Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Leer Toepassing: Analyse van Kerncentralegegevens | Leren Door Middel van Toepassingen
Matlab Basis
course content

Cursusinhoud

Matlab Basis

Matlab Basis

1. Basis Syntax en Coderen met een Teksteditor
De Plaats van Matlab en Donkere ModusHet OpdrachtvensterHet Installeren van een Teksteditor en de Bijbehorende PakkettenHet Afronden van de TeksteditorSnippets Maken en Programma's Schrijven
2. Codeerfundamenten
Werken met MatricesGegevens Importeren en Exporteren naar en vanuit ExcelFor-loopsIf-verklaringenModulair Programmeren
3. Leren Door Middel van Toepassingen
Toepassing: Analyse van KerncentralegegevensToepassing: Medische Data-AnalyseCombinaties GenererenToepassing: Logistiek ProbleemDe Functies Sortrows en Find
4. Visualisaties
GrafiekbasisHet Automatiseren van GrafiekcreatieToepassing: Berekenen van 3D-Trajecten met While-LussenToepassing: Het Grafisch Weergeven van 3D-Trajecten en Meerdere GrafiekenSysteemfunctie
5. Recursie en Matrixvermenigvuldiging
Recursieve ProgrammeringInzicht in Matrices en MatrixvermenigvuldigingToepassen van Matrixvermenigvuldiging: Transformeren van Vectoren en CoördinatensystemenToepassen van Matrixvermenigvuldiging: Oplossen van Stelsels VergelijkingenToepassing van Matrixvermenigvuldiging: Afgeleiden en IntegralenCarrièremogelijkheden voor een MATLAB-programmeur

book
Toepassing: Analyse van Kerncentralegegevens

Pas toe wat je hebt geleerd om gegevens over afvalwaterproductie van drie kerncentrales te analyseren, en ontdek onderweg een aantal belangrijke details!

Note
Opmerking

De standaardafwijking van een willekeurige variabele XX wordt wiskundig gedefinieerd als

σ=E[(X−μ)2]=E[X2]−μ2\sigma = \sqrt{E[(X - \mu)^2]} = \sqrt {E[X^2] - \mu^2}

waarbij EE de verwachtingswaarde van het argument aangeeft en μ=E[X]\mu = E[X]. Hierbij wordt aangenomen dat we de kansverdeling van XX kennen.

Als alternatief, wanneer we te maken hebben met een reeks waarnemingen {x1,x2,x3,...,xn}\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\} van een willekeurige variabele met een veronderstelde (maar onbekende) verdeling, kunnen we de standaardafwijking schatten met deze formule:

σ=1n∑xi2−1n∑xi=[mean(xi2)−mean(xi)]0.5\sigma = \sqrt{\frac1n \sum x_i^2 - \frac1n \sum x_i} = [mean(x_i^2) - mean(x_i)]^{0.5}

dit is de formule die in de video is gecodeerd (let op dat mean(xi)mean(x_i) werd berekend op de regel voorafgaand aan de standaarddeviatieberekening: we verwijzen hier dus naar in plaats van het opnieuw te berekenen voor efficiëntie). Een betere, onbevooroordeelde schatter zou delen door n−1n - 1 in plaats van nn. We negeren dit detail hier voor de eenvoud, maar dit kan eenvoudig in de code worden aangepast door het resultaat te vermenigvuldigen met:

nn−1\sqrt \frac{n}{n-1}

Taak

1. Begrijp de Doelstellingen
expand arrow

Begin met het bekijken van de video om de doelstellingen van het programma te begrijpen. Gebruik de video als inspiratiebron en leidraad voor je aanpak.

2. Bepaal de Locatie van het Excel-bestand
expand arrow

Zoek het bestand op dat de gegevens bevat waarmee je gaat werken.

3. Importeer de Excel-gegevens
expand arrow

Gebruik geschikte libraries of methoden om de gegevens uit het Excel-bestand te lezen.

4. Analyseer en Splits de Gegevens
expand arrow
  • Verdeel de gegevens op basis van de locatie van de centrale;
  • Bereken beschrijvende statistieken (minimum, maximum, gemiddelde en standaarddeviatie) voor elke locatie, met de nadruk op zowel stroom- als afvalwatergegevens over het hele jaar.
5. Exporteer de Resultaten
expand arrow

Sla je resultaten, inclusief de berekende statistieken, op in een Excel-bestand voor verder gebruik.

6. Itereer en Verbeter
expand arrow
  • Probeer je programma modulair en gestructureerd op te zetten;
  • Als je problemen ondervindt, maak dan meer gebruik van hints of code die in de video wordt getoond;
  • Als laatste redmiddel kun je de code uit de video zo nauwkeurig mogelijk overnemen.
7. Kwaliteitscontrole
expand arrow

Valideer de uitvoer van je programma door deze te vergelijken met de resultaten die in de video worden getoond om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te waarborgen.

Let echter op: het is beter om nu je eigen versies te oefenen terwijl er nog een vangnet is, want vanaf het volgende hoofdstuk zullen we minder expliciet zijn met de getoonde code.

