Szükségünk lesz valamilyen spreadsheet / táblázat kezelő programra

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Táblázatkezelés Alapok.
Advertisements

Egyismeretlenes lineáris egyenletek
Irracionális egyenletek
Adatelemzés számítógéppel
Az előadás célja: ALAPISMERETEK elsajátítása n Az informatika az információ elérésével, tárolásával, feldolgozásával és továbbításával foglalkozó tudomány.
DIAGRAM.
Informatika felvételi felépítése. Az informatika felvételi két részből áll… Írásbeli –60 perc –50 pont Gyakorlati –60 perc –25 pont +25 pont.
Gazdasági informatika
Globális helymeghatározás Zárthelyi dolgozat Relatív helymeghatározás fázisméréssel.
Matematika II. 2. előadás Geodézia szakmérnöki szak 2012/2013. tanév Műszaki térinformatika ágazat őszi félév.
Regresszió számítás Mérnöki létesítmények ellenőrzése, terveknek megfelelése Geodéziai mérések – pontok helyzete, pontszerű információ Lineáris regresszió.
Két változó közötti összefüggés
Mire jók a tabulátorok? Lehetőséget nyújtanak
Függvénytranszformációk
Excel: A diagramvarázsló használata
MI 2003/ Alakfelismerés - még egy megközelítés: még kevesebbet tudunk. Csak a mintánk adott, de címkék nélkül. Csoportosítás (klaszterezés, clustering).
Mindenki az egyenes illesztést erőlteti. Kell olyan ábra ahol 1 ismeretlen pont van Kell olyan ábra ami a görbék párhuzamos lefutását mutatja Kell olyan.
Grafikus ábrázolás.
Ozsváth Károly TF Kommunikációs-Informatikai és Oktatástechnológiai Tanszék.
Halmazok Gyakorlás.
A lineáris függvény NULLAHELYE
A középérték mérőszámai
Táblázatkezelés Az Excel.
P z : egy „elemi” projektív transzformáció M = ( m m m m ); P z = ( ) | m m m m | | | | m m m m | | | ( p p p p ) ( 0 0 r 1 ) az.
Matematika III. előadások MINB083, MILB083
Zsombori Balázs Neumann János Számítástechnikai SZKI
,,Én így tanítanám az informatikát”
Lineáris függvények.
Kimutatáskészítés Segédanyag a Felszámolási és vagyonfelügyeleti szakközgazdász valamint Felszámolási és vagyonfelügyeleti specialista szakirányú továbbképzés.
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Microsoft Excel Diagramok.
1 Microsoft Excel 4. óra Előadó: Jánosik Tamás. 2 Formai beállítások Oszlopszélességek beállítása  Egyszerűen: az adott oszlop oszlopcímének jobb szélénél.
Dr. Balogh Péter Gazdaságelemzési és Statisztika Tanszék DE-AMTC-GVK
2. Koordináta-rendszerek és transzformációk
3. Vetületi ábrázolások számítási eljárásai
Többtáblás adatbázisok
Lineáris függvények ábrázolása
Animált bemutató, ajánlott bekapcsolni a diavetítést (pl. az F5-öt megnyomni) Utána szóközzel v. PageUp PageDown gombokkal léptetni.
Szükségünk lesz valamilyen spreadsheet / táblázat kezelő programra Pl. OpenOffice, MS Excel.
Léptetés: nyilak, szóköz, egér görgő, PageUp/PageDown
Táblázatkezelés.
GNSS elmélete és felhasználása A helymeghatározás matematikai modelljei: fázismérésen alapuló relatív helymeghatározás különbségképzéssel.
Alapsokaság (populáció)
Lineáris regresszió.
2.2. Az egyenes és a sík egyenlete
Turócziné Kiscsatári Nóra
Területmérlegre vonatkozó konzisztencia-vizsgálat Gazdasági Informatika Tanszék 2004/2005. tanév Utolsó frissítés:
Mérés és adatgyűjtés laboratóriumi gyakorlat – levelező Fájl I/O, detrending 1 Mingesz Róbert v
Valószínűségszámítás II.
Számítógépes grafika I. AUTOCAD alapok
Az Office 2007 új grafikus felülete
BIOLÓGUS INFORMATIKA 2008 – 2009 (1. évfolyam/1.félév) 6.
Táblázatkezelés Képletek és függvények. Képletek A képletek olyan egyenletek, amelyek a munkalapon szereplő értékekkel számításokat hajtanak végre. A.
Excel alapok Templom Téri Német Nemzetiségi Általános iskola Pilisvörösvár 2015 A leggyakoribb Excel műveletek, ill. típusfeladatok Készítette: Kárpát.
Gazdaságstatisztika Gazdaságstatisztika Korreláció- és regressziószámítás II.
Informatika Oktató: Katona Péter. Táblázatkezelés (Az Excel táblázatkezelő alapjai)
Alapvető raszteres algoritmusok, szakasz rajzolása, DDA, MidPoint algoritmus.
3. Táblázatok és diagramok
Készítette: Horváth Zoltán
Becsléselmélet - Konzultáció
Táblázatkezelés Diagramok.
Táblázatkezelés Az Excel.
Munkagazdaságtani feladatok
5. Kalibráció, függvényillesztés
Munkagazdaságtani feladatok 3
Területi egyenlőtlenségek grafikus ábrázolása: Lorenz-görbe
A lineáris függvény NULLAHELYE
2. Regresszióanalízis Korreláció analízis: milyen irányú, milyen erős összefüggés van két változó között. Regresszióanalízis: kvantitatív kapcsolat meghatározása.
3. Varianciaanalízis (ANOVA)
Szögfüggvények és alkalmazásai Készítette: Hosszú Ildikó Nincs Készen.
Előadás másolata:

Szükségünk lesz valamilyen spreadsheet / táblázat kezelő programra Pl. OpenOffice, MS Excel (A példa a MS Excel 2003 változatával készült) A bemutatott példa olyan adatsorokat használ amiben a sztenderd és az ismeretlen minta is sorozathígításon esett át. Mindkét adatsor teljes szigmoid görbét ad, és mindkettő egyenes szakaszára egyenes illeszthető. A két egyenes x (hígítás) tengelyen mért távolsága segítségével számoljuk ki a koncentráció különbséget, és ebből a sztenderd ismeretében kiszámolható az ismeretlené is. A bemutatott példa leegyszerűsíthető, ha az ismeretlenből kiválasztunk egy darab alkalmas pontot.

Számoljuk ki az ismeretlen minta anti-BSA tartalmát! A standard minta koncentrációja 100μg/ml.

Írjuk be a következőket: a hígítás logaritmusát,… a párhuzamos standardok átlagát,… és a párhuzamos minták átlagát kiszámoló képletet!

Kattintsunk a diagramm varázslóra Jelöljük ki a képleteket tartalmazó sort, és a kijelölés jobb alsó sarkában levő kis négyzetet megfogva húzzuk (másoljuk) le a többi sorba. Kattintsunk a diagramm varázslóra

Válasszuk ki a „Pont (XY)” diagramtípust Válasszuk az adatsor fület Hozzáadás

Írjuk be az ábrázolandó adatsor nevét Jelöljük ki a hígítás értékeit Adjuk meg a hígítás értékeit Adjuk meg a standard OD értékeit Jelöljük ki a standard OD értékeit

Végezzük el ezeket a műveleteket az ismeretlen minta adataival is

A standard 5. -8. pontjaira és az ismeretlen 2. -5 A standard 5.-8. pontjaira és az ismeretlen 2.-5. pontjaira egyenes illeszthető

A standard lineáris szakaszának adatai Az ismeretlen lineáris szakaszának adatai Ezeket az adatokat felhasználva ábrázolni tudjuk a lineáris részt, pl. az előzőekben bemutatott módon egy külön diagrammon. (Vigyázzunk, hogy a megfelelő hígítási értékeket válasszuk ki az adatok ábrázolásánál!)

Kijelölve az egyenest kiválsztjuk a trendvonal illesztése pontot (A jobb egérgombbal) Kijelölve az egyenest kiválsztjuk a trendvonal illesztése pontot

Egyenlet megjelenítése Lineáris trendvonal (Egyebek) Egyenlet megjelenítése

Ugyan ezt megcsináljuk az ismeretlennel is A standard egyenlete Ugyan ezt megcsináljuk az ismeretlennel is Vegyük észre, hogy azonos hígítási lépések mellett a vonalak meredeksége elvileg azonos kell legyen, tehát a meredekség értékeinek is kb. azonosnak kell lennie – elvileg ki is átlagolhatjuk és ugyan azt használhatjuk mindkettőre!

Az egyenletekkel kiszámíthatjuk, hogy egy adott OD érték mellé milyen hígítások tartoznak (ha a két egyenes párhuzamos (azonos a meredekségük) mindegy milyen OD értéket választunk, ha van eltérés válasszunk kb. az egyenesek közepének megfelelőt) ismeretlen: y = -0.6078x + 3.8421 standard: y = -0.6189x + 5.6945 pl. OD 1.5  x=3.85 OD 1.5  x=6.78 Az 53.85=491 –szeres hígítású ismeretlen felel meg… …az 56.78=54830 –szoros hígítású standardnak. Az ismeretlen 54830/491= kb.112x hígabb a 100µg/ml-es standardnál 0.89 μg/ml

Megjegyzés A bemutatott számítás egy demonstratív példa! Ennél egyszerűbben is eljuthatunk a megoldáshoz! (pl. elég a standard hígítási egyenes egyenletét kiszámolni, és ezt összevetni egy megfelelően kiválasztott ismeretlen minta OD értékével)