцию ЛИНЕЙН.

    Выборка

    Создает выборку из генеральной совокупности, рассматривая входной диапазон как генеральную совокупность. Если совокупность слишком велика для обработки или построения диаграммы, можно использовать представительную выборку. Кроме того, если предполагается периодичность входных данных, то можно создать выборку, содержащую значения только из отдельной части цикла.

    Например, если входной диапазон содержит данные для квартальных продаж, создание выборки с периодом 4 разместит в выходном диапазоне значения продаж из одного и того же квартала.

    T-тест

    Двухвыборочный t-тест проверяет равенство средних значений генеральной совокупности по каждой выборке. Эти три средства допускают следующие условия: равные дисперсии генерального распределения, дисперсии генеральной совокупности не равны, а также представление двух выборок до и после наблюдения по одному и тому же субъекту.

    Z-тест

    Двухвыборочный z-тест для средних с известными дисперсиями. Используется для проверки гипотезы о различии между средними двух генеральных совокупностей. При неизвестных значениях дисперсий следует использовать функцию ZТЕСТ.

    При использовании функции z-тест следует внимательно просматривать результат. “P(Z <= z) одностороннее” на самом деле есть P(Z >= ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. “P(Z <= z) двустороннее” на самом деле есть P(Z >= ABS(z) или Z <= -ABS(z)), вероятность z-значения, удаленного от 0 в том же направлении, что и наблюдаемое z-значение при одинаковых средних значениях генеральной совокупности. Двусторонний результат является односторонним результатом, умноженным на 2. Функцию z-тест можно применять для гипотезы об особом ненулевом значении разницы между двумя средними генеральных совокупностей.

    Например, этот тест может использоваться для определения различия между характеристиками двух моделей автомобилей.

    43. Назначение и основные возможности системы управления базами данных. Элементы окна программы.

    Система управления базами данных Microsoft Access является одним из самых популярных приложений в семействе настольных СУБД. Все версии Access имеют в своем арсенале средства, значительно упрощающие ввод и обработку данных, поиск данных и предоставление информации в виде таблиц, графиков и отчетов. Начиная с версии Access 2000, появились также Web-страницы доступа к данным, которые пользователь может просматривать с помощью программы Internet Explorer. Помимо этого, Access позволяет использовать электронные таблицы и таблицы из других настольных и серверных баз данных для хранения информации, необходимой приложению. Присоединив внешние таблицы, пользователь Access будет работать с базами данных в этих таблицах так, как если бы это были таблицы Access. При этом и другие пользователи могут продолжать работать с этими данными в той среде, в которой они были созданы.

    Базы данных — это совокупность сведений (о реальных объектах, процессах, событиях или явлениях), относящихся к определенной теме или задаче, организованная таким образом, чтобы обеспечить удобное представление этой совокупности как в целом, так и любой ее части. Реляционная база данных представляет собой множество взаимосвязанных таблиц, каждая из которых содержит информацию об объектах определенного типа. Каждая строка таблицы включает данные об одном объекте (например, клиенте, автомобиле, документе), а столбцы таблицы содержат различные характеристики этих объектов — атрибуты (например, наименования и адреса клиентов, марки и цены автомобилей). Строки таблицы называются записями; все записи имеют одинаковую структуру — они состоят из полей, в которых хранятся атрибуты объекта. Каждое поле записи содержит одну характеристику объекта и имеет строго определенный тип данных (например, текстовая строка, число, дата). Все записи имеют одни и те же поля, только в них содержатся разные значения атрибутов.

    Для работы с данными используются системы управления базами данных (СУБД). Основные функции СУБД — это определение данных (описание структуры баз данных), обработка данных и управление данными.

    Прежде чем заносить данные в таблицы, нужно определить структуру этих таблиц. Под этим понимается не только описание наименований и типов полей, но и ряд других характеристик (например, формат, критерии проверки вводимых данных). Кроме описания структуры таблиц, обычно задаются связи между таблицами. Связи в реляционных базах данных определяются по совпадению значений полей в разных таблицах. Например, клиенты и заказы связаны отношением "один-ко-многим", т. к. одной записи в таблице, содержащей сведения о клиентах, может соответствовать несколько записей в таблице заказов этих клиентов. Если же рассмотреть отношение между преподавателями и курсами лекций, которые они читают, это будет отношение "многие-ко-многим", т. к. один преподаватель может читать несколько курсов, но и один курс может читаться несколькими преподавателями. И последний тип связей между таблицами — это отношение "один-к-одному". Такой тип отношений встречается гораздо реже. Как правило, это бывает в двух случаях: запись имеет большое количество полей, и тогда данные об одном типе объектов разносятся по двум связанным таблицам, или нужно определить дополнительные атрибуты для некоторого количества записей в таблице, тогда создается отдельная таблица для этих дополнительных атрибутов, которая связывается отношением "один-к-одному" с основной таблицей.