De video benadrukt ook verschillende handige controlepunten waar je tijdens het programmeren je werk kunt controleren door:

  • Variabelen niet te onderdrukken (door de puntkomma te verwijderen);

  • Je functie tijdelijk de betreffende variabele te laten weergeven.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 1

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

course content

Cursusinhoud

Matlab Basis

Matlab Basis

1. Basis Syntax en Coderen met een Teksteditor
De Plaats van Matlab en Donkere ModusHet OpdrachtvensterHet Installeren van een Teksteditor en de Bijbehorende PakkettenHet Afronden van de TeksteditorSnippets Maken en Programma's Schrijven
2. Codeerfundamenten
Werken met MatricesGegevens Importeren en Exporteren naar en vanuit ExcelFor-loopsIf-verklaringenModulair Programmeren
3. Leren Door Middel van Toepassingen
Toepassing: Analyse van KerncentralegegevensToepassing: Medische Data-AnalyseCombinaties GenererenToepassing: Logistiek ProbleemDe Functies Sortrows en Find
4. Visualisaties
GrafiekbasisHet Automatiseren van GrafiekcreatieToepassing: Berekenen van 3D-Trajecten met While-LussenToepassing: Het Grafisch Weergeven van 3D-Trajecten en Meerdere GrafiekenSysteemfunctie
5. Recursie en Matrixvermenigvuldiging
Recursieve ProgrammeringInzicht in Matrices en MatrixvermenigvuldigingToepassen van Matrixvermenigvuldiging: Transformeren van Vectoren en CoördinatensystemenToepassen van Matrixvermenigvuldiging: Oplossen van Stelsels VergelijkingenToepassing van Matrixvermenigvuldiging: Afgeleiden en IntegralenCarrièremogelijkheden voor een MATLAB-programmeur

book
Toepassing: Analyse van Kerncentralegegevens

Pas toe wat je hebt geleerd om gegevens over afvalwaterproductie van drie kerncentrales te analyseren, en ontdek onderweg een aantal belangrijke details!

Note
Opmerking

De standaardafwijking van een willekeurige variabele XX wordt wiskundig gedefinieerd als

σ=E[(X−μ)2]=E[X2]−μ2\sigma = \sqrt{E[(X - \mu)^2]} = \sqrt {E[X^2] - \mu^2}

waarbij EE de verwachtingswaarde van het argument aangeeft en μ=E[X]\mu = E[X]. Hierbij wordt aangenomen dat we de kansverdeling van XX kennen.

Als alternatief, wanneer we te maken hebben met een reeks waarnemingen {x1,x2,x3,...,xn}\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\} van een willekeurige variabele met een veronderstelde (maar onbekende) verdeling, kunnen we de standaardafwijking schatten met deze formule:

σ=1n∑xi2−1n∑xi=[mean(xi2)−mean(xi)]0.5\sigma = \sqrt{\frac1n \sum x_i^2 - \frac1n \sum x_i} = [mean(x_i^2) - mean(x_i)]^{0.5}

dit is de formule die in de video is gecodeerd (let op dat mean(xi)mean(x_i) werd berekend op de regel voorafgaand aan de standaarddeviatieberekening: we verwijzen hier dus naar in plaats van het opnieuw te berekenen voor efficiëntie). Een betere, onbevooroordeelde schatter zou delen door n−1n - 1 in plaats van nn. We negeren dit detail hier voor de eenvoud, maar dit kan eenvoudig in de code worden aangepast door het resultaat te vermenigvuldigen met:

nn−1\sqrt \frac{n}{n-1}

Taak

1. Begrijp de Doelstellingen
expand arrow

Begin met het bekijken van de video om de doelstellingen van het programma te begrijpen. Gebruik de video als inspiratiebron en leidraad voor je aanpak.

2. Bepaal de Locatie van het Excel-bestand
expand arrow

Zoek het bestand op dat de gegevens bevat waarmee je gaat werken.

3. Importeer de Excel-gegevens
expand arrow

Gebruik geschikte libraries of methoden om de gegevens uit het Excel-bestand te lezen.

4. Analyseer en Splits de Gegevens
expand arrow
  • Verdeel de gegevens op basis van de locatie van de centrale;
  • Bereken beschrijvende statistieken (minimum, maximum, gemiddelde en standaarddeviatie) voor elke locatie, met de nadruk op zowel stroom- als afvalwatergegevens over het hele jaar.
5. Exporteer de Resultaten
expand arrow

Sla je resultaten, inclusief de berekende statistieken, op in een Excel-bestand voor verder gebruik.

6. Itereer en Verbeter
expand arrow
  • Probeer je programma modulair en gestructureerd op te zetten;
  • Als je problemen ondervindt, maak dan meer gebruik van hints of code die in de video wordt getoond;
  • Als laatste redmiddel kun je de code uit de video zo nauwkeurig mogelijk overnemen.
7. Kwaliteitscontrole
expand arrow

Valideer de uitvoer van je programma door deze te vergelijken met de resultaten die in de video worden getoond om nauwkeurigheid en betrouwbaarheid te waarborgen.

Let echter op: het is beter om nu je eigen versies te oefenen terwijl er nog een vangnet is, want vanaf het volgende hoofdstuk zullen we minder expliciet zijn met de getoonde code.

De video benadrukt ook verschillende handige controlepunten waar je tijdens het programmeren je werk kunt controleren door:

  • Variabelen niet te onderdrukken (door de puntkomma te verwijderen);

  • Je functie tijdelijk de betreffende variabele te laten weergeven.

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 3. Hoofdstuk 1
some-alt