Что такое статистическая модель в информатике

Урок по теме «Статистические и динамические информационные модели»

«Управление общеобразовательной организацией:
новые тенденции и современные технологии»

Свидетельство и скидка на обучение каждому участнику

Статистические и динамические информационные модели

Сформировать у учащихся понятие «информационная модель»

Научит учащихся описывать информационные модели;

развитие мышления, познавательных интересов, самоконтроля, умения конспектировать.

III . Изучение нового материала.

Система состоит из объектов, которые называются элементами системы.

Между элементами системы существуют различные связи и отношения. Важным признаком системы является ее целостное функционирование.

Статистические информационные модели – модели, описывающие состояние системы в определенный момент времени.

Примеры: в физике – простые механизмы, в биологии – классификация животного мира, в химии – строение молекул; обследование учащихся в поликлиники; успеваемость учащихся за одну четверть.

Динамические информационные модели. Состояние систем изменяется во времени, т.е. происходят процессы изменения и развития систем.

Динамические информационные модели – модели, описывающие процессы изменения и развития систем.

Примеры: в физике – движение тел; в биологии – развитие организмов; в химии – процессы прохождения химических реакций; Карточка школьника; рост учеников класса за 10 лет; изменение атмосферного давления в течении дня.

III . Закрепление изученного материала.

Беседа по вопросам – с. 140.

1. Выучить материал, изученный на уроке.

Курс повышения квалификации

Дистанционное обучение как современный формат преподавания

Курс повышения квалификации

Педагогическая деятельность в контексте профессионального стандарта педагога и ФГОС

Курс повышения квалификации

Авторская разработка онлайн-курса

Ищем педагогов в команду «Инфоурок»

Номер материала: ДБ-1635440

Не нашли то, что искали?

Вам будут интересны эти курсы:

Оставьте свой комментарий

Авторизуйтесь, чтобы задавать вопросы.

Учителя о ЕГЭ: секреты успешной подготовки

Время чтения: 11 минут

Учительница из Киргизии победила в конкурсе Минпросвещения РФ «Учитель-международник»

Время чтения: 2 минуты

Названы главные риски для детей на зимних каникулах

Время чтения: 3 минуты

В Минпросвещения рассказали о формате обучения школьников после праздников

Время чтения: 1 минута

Учителя о ЕГЭ: секреты успешной подготовки

Время чтения: 11 минут

Поставщики интернета для школ будут работать с российским оборудованием

Время чтения: 1 минута

Российские юниоры завоевали 6 медалей на Международной научной олимпиаде

Время чтения: 2 минуты

Подарочные сертификаты

Ответственность за разрешение любых спорных моментов, касающихся самих материалов и их содержания, берут на себя пользователи, разместившие материал на сайте. Однако администрация сайта готова оказать всяческую поддержку в решении любых вопросов, связанных с работой и содержанием сайта. Если Вы заметили, что на данном сайте незаконно используются материалы, сообщите об этом администрации сайта через форму обратной связи.

Все материалы, размещенные на сайте, созданы авторами сайта либо размещены пользователями сайта и представлены на сайте исключительно для ознакомления. Авторские права на материалы принадлежат их законным авторам. Частичное или полное копирование материалов сайта без письменного разрешения администрации сайта запрещено! Мнение администрации может не совпадать с точкой зрения авторов.

Источник

Статические и динамические информационные модели

Моделирование как метод познания

Моделирование и формализация. Классификация информационных моделей

Человек часто использует модели, т.е. создает образ объекта (процесса или явления). К созданию моделей прибегают, когда исследуемый объект либо очень велик (модель Солнечной системы), либо очень мал (модель атома), когда процесс очень быстр (модель двигателя внутреннего сгорания) или очень медленен (геологические модели), исследование объекта может привести к его разрушению (модель самолета) или очень дорого (архитектурный макет города) и т.д.

Моделирование – это метод познания, состоящий в создании и исследовании моделей.

Модель – это некий новый объект, который отражает существенные стороны изучаемого объекта, явления или процесса.

Один и тот же объект может иметь множество моделей, а разные объекты могут описываться одной моделью.

Таблица классов моделей

Выводы: модели отражают существенные черты изучаемого объекта, явления или процесса.

модель не может заменить сам объект, но модель полезна для исследования.

Окружающий нас мир состоит из объектов. Каждый объект состоит из других объектов, т.е. представляет собой систему. Система состоит из объектов, которые называются элементами системы. Между элементами системы существуют связи. Например, ПК является системой, состоящей из различных устройств, при этом устройства связаны между собой и аппаратно (подключены друг к другу) и функционально (происходит обмен информацией).

Система – это объект, состоящий из элементов, находящихся между собой в различных отношениях и связях, которые обеспечивают ее целостное функционирование. Любая система существует в пространстве и времени. Состояние системы в каждый момент времени характеризуется ее структурой, т.е. составом, свойствами элементов, их отношениями и связями между собой. Состояние систем зависит от времени, т.е. происходят процессы изменения и развития систем. Например: иммунная система, система образования и т.д.

