精確數據分析與統計規律研究的計算機實現

張協偉

摘 要：計算機技術在當前的數據分析工作中發揮著重要作用，為了達到精準分析的工作目的，分析者必須要將正確的分析方法找出，同時還要對統計規律進行掌握。基于數據構成的復雜性，如果僅僅依靠人力進行計算與分析，很難在較短的時間范圍之中獲取精準數據研究結果，而應用計算機不僅僅可以提升計算速度，還能夠使計算結果以更為主觀化的形式被展現，本文對計算機在統計規律與數據分析工作中的作用進行分析。

關鍵詞：精確數據分析；統計規律；計算機

計算機技術在我國的很多行業發展中都起到了關鍵的輔助推動作用，在開展科研工作時，常常存在分析大量數據的工作需要，不僅需要保證分析工作的精準度，同時還要保障數據工作的速度，避免延誤研究時間，在分析工作中需要把握數據之間存在的規律。隨著計算機技術的不斷滲入，人們已經逐漸摒棄了原來的機械化分析方法，而選擇借助計算機程序來完成各種分析工作，本文以單擺運動的重力加速度分析工作為例，對計算機的應用途徑進行分析。

1 數據分析工作概述

計算機這種現代化設具有的功能越來越多，除了輔助現代人的常規工作，還能幫助科研人員對大量的數據進行分析，在將大批量的數據添加到計算機中之后，程序可以之間對雜亂的數據進行整理與調整，將其編入到程序之中為后續的數據分析工作進進行預先準備，在分析過程中，系統還會自動獲取一些存在于數據之間的關系，進而輔助理論性的科研活動順利進行。

數據分析屬于具體化的研究工作，本文將其放置在實際的案例之中驗證其應用效果。在確定現代船只的裝載情況時，需要先獲取其吃水數據，根據船只的實際情況對其縱傾值、平均吃水情況、排水量等數據進行采集，選用當前大多數船廠應用的計算方法，在計算時需要應用以下公式：

在計算機程序之中數據分析工作的開展速度比較快，在裝載情況分析工作之中，可以將其他元素帶去的比較小的誤差忽略，對最終獲取的多種數據進行進一步修正。

在求得船只的排水量數據之后，可以對原有的吃水狀態數據進行修改，將其再次編入到計算機系統之中，在借助可靠的分析軟件，獲取船只相關數據信息，進而對船只裝載方案進行修改。

2 統計規律分析

計算機還能幫助工作人員統計相應的規律，規律可以幫助人們更好地對客觀事物進行利用，然而查找規律與驗證規律的工作卻是非常艱難的。分析數據這項工作的最終目的也是找出數據之間存有的規律。查找規律的主要難點在于規律自身具有的不確定性，僅僅只憑借較少的計算是難以確定可靠的數據規律的，為了節省計算時間，大部分科研人員都會選用計算機來完成工作量極大的計算任務，降低規律查找工作的難度。

為了對計算機查找規律的優勢進行展現，現給出一個數據分析案例，計算機程序可以自行處理一些規律查找過程中的問題，規律查找過程如下：

下面以研究單擺運動誤差規律來闡述統計規律在計算機的實現，在單擺研究重力加速度的實驗中，每一次減小擺長的長度兩厘米，測出在不同擺長情況下的擺動周期T，，并且計算加速度g 的值，測量十五次左右，記錄所得數據。實驗過程中存在誤差，探索這些誤差之間的關系與規律，需要在上述的實驗基礎上，將擺長的長度延長一米，緊接著測量擺動十個周期所需要的時間，該實驗需要測量一百次。人工測量并且記錄需要耗費大量的人力與物力。并且人工分析過程中很難避免誤差，而且分析過程每一次都不同，這對于后續的研究工作造成繁瑣的麻煩，因此，用計算機代替人來完成這個工作已經是形式所需。下文將舉例應用計算機來處理這些問題。在單擺研究重力加速度的試驗中，用 matlab語言進行統計規律研究周期的誤差分析，下面提供相應程序的部分程序。

部分程序的內容如下：

A =[20.14，19.76，20.25，20 .26，20 .30，19.74，20 .30，20 .31，19.56 ，20.47， ....20.13，20 .37，20 .05，20 .27，20.09，19.96 ，19.94，20 .38，20.05 ，20.46]；

%定義數組

MAX =max（N）

MIN =min（N）

al =length（find（（N <19 ，465）&（N >19 .325）））；

a2 =length（find（（N <19 .605）&（N >19 .465）））；

a3 =length（find（（N <19 .745）&（N >19 .605）））；

a4 =length（find（（N <19 .885）&（N >19 .745）））；

a5 =length（find（（N <20 .025）&（N >19 .885）））；

a6 =length（find（（N <20 .165）&（N >20 .025）））；

a7 =length（find（（N <20 .305）&（N >20 .165）））；

a8 =length（find（（N <20 .445）&（N >20 .305）））；

a9 =length（find（（N <20 .585）&（N >20 .445）））；

a10 length （find （（N < 20 .735 ）&（N>20 .585）））；

%計算各區間頻數

a =[ al a2 a3 a4 a5 a6 a7 a8 a9 alO] *統計頻數值

E =mean（N）*計算均值

D =var（N）*計算方差

Q =std（N）*計算標準差histfit（N ，10）*繪制頻數直方圖

輸入以上的程序后，執行以上的程序（*后的內容為注釋，便于理解與閱讀，在輸入程序過程中不需要輸入），運行的結果如圖所示，由圖分析可知誤差的關系符合正態分布，測量的結果較為理想。由所得的數據可以計算得出，10周期統計結果為：

T'=19.9915±0，3078（S）

以上實驗用了matlab語言，從而大大減輕的實驗者的負擔，如果以傳統的方法，不僅在繪圖上給予了實驗者難度，還影響實驗者更好的發現其中的規律。

恰當地處理科學研究數據，給出正確的分析處理結果，并對所得結果的可靠性作出確切的估計與評價，這是任何科學研究中必不可少的環節？。因此有關精確數據分析和誤差統計規律研究的知識與方法是科技工作者所必備的基本技能。隨著計算機技術的飛速發展，各種計算機軟件與編程語言不斷出現，使得快速、便捷且準確無誤的數據分析與統計規律研究成為可能。同時，也使分析過程的可修改、可重復使用成為現實。

3 結束語

從本文對統計規律探求與數據分析工作的研究就可以看出計算機在這類研究工作之中的良好運用效果，隨著科研要求逐漸嚴格化，研究人員必須要不斷地縮減數據分析工作需要花費的時間，在應用計算機來完成規律分析工作時，需要選擇出合適的程序與分析軟件，避免由于不良的分析行為而給實驗人員帶去過多的工作負擔，盡量使實驗人員的工作也能夠以更為便利的方式開展。應用計算機之中的程序系統分析數據這項工作仍舊有待改進，研究人員還可以從規律查找時間以及數據分析的全面性方面對程序進行改進。

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