Наименование Web-документа



страница4/6
Дата09.05.2018
Размер1.05 Mb.
ТипПрезентация
1   2   3   4   5   6


Сохранение файлов


PhotoShop позволяет сохранять на дисках файлы несколькими способами.

Командой «Файл – Сохранить» («Ctrl + S»). Файл сохранится в текущем формате и с тем же самым именем, с которым он был создан или открыт.

Командой «Файл – Сохранить как» («Ctrl + Shift + S»). В этом случае имеется возможность изменения места хранения, имени или формата файла.

Командой «Файл - Сохранить для Web» («Alt + Ctrl + Shift + S»). Этот вариант сохранения используется для оптимизации изображений, подготовленных к размещению на веб-страницах.

Комбинация «Ctrl + Alt + S», позволяющая сохранить копию изображения, не имеет соответствующего эквивалента в виде команды меню «Файл», но часто используется при обработке изображений для сохранения различных вариантов, чтобы не испортить исходный файл.

Копию изображения можно также создать с помощью команды «Файл – Сохранить как», если в окне диалога сохранения файла установить флажок «As a Copy».

Примечание. Окно диалога «Сохранить как» содержит ряд флажков, которые управляют содержимым сохраняемого файла.

Про флажок «As a Copy» уже говорилось. Отметим только, что при включенном флажке «As a Copy» к имени файла автоматически добавляется суффикс «Копи», а исходный файл остается без изменения.

«Alpha Cannels» (Альфа-каналы) – в документе сохраняется информация об альфа-каналах.

«Layers» (Слои) – в файле сохраняется информация о слоях изображения; если флажок снят, то при сохранении выполняется сведение слоев.

«Annotations» (Аннотации) – в файл включаются текстовые и/или звуковые пояснения, созданные инструментами «Заметки» и «Звуковые заметки».

«Spot colors» (Плашечные цвета) – в файл включаются каналы плашечных цветов (флажок доступен только в том случае, если в изображении наряду с обычными цветовыми каналами есть плашечные каналы).

«ICC Profile» (Профиль ICC) – включение в файл цветового профиля текущего рабочего цветового пространства.

«Thumbnail» (Миниатюра) – в файл включается миниатюра изображения.

«Use lower case extention» (Использовать нижний регистр для расширения) – расширения в именах файлов автоматически записываются строчными буквами.

Создаваемые в PhotoShop изображения могут иметь специфические элементы (слои, альфа-каналы, контуры и т.п.), которые не поддерживаются другими программами и универсальными форматами файлов. Поэтому некоторые флажки для таких форматов будут недоступными.



Контрольные вопросы.


  1. Виды компьютерной графики.

  2. В каких единицах измерения задается размер изображения в Adobe Photoshop?

  3. С помощью каких инструментов можно провести выделение изображения или его части?

  4. Что означают буквы в цветовой палитре RGB?

  5. Что такое «режим быстрой маски»? Для чего он предназначен?

  6. Какие фильтры можно применять для ретуширования изображения?

  7. Как работать с инструментом Штамп? Для чего обычно применяют этот инструмент?

  8. Как создать слой? Возможности его редактирования.


Основы корреляционно-регрессионного анализа
Теоретические сведения


Функции регрессии.

Для решения различных экономических задач широко используются электронные таблицы Excel. Например, для обработки статистической информации в Excel предусмотрены функции регрессии, которые вычисляют параметры для линий, наилучшим образом аппроксимирующих функциональные зависимости.



Регрессия – это широко применяемый в статистике способ формирования уравнения, которое наилучшим образом описывает последовательность данных.

Попросту говоря, если мы имеем некоторую последовательность данных (см. Рис. 1), мы можем попытаться подобрать функцию, наилучшим образом описывающую полученную зависимость (см. Рис.2 и Рис.3).





Рисунок . Известные данные.


Рисунок . Аппроксимация по прямой.



Рисунок . Аппроксимация по экспоненте.


Далее мы должны оценить, какая линия описывает нашу зависимость наиболее точно, используя величину достоверности (R2) или коэффициент корреляции (функция КОРРЕЛ). В нашем примере наиболее достоверна аппроксимация по прямой. Следовательно, именно эта функция даст наиболее достоверное предсказание для будущих значений.

В следующей таблице приведены функции регрессии Excel.

Таблица . Описание основных функций регрессионного анализа.


Глава 14Синтаксис

Глава 15Описание

ЛИНЕЙН

(известные_значения_y;



известные_значения_x;

константа;

статистика)

Возвращает массив, описывающий прямую, наилучшим способом аппроксимирующую имеющиеся данные (в соответствии с методом наименьших квадратов).

ТЕНДЕНЦИЯ

(известные_значения_y;



известные_значения_x;

новые_значения_x;

константа)

Возвращает значения в соответствии с линейным трендом. Аппроксимирует прямой (по методу наименьших квадратов) массивы известные_значения_y и известные_значения_x. Возвращает значения y, в соответствии с этой прямой для заданного массива новые_значения_x.

ПРЕДСКАЗ

(новое_значение_x;



известные_значения_y;

известные_значения_x)

Вычисляет будущее значение y по существующим значениям x на основе линейной регрессии для массивов известные_ значения_ y ; известные_ значения_ x.

НАКЛОН

(известные_значения_y;



известные_значения_x)

Возвращает наклон линии линейной регрессии, заданной точками известные_значения_y и известные_значения_x (построенной по методу наименьших квадратов).

СТОШYX

(известные_значения_y;



известные_значения_x)

Возвращает стандартную ошибку предсказанных значений y для каждого значения x в регрессии. Стандартная ошибка - это мера ошибки предсказанного значения y для отдельного значения x.

ЛГРФПРИБЛ

(известные_значения_y;



известные_значения_x;

константа;

статистика)

В регрессивном анализе вычисляет экспоненциальную кривую, аппроксимирующую данные и возвращает массив значений, описывающий эту кривую.

РОСТ

(известные_значения_y;



известные_значения_x;

новые_значения_x;

константа)

Аппроксимирует экспоненциальную кривую (известные_значения_y; известные_значения_x) и возвращает соответствующие этой кривой значения y, определяемые аргументом новые_значения_x. Функция РОСТ может применяться также для аппроксимации существующих x- и y- значений экспоненциальной кривой

КОРРЕЛ

(известные_значения_y; новые_значения_ y)



Возвращает коэффициент корреляции, показывающий насколько достоверны полученные данные. Коэффициент корреляции имеет значение от 0 до 1. Чем ближе к 1, тем достовернее результат.

Обратите внимание, что функции ЛИНЕЙН и ТЕНДЕНЦИЯ фактически возвращают одну и ту же прямую. Отличие заключается в том, что функция ЛИНЕЙН возвращает уравнение прямой y = mx + b (коэффициенты m и b), а ТЕНДЕНЦИЯ вычисляет значения y для всех известных x. Функция ПРЕДСКАЗ возвращает единственное значение y для нового x.

Функции ЛГРФПРИБЛ и РОСТ аналогичны ЛИНЕЙН и ТЕНДЕНЦИЯ, но описывают не прямую, а экспоненту (y = b mx).

Некоторые из этих функций (ЛИНЕЙН и ЛГРФПРИБЛ) возвращают массивы значений, поэтому они должны вводиться как формулы для работы с массивами.

Напоминаем, что формула массива может выполнить несколько вычислений, а затем вернуть одно значение или группу значений. Формула массива создается так же, как и простая формула. Выделяется ячейка или группа ячеек, в которых необходимо создать формулу, вводится формула, а затем нажимаются клавиши CTRL+SHIFT+ENTER.


Глава 16Простая линейная регрессия.


Задача:

Определить доход мебельного салона в четвертом квартале на основании имеющихся данных за предыдущие месяцы.

Решение:

В случае простой линейной регрессии y = mx + b, задача может решаться несколькими способами:



1 способ. С помощью мастера функций.

Исходные данные занесем в таблицу:








Рисунок . Исходные данные для функции ЛИНЕЙН.



Решим задачу, используя простую линейную регрессию, которая описывается уравнением прямой линии y=mx+b.

Найдем значения коэффициентов m и b. Для этого выделим ячейки E3:F3 и с помощью функции {=ЛИНЕЙН(C3:C9; A3:A9; ИСТИНА)}определим эти коэффициенты. Они равны {1726107,14; 6191571,43}. Теперь в ячейку С10 введем формулу =СУММ($E$3*A10;$F$3)для определения дохода мебельного салона в октябре. С помощью маркера скопируем формулу на ячейки С11:С12 и получим интересующие нас данные на ноябрь и декабрь







Рисунок . Результат функции ЛИНЕЙН.




2 способ. С помощью маркера заполнения.

Выделим группу ячеек с исходными данными (диапазон В3:В9 на рис.).

