- •Программа дисциплины
- •Тема 1. Методы обработки и анализа экономической информации
- •Тема 2. Финансовый анализ инвестиций
- •Литература Основная литература
- •Конспект лекции по курсу «Анализ данных в эис» Раздел I. Методы обработки и анализа экономической информации
- •1.2. Схема процесса моделирования.
- •1.3. Классификация математических моделей.
- •1.4. Задачи и методы исследования операций анализа данных.
- •Тема 2. Характеристика пакетов математических расчетов.
- •2.2. Структура пакетов прикладных программ.
- •2.3. Математические, статистические и оптимизационные ппп. Eureka
- •Mathcad
- •MathCad 8 Professional
- •Mathcad explorer
- •Матнематiса
- •Statistica
- •Раздел II. Анализ данных электронных таблиц. Тема 3. Вычисление итогов
- •3.2. Сортировка диапазона данных. Сортировка списков
- •Сортировка по столбцам
- •Задание пользовательских порядков сортировки
- •3.3. Формирование промежуточных итогов. Установка настроек
- •Вычисление итогов
- •3.4. Функции, обслуживающие промежуточные итоги.
- •Тема 4. Консолидация данных.
- •4.2. Использование меток и установка параметров консолидации.
- •4.3. Создание связей с исходными данными.
- •Тема 5. Ит использования таблиц подстановки.
- •5.2. Виды подстановки значений.
- •5.3. Создание таблиц подстановки с несколькими переменными.
- •Тема 6. Поиск решения для анализа данных.
- •6.2. Формирование области ограничений.
- •6.3. Организация поиска решения.
- •6.4. Параметры поиска решения.
- •Тема 7. Использование фильтрации базы данных.
- •7.2. Диапазон критериев фильтрации.
- •7.3. Применение усиленного фильтра.
- •Тема 8. Ит использования диспетчера сценариев.
- •8.2. Редактирование сценария.
- •8.3. Создание итогового отчета.
- •Тема 9. Анализ данных с помощью сводных таблиц.
- •9.2. Создание сводной таблицы с помощью мастера сводных таблиц.
- •9.3. Работа с данными при помощи панели инструментов Запрос и сводная таблица и фильтрация данных в сводной таблице.
- •Тема 10. Построение графиков для анализа данных.
- •10.2. Создание диаграммы в рабочем листе.
- •10.3. Мастер диаграмм.
- •Тема 11. Анализ статистических данных с помощью пакета анализа.
- •11.2. Использование статистических функций.
- •Вероятность
- •Результат:
- •Доверит
- •Квадроткл
- •11.3. Статистические функции прогнозирования. Предсказ
- •11.4. Функции баз данных.
- •Бддиспп
- •Бдпроизвед
- •Раздел III. Информационные технологии описательной статистики.
- •Тема 12. Статистический анализ данных в ппп StatGrafics.
- •12.2. Ввод исходных данных.
- •12.3. Процедуры построения графиков и диаграмм
- •Тема 13. Средства автоматизации научно-исследовательских работ в ппп MathCad.
- •13.2. Приемы работы с системой MathCad.
- •13.3. Стандартные и пользовательские функции.
- •Тема 14. Средства обработки и анализа данных в ппп MatLab.
- •Упрощенный интерфейс
- •Работа с панелью инструментов Средства панели инструментов
- •14.2. Использование операторов и функций.
- •Арифметические операторы и функции
- •Арифметические операторы и функции matlab
- •Операторы отношения и их функции
- •Операторы и функции отношения
- •Логические операторы
- •Логические операторы и функции matlab
- •Специальные символы
- •Специальные символы matlab
- •Системные переменные и константы
- •Функции поразрядной обработки.
- •Функции обработки множеств
- •Функции времени и даты.
- •Форматы представления даты
- •Элементарные функции.
- •Алгебраические и арифметические функции
- •14.3. Построение графиков в ппп MatLab.
- •Вопросы для приема экзамена по дисциплине «Анализ данных в эис»
Элементарные функции.
Элементарные функции, пожалуй, наиболее известный класс математических функций. Поэтому, не останавливаясь подробно на их описании, представим набор данных функций, имеющийся в составе системы MATLAB, Функции, перечисленные ниже, сгруппированы по функциональному назначению. В тригонометрических функциях углы измеряются в радианах. Все функции могут использоваться в конструкции вида y=func(x), где func — имя функции. Обычно в такой форме задается информация о функции в системе MATLAB. Мы, однако, будем использовать для функций, возвращающих одиночный результат, более простую форму func(x). Форма [y,z,...]=func(x....) будет использоваться только в тех случаях, когда функция возвращает множественный результат.
Алгебраические и арифметические функции
В системе MATLAB определены следующие алгебраические и арифметические функции:
- abs(X) — возвращает абсолютную величину для каждого числового элемента вектора X. Если X содержит комплексные числа, abs(X) вычисляет модуль каждого числа. Примеры:
abs(-5) = 5
abs(3+4i) = 5
» abs([l -2 i 3i 2+3i])
ans = 1.0000 2.0000 1.0000 3.0000 3.6056
- ехр(Х) — возвращает экспоненту для каждого элемента X. Для комплексного числа z = х + i*y функция exp(z) вычисляет комплексную экспоненту: exp(z)=exp(x)*(cos(y)+i*sin(y)).
Примеры:
» ехр([1 2 3])
ans = 2.7183 7.3891 20.0855
» exp(2+3i)
ans = -7.3151 + 1.0427i
- factor(n) — возвращает вектор-строку, содержащую простые множители числа n. Для массивов эта функция неприменима. Пример:
f = factor(221)
f = 13 17
- G=gcd(A, В) — возвращает массив, содержащий наибольшие общие делители соответствующих элементов массивов целых чисел А и В. Функция gcd(0,0) возвращает значение 0, в остальных случаях возвращаемый массив G содержит положительные целые числа;
- [G, С, D] = gcd(A, В) — возвращает массив наибольших общих делителей G и массивов С и D, которые удовлетворяют уравнению A(i) .*C(i) + B(i) .*D(i) = G(i). Они полезны для выполнения элементарных эрмитовых преобразований. Примеры:
» А=[2 6 9];
» В=[2 3 3];
» gcd(A,B)
ans = 2 3 3
» [G,C,D]=gcd(A,B)
G = 2 3 3
С = 0 0 0
D = 1 1 1
- lcm(A,B) — возвращает наименьшие общие кратные для соответствующих парных элементов массивов А и В. Массивы А и В должны содержать положительные целые числа и иметь одинаковую размерность (любой из них может быть скаляром). Пример:
» А=[1 3 5 4];
» В=[2 4 6 2];
» lcm(A,B)
ans = 2 12 30 4
- log (X) — возвращает натуральный логарифм элементов массива X. Для комплексного или отрицательного z, где z = х + y*i, вычисляется комплексный логарифм в виде log(z) = log(abs(z)) + i*atan2(y,x). Функция логарифма вычисляется для каждого элемента массива. Область определения функции включает комплексные и отрицательные числа, что способно привести к непредвиденным результатам при некорректном использовании. Пример:
» Х=[1.2 3.34 5 2.3];
» 1оg(Х)
ans = 0.1823 1.2060 1.6094 0.8329
- log2(X) — возвращает логарифм по основанию 2 элементов массива X;
- [F,E] = 1оg2(Х) — возвращает массив действительных значений F и массив целых чисел Е. Элементы массива F обычно лежат в диапазоне 0.5 J abs(F) <1. Для действительных X возвращаемые массивы F удовлетворяют уравнению вида X = F.*2.E. Для нулевых значений X возвращаются F = 0 и Е = 0.
Пример:
» Х=[2 4.678 5; 0.987 1 3];
» [F,E] = 1og2(X)
F = 0.5000 0.5847 0.6250
0.9870 0.5000 0,7500
Е = 2 3 3
0 1 2
- log10(X) — возвращает логарифм по основанию 10 для каждого элемента X. Область функции включает комплексные числа, что способно привести к непредвиденным результатам при некорректном использовании.
Пример;
» Х=[1.4 2,23 5.8 3]:
»1оg10(X)
ans = 0.1461 0.3483 0.7634 0.4771
- mod(x,y) — возвращает х mod у;
- mod(X,Y) — возвращает остаток от деления X на Y (т. е., X - Y.*floor(X./Y)) для ненулевого Y, и X в противном случае. Если операнды X и Y имеют одинаковый знак, функция mod(X, Y) возвращает тот же результат, что rem(X, Y). Однако (для положительных X и Y) mod(-x,y) = rem(-x,y)+y.
Примеры:
» М = mod(5,2)
М = 1
» mod(10,4)
ans = 2
- pow2(Y) — возвращает массив X, где каждый элемент есть 2Y;
- pow2(F,E) — вычисляет X=F*2E для соответствующих элементов F и Е. Аргументы F и Е — массивы действительных и целых чисел соответственно.
Пример:
» d=pow2(pi/4,2)
d = 3.1416
- р = nextpow2(A) — возвращает такой показатель степени р, что 2Р i abs(A). Эта функция эффективно применяется для выполнения быстрого преобразования Фурье. Если А не является скалярной величиной, то nextpow2 возвращает значение nextpow2(length(A)).
Функция primes(n) возвращает вектор-строку простых чисел, меньших или равных n. Пример:
» р = primes(25)
p = 2 3 5 7 11 13 17 19 23
- [N,D] = pat(X) - возвращает массивы N и D, такие что N./D аппроксимирует X с точностью 1 .е-6*norm(X(:),1). Даже при том, что все числа с плавающей запятой — рациональные числа, иногда желательно аппроксимировать их дробями, у которых числитель и знаменатель являются по возможности малыми целыми числами. Функция rat пытается это сделать;
- [N,D] = rat(X,tol) — возвращает массивы N и D, такие что N./D аппроксимирует X с точностью tol.
- rat(X) без выходных параметров просто выдает на экран массив цепных дробей;
- rats(X,strlen) — возвращает ряд, полученный путем упрощенной рациональной аппроксимации элементов X. Аргумент strlen — длина возвращаемой строки. Функция возвращает знак «*», если полученное значение не может быть напечатано в строке, длина которой задана значением strlen. По умолчанию strlen=13. Тот же алгоритм аппроксимации используется в командном окне MATLAB при задании рационального формата вывода командой format rat.
Пример:
» [g,j]=rat(pi,le-10)
g = 312689
j = 99532
- sqrt(A) — возвращает квадратный корень каждого элемента массива X. Для отрицательных и комплексных элементов X функция sqrt(X) вычисляет комплексный результат. Пример:
» А=[25 21.23 55.8 3];
» sqrt(A)
ans = 5.0 4.6076 7.4699 1.7321
