Обработка экспериментальных данных на ЭВМ

ОБРАБОТКА 

ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ 

ДАННЫХ НА ЭВМ

О.С. ЛОГУНОВА
П.Ю. РОМАНОВ
Е.А. ИЛЬИНА

Москва

ИНФРА-М

202УЧЕБНИК

Рекомендовано Межрегиональным учебно-методическим советом 

профессионального образования в качестве учебника 

при подготовке кадров высшей квалификации по программам подготовки 

научно-педагогических кадров в аспирантуре (протокол № 8 от 22.06.2020)

ВЫСШЕЕ ОБРАЗОВАНИЕ – АСПИРАНТУРА

2-е издание, исправленное и дополненное

УДК 004.67(075.8)
ББК 32.973.2я73
 
Л69

Логунова О.С.

Л69 
 
Обработка экспериментальных данных на ЭВМ : учебник / О.С. Ло
гунова, П.Ю. Романов, Е.А. Ильина. — 2-е изд., испр. и доп. — 
Москва : ИНФРА-М, 2023. — 377 с. — (Высшее образование: Аспирантура). — DOI 10.12737/1064882.

ISBN 978-5-16-015870-9 (print)
ISBN 978-5-16-108244-7 (online)

В учебнике представлена информация об основных методах и средствах 

автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке 
данных; о способах представления и модели порождения экспериментальных данных; о моделях данных и классификации задач обработки; об организации пользовательского интерфейса в автоматизированных системах обработки экспериментальных данных. Содержит структурированные 
главы, посвященные особенностям проведения экспериментальных исследований. Четко и логично описаны особенности применения программного обеспечения для обработки экспериментальных данных. Представлен 
теоретический материал и основные алгоритмы обработки экспериментальных данных, применяемые в промышленной статистике. Приведены примеры обработки экспериментальных данных в области металлургии и управления в сфере высшего образования.

Соответствует требованиям федеральных государственных образова
тельных стандартов высшего образования последнего поколения.

Для студентов и аспирантов высших учебных заведений.

УДК 004.67(075.8)

ББК 32.973.2я73

Р е ц е н з е н т ы:

П.П. Макарычев, доктор технических наук, профессор, заведующий 

кафедрой математического обеспечения и применения электронновычислительных машин Пензенского государственного университета;

Н.А. Соловьев, доктор технических наук, профессор, заведующий 

кафедрой программного обеспечения вычислительной техники и автоматизированных систем Оренбургского государственного университета

ISBN 978-5-16-015870-9 (print)
ISBN 978-5-16-108244-7 (online)

© Логунова О.С., Романов П.Ю., 

Ильина Е.А., 2018

© Логунова О.С., Романов П.Ю., 

Ильина Е.А., 2021, 
с изменениями

Данная книга доступна в цветном  исполнении 
в электронно-библиотечной системе Znanium

Предисловие

Развитие современного общества и промышленности выдвигает 
высокие требования к информационному обеспечению. Усложнение и наращивание связей между субъектами рынка приводят 
к потребности в изучении влияния факторов на результаты деятельности, социальные последствия, а также в прогнозировании 
и обобщениях как на макро-, так и на микроуровне. Одним из важнейших ресурсов в управлении становится статистическая информация.
Политика Российской Федерации в области развития науки 
и технологий на период до 2020 года и дальнейшую перспективу 
определила приоритетные направления, цель и ближайшее ее окружение научной деятельности. Необходимым условием выполнения 
цели является наличие ученых, инженеров и предпринимателей, 
занятых в сфере создания и обращения научных знаний. Участники 
проекта не только осуществляют научную деятельность, но и освещают ее результаты в источниках научной и научно-популярной печати. Тенденции, намеченные информатизацией и цифровизацией 
процессов, приводят к наращиванию массивов данных, которые 
являются источниками знаний об эволюции процессов и явлений.
Для выполнения статистического исследования необходима научно обоснованная информационная база. С точки зрения методологии научного исследования, изложенной в широкоцитируемой 
книге «Методология» авторов А.М. Новикова и Д.А. Новикова, эмпирические методы-операции и методы-действия составляют основу 
изучения объекта и предмета исследования. Эмпирический этап 
научного исследования является составной частью технологической 
фазы проектирования и основой для оценки соответствия полученных результатов поведению реальных изучаемых процессов [25].
Статистические данные представляют собой составную часть 
глобальной информационной системы, которая формируется 
в соответствии с концепцией информатизации, разработанной 
в Российской Федерации. Информационная база статистики призвана обеспечить поддержку формирующегося рынка, дать всестороннюю и объективную информацию для разработки вариантов, 
обоснования и принятия управленческих решений. Для этих целей 
специальный статистический аппарат занимается систематическим 
сбором данных, их обработкой и представлением результатов в виде 
статистической информации государственным и другим органам, 
коммерческим пользователям.