В нижней части выделенного диапазона правой кнопкой мыши захватить маркер заполнения и протащить до конца того диапазона, который требуется заполнить (диапазон В10:В12). Отпустите кнопку мыши появиться контекстное меню.

Выберите из меню пункт Линейное приближение и получите результат.





Рисунок . Использование маркера заполнения.





3 способ. С помощью команды автозаполнение.

Выделите весь диапазон, включая пустые ячейки, а затем выберите ПравкаЗаполнить — Прогрессия. В появившемся диалоговом окне выбрать пункт Автозаполнение.

Этим же способом можно воспользоваться, если рост происходит по экспоненциальному закону. Для этого вместо команды Линейное приближение выберите команду Экспоненциальное приближение.
4 способ. Графический метод.

Коэффициенты m и b можно найти и так:



  1. Построить точечный график по диапазону ячеек В3:В9.

  2. Выделить точки графика и вызвать контекстное меню правой кнопкой мыши.

  3. В меню выбрать команду Добавить Линию тренда.

  4. Задать следующие параметры: Тип - Линейная, Параметры - Прогноз - Вперед на 3 периода, Показать уравнение и величину достоверности аппроксимации.

  5. Если величина достоверности аппроксимации R20,9-1, то данную зависимость можно использовать для предсказания результата.

  6. Для расчета объема реализации продукции на 4-ый квартал используем полученное уравнение (см. рис.)



регрессия

Рисунок . Графический метод.


Глава 17Множественная линейная регрессия


Уравнение для прямой линии в случае множественной линейной регрессии имеет следующий вид:

y = m1x1 + m2x2 + ... + b,

где зависимое значение y является функцией независимых значений x1, x2, … xn. Значения m - это коэффициенты, соответствующие каждой независимой переменной x, а b - это постоянная.

Функция ЛИНЕЙН возвращает массив {mn;mn-1;...;m1;b}. ЛИНЕЙН может также возвращать дополнительную регрессионную статистику. В приведенной ниже таблице показано, в каком порядке возвращается дополнительная регрессионная статистика.

Таблица . Результат функции ЛИНЕЙН.



mn

mn-1



m2

m1

b

sen

sen-1



se2

se1

seb

R2

sev













F

df













ssreq

ssresid













Размерность массива, возвращаемого функцией ЛИНЕЙН определяется следующим образом: (n + 1) х 5. Наибольший интерес представляет первая строка массива: здесь мы видим все коэффициенты m и свободный член b. Обратите внимание, что коэффициенты m возвращаются в обратном порядке (от mn до m1).

Таблица . Подробное описание результата функции ЛИНЕЙН.

Глава 18Величина

Описание

se1,se2,...,sen

Стандартные значения ошибок для коэффициентов m1,m2,...,mn.

seb

Стандартное значение ошибки для постоянной b (seb = #Н/Д, если константа имеет значение ЛОЖЬ).

R2

Коэффициент детерминированности, нормированный от 0 до 1. Если он равен 1, то имеет место полная корреляция с моделью, если коэффициент детерминированности равен 0, то уравнение регрессии неудачно для предсказания значений y.

sey

Стандартная ошибка для оценки y.

F

F-статистика, или F-наблюдаемое значение. F-статистика используется для определения того, является ли наблюдаемая взаимосвязь между зависимой и независимой переменными случайной или нет.

df

Степени свободы. Степени свободы полезны для нахождения F-критических значений в статистической таблице. Для определения уровня надежности модели нужно сравнить значения в таблице с F-статистикой, возвращаемой функцией ЛИНЕЙН.

ssreg

Регрессионная сумма квадратов.

ssresid

Остаточная сумма квадратов.


Оптимизационные задачи. Решение оптимизационных задач в MS Excel
Теоретические сведения

Каталог: images
images -> В списке студентов (или магистрантов)
images -> Н. И. Сулейманов Комплект контрольно-оценочных средств для оценки результатов освоения профессионального модуля разработан на основе Федерального государственного образовательного стандарта среднего профессионального
images -> По направлению подготовки
images -> Добавить гаджеты. Добавление гаджетов
images -> Техническое задание № apnip/C. 2/CS/Ind/01 Международный консультант по улучшенной производительности орошаемого земледелия
images -> Комплект контрольно-оценочных средств по профессиональному модулю пм. 01 Техническое обслуживание и ремонт автотранспорта


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   2   3   4   5   6


База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница