Державного вищого навчального закладу



бет1/3
Дата22.02.2016
өлшемі0.63 Mb.
#442
түріЛабораторна робота
  1   2   3
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ

ІНГУЛЕЦЬКИЙ ТЕХНІКУМ

ДЕРЖАВНОГО ВИЩОГО НАВЧАЛЬНОГО ЗАКЛАДУ

«КРИВОРІЗЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ»



ЛАБОРАТОРНІ РОБОТИ

З ДИСЦИПЛІНИ

«КОМП’ЮТЕРНА ОБРОБКА

ЕКОЛОГІЧНОЇ ІНФОРМАЦІЇ»

(частина ІІ)

зі спеціальності

5.04010602 «Прикладна екологія»

Розробив викладач: А.О.Коломоєць



Лабораторна робота № 17.
Тема: Визначення кількості років протягом яких Байкал забезпечить

населення всього світу водою.
Мета: визначити кількість років, протягом яких Байкал забезпечить

населення всього світу водою за допомогою побудови математичної

моделі.

Література:



  1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

  2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

  3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

  1. Дайте відповідь на контрольні питання:

    1. Розкрийте поняття моделювання.

    2. Види класифікації моделей.

  2. Виконайте завдання.

Розв’яжіть задачі та побудуйте математичні моделі.




    1. Уявіть собі, що на Землі залишиться тільки один істочник прісної води – озеро Байкал. На скільки років Байкал забезпечить населення всього світу водою.

Об’єктом моделювання є система, яка складається з двох компонентів: озеро Байкал та населення Землі.

Знаючи кількість води у Байкалі, чисельність населення Землі та використання води на 1 людину, можна знайти на скільки років її вистачить. При створенні цієї моделі ми не враховуємо можливі зміни кліматичних умов. Ми також враховуємо постійними чисельність населення Землі та використання води на 1 людину в день.
Для побудови математичної моделі визначимо вихідні дані.

Позначимо:


V – об’єм озера Байкал 23000 км3;
N - населення Землі 6 млрд. чел.;
p – використання води в день на 1 людину (в середньому) 300 л.
Так як 1л. = 1 дм3 води, необхідно виконати выполнить перевод V води озера из км3 в дм3. V (км3) = V * 1093) = V * 1012 (дм3)

Результат — кількість років, за які населення Землі використає води Байкала, позначимо g.

Ітак, g = (V*1000000000000)/(N*p*365)



  1. Скільки років можливо буде користуватися водами Байкалу, якщо використання води збільшиться до 400 літрів на людину?

  2. Скільки років можливо буде користуватися водами Байкалу, якщо населення Землі зменшиться до 5,7 млрд. чол.? Сколько лет можно будет пользоваться водами Байкала, если население Земли уменьшится до 5,7 млрд. чел.?

  1. Зробити аналіз побудованої моделі з врахуванням кліматичних умов.



  1. Зробіть висновок.

Лабораторна робота № 18.
Тема: Розрахунок, до якого віку можуть дожити особини одного

покоління.
Мета: розрахувати до якого віку можуть дожити особини одного покоління,

дослідити побудовану модель.



Література:

    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

        1. Перерахуйте види моделювання.

        2. Перерахуйте елементи процесу моделювання.



      1. Виконайте завдання.

Розв’яжіть задачі та побудуйте математичні моделі.




        1. Відомі щорічні показники народжуваності та смертності деякої популяції. Розрахуйте, до якого віку можуть дожити особі одного покоління.

Об’єктом моделювання є процес щорічної зміни кількості одного покоління популяції, який залежить від народжуваності популяції та її смертності.

Так як щорічна народжуваність популяції відповідає кількості особин одного покоління в популяції, то вихідними даними є:

x – кількість особин в 1 годину;
p – щорічна смертність (%).

Чисельність популяції у кожному наступному році розраховується за формулою: xi+1=xi - xi*p/100.

Розрахунок призводимо до тих пір, поки значення xi не стане <1.

2.Яка повинна бути народжуваність популяції, щоб особини одного покоління доживали до 25 років при тій же смертності.

3. Який довжен бути показник смертності, щоб при тій же народжуваності особини одного покоління доживали до 35 років.

4.Зробити аналіз побудованої моделі.

5. Зробіть висновок.

Лабораторна робота № 19.
Тема: Дослідження процесу зміни щільності популяції.
Мета: дослідити процес зміни щільності популяції с урахуванням її

народжуваності та смертності за допомогою побудови математичної

моделі.

Література:


    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

1. Розкрийте сутність першого етапу побудови моделі.

2. Розкрийте другий, третій та четвертий етап побудови моделі.



      1. Виконайте завдання.

Розв’яжіть задачі та побудуйте математичні моделі.



        1. Визначити, як буде змінюватися щільність популяції голуба протягом 5 найближчих років, якщо попередні спостереження дозволили встановити, що її щільність складає 130 особин/га. За період розмноження (у голуба один раз на рік) із однієї кладки яєць в середньому виживає 1,3 дитинча. Смертність голуба постійна, в середньому за рік гине 27 % особин. При збільшенні щільності популяції до 300 особин/га та вище смертність складає 50 %.

Об’єкт моделювання – процес зміни щільності популяції.
Щільність популяції – це число особин, що приходиться на одиницю площі або об’єму життєвого простору. Вимірюванням щільності користуються в тих випадках, коли важливо знати не конкретну величину популяції в той чи інший момент часу, а її динаміку, тобто хід змін чисельності в часі.
Народжуваність характеризує здатність популяції до збільшення чисельності за рахунок розмноження особин. Показник народжуваності – це число нових особин (також яєць), народжених в популяції за визначений проміжок часу.
Смертність – це показник, протилежний народжуваності. Смертність, як і народжуваність, виражається числом особин, загиблих за даний проміжок часу, але частіше у вигляді відносної або питомої величини. Такою величиною може бути відсоток особин, загиблих в одиничний відрізок часу.

Відомо початкове значення щільності популяції.

Щільність популяції до початку наступного року є її щільність до початку поточного року плюс народжуваність та мінус смертність.

Народжуваність залежить від щільності самок та її плодючості. Припустимо, що в популяції рівна кількість самок та савців, то, знаючи щільність популяції, можливо визначити щільність самок (щільність самок = ½ щільності популяції). Плодючись відома за умовою задачі. Число особин, загиблих за рік – це відсоток (смерності) від загальної щільності популяції. Смертність популяції залежить також і від величини щільності популяції.

Відомі дані:

щільність популяції (Р) – 130 особин/га;

плодючість – 1,3 дитини на рік;

Наступні показники розраховуються наступним чином:

плодючість самок = Р/2;

народжуваність (R) = щільність самок * плодючість;

смертність (S) = Р* питома смертність;

де, питома смертність голуба = 27 % на рік, якщо Р < 300,

в іншому випадку вона дорівнює 50 %;
Щільність популяції у кожному наступному році розраховується за формулою:

Pi+1 = Pi + Ri - Si.

2. Як зміниться модель, якщо число самок складає 1/3 від загальної кількості популяції.
3. Зробіть аналіз даної математичної моделі.
4.Зробіть висновок.

Лабораторна робота № 20.
Тема: Визначення розміру популяції риби у озері.
Мета: визначити розмір популяції риби в озері, використовуючи метод

мічення та повторного відлову за допомогою побудови математичної

моделі.
Література:


    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

1. В чому полягає процес геофільтрації в підземній гідросфері.

      1. Виконайте завдання.

Розв’яжіть задачу та побудуйте математичну модель.


1. Як визначити розмір популяції риби в озері, використовуючи метод мічення та повторного відлову.
Об’єкт моделювання – популяція риби.

Для вимірювання достатку популяцій використано багато різних способів. До найбільш поширених відноситься метод мічення та повторного відлову (для рухливих тварин). Цей метод – включає відлов тварин, його мічення (без заподіяння шкоди), спійманих тварин підраховуються та випускають. Через деякий час тварин знову відловлюють та підраховують їх загальну кількість і окремо число мічених.


Чисельність популяції підраховують за формулою:

О = В1*В2/М,


де О - загальна кількість популяції,
В1 - число особин при першому відлові,
В2 - число особин при другому відлові,
М - число мічених тварин пійманих при другому відлові.

2. Використовуючи даних метод, розв’яжіть запропоновану задачу при наступних значеннях вихідних даних: В1=625; В2=873; М=129.


3. Подуйте математичну модель та зробіть її аналіз.

4. Зробіть висновок.



Лабораторна робота № 21.
Тема: Визначення чисельності населення України у 2015 році.
Мета: визначити чисельність населення України у 2015 році та побудуйте

математичну модель.


Література:

    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

1.В чому полягає процес масопереносу в підземній гідросфері.



      1. Виконайте завдання.

Розв’яжіть задачу та побудуйте математичну модель.




        1. Яка буде чисельність населення України у 2015 році.

Об’єктом моделювання є процес зміни чисельності населення в залежності від часу. На цей процес впливає багато факторів: екологія, стан медичного обслуговування, економічна ситуація в країні та багато іншого.

Узагальнивши демографічні дані, вчені довели функцію, яка виражає залежність чисельності населення від часу:

f(t)=

де коефіцієнти а і b для кожної країни свої,
e – основа натурального логарифма.

Ця формула лиш наближено відображає реальність. Для знаходження значень коефіцієнтів а і b можна скористатися статистичним довідником. Вибрав із довідника значення f(t) (чисельність населення в момент часу t), можливо приблизно підібрати a і b так, щоб теоретичні значення f(t), підраховані за формулою, не сильно відрізнялись від фактичних даних у довіднику.

3. Зробіть аналіз побудованої математичної моделі.

4. Зробіть висновок.



Лабораторна робота № 22.
Тема: Розрахунок коефіцієнтів кореляції показників стану

атмосферного повітря.

Мета: розрахувати коефіцієнт кореляції для значень ГДК забруднюючих

речовин атмосферного повітря та інтерпретувати результати

аналізу відпо­відно до мети досліджень
Література:


    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

1.Поняття кореляції.

2. Поняття математичної міри.

3. Що називається негативною кореляцією?


      1. Виконайте завдання.

        1. Розрахувати коефіцієнти кореляції за допомогою пакету програм Statistica або Microsoft Excel.

Значення ГДК забруднюючих речовин атмосферного повітря*

Забруднююча речовина

ГДК

середньодобова, (мг/м3)

Клас небезпеки

Пил (завислі речовини)

0,15

3

Діоксид  сірки

0,05

3

Оксид вуглецю

3,0

4

Діоксид азоту

0,04

2

Оксид азоту

0,06

3

Формальдегід

0,003

2




  1. Візуалізувати і відреда­гувати результати аналізу.

Середньомісячні концентрації пилу перевищували ГДК у 7 містах та визначались в межах 0,2-5,0 ГДК. Найбільші значення середньомісячних концентрацій пилу зафіксовано в атмосферному повітрі мм. Світловодськ – 5,0 ГДК (червень), Дніпропетровськ – 2,7 ГДК (квітень, червень), Кривий Ріг – 2,7 ГДК (квітень, червень), Олександрія – 2,0 ГДК (червень) та Кіровоград – 1,9 ГДК (червень).

Найвища повторюваність перевищення ГДК по пилу спостерігалась у м. Світловодськ – на ПСЗ № 5 (вул. Леніна) з максимально разовою концентрацією 5,0 ГДКм.р.

Середньомісячні концентрації діоксиду азоту в атмосферному повітрі міст регіону спостерігались в межах 0,1-2,0 ГДК. Перевищення ГДК середньомісячних концентрацій діоксиду азоту фіксувалось: у 2 містах регіону. Максимальні значення середньомісячних концентрацій діоксиду азоту визначено у мм. Дніпродзержинськ – 2,0 ГДК (червень), Дніпропетровськ – 2,0 ГДК (квітень).

Середньомісячний вміст формальдегіду визначався в межах 0,7-5,7 ГДК та перевищував ГДК у 7 містах регіону. Найбільші середньомісячні концентрації формальдегіду були зафіксовані в атмосферному повітрі мм. Дніпродзержинськ – 5,7 ГДК (червень), Вінниця – 4,8 ГДК (червень), Дніпропетровськ – 3,7 ГДК (червень), Кривий Ріг – 3,3 ГДК (червень), Світловодськ – 3,0 ГДК (червень).

Середні рівні забруднення атмосферного повітря міст України пріоритетними забруднюючими речовинами


Забрудню-

     юча



речовина

Переви-

щення ГДК

 Західний

   регіон



Центральний

      регіон



Північний

   регіон



Південний

    регіон



Східний

регіон

Пил

У 2 рази та більше

Рівне

Дніпропетровськ

Дніпродзержинськ

Кривий Ріг

Полтава


Черкаси

Олександрія





Красноперекопськ

Армянськ


Ялта

Алчевськ

Макіївка


Горлівка

Єнакієве


Донецьк

Дзержинськ



У 5 разів та більше



Світловодськ







Діоксид

азоту


У 2 рази та більше

Хмельницький

Луцьк


Дніпропетровськ

Дніпродзержинськ



Київ

Чернігів


Красноперекопськ

Запоріжжя

Херсон


Макіївка

 

У 5 разів та більше









Донецьк

Формальдегід

У 2 рази та більше

Луцьк

Ужгород


Рівне

Чернівці


Дніпропетровськ

Кривий Ріг

Черкаси

Вінниця


Світловодськ

 


          –  

Керч

Херсон


Сімферополь

Севастополь

Запоріжжя


Макіївка

Горлівка


Дзержинськ

Єнакієве


Краматорськ

Слов’янськ

Луганськ


У 5 разів та більше



Дніпродзержинськ

Київ

Одеса

Миколаїв


Маріуполь

Донецьк


Лисичанськ

Рубіжне


Сєверодонецьк




  1. Інтерпретувати результати аналізу відпо­відно до мети досліджень.

3. Зробіть висновок.


Лабораторна робота № 23.
Тема: Розрахунок довірчого інтервалу для коефіцієнту кореляції стану

поверхневих вод України.
Мета: розрахувати довірчий інтервал для коефіцієнту кореляції стану

поверхневих вод України та інтерпретувати результати

аналізу відпо­відно до мети досліджень.
Література:


    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

1. Формула розрахунку коефіцієнту кореляції..

2. Коефіцієнт рангової кореляції Кендала.

3. Коефіцієнт рангової кореляції Спірмена.


      1. Виконайте завдання.

        1. Розрахувати довірчий інтервал для коефіцієнту кореляції стану поверхневих вод України за допомогою пакету програм Statistica або Microsoft Excel.

2.Аналіз якості поверхневих вод суші здійснювався за басейновим принципом. Розглядалися такі головні річкові басейни: рр. Сан, Західний Буг, Дунай, Дністер, Дніпро, Південний Буг, Сіверський Донець, а також групи річок Криму та Приазов’я.

3.Кількісні характеристики гідрохімічних показників поверхневих вод у досліджених басейнах наведено на рис. 7-10.



Рис. 7. Середні рівні показників сольового складу у водах основних

річкових басейнів України

Рис. 8. Середні рівні гідрофізичних показників та показників

кисневого режиму і вмісту органічних речовин у водах

основних річкових басейнів України.



Рис. 9. Середні значення вмісту сполук біогенних елементів у водах

основних річкових басейнів України

Рис. 10. Середні концентрації ряду специфічних речовин у водах

основних річкових басейнів.


  1. Розрахувати довірчий інтервал для всих показників стану поверхневих вод України.

  2. Інтерпретувати результати аналізу відпо­відно до мети досліджень

3. Зробіть висновок.


Лабораторна робота № 24.
Тема: Графічне відображення тенденції даних на основі

багаторічного моніторингу стану довкілля. Побудова лінії тренда.
Мета: графічно відобразити тенденції даних на основі багаторічного

моніторингу стану довкілля та інтерпретувати результати

аналізу відпо­відно до мети досліджень. Побудувати лінію тренда.

Література:


    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

1. Математична природа кореляційних моделей.

2. Фактори, для включення в регресійну модель.

3. Основа кореляційних розрахунків.


      1. Виконайте завдання.

        1. Графічно відобразити тенденції даних на основі багаторічного

моніторингу стану довкілля.

Таблиця. Порушення і рекультивація земель в Україні, тис.га.



Показник

19 85

1990

1995

2000

2001

2002

2003

Порушено земель

18,7

17,0

3,5

1,9

2 2

1.5

3,5

Відпрацьовано земель

17,9

16,

4,6

2,8

2,6

3,6

2,0

Рекультивовано земель

22,0

19,2

8,4

3.7

2,6

2,8

1.9

у тому числі під ріллю

10,0

8,9

1.5

1,5

0,8

0.7

0,5

Таблиця. Інтенсивність використання земель (суходолу) України.

Назва адміністративного утворення, зони

Індекси

сільгосп-

ОСВОЄНОСТІ



1 розораност

і 1 лісистості

урбанізованої та індустріальної території

Автономна Республіка Крим

0,75

0,51

0,12

0,08

Донецька обл.

0,78

0,64

0,07

0,10

Дніпропетровська обл.

0,83

0,70

0,06

0,08

Запорізька обл.

0,88

0,75

0,04

0,03

Кіровоградська обл.

0,86

0,75

0,07

0,03

Луганська обл.

0,73

0,53

0,12

0,07

Миколаївська обл.

0,87

0,73

0,05

0,04

Одеська обл.

0,83

0,68

0,07

0,04

Херсонська обл.

0,82

0,73

0,06

0,03

Степ

0,82

0,67

0,07

0,06

Вінницька обл.

0,78

0,67

0,14

0,03

Київська обл.

0,64

0,53

0,24

0,06

Полтавська обл.

0,80

0,67

0,10

0,04

Сумська обл.

0,73

0,56

0,19

0,03

Тернопільська обл.

