Верификация данных

Реализация алгоритма верификации данных; разработка программы обнаружения аномальных данных в одномерных выборках. Характеристика методов D-статистики, Титьена-Мура, диаграммы "Ящик с усами"; обеспечение эффективности оценок статистических данных.
Краткое сожержание материала:

Размещено на

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.

Факультет «Электронной техники и приборостроения»

Специальность «Автоматизированные системы обработки информации и управления»

Кафедра «Системотехника»

КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине «Теория информации»

на тему

Верификация данных

Работу выполнил: Катунов С.Н.

Студент группы АСУ-31

Руководитель работы

к.т.н., доцент Васильев Д.А.

Саратов - 2012



ЗАДАНИЕ

на курсовое проектирование

по дисциплине «Вычислительная математика»

Студенту учебной группы АСУ-31 Факультета ЭТиП Катунову Сергею

Николаевичу

Тема работы: Верификация данных

Целевая установка и исходные данные

Цель

Разработка программного продукта реализующего методы верификации данных.

Исходные данные

1. Словесное описание задания

2. Краткие теоретические сведения о проблеме аномальности данных

№№ п.п.	Перечень чертежей, подлежащих разработке	Формат	Количество
1.	Блок-схема алгоритма построения диаграммы «Ящик с усами»	А1	1
2.	Блок-схемы алгоритмов критерия D статистики и критерия Титьена-Мура	А1	1

№№ п.п.	Содержание расчетно-пояснительной записки (перечень вопросов, подлежащих разработке)	Консультант
1.	Разработка алгоритмов верификации данных
2.	Разработка программы реализующий алгоритм верификации данных
3.	Организация входных и выходных данных программы

Основная рекомендуемая литература

1. Каримов Р.Н., Шварц, «Статистика для врачей, биологов и не только» ч.1.

Руководитель курсовой работы, к.т.н., доц. Д.А. Васильев

Задание принял к исполнению «10» марта 2012 г.

Студент С.Н. Катунов

Формат	Зона	Поз.	Обозначение	Наименование	Кол.	Примечание
		1	Пояснительная записка	Разработка алгоритмов и реализация методов верификации данных	1	А4
		2	Графический материал	Блок-схема алгоритма построения диаграммы «Ящик с усами» Блок-схемы алгоритмов D статистики и Титьена-Мура	1	А1
		3	Электронная версия Диск CD-R 700 Mb	Пояснительная записка к курсовой работе в формате pdf и doc Блок-схемы алгоритмов верификации данных	1



РЕФЕРАТ

Пояснительная записка содержит 34 страниц, 13 иллюстраций, 11 листингов кода приложения.

Ключевые слова: верификация, аномальность данных, критерий Титьена-Мура, критерий Смирнова-Граббса, метод D-статистики, ящик с усами, квартиль, математическое ожидание, СКО, выборка, объем, статистика, медиана, среднее, данные.

Программа разработана для анализа одномерных данных, с целью выявления в них аномальности при помощи метода D-статистики, метода Титьена-Мура, и диаграммы «Ящик с усами»



СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Теоретические сведения

1.1 Выборки с аномальными данными

1.2 Обнаружение аномальных данных в одномерных выборках

1.2.1 Метод D-статистики

1.2.2 Метод Титьена-Мура

1.2.3 Графический метод диаграмма «Ящик с усами»

Глава 2. Реализация алгоритмов верификации данных

2.1 Реализация алгоритма D-статистики

2.2 Реализация алгоритма Титьена-Мура

2.3 Реализация алгоритма построения диаграммы «Ящик с усами»

Глава 3. Описание программы

3.1 Руководство программиста

3.1.1 Входные данные

3.1.2 Основные функции программы

3.1.3 Выходные данные

3.2 Руководство пользователя

3.2.1 Входные данные

3.2.2 Выходные данные

Заключение



Размещено на

Введение

Статистика -- отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных.

Слово «статистика» происходит от латинского status -- состояние дел. В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», преподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учет вёлся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и т. п^[2].

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных.

Статистические методы -- методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надежность и испытания, планирование экспериментов.

Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учета специфики области применения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;

в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.

Прикладная статистика -- это наука о том, как обрабатывать данные произвольной природы...