ИССЛЕДОВАТЕЛИ. Результаты примера обучающихся в проекте Электронные таблицы помогают решать проблемы: различия между версиями

Материал из Wiki Mininuniver
Перейти к навигацииПерейти к поиску
(→‎Проблемный вопрос (вопрос для исследования))
 
(не показаны 4 промежуточные версии этого же участника)
Строка 4: Строка 4:
 
<noinclude>{| border=1
 
<noinclude>{| border=1
 
|}
 
|}
−
[[Категория:Шаблоны]]</noinclude>
+
</noinclude>
  
 
==Авторы и участники проекта==
 
==Авторы и участники проекта==
Строка 29: Строка 29:
  
 
== Гипотеза исследования ==
 
== Гипотеза исследования ==
 +
{|cellpadding="10" cellspacing="5" style="width: 100%; background-color: inherit; margin-left: auto;margin-right: auto"
 +
| style="width: 50%; background-color: #ffffff; border: 1px solid #000000;vertical-align: top" colspan="1"; rowspan="1"|
 +
"Использование функций регрессионного анализа и комбинированных диаграмм в электронных таблицах позволяет наглядно доказать, что темпы роста температуры коррелируют с промышленными выбросами СО2, а использование методов сглаживания данных (скользящее среднее) позволяет отсечь сезонные колебания и увидеть реальный климатический тренд"
 +
|}
  
 
==Цели исследования==
 
==Цели исследования==
 +
{|cellpadding="10" cellspacing="5" style="width: 100%; background-color: inherit; margin-left: auto;margin-right: auto"
 +
| style="width: 50%; background-color: #ffffff; border: 1px solid #000000;vertical-align: top" colspan="1"; rowspan="1"|
 +
 +
1. Обработка массивов данных:
 +
 +
Импорт исторических значений температуры и концентрации парниковых газов.
 +
 +
2. Математическая очистка данных:
 +
 +
* Использование метода скользящего среднего (5-летнего) для фильтрации "шума".
 +
 +
* Расчет аномалий относительно базового периода (1951-1980 гг.).
 +
 +
3. Визуализация корреляций:
 +
 +
* Создание графиков с двумя осями (температура vs СО2).
 +
 +
*Построение диаграммы рассеяния с линией тренда и расчетом коэффициента детерминации.
 +
 +
4. Прогнозирование:
 +
 +
Использование функций прогноза для оценки будущих показателей при сохранении текущего тренда.
 +
 +
|}
  
 
==Результаты проведённого исследования==
 
==Результаты проведённого исследования==
Строка 37: Строка 65:
  
 
==Полезные ресурсы==
 
==Полезные ресурсы==
 +
{|cellpadding="10" cellspacing="5" style="width: 100%; background-color: inherit; margin-left: auto;margin-right: auto"
 +
| style="width: 50%; background-color: #ffffff; border: 1px solid #000000;vertical-align: top" colspan="1"; rowspan="1"|
 +
[http://www.excelworld.ru/index/funcs/0-52 Мир MS Excel/Функции Excel]
 +
 +
[https://www.planetaexcel.ru/techniques/11/25596/ Быстрое прогнозирование в Microsoft Excel]
 +
 +
[https://www.planetaexcel.ru/techniques/7/7615/ Тонкости работы с переносами строк в Excel]
 +
|}
  
 
== Другие документы ==
 
== Другие документы ==
−
 
+
{|cellpadding="10" cellspacing="5" style="width: 100%; background-color: inherit; margin-left: auto;margin-right: auto"
 +
| style="width: 50%; background-color: #ffffff; border: 1px solid #000000;vertical-align: top" colspan="1"; rowspan="1"|
 +
[[Учебный проект Электронные таблицы помогают решать проблемы]]
  
 
[[Категория:Проекты]]
 
[[Категория:Проекты]]
 
|}
 
|}

Текущая версия на 11:53, 14 апреля 2026


Авторы и участники проекта

  • Участники группы "Исследователи"

Тема исследования группы

"Комплексный статистический анализ и визуализация индикаторов глобального потепления за период 1960-2024 гг."

Проблемный вопрос (вопрос для исследования)

Как можно визуализировать данные о климатических изменениях с помощью графиков в электронных таблицах?

Гипотеза исследования

"Использование функций регрессионного анализа и комбинированных диаграмм в электронных таблицах позволяет наглядно доказать, что темпы роста температуры коррелируют с промышленными выбросами СО2, а использование методов сглаживания данных (скользящее среднее) позволяет отсечь сезонные колебания и увидеть реальный климатический тренд"

Цели исследования

1. Обработка массивов данных:

Импорт исторических значений температуры и концентрации парниковых газов.

2. Математическая очистка данных:

  • Использование метода скользящего среднего (5-летнего) для фильтрации "шума".
  • Расчет аномалий относительно базового периода (1951-1980 гг.).

3. Визуализация корреляций:

  • Создание графиков с двумя осями (температура vs СО2).
  • Построение диаграммы рассеяния с линией тренда и расчетом коэффициента детерминации.

4. Прогнозирование:

Использование функций прогноза для оценки будущих показателей при сохранении текущего тренда.

Результаты проведённого исследования

Вывод

Полезные ресурсы

Мир MS Excel/Функции Excel

Быстрое прогнозирование в Microsoft Excel

Тонкости работы с переносами строк в Excel

Другие документы

Учебный проект Электронные таблицы помогают решать проблемы

Источник — https://wiki.mininuniver.ru/index.php?title=ИССЛЕДОВАТЕЛИ._Результаты_примера_обучающихся_в_проекте_Электронные_таблицы_помогают_решать_проблемы&oldid=507087