Владея информацией, руководство предприятиями и организациями способно эффективно решать поставленные задачи. И наоборот, основной причиной неизбежных банкротств в России являются некомпетентные действия руководства предприятий: этому 
способствует отсутствие в распоряжении руководителей информации о конъюнктуре рынка и многих других жизненно важных 
для данного предприятия явлениях и процессах. Статистическое 
наблюдение помогает предприятию реализовать маркетинговую 
стратегию, гибко реагировать на изменения рынка, сделать обоснованный выбор.
Отметим, что термин «статистические данные» представляет 
собой, образно говоря, «сырье», полученное в результате статистического наблюдения. В процессе обработки, анализа оно становится информацией.
Результаты исследования оцениваются лишь в том случае, если 
они базируются на фактическом материале. Даже теоретический 
анализ, основанный на закономерностях развития явлений и позволяющий углубить наше понимание существа процессов, как правило, базируется на выводах, вытекающих из конкретных фактов, 
т.е. связан с необходимостью сбора исходных данных.
Имеются определенная связь между статистическим наблюдением и непосредственным восприятием человеком явлений, 
а также различие между ними. С одной стороны, статистическое 
наблюдение может базироваться на собственном наблюдении человека. Так, установление факта может осуществляться на основе 
опроса населения или измерения конкретного параметра объекта, 
подсчета объектов и т.п. Статистический характер такому наблюдению придает регистрация его результатов в определенном инструментарии — опросном листе, анкете и других специальных учетных 
документах. С другой стороны, статистическое наблюдение может 
представлять процесс сбора информации и по уже зарегистрированным данным, например по отчетности. Здесь наиболее выражены отличия статистического наблюдения от непосредственного 
восприятия человеком конкретных явлений, объектов.
Каждому инженеру, бакалавру и магистру в процессе производственной или научно-исследовательской деятельности приходится 
производить наблюдения, измерения и обрабатывать полученные 
данные. Основы такой деятельности закладываются в процессе 
высшего образования. В этой области предлагается множество 
учебников, учебных пособий и других изданий, излагающих материал с различных точек зрения. В таблице приведены основные 
группы таких изданий.

Учитывая достоинства и недостатки существующих изданий, авторы учебника не старались охватить необъятное, но все же попытались создать симбиоз всех видов в большей или меньшей степени. 
В результате сложился учебник, который предполагает, что читатель:
 
• знаком с фундаментальными математическими основами теории 
вероятностей и статистики;
 
• владеет навыками общения с вычислительной техникой и прикладным программным обеспечением.
Каждая глава имеет однотипную структуру, что позволяет структурировать изучаемый материал. Экспериментальные данные, 
предлагаемые для индивидуальной работы, представляют собой самостоятельную научную ценность, так как характеризуют функционирование крупнейшего предприятия металлургической промышленности ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат». 
В ходе использования учебника в процессе обучения допускается 
выбор других экспериментальных данных, полученных в ходе научной работы студентов и научно-педагогического коллектива.
Отличительной особенностью учебника являются комплексные 
индивидуальные задания для студентов, которые они выполняют 
в виде лабораторных или практических заданий. Основу задания составляют экспериментальные данные, которые определяются единожды на весь период изучения курса. Для выбранных исходных 
данных выполняется последовательная реализация алгоритмов обработки. В качестве основного инструмента реализации выбран универсальный статистический пакет Statistica, но при отсутствии лицензии на этот пакет все этапы обработки могут быть реализованы как 
средствами электронных таблиц, так и математическими пакетами.

Классификация и характеристика изданий в области обработки 
экспериментальных данных

№ 
п/п
Наименование группы
Суть  
содержания
Достоинства 
издания
Недостатки  
издания

1
Классическая 
теория
Изложение 
теоретических 
основ математической или 
отраслевой 
статистики

Фундаментальное изложение теоретических основ

Отсутствие 
примеров, иллюстрирующих 
применение 
этих основ 
к прикладным 
задачам

№ 
п/п
Наименование группы
Суть  
содержания
Достоинства 
издания
Недостатки  
издания

2
Практика 
применения 
теории

Изложение 
в алгоритмической форме 
примеров решения задач 
в различных 
областях

Подробное 
изложение 
методик обработки данных 
для прикладных 
задач

Отсутствие 
фундаментального изложения 
теоретических 
положений

3
Научные публикации
Изложение 
результатов обработки экспериментальных 
данных в конкретных задачах с анализом 
полученных 
результатов

Изложение 
научных результатов, полученных на основе анализа 
эмпирических 
закономерностей

