Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.Вивчайте Застосування: Аналіз Даних Ядерної Електростанції | Навчання Через Застосування
Основи Matlab

bookЗастосування: Аналіз Даних Ядерної Електростанції

Застосування отриманих знань для аналізу даних про утворення стічних вод на трьох атомних електростанціях з одночасним вивченням важливих деталей!

Note
Примітка

Стандартне відхилення випадкової величини XX визначається математично як

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

де EE позначає математичне сподівання аргументу, а μ=E[X]\mu = E[X]. При цьому передбачається, що відома ймовірнісна розподільна функція XX.

Альтернативно, якщо ми маємо набір спостережень {x1,x2,x3,...,xn}\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\} випадкової величини з припущеним (але невідомим) розподілом, ми можемо оцінити стандартне відхилення за такою формулою:

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}

яка є формулою, закодованою у відео (зверніть увагу, що mean(xi)mean(x_i) було обчислено на рядку перед розрахунком стандартного відхилення: тому ми посилаємося на це значення замість повторного обчислення для підвищення ефективності). Кращий, незміщений оцінювач поділяє на n−1n - 1 замість nn. Ми ігноруємо цю деталь тут для спрощення, однак це легко виправити у коді, помноживши результат на:

nn−1\sqrt \frac{n}{n-1}

Завдання

1. Зрозумійте цілі
expand arrow

Почніть з перегляду відео, щоб зрозуміти цілі програми. Використовуйте відео як джерело натхнення та орієнтир для свого підходу.

2. Визначте розташування Excel-файлу
expand arrow

Знайдіть файл, що містить дані, з якими ви будете працювати.

3. Імпортуйте дані з Excel
expand arrow

Використайте відповідні бібліотеки або методи для зчитування даних з Excel-файлу.

4. Проаналізуйте та розділіть дані
expand arrow
  • Розділіть дані за місцем розташування електростанції;
  • Обчисліть описову статистику (мінімум, максимум, середнє значення та стандартне відхилення) для кожного місця, зосередившись як на даних по потужності, так і по стічних водах за весь рік.
5. Експортуйте результати
expand arrow

Збережіть результати, включаючи обчислену статистику, у Excel-файл для подальшого використання.

6. Ітерації та вдосконалення
expand arrow
  • Намагайтеся розробити програму модульно та структуровано;
  • Якщо виникають труднощі, більше покладайтеся на підказки або код, показаний у відео;
  • У крайньому випадку, повторіть код з відео якомога точніше.
7. Контроль якості
expand arrow

Перевірте результати роботи вашої програми, порівнявши їх із результатами, показаними у відео, щоб переконатися в точності та надійності.

Однак зауважте: краще практикувати написання власних версій коду зараз, поки є можливість помилитися, адже починаючи з наступного розділу ми будемо показувати менше явного коду.

У відео також підкреслено кілька зручних контрольних точок, де можна перевірити свою програму під час виконання, використовуючи один із способів:

  • Відкриття змінних (шляхом видалення крапки з комою);
  • Тимчасовий вивід потрібної змінної у функції.
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 1

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Awesome!

Completion rate improved to 3.85

bookЗастосування: Аналіз Даних Ядерної Електростанції

Свайпніть щоб показати меню

Застосування отриманих знань для аналізу даних про утворення стічних вод на трьох атомних електростанціях з одночасним вивченням важливих деталей!

Note
Примітка

Стандартне відхилення випадкової величини XX визначається математично як

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

де EE позначає математичне сподівання аргументу, а μ=E[X]\mu = E[X]. При цьому передбачається, що відома ймовірнісна розподільна функція XX.

Альтернативно, якщо ми маємо набір спостережень {x1,x2,x3,...,xn}\{x_1, x_2, x_3, ..., x_n\} випадкової величини з припущеним (але невідомим) розподілом, ми можемо оцінити стандартне відхилення за такою формулою:

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}

яка є формулою, закодованою у відео (зверніть увагу, що mean(xi)mean(x_i) було обчислено на рядку перед розрахунком стандартного відхилення: тому ми посилаємося на це значення замість повторного обчислення для підвищення ефективності). Кращий, незміщений оцінювач поділяє на n−1n - 1 замість nn. Ми ігноруємо цю деталь тут для спрощення, однак це легко виправити у коді, помноживши результат на:

nn−1\sqrt \frac{n}{n-1}

Завдання

1. Зрозумійте цілі
expand arrow

Почніть з перегляду відео, щоб зрозуміти цілі програми. Використовуйте відео як джерело натхнення та орієнтир для свого підходу.

2. Визначте розташування Excel-файлу
expand arrow

Знайдіть файл, що містить дані, з якими ви будете працювати.

3. Імпортуйте дані з Excel
expand arrow

Використайте відповідні бібліотеки або методи для зчитування даних з Excel-файлу.

4. Проаналізуйте та розділіть дані
expand arrow
  • Розділіть дані за місцем розташування електростанції;
  • Обчисліть описову статистику (мінімум, максимум, середнє значення та стандартне відхилення) для кожного місця, зосередившись як на даних по потужності, так і по стічних водах за весь рік.
5. Експортуйте результати
expand arrow

Збережіть результати, включаючи обчислену статистику, у Excel-файл для подальшого використання.

6. Ітерації та вдосконалення
expand arrow
  • Намагайтеся розробити програму модульно та структуровано;
  • Якщо виникають труднощі, більше покладайтеся на підказки або код, показаний у відео;
  • У крайньому випадку, повторіть код з відео якомога точніше.
7. Контроль якості
expand arrow

Перевірте результати роботи вашої програми, порівнявши їх із результатами, показаними у відео, щоб переконатися в точності та надійності.

Однак зауважте: краще практикувати написання власних версій коду зараз, поки є можливість помилитися, адже починаючи з наступного розділу ми будемо показувати менше явного коду.

У відео також підкреслено кілька зручних контрольних точок, де можна перевірити свою програму під час виконання, використовуючи один із способів:

  • Відкриття змінних (шляхом видалення крапки з комою);
  • Тимчасовий вивід потрібної змінної у функції.
Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 3. Розділ 1
some-alt