Книжная полка Сохранить
Размер шрифта:
А
А
А
|  Шрифт:
Arial
Times
|  Интервал:
Стандартный
Средний
Большой
|  Цвет сайта:
Ц
Ц
Ц
Ц
Ц

Обработка экспериментальных данных на ЭВМ

Покупка
Основная коллекция
Артикул: 666958.04.01
Доступ онлайн
от 456 ₽
В корзину
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 образовательных стандартов высшего образования последнего поколения. Для студентов и аспирантов высших учебных заведений.
50
192
Логунова, О. С. Обработка экспериментальных данных на ЭВМ : учебник / О.С. Логунова, 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. - Текст : электронный. - URL: https://znanium.com/catalog/product/2000875 (дата обращения: 15.07.2024). – Режим доступа: по подписке.
Фрагмент текстового слоя документа размещен для индексирующих роботов. Для полноценной работы с документом, пожалуйста, перейдите в ридер.
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: Аспиран-
тура). — 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 эксперименталь-
ных данных; о моделях данных и классификации задач обработки; об ор-
ганизации пользовательского интерфейса в автоматизированных систе-
мах обработки экспериментальных данных. Содержит структурированные 
главы, посвященные особенностям проведения экспериментальных иссле-
дований. Четко и логично описаны особенности применения программ-
ного обеспечения для обработки экспериментальных данных. Представлен 
теоретический материал и основные алгоритмы обработки эксперименталь-
ных данных, применяемые в промышленной статистике. Приведены при-
меры обработки экспериментальных данных в области металлургии и управ-
ления 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 электронно-
вычислительных машин Пензенского государственного университета;

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

кафедрой программного обеспечения вычислительной техники и ав-
томатизированных систем Оренбургского государственного универ-
ситета

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 по-
зволяющий углубить наше понимание существа процессов, как пра-
вило, базируется на выводах, вытекающих из конкретных фактов, 
т.е. связан с необходимостью сбора исходных данных.
Имеются определенная связь между статистическим наблю-
дением и непосредственным восприятием человеком явлений, 
а также различие между ними. С одной стороны, статистическое 
наблюдение может базироваться на собственном наблюдении че-
ловека. Так, установление факта может осуществляться на основе 
опроса населения или измерения конкретного параметра объекта, 
подсчета объектов и т.п. Статистический характер такому наблю-
дению придает регистрация его результатов в определенном инстру-
ментарии — опросном листе, анкете и других специальных учетных 
документах. С другой стороны, статистическое наблюдение может 
представлять процесс сбора информации и по уже зарегистриро-
ванным данным, например по отчетности. Здесь наиболее выра-
жены отличия статистического наблюдения от непосредственного 
восприятия человеком конкретных явлений, объектов.
Каждому инженеру, бакалавру и магистру в процессе производ-
ственной 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 ма-
териал с различных точек зрения. В таблице приведены основные 
группы таких изданий.

Учитывая достоинства и недостатки существующих изданий, ав-
торы учебника не старались охватить необъятное, но все же попыта-
лись 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 при-
кладным программным обеспечением.
Каждая глава имеет однотипную структуру, что позволяет струк-
турировать изучаемый материал. Экспериментальные данные, 
предлагаемые для индивидуальной работы, представляют собой са-
мостоятельную научную ценность, так как характеризуют функцио-
нирование крупнейшего предприятия металлургической промыш-
ленности ОАО «Магнитогорский металлургический комбинат». 
В ходе использования учебника в процессе обучения допускается 
выбор других экспериментальных данных, полученных в ходе на-
учной 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 со-
ставляют экспериментальные данные, которые определяются еди-
ножды на весь период изучения курса. Для выбранных исходных 
данных выполняется последовательная реализация алгоритмов об-
работки. В качестве основного инструмента реализации выбран уни-
версальный статистический пакет Statistica, но при отсутствии лицен-
зии 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
Наимено-
вание группы
Суть  
содержания
Достоинства 
издания
Недостатки  
издания

1
Классическая 
теория
Изложение 
теоретических 
основ матема-
тической или 
отраслевой 
статистики

Фундамен-
тальное изло-
жение теорети-
ческих основ

Отсутствие 
примеров, ил-
люстрирующих 
применение 
этих основ 
к прикладным 
задачам

№ 
п/п
Наимено-
вание группы
Суть  
содержания
Достоинства 
издания
Недостатки  
издания

2
Практика 
применения 
теории

Изложение 
в алгоритми-
ческой форме 
примеров ре-
шения задач 
в различных 
областях

Подробное 
изложение 
методик обра-
ботки данных 
для прикладных 
задач

Отсутствие 
фундаменталь-
ного изложения 
теоретических 
положений

3
Научные пуб-
ликации
Изложение 
результатов об-
работки экспе-
риментальных 
данных в кон-
кретных зада-
чах с анализом 
полученных 
результатов

Изложение 
научных ре-
зультатов, полу-
ченных на ос-
нове анализа 
эмпирических 
закономер-
ностей

Полное отсут-
ствие изложения 
теоретических 
и прикладных 
основ

4
Публицистика Описание тех-
нологии при-
менения паке-
тов приклад-
ных программ

Полное опи-
сание техно-
логии автома-
тизации обра-
ботки данных

Отсутствие 
теоретических 
основ и разно-
гласия в терми-
нологии

В процессе изучение курса «Обработка экспериментальных 
данных на ЭВМ» студенты при таком изложении материала должны 
получить понятия:
 
• об основных методах и средствах автоматизации вычисли-
тельных процессов, используемых при обработке данных;
 
• о способах представления и модели порождения эксперимен-
тальных данных;
 
• о моделях данных и классификации задач обработки;
 
• об организации пользовательского интерфейса в автоматизиро-
ванных системах обработки экспериментальных данных;
 
• о визуализации статистических данных
и уметь использовать:
1) основные концептуальные положения функционального, 
логического и объектно-ориентированного направлений прог-
раммирования, 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 обес-
печения интерактивных графических систем и систем мультимедиа;
4) распространенные приложения, реализующие элементы об-
работки экспериментальных данных;
5) ГОСТ 7.32—2001 для оформления отчета по результатам об-
работки данных.
Авторы надеются, что учебник позволит эффективно органи-
зовать учебный процесс в высших учебных заведениях и будет по-
лезно аспирантам и научным работникам в ходе научной деятель-
ности.
В результате освоения дисциплины (модуля) «Обработка экспе-
риментальных 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 коррект-
ности и эффективности;
 
• применять алгоритмы обработки и представления эксперимен-
тальных данных;
 
• применять алгоритмы обработки и представления эксперимен-
тальных данных;
 
• разрабатывать алгоритмы обработки и представления экспери-
ментальных данных;
владеть
 
• навыками работы по обработке экспериментальных данных по-
средством программного обеспечения общего назначения;
 
• навыками работы по обработке экспериментальных данных по-
средством программного обеспечения общего назначения;
 
• навыками работы по обработке экспериментальных данных по-
средством программного обеспечения общего назначения и ме-
тодо-ориентированного программного обеспечения.
Во втором исправленном и дополненном издании авторы пред-
лагают ознакомиться с применением излагаемой теории в научных 
исследованиях и приводят результаты в последней 10 главе «Осо-
бенности научного эксперимента». Дополненный материал рас-
ширяет 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 «эксперимен-
тальные данные». Поэтому необходимо определить, что́ можно на-
зывать экспериментом, каким бывает эксперимент, какой экспе-
римент считается «хорошим» и какой «плохим», какими методами 
он проводится.
Ответить на эти вопросы в достаточно общей и к тому же в крат-
кой форме просто невозможно. Приведем несколько определений 
понятия «эксперимент», заимствованных из изданий главным об-
разом справочного характера, в которых предпринималась попытка 
обобщить имеющиеся по этому поводу высказывания.

Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт) — чувственно-
предметная деятельность в науке, осуществляемая теоретически по-
знанными средствами. В научном языке термин «эксперимент» обычно 
используется интуитивно в значении, общем для целого ряда сопря-
женных понятий: опыт, целенаправленное наблюдение, воспроизве-
дение объекта познания, организация особых условий его существо-
вания, проверка предсказания и т.п. (Философская энциклопедия.  
Т. 5. М.: Советская энциклопедия, 1970).
Эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт): 1) научно постав-
ленный 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 опре-
делению. 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 взаимодей-
ствующих 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 искусст-
венного или естественного происхождения.

Наблюдения подразделяются на качественные и количественные. 
Последние разделяются еще на два вида: подсчет и измерение. Под-
счет используется как средство регистрации физических явлений 
и величин дискретного типа (числа частиц, измеряемых радиоак-
тивным 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 вели-
чиной, принимаемой за эталон.
Принято различать прямые (непосредственные) и косвенные из-
мерения. В первом случае измеряется сама интересующая нас ве-

Доступ онлайн
от 456 ₽
В корзину