Информатика 11кл Конспект Корреляционное моделирование

Класс: 11

Раздел. Информационное моделирование.

Тема 11. Моделирование корреляционных зависимостей.

Тема урока: Корреляционное моделирование. Корреляционная зависимость. Корреляционный анализ. Коэффициент корреляции.

Цель урока:

познакомить с понятием корреляционная зависимость и научить производить расчеты коэффициента корреляции при помощи MS Excel.

Задачи урока:

Образовательные: систематизация представлений учащихся по математическому моделированию, демонстрация применения метода математического моделирования для решения прикладных задач, установление и констатация связи наук математика-экономика-информатика;

Развивающие: развитие системно-аналитического стиля мышления (на основе использования анализа, сравнения, обобщения, формализации информации, выявление причинно-следственных связей), развитие умения принимать обдуманные, рациональные решения;

Воспитательные: повышение уровня экономической грамотности учащихся.

Тип урока: урок ознакомления с новым материалом.

Методы: словесный, словесно-наглядный, частично поисково-исследовательский.

Форма организации познавательной деятельности: фронтальный опрос, групповая работа, индивидуальная.

Оборудование: компьютеры.

Дидактический материал: презентация «Моделирование корреляционных зависимостей», И.Г.Семакин «Информатика. Учебник для 11класса.», задание к практической работе.

Ход урока:

1. Организационный момент.

Приветствие учащихся. Положительный, эмоциональный настрой учащихся на работу. Проверка рабочих мест и готовности класса к уроку

2. Сообщение темы и целей урока

Тема сегодняшнего урока «Корреляционное моделирование. Корреляционная зависимость. Корреляционный анализ. Коэффициент корреляции»

Сегодня на уроке мы узнаем, что такое корреляционная зависимость, какие задачи, решаемые с помощью корреляционного анализа, как производить расчеты коэффициента корреляции при помощи MSExcel.

3.Проверка домашнего задания.

Что называют статистикой? (Наука о сборе, измерении и анализе массовых количественных данных).

Что называется регрессионной моделью? (Регрессионная модель, есть, прежде всего, гипотеза, которая должна быть подвергнута статистической проверке, после чего, она принимается, или отвергается. График функций, проходящий вблизи экспериментальных точек, где отклонения должны быть минимальными и равномерными).

Что подразумевается под восстановлением значения по регрессионной модели? (Прогноз, производимый в пределах экспериментальных значений независимой переменной, называется восстановлением значения по регрессионной модели)

Что такое экстраполяция? (Прогнозирование за пределами экспериментальных данных называется экстраполяция).

Для чего используется регрессионная модель? (Для прогнозирования).

1. Изучение нового материала.

Зависимости между величинами, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу, называются корреляционнными зависимостями.

Раздел математической статистики, который исследует такие зависимости, называется корреляиионным анализом. Корреляционный анализ изучает усредненный закон поведения каждой из величин в зависимости от значений другой величины, а также меру такой зависимости.

Оценку корреляции величин начинают с высказывания гипотезы о возможном характере зависимости между их значениями. Чаще всего допускают наличие линейной зависимости. В таком случае мерой корреляционной зависимости является величина, которая называетсякоэффициентом корреляции.

Итак, пусть хозяйственные расходы школы выражаются количеством рублей, отнесенных к числу учеников в школе (руб./чел.), потраченных за определенный период времени (например, за последние 5 лет). Успеваемость же, пусть оценивается средним баллом учеников школы по результатам окончания последнего учебного года (Таблица 1).

Итоги сбора данных по 20 школам, введенные в электронную таблицу, представлены на рис. 1.

Рис. 1.

На рис. 1 приведена точечная диаграмма, построенная по этим данным, достаточно знать следующее: коэффициент корреляции (обычно обозначаемый греческой буквой р) есть число, заключенное в диапазоне, если это число по модулю близко к 1, то имеет место сильная корреляция, если к 0, то слабая: близость ρ к +1 означает, что возрастанию одного набора значений соответствует возрастание другого набора, близость к -1 означает обратное: значение р легко найти с помощью MSExcel без всяких, формул (разумеется, потому, что в MSExcel они встроены).

1. Практическая работа. ТБ.

Алгоритм действий по выполнению работы описан в практической работе.

Расчет корреляционных зависимостей в MS Excel – с помощью функции КОРРЕЛ получить расчеты корреляционной зависимости величин, создать график. Все задания смотрите в практическом задании.

1. Оценки за практическую работу.

2. Закрепление полученного материала.

(Работа с учебником). Зависимости между величинами, каждая из которых подвергается не контролируемому полностью разбросу, называются корреляционными. С помощью корреляционного анализа можно решить следующие задачи:

• определить, оказывает ли один фактор существенное влияние на другой фактор;

• из нескольких факторов выбрать наиболее существенный фактор.

Количественной мерой корреляции двух величин является коэффициент корреляции.

Значение коэффициента корреляции лежит между -1 И +1. Чем его значение ближе по модулю к 1, тем корреляция (связь) сильнее.

В MSExcel для определения коэффициента корреляции используется функция КОРРЕЛ из группы статистических функций.

1. Домашнее задание.

Читать §19.

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/523670-informatika-11klkonspekt-korreljacionnoe-mod