    Любая СУБД позволяет выполнять четыре простейшие операции с данными:

    добавлять в таблицу одну или несколько записей;

    удалять из таблицы одну или несколько записей;

    обновлять значения некоторых полей в одной или нескольких записях;

    находить одну или несколько записей, удовлетворяющих заданному условию.

    Для выполнения этих операций используется механизм запросов. Результатом выполнения запросов является либо отобранное по определенным критериям множество записей, либо изменения в таблицах. Запросы к базе формируются на специально созданном для этого языке, который так и называется язык структурированных запросов (SQL — Structured Query Language).

    И последняя функция СУБД — это управление данными. Под управлением данными обычно понимают защиту данных от несанкционированного доступа, поддержку многопользовательского режима работы с данными и обеспечение целостности и согласованности данных.

    Защита от несанкционированного доступа обычно позволяет каждому пользователю видеть и изменять только те данные, которые ему разрешено видеть или менять. Средства, обеспечивающие многопользовательскую работу, не позволяют нескольким пользователям одновременно изменять одни и те же данные. Средства обеспечения целостности и согласованности данных не дают выполнять такие изменения, после которых данные могут оказаться несогласованными. Например, когда две таблицы связаны отношением "один-ко-многим", нельзя внести запись в таблицу на стороне "многие" (ее обычно называют подчиненной), если в таблице на стороне "один" (главной) отсутствует соответствующая запись.

    Окна рабочей среды Access

    Каждое запущенное приложение Windows имеет свое окно, в котором выводятся результаты его работы — окно приложения. В данном случае окном приложения является главное окно Access. Кроме окна приложения, в Access широко используются еще два типа окон: диалоговые окна и окна документов. Окна приложения и окна документов могут перемещаться по экрану монитора, имеют изменяемые размеры и могут быть свернуты, развернуты или развернуты до максимальных размеров. Диалоговые окна также можно перемещать по экрану, но они имеют постоянные размеры и их нельзя свернуть или развернуть.

    Строка в верхней части окна приложения, содержащая название приложения, является заголовком окна приложения. Заголовок окна приложения используется для перемещения окна по экрану (только если окно приложения не свернуто и не развернуто до максимальных размеров). Окно документа, так же как и окно приложения, имеет заголовок, который содержит название этого документа.

    Строка состояния в нижней части окна приложения или документа служит для отображения подсказок о командах и кнопках и сведений о выполняемых операциях.

    Большинство объектов базы данных Access: таблицы, запросы, формы, отчеты, страницы доступа к данным и макросы — выводятся в окнах, которые в терминологии Windows являются окнами документов. Исключение составляют программные модули — для их представления используется специальная среда программирования (см. гл. 13).

    Access 2002 поддерживает интерфейс множественных документов (Multiple Document Interface — MDI), который позволяет открыть в рабочем поле окна приложения несколько окон документов одновременно.

    На рис. 1.16 показаны в рабочем поле окна приложения окно базы данных и три окна документов, из которых одно окно развернуто и два — свернуты.

    Окна приложения и все окна документов Access 2002 по умолчанию отображаются на Панели задач вашей операционной системы. Вы можете активизировать любое из этих окон, щелкнув мышью по соответствующему значку.

    Активным окном называется окно, в которое направляются все сообщения (действия) от мыши или клавиатуры. Заголовок окна активного приложения или документа подсвечивается цветом, выбранным при установке параметров оформления рабочего стола (обычно это синий цвет). Если окно приложения и окно документа в нем являются активными одновременно, то все сообщения от клавиатуры и мыши получает окно документа.

    Одновременно могут быть активными только одно окно приложения и одно окно документа в этом приложении. Все остальные окна считаются неактивными (их заголовок выводится на сером фоне). Щелчок левой кнопкой мыши по неактивному окну делает его активным и переводит на передний план. Если нужное окно целиком закрыто другими окнами, то сделать его активным можно, выбрав название документа в меню Окно (Window).

    Чтобы закрыть окно документа или приложения, необходимо нажать кнопку Закрыть в заголовке окна справа (на ней изображен крестик).

    Нажатие кнопки Развернуть в заголовке окна приложения (на ней изображен квадратик) позволяет установить максимальные размеры окна приложения. Нажатие кнопки Развернуть в заголовке окна документа позволяет максимизировать его в окне приложения. В заголовке развернутого окна (как документа, так и приложения) вместо кнопки Развернуть появляется кнопка Восстановить (с изображением двух наложенных квадратиков), нажатие которой вызывает возвращение окну прежних размеров. Кнопка Свернуть (на ней изображен знак подчеркивания) позволяет минимизировать окно приложения или документа. Окно приложения при этом сворачивается в значок на Панели задач вашей операционной системы, а окно документа — в значок в нижней части окна приложения. Обратную ей функцию выполняет кнопка Восстановить. Она позволяет вернуть окну те размеры, которые оно имело до применения операций сворачивания.

    Максимально развернутое окно документа занимает все поле окна приложения. Кнопки Свернуть, Восстановить и Закрыть при этом перемещаются в правую часть строки главного меню приложения.
    1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   12
    написать администратору сайта