Полное отсутствие изложения 
теоретических 
и прикладных 
основ

4
Публицистика Описание технологии применения пакетов прикладных программ

Полное описание технологии автоматизации обработки данных

Отсутствие 
теоретических 
основ и разногласия в терминологии

В процессе изучение курса «Обработка экспериментальных 
данных на ЭВМ» студенты при таком изложении материала должны 
получить понятия:
 
• об основных методах и средствах автоматизации вычислительных процессов, используемых при обработке данных;
 
• о способах представления и модели порождения экспериментальных данных;
 
• о моделях данных и классификации задач обработки;
 
• об организации пользовательского интерфейса в автоматизированных системах обработки экспериментальных данных;
 
• о визуализации статистических данных
и уметь использовать:
1) основные концептуальные положения функционального, 
логического и объектно-ориентированного направлений программирования, методы, способы и средства разработки программ 
для реализации алгоритмов обработки экспериментальных данных;

Окончание табл.

2) модели, методы и инструментальные программные средства 
анализа и обработки экспериментальных данных на ЭВМ;
3) техническую базу, структуру, способы построения, алгоритмы 
функционирования и методы проектирования программного обеспечения интерактивных графических систем и систем мультимедиа;
4) распространенные приложения, реализующие элементы обработки экспериментальных данных;
5) ГОСТ 7.32—2001 для оформления отчета по результатам обработки данных.
Авторы надеются, что учебник позволит эффективно организовать учебный процесс в высших учебных заведениях и будет полезно аспирантам и научным работникам в ходе научной деятельности.
В результате освоения дисциплины (модуля) «Обработка экспериментальных данных на ЭВМ» обучающийся должен:
знать
 
• основные понятия работы с информацией;
 
• основные алгоритмы обработки информации;
 
• отличия экспериментальной информации;
уметь
 
• обосновывать принимаемые проектные решения, осуществлять 
постановку и выполнять эксперименты по проверке их корректности и эффективности;
 
• применять алгоритмы обработки и представления экспериментальных данных;
 
• применять алгоритмы обработки и представления экспериментальных данных;
 
• разрабатывать алгоритмы обработки и представления экспериментальных данных;
владеть
 
• навыками работы по обработке экспериментальных данных посредством программного обеспечения общего назначения;
 
• навыками работы по обработке экспериментальных данных посредством программного обеспечения общего назначения;
 
• навыками работы по обработке экспериментальных данных посредством программного обеспечения общего назначения и методо-ориентированного программного обеспечения.
Во втором исправленном и дополненном издании авторы предлагают ознакомиться с применением излагаемой теории в научных 
исследованиях и приводят результаты в последней 10 главе «Особенности научного эксперимента». Дополненный материал расширяет перечень дисциплин и количество направлений обучения, 
в которых может быть использован предлагаемый учебник.

Глава 1. 
ЭКсПеримент: основные Понятия,  
цели и задачи

1.1. Понятие об ЭКсПерименте и наблюдении

В течение всего курса используется понятие «экспериментальные данные». Поэтому необходимо определить, что́ можно называть экспериментом, каким бывает эксперимент, какой эксперимент считается «хорошим» и какой «плохим», какими методами 
он проводится.
Ответить на эти вопросы в достаточно общей и к тому же в краткой форме просто невозможно. Приведем несколько определений 
понятия «эксперимент», заимствованных из изданий главным образом справочного характера, в которых предпринималась попытка 
обобщить имеющиеся по этому поводу высказывания.

Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт) — чувственнопредметная деятельность в науке, осуществляемая теоретически познанными средствами. В научном языке термин «эксперимент» обычно 
используется интуитивно в значении, общем для целого ряда сопряженных понятий: опыт, целенаправленное наблюдение, воспроизведение объекта познания, организация особых условий его существования, проверка предсказания и т.п. (Философская энциклопедия.  
Т. 5. М.: Советская энциклопедия, 1970).
Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт): 1) научно поставленный опыт, наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых 
условиях, позволяющих следить за ходом явлений и воссоздать его при 
повторении этих условий; 2) опыт, попытка (Словарь иностранных 
слов. М.: Советская энциклопедия, 1964).
Эксперимент — систематическое изменение условий необходимого 
явления и связи его с другими с целью выяснения его природы, его 
происхождения и методов сознательного овладения данным процессом. 
Блестящий экспериментатор и крупный ученый Кювье так определяет 
задачи эксперимента: «Наблюдатель слушает природу, экспериментатор вопрошает и принуждает природу разоблачаться» (БСЭ, 1-е изд., 
т. 63, 1933).
Эксперимент — научно поставленный опыт, наблюдение исследуемого явления в точно учитываемых условиях, позволяющих следить 
за ходом явления и воссоздать его каждый раз при повторении этих 
условий (БСЭ, 2-е изд., т. 48, 1957).

Эксперимент — операция, предназначенная для обнаружения истины, 
принципа или эффекта или, после их обнаружения, для уточнения или 
иллюстрации. Он отличается от наблюдения тем, что наблюдаемые 
явления в большей или меньшей степени контролируются человеком 
(Encyclopedia Americana, v. 10, 1944).
Эксперимент: 1) испытывать или подвергать испытанию, испытание, 
проверка; 2) средство или лекарство, предназначенное для испытания; 
3) действие или операция, предпринятые с целью обнаружения нового 
или проверки гипотезы, или иллюстрации известной истины: 4) подробная процедура, метод, система явлений или последовательность 
действий, принятые в состоянии неуверенности относительно того, 
отвечают ли они цели (Oxford English Dictionary, 1958).
Само по себе понятие «эксперимент» в физике означает действие, 
направленное на искусственное создание условий для осуществления 
того или иного физического явления и для наблюдения этого явления 
в условиях, по возможности наиболее чистых, т.е. не осложняемых 
другими физическими явлениями (Жданов Г.Б. — в кн.: Современный 
детерминизм. Законы природы. М.: Мысль, 1973).

В этой краткой подборке высказываний о смысле  понятия 
«эксперимент» нет согласованности, и ни одно из этих высказываний не отвечает удовлетворительно на вопрос о том, почему 
возможен научный эксперимент.
Как можно всерьез воспринимать утверждение о том, что эксперимент есть предметно-чувственная деятельность, осуществляемая 
познанными средствами? Вся особенность экспериментальной 
деятельности, в том числе и научной, заключается как раз в том, 
что мы, осуществляя ее, узнаем что-то новое об изучаемых явлениях, хотя и пользуемся при этом средствами, действия которых 
остаются всегда не понятыми до конца.
Разве можно говорить о создании точно учитываемых условий 
для воспроизведения изучаемого явления? Математическая теория 
эксперимента как раз и возникла из понимания того, что принципиально невозможно создать точно учитываемые условия для 
проведения эксперимента; результат любого эксперимента всегда 
связан с некоторой неопределенностью, и задача хорошей организации исследования заключается только в том, чтобы эту неопределенность минимизировать, но отнюдь не в том, чтобы ее полностью устранить.
И уж совсем странно говорить о физическом эксперименте как 
о деятельности, направленной на наблюдение изолированного физического явления. Тогда взаимодействие явлений совсем снимается с рассмотрения, и теряется понятие о математической модели 
в физике и ее экспериментальной проверке.

Может быть, лучше всего об эксперименте говорить, пользуясь 
метафорами, как это и сделал Кювье, когда сказал, что экспериментатор принуждает природу разоблачаться. А еще лучше, может 
быть, вовсе не пытаться давать определения того, что есть эксперимент, полагая, что это понятие не поддается компактному определению. Смысл его может стать ясным только после того, как 
о нем будет много сказано.
Интересно обратить внимание на то, что составители многих 
словарей, видимо, поняли тщетность попытки определить понятие 
«эксперимент». Ничего не сказано об этом понятии в таких хорошо 
известных изданиях справочного характера, как Энциклопедический словарь Брокгауза и Ефрона, Энциклопедический словарь 
Гранат, Encyclopedia Britanica, Chamber’sEncyclopedia, Словарь 
Larussa, и даже в нашей Физической энциклопедии [25].
Все процессы, происходящие в природе, являются результатом 
взаимодействия многих факторов. Для того чтобы изучить эти процессы и в дальнейшем управлять ими, необходимо выяснить, какую 
роль в рассматриваемом процессе играет каждый фактор в отдельности. Например, изучая движение тела, необходимо выяснить, 
какие еще силы приводят его в движение, какие тормозят; наконец, 
каким образом само тело влияет на эти силы. Все эти факторы необходимо выразить в каких-либо количественных оценках — после 
этого на помощь исследователю приходят математические методы.
Таким образом, математические методы изучения взаимодействующих факторов требуют умения выражать действие различных 
факторов количественно. Чтобы получить необходимые числовые 
данные, нужно произвести серию наблюдений. Наблюдение — это 
решающее звено всякого эксперимента всякого исследования.

Наблюдением называется регистрация различных факторов искусственного или естественного происхождения.

Наблюдения подразделяются на качественные и количественные. 
Последние разделяются еще на два вида: подсчет и измерение. Подсчет используется как средство регистрации физических явлений 
и величин дискретного типа (числа частиц, измеряемых радиоактивным источником в единицу времени, числа альбиносов в данной 
группе особей и т.п.). В отличие от подсчета обычно считают, что 
измерение состоит в сравнении измеряемых величин с другой величиной, принимаемой за эталон.
Принято различать прямые (непосредственные) и косвенные измерения. В первом случае измеряется сама интересующая нас ве