Модели, описывающие систему в определенный момент времени, называются статическими информационными моделями, а модели, описывающие процессы изменения и развития систем, – динамическими информационными моделями.

Источник

Статистическое моделирование: методы, описание, применение

Связь с математикой

Этот научный метод коренится, прежде всего, в математике. Статистическое моделирование систем обычно задается математическими уравнениями, которые связывают одну или несколько случайных величин и, возможно, других неслучайных переменных. Таким образом, статистическая модель является «формальным представлением теории» (Герман Адер, цитируя Кеннета Боллена).

Вам будет интересно: Немецкие ордена. Боевые награды Третьего Рейха

Все статистические проверки гипотез и все статистические оценки получены из статистических моделей. В более общем смысле, статистические модели являются частью основы статистического вывода.

Методы статистического моделирования

Вам будет интересно: «Форсировать события»: что подразумевает фраза?

Неформально статистическая модель может рассматриваться как статистическое допущение (или набор статистических допущений) с определенным свойством: это допущение позволяет нам вычислять вероятность любого события. В качестве примера рассмотрим пару обычных шестигранных кубиков. Мы будем изучать два различных статистических предположения о кости.

Первое статистическое предположение составляет статистическую модель, потому что только с одним допущением мы можем вычислить вероятность любого события. Альтернативное статистическое допущение не составляет статистической модели, потому что только с одним допущением мы не можем рассчитать вероятность каждого события.

В приведенном выше примере с первым допущением вычислить вероятность события легко. Однако в некоторых других примерах расчет может быть сложным или даже непрактичным (например, это может потребовать миллионов лет вычислений). Для предположения, составляющего статистическую модель, такая трудность является приемлемой: выполнение вычисления не должно быть практически осуществимым, просто теоретически возможным.

Примеры моделей

Вам будет интересно: Как по-английски будет «встреча»: перевод слова

Чтобы сделать статистический вывод, нам сначала необходимо принять некоторые вероятностные распределения для εi. Например, мы можем предположить, что распределения εi являются Гауссовскими, с нулевым средним параметром. В этом случае модель будет иметь 3 параметра: b0, b1 и дисперсию распределения Гаусса.

Общее описание

Статистические модели часто используются в статистическом анализе и моделировании, даже если моделируемый физический процесс является детерминированным. Например, подбрасывание монет в принципе является детерминированным процессом; все же это обычно моделируется как стохастический (через процесс Бернулли).

Параметрические модели

Параметрические модели являются наиболее часто используемыми статистическими моделями. Что касается полупараметрических и непараметрических моделей, сэр Дэвид Кокс сказал: «Как правило, они включают меньше предположений о структуре и форме распределения, но обычно содержат сильные предположения о независимости». Как и все прочие упомянутые модели, также часто используются в статистическом методе математического моделирования.

Многоуровневые модели

Многоуровневые модели (так же известные, как иерархические линейные модели, модели с вложенными данными, смешанные модели, случайные коэффициенты, модели со случайными эффектами, модели со случайными параметрами или модели с разделением на участки) являются статистическими моделями параметров, которые варьируются на более чем одном уровне. Примером может служить модель успеваемости учащихся, которая содержит показатели для отдельных учащихся, а также показатели для классных комнат, в которые сгруппированы студенты. Эти модели можно рассматривать как обобщения линейных моделей (в частности, линейной регрессии), хотя они также могут распространяться на нелинейные модели. Эти модели стали намного популярнее после того, как стали доступны достаточные вычислительные мощности и программное обеспечение.

Многоуровневые модели особенно подходят для исследовательских проектов, где данные для участников организованы на более чем одном уровне (то есть, вложенные данные). Единицами анализа обычно являются отдельные лица (на более низком уровне), которые вложены в контекстные / совокупные единицы (на более высоком уровне). В то время как самый низкий уровень данных в многоуровневых моделях, как правило, индивидуальный, повторные измерения отдельных лиц также могут быть рассмотрены. Таким образом, многоуровневые модели предоставляют альтернативный тип анализа для одномерного или многомерного анализа повторных измерений. Индивидуальные различия в кривых роста могут быть рассмотрены. Кроме того, многоуровневые модели могут использоваться в качестве альтернативы ANCOVA, где баллы по зависимой переменной корректируются для ковариат (например, индивидуальных различий) перед тестированием различий в лечении. Многоуровневые модели способны анализировать эти эксперименты без предположения об однородности наклонов регрессии, что требуется ANCOVA.

Многоуровневые модели можно использовать для данных со многими уровнями, хотя двухуровневые модели являются наиболее распространенными, и остальная часть этой статьи посвящена только этим. Зависимая переменная должна быть исследована на самом низком уровне анализа.