0,78

0,65

0,15

0,04

Харківська обл.

0,79

0,64

0,14

0,05

Хмельницька обл.

0,78

0,62

0,14

0,04

Чернівецька обл.

0,60

0,43

0,32

0,05

Черкаська обл.

0,75

0,66

0,17

0,03

Лісостеп

0,74

0,60

0,18

0,04

Волинська обл.

0,54

0,35

0,34

0,04

Житомирська обл.

0,54

0,41

0,35

0,04

Закарпатська обл.

0,37

0,15

0,57

0,04

Івано-Франківська обл.

0,46

0,3/

0,47

0,06

Львівська обл.

0,60

0,40

0,32

0,08

Рівненська обл.

0,48

0,34

0,40

0,04

Чернігівська обл.

0,68

0,48

0,23

0,04

Полісся

0,52

0,35

0,38

0,05

Україна

0,72

0,57

0,18

0,05

Таблиця. Основні показники водопостачання та водовідведення,

Показник

1990

1995

2000

2001

2002

2003

Спожито свіжої води (включаючи морську)

30201

20338

12991

12168

11589

11034

у тому числі




для виробництва

16247

10421

6957

7033

6632

6068

для побутово-питних потреб

4647

4404

3311

3041

2870

2724

Відведено (скинуто) зворотних вод

20261

14981

10964

10569

10005

9459

у тому числі







забруднених

3199

4652

3313

3008

2920

2948

з них без очищення

470

912

758

746

782

804

нормативно очищених

3318

1936

2100

2188

2111

1946

Обсяг оборотної та послідовно (повторно) використаної води

67661

51054

41523

41334

41315

42345

Потужність очисних споруд

8131

8419

7992

7790

7546

7733

Таблиця . Лісовідновлення за регіонами* га

Регіон

1985

1990

1995

2000*

2001

2002

2003

Україна

43480

37458

38398

37806

42577

45854

48260

Автономна Республіка Крим

1080

935

323

89

110

79

17

Області




Вінницька

1169

1060

1025

1047

1045

1074

1061

Волинська

2536

1715

2690

3177

3723

3632

4002

Дніпропетровська

1000

441

805

529

656

602

330

Донецька

1002

739

305

461

559

616

473

Житомирська

3865

4179

4604

4621

4910

5214

5786

Закарпатська

4546

2825

2348

2205

2677

2405

2372

Запорізька

703

351

550

438

420

452

268

Івано-Франківська

2021

2227

2281

2039

2211

2125

2361

Київська

2259

3317

2881

2583

3380

3641

3970

Кіровоградська

477

353

282

398

523

727

551

Луганська

1501

поз

1210

1756

2458

3722

3611

Львівська

3070

2556

2539

3126

3537 ,

3834

4183

Миколаївська

1008

1301

873

393

478

308

459

Одеська

поз

1204

1085

407

387

383

322

Полтавська

905

823

892

626

671

635

992

Рівненська

2899

3077

3805

3466

2976

3270

3918

Сумська

1206

879

1322

1453

1388

1971

2071

Тернопільська

815

659

860

782

825

817

857

Харківська

2662

966

892

1639

2221

2292

1924

Херсонська

1977

1656

366

185

440

325

341

Хмельницька

1275

1171

1280

1231

1276

1467

1600

Черкаська

1304

935

1096

1149

1180

1242

1223

Чернівецька

1053

967

1311

1436

1611

1512

1687

Чернігівська

2044

2019

2590

2476

2734

3325

3625

м. Київ







118

93

171

176

227

м. Севастополь







65

1

10

8

29

2. Побудувати лінію тренда для всих показників.

3. Зробіть висновок.

Лабораторна робота № 25.
Тема: Прогнозування викидів промисловими підприємствами за

допомогою регресійної моделі.
Мета: зробити прогноз викидів промисловими підприємствами за

допомогою регресійної моделі та відобразити графічно.


Література:

    1. Білявський Г.О., Бутченко Л.І., Основи екології, теорія та практикум, Лібра, Київ, 2002 р.

    2. Корнієнко М.М. Інформатика. Електронні таблиці Excel: теоретичні основи, приклади та завдання. – Х.:Веста «Ранок», 2008 – 48 с.

    3. Глинський Я.М., Інформатика, частина ІІ, Львів, 2004 р.

Хід роботи.

      1. Дайте відповідь на контрольні питання:

1. Побудова регресійних моделей.

      1. Виконайте завдання.

        1. Прогнозувати викиди промисловими підприємствами за допомогою регресійної моделі.





Достарыңызбен бөлісу:
  1   2   3




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет