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))
(→‎Результаты проведённого исследования)
 
(не показано 7 промежуточных версий 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==
 +
[[Изображение:и4.jpg|900px]]
 +
{|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. Сводные достоверные данные
 +
 +
Данные усреднены по десятилетиям для демонстрации долгосрочного тренда.
 +
 +
2. Организация данных и функции анализа
 +
 +
Для исследования были применены специфические инструменты Excel:
 +
 +
* Функция КОРРЕЛ(массив 1; массив 2): Мы рассчитали связь между СО2 и температурой. Значение получилось 0,961, что говорит о почти прямой зависимости.
 +
 +
* Скользящее среднее: Формула =СРЗНАЧ(B2:B6) применялась для создания сглаженной линии, чтобы скрыть резкие скачки отдельных холодных или жарких лет.
 +
 +
* Словное форматирование: Столбец "Аномалия температуры" был раскрашен градиентом от темно-синего (отрицательного значения_ до ярко-красного (положительные), что визуально напоминает знаменитые "Климатические полосы".
 +
 +
* Установили предсказание температуры на определенно поставленный год с помощью функции =ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН(2034;B2:B8;A2:A8)
 +
|}
 +
 +
[[Изображение:и1.jpg|900px]]
 +
 +
{|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"|
 +
3. Визуализация данных
 +
 +
В работе были реализованы следующие типы графиков:
 +
|}
 +
 +
[[Изображение:и2.jpg|900px]]
 +
 +
[[Изображение:и3.jpg|900px]]
  
 
==Вывод==
 
==Вывод==
 +
{|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"|
 +
Анализ достоверных массивов данных средствами электронных таблиц позволил подтвердить ускорение глобального потепления. Если с 1960 по 108- год температура выросла незначительно, то за последние 20 лет темп роста увеличился в 2.5 раза. Электронные таблицы доказали свою эффективность как инструмент для быстрой отработки больших климатических данных, похволяя превратить сухие колонки цифр в наглядные доказательства климатических изменений, понятные даже непрофессионалу.
 +
|}
  
 
==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 12:47, 23 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

И4.jpg

1. Сводные достоверные данные

Данные усреднены по десятилетиям для демонстрации долгосрочного тренда.

2. Организация данных и функции анализа

Для исследования были применены специфические инструменты Excel:

  • Функция КОРРЕЛ(массив 1; массив 2): Мы рассчитали связь между СО2 и температурой. Значение получилось 0,961, что говорит о почти прямой зависимости.
  • Скользящее среднее: Формула =СРЗНАЧ(B2:B6) применялась для создания сглаженной линии, чтобы скрыть резкие скачки отдельных холодных или жарких лет.
  • Словное форматирование: Столбец "Аномалия температуры" был раскрашен градиентом от темно-синего (отрицательного значения_ до ярко-красного (положительные), что визуально напоминает знаменитые "Климатические полосы".
  • Установили предсказание температуры на определенно поставленный год с помощью функции =ПРЕДСКАЗ.ЛИНЕЙН(2034;B2:B8;A2:A8)

И1.jpg

3. Визуализация данных

В работе были реализованы следующие типы графиков:

И2.jpg

И3.jpg

Вывод

Анализ достоверных массивов данных средствами электронных таблиц позволил подтвердить ускорение глобального потепления. Если с 1960 по 108- год температура выросла незначительно, то за последние 20 лет темп роста увеличился в 2.5 раза. Электронные таблицы доказали свою эффективность как инструмент для быстрой отработки больших климатических данных, похволяя превратить сухие колонки цифр в наглядные доказательства климатических изменений, понятные даже непрофессионалу.

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=507656