Выбор модели

Представители компании Konishi & Kitagawa заявляют: «Большинство проблем статистического вывода можно считать проблемами, связанными со статистическим моделированием». Аналогичным образом, Кокс сказал: «Как осуществляется перевод предметной проблемы в статистическую модель, часто является наиболее важной частью анализа».

Выбор модели может также относиться к проблеме выбора нескольких репрезентативных моделей из большого набора вычислительных моделей для целей принятия решений или оптимизации в условиях неопределенности.

Графические модели

Эконометрические модели

Источник

Информатика. 11 класс

Тезаурус

Модель — это объект, который обладает существенными свойствами другого объекта, процесса или явления.

Моделирование — это создание и исследование моделей с целью изучения оригиналов.

Информационные модели — это информация о свойствах оригинала и его связях с внешним миром.

Статические модели — это модели, предполагающие, что интересующие нас свойства не изменяются со временем.

Динамические модели описывают движение, развитие, изменение.

Дискретные модели описывают поведение оригинала в отдельные моменты времени.

Непрерывные модели описывают поведение оригинала для всех моментах времени из некоторого временного промежутка.

Детерминированные модели описываются жестко заданными связями между исходными данными и результатом.

Стохастические модели учитывают случайные события.

Граф — это множество элементов (вершин графа) вместе с набором отношений между ними.

Ребро графа — это линия, соединяющая вершины графа.

Дуга графа — это линия, соединяющая вершины графа и имеющая направление.

Стек — это последовательность, в которой включение и исключение списка происходит с одной стороны.

Очередь — это последовательность, в которой исключение и включение происходит с разных сторон.

Список литературы

Основная литература по теме урока:

Дополнительная литература по теме урока:

Открытые электронные ресурсы по теме:

Источник

Информатика. 11 класс

Конспект урока

Информатика, 11 класс. Урок № 6.

Тема — Модели и моделирование

Цели и задачи урока:

На уроке вы научитесь:

Из курса школы основной школы вам известно, что:

Модель — это объект, который обладает существенными свойствами другого объекта, процесса или явления и используется вместо него.

Моделирование — это создание и исследование моделей с целью их изучения.

По природе модели делятся на материальные и информационные. Материальные модели обычно представляют собой физическое или предметное представление объекта. Например, архитектор, чтобы представить заказчику здание, сначала строит его уменьшенную копию. Для нас же более интересней рассмотреть именно информационные модели.

Информационные модели — это информация о свойствах оригиналах и его связях с внешним миром.

Среди таких моделей можно выделить вербальные, то есть представленные в виде слов и описаний и знаковые, то есть представленные в виде схем, карт, формул, чертежей.

Еще информационные модели можно различать по фактору времени. Статистические, то есть те, в которых интересующие нас свойства не изменяются со временем, и динамические — это модели, которые описывают движение, развитие.

Сами динамические модели могут быть дискретными и непрерывными. Дискретные модели — это модели, которые описывают поведение оригинала только в отдельные промежутки времени. Непрерывными моделями называются модели, описывающие поведение оригинала для всех промежутков времени.

По характеру связей выделяются детерминированные и стохастические. Детерминированные модели описывают четкую связь между исходными данными и результатом, в стохастических же моделях учитываются случайные события.

При моделировании всегда возникает вопрос: «Можно ли верить полученным результата?» Для этого проверяется свойство модели — АДЕКВАТНОСТЬ.

Адекватность — это совпадение существенных свойств модели и оригинала в рассматриваемой задаче. Доказать адекватность модели можно только в сравнении с оригиналом.

Для этого проверяется:

— не противоречит ли результат моделирования выводам теории,

— подтверждается ли результат моделирования результатами эксперимента.

Таким образом, любое моделирование должно соответствовать следующей схеме.

Такое моделирование позволяет:

Между данными, используемыми в той или иной информационной модели, всегда существует некоторые связи, определяющие ту или иную структуру данных.

Граф является многосвязной структурой, обладающей следующими свойствами:

— на каждый элемент может быть произвольное количество ссылок;

— каждый элемент может иметь связь с любым количеством элементов;

— каждая связка может иметь направление и вес.

Направленная (без стрелки) линия, соединяющая вершины графа, называется ребром.

Линия направленная (со стрелкой) называется дугой.

Граф называется неориентированным, если его вершины соединены ребрами.

Граф называется ориентированным, если его вершины соединены дугами.

Граф называется взвешенным, если его вершины или ребра характеризуются некоторой дополнительной информацией — весами вершин или ребер.

Оформляют таблица в соответствии с ГОСТ 2.105-95 «ЕСКД».

Таблицы могут быть следующими типами:

«Объект — свойство», содержащими информацию о свойствах отдельных объектов, принадлежащих одному классу.

«Объект — объект», содержащими информацию о некотором одном свойстве пар объектов, принадлежащих одному или разным классам.

Источник