- •1.Диссертация как документ-контейнер сложной структуры.
- •2.Способы систематизации научной информации.
- •3.Автоматизированный словарь-тезаурус в научно-исследовательской деятельности.
- •4.Понятия информации и информационных технологий.
- •5.Информатизация и компьютеризация.
- •6.Перспективные информационные технологии в научно-исследовательской деятельности.
- •7.Информационные технологии сбора, хранения и быстрой обработки научной информации
- •9.Вычислительная техника, классификация компьютеров по применению.
- •10.Периферийные устройства. Электронная оргтехника.
- •11.Техническое и программное обеспечение современных процедур научной деятельности.
- •12.Понятие модели. Основные принципы и этапы моделирования.
- •13.Математическое моделирование
- •14.Математическое обеспечение информационных технологий
- •Система Maple V
- •Система matlab
- •Система Mathematica 4
- •15.Пакеты прикладных программ по статистическому анализу данных.
- •16.Возможности и особенности пакета Statgraphics
- •17.Пакет Statgraphics. Одномерный статистический анализ: оценка числовых характеристик, подбор закона распределения случайных величин.
- •19.Пакет Statgraphics. Анализ зависимостей между величинами: регрессионный и корреляционный анализ. Анализ временных рядов.
- •20.Пакет Statgraphics. Многомерный анализ: метод главных компонентов, кластерный, дискриминантный анализ.
- •21.Имитационное моделирование. Принципы построения имитационных моделей.
- •22.Имитационные эксперименты. Язык имитационного моделирования gpss - возможности, структура.
- •23. Назначение и состав универсальной интегрированной компьютерной математики matlab
- •24.Интерфейс системы, основные объекты и форматы чисел matlab.
- •25.Операторы и функции в matlab.
- •If Логическое условие Оператор 1 elseif Логическое условие Оператор 2 else Оператор 3 end ;
- •If Логическое условие Оператор 1 end ;
- •If Логическое условие Оператор 1 else Оператор 2 end ;
- •26. Матричные вычисления в matlab
- •27. Построение графиков в matlab
- •28 Основы программирования в matlab.
- •29.Текстовые и табличные процессоры.
- •30. Анализ данных средствами ms Excel.
- •31. Пакет анализа ms Excel. Описательная статистика. Гистограммы.
- •32. Пакет анализа ms Excel. Генерация случайных чисел.
- •33. Пакет анализа ms Excel. Корреляционный, регрессионный анализ
- •34. Поиск корней уравнения с помощью подбора параметра в ms Excel.
- •35. Поиск решения. Решение задач оптимизации средствами ms Excel.
- •36. Системы подготовки презентаций.
- •37.Основы Web-дизайна. Шаблоны, текст, графика, фреймы.
- •38 Основы использования языка html
- •39. Сервисные инструментальные средства.
- •40.Основы компьютерной графики. Графические редакторы. Понятие о векторных и растровых графических файлах.
- •41 Возможности и назначение AutoCad.
- •42.Разработка проекта в системе Autocad
- •43.Mo дели представления данных. Типы, структуры данных.
- •44.Базы и банки данных. Основы проектирования баз данных.
- •45.Реляционные сетевые и иерархические базы данных.
- •46. Системы управления базами данных субд.
- •Сегодня Access находит все большее распространение, ее применяют не только опытные пользователи, но и начинающие пользователи баз данных
- •47.Объекты ms Access.
- •48.Построение различных типов запросов в ms Access
- •1 Создание запроса на выборку при помощи мастера
- •2 Создание запроса на выборку без помощи мастера
- •3. Создание запроса с параметрами, запрашивающего ввод условий отбора при каждом запуске
- •4. Изменение группы записей с помощью запроса на обновление
- •49.Формы и отчеты в ms Access
- •50.Основы программирования на языке Visual Basic for Applications.
- •51. Базы знаний
- •52.Компьютерные сети: локальные, корпоративные, региональные, глобальные.
- •53. Службы Интернета
- •56.Работа со средствами навигации в www
- •57.Методы и средства поиска информации в Интернет.
- •1 Поисковые системы
- •2. Каталоги интернет-ресурсов
- •58.Деловые Интернет-технологии.
- •59.Проблемы защиты информации
- •60.Организационные методы защиты информации.
- •61.Технические и программные методы защиты локальных данных.
- •62.Технические и программные методы защиты распределённых данных.
31. Пакет анализа ms Excel. Описательная статистика. Гистограммы.
Установка пакета анализа: меню сервис /надстройка/анализ данных.
Описательная статистика – это средство анализа служит для создания одномерного статистического отчета, содержащего информацию о центральной тенденции и изменчивости входных данных
Для запуска необходимо в меню Сервис выбрать команду Анализ данных/ Описательная статистика.
В появившемся диалоговом окне необходимо указать входной и выходной интервалы, поставить галочки в пунктах: итоговая статистика и уровень надежности/ ОК. на рабочем листе появятся рассчитанные числовые характеристики: среднее, Среднеквадратичное отклонение, дисперсия, медиана, мода, асимметрия, эксцесс, наименьшее, наибольшее, размах, количество выборок.
Гистограммы. – Используется для вычисления выборочных и интегральных частот попадания данных в указанные интервалы значений, при этом, генерируются 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.
Для запуска необходимо в меню Сервис выбрать команду Анализ данных/ Гистограммы.
В появившемся диалоговом окне необходимо указать входной интервал, интервал карманов и выходной интервал, поставить галочки в интересующих пунктах: Парето (отсортированная диаграмма), интегральный процент, вывод графика. на рабочем листе появятся таблица (содержащая сведенья о карманах и частотах, интегральный %) и график.
32. Пакет анализа ms Excel. Генерация случайных чисел.
Установка пакета анализа: меню сервис /надстройка/анализ данных.
Для запуска необходимо в меню Сервис выбрать команду Анализ данных/ 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 монетки.
В появившемся диалоговом окне необходимо указать:
Число переменных – число столбцов значений, которые необходимо разместить в выходном диапазоне.
Число случайных чисел – число случайных значений, которое необходимо вывести для каждой переменной. Каждое случайное значение будет помещено в строке выходного диапазона.
Распределение, которое необходимо использовать для генерации случайных переменных.
Параметры для выбранного распределения
Параметры вывода(выходной интервал, новый рабочий лист, новая рабочая книга)
33. Пакет анализа ms Excel. Корреляционный, регрессионный анализ
Установка пакета анализа: меню сервис /надстройка/анализ данных.
Для запуска необходимо в меню Сервис выбрать команду Анализ данных/ корреляционный анализ.
корреляционный анализ – используется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Коэффициент корреляции выборки представляет собой ковариацию двух наборов данных, деленную на произведение их стандартных отклонений.
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 (корреляция близка к нулю).
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 данных функционирования атлета. Результаты регрессии впоследствии могут быть использованы для предсказания качеств нового, непроверенного атлета. Для запуска необходимо в меню Сервис выбрать команду Анализ данных/ регрессионный анализ. В появившемся диалоговом окне необходимо указать: