Методические указания. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный политехнический университет (СПбПУ), 2002. — 68 с. Методические указания к практическим занятиям. Рассмотрены основные понятия и методы обработки экспериментальных данных, применяемых в исследованиях различных технологических процессов в машиностроении. Методика использования математических методов для обработки...
Методические указания по работе с программой, 1995. 782 с.
Содержание:
Нелинейное оценивание.
Анализ дискриминантных функций.
надежность и позиционный анализ.
Каноническая корреляция.
Кластерный анализ.
Факторный анализ.
Многомерное шкалирование.
Анализ временных рядов.
Лог-линейный анализ.
Анализ выживаемости.
Моделирование структурными уравнениями.
Менеджер...
Методические указания. — Екатеринбург: Уральский государственный горный (УГГУ), 2006. — 48 с. Методические указания и задания для контрольных работ по дисциплине для студентов специальности 150402 — «Горные машины и оборудование» (ГМО). В методических указаниях для практических занятий и контрольных работ изложены общие принципы обработки результатов эксперимента и проверки...
Методические указания. — М.: Российский государственный технологический университет имени К. Э. Циолковского "МАТИ", 2001. — 34 с. Методические указания к курсовому проектированию по курсу «Математическая статистика». В данном издании описаны задачи математической статистики, основные положения о статистических рядах, изложены основные законы распределения случайных величин,...
Методические указания по работе с программой,1995. 922 с.
Содержание:
Основные соглашения.
Панели инструментов и Строка состояния.
Окно таблицы с исходными данными.
Окно таблицы результатов.
Окно текста/вывода.
Кнопки автозадач.
Управление данными.
Основные статистические понятия.
Основные статистики и таблицы.
Быстрые основные статистики.
Непараметрическая...
Учебно-методическое пособие. — Челябинск: Уральская Академия, 2014. — 72 с. В учебно-методическом пособии раскрыто применение нейронных сетей для анализа и прогнозирования данных в физической культуре и спорте. Показаны принципы проведения кластерного, дискриминантного, регрессионного анализа данных и прогнозирования временных рядов в Statistica Automated Neural Networks....
Методические указания. — Волгоград: Волгоградский государственный технический университет (ВолгГТУ), 2002. — 30 с. В методических указаниях приведены основные понятия и определения теории погрешностей электрических измерений, методы нормирования электроизмерительных приборов и задания по расчёту методических и инструментальных погрешностей измерения аналоговых и цифровых...
Лабораторный практикум. — Горно-Алтайск: Горно-Алтайский государственный университет (ГАГУ), 2011. — 96 с. Во второй части учебного пособия приводятся описания семи лабораторных работ по предмету "Основы теории ошибок измерения". Главная задача практикума — научить студентов применять основные методы обработки результатов измерения физических величин: методы точечного и...
Методические указания к лабораторным работам для студентов 1, 2 и 3-го курсов всех специальностей. — Под ред. В.А. Самолетова. — СПб.: Санкт-Петербургский государственный университет низкотемпературных и пищевых технологий (СПбГУНиПТ), 2003. — 57 с. Приведены примеры расчетов погрешностей прямых и косвенных измерений при выполнении лабораторных работ. Даны рекомендации для...
Методические указания. — Минск: Белорусский национальный технический университет (БНТУ), 2015. — 81 с. Издание предназначено для студентов строительных специальностей и содержит необходимые теоретические сведения и указания к решению задач. Приведены примеры и варианты заданий. Введение Статистическая обработка выборки значений случайной величины Теория вероятностей и...
Методические указания. — Харьков: Харьковский национальный автомобильно-дорожный университет (ХНАДУ), 2008. — 58 с. Методические указания к практическим занятиям по дисциплине "Математическая обработка результатов измерений" для студентов по направлению 0101 "Педагогическое образование" по специальности "Профессиональное обучение" для образовательно-квалификационного уровня...
Методические указания. — Хабаровск: Дальневосточный государственный университет путей сообщения (ДВГУПС), 2001. — 25 с. Следующие методы математической статистики применяются к обработке конкретных выборок: точечные оценки, вариационные ряды, эмпирическая функция распределения и гистограмма; критерии Пирсона и Колмогорова; доверительные интервалы; корреляция и регрессия (для...
Учебно-методическое пособие. — Екатеринбург: Уральский федеральный университет (УрФУ), 2015. — 124 с.: ил., диагр. — ISBN 978-5-7996-1456-0. Представлены основные разделы курса «Методы математической обработки экспериментальных данных» технического вуза. Каждый раздел содержит теоретическую часть, методику проведения лабораторных работ, варианты заданий для выполнения...
Методические указания. — Хабаровск: Хабаровский государственный технический университет (ХГТУ), 1998. — 54 с. Методические указания составлены на кафедре „Литейное производство и технология металлов. Они включают 5 работ, в которых приведены основные сведения, изложено содержание работ, указаны порядок выполнения и методика обработки результатов измерений, а также требования к...
Методические указания. — Казань: Казанский государственный архитектурно-строительный университет (КГАСУ), 2013. — 51 с. Методические указания предназначены для изучения статистических методов обработки данных или результатов наблюдения с применением новых информационных технологий Excel. Рекомендовано для студентов, магистров и аспирантов. Введение Лабораторные работы:...
Учебное пособие. — Красноярск: Сибирский федеральный университет (СибФУ), 2007. — 71 с. Аналоговые ключи и коммутаторы. Операционные усилители. Аналоговые сравнивающие устройства (компараторы). Устройства выборки-хранения (аналоговые запоминающие устройства). Резистивные элементы и матрицы. Аналого-цифровая элементная база. Аналого-цифровые преобразователи. Системы сбора данных...
Методические указания к лабораторным работам. — Томск: Томский государственный архитектурно-строительный университет (ТГАСУ), 2008. — 69 с. Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Статистические методы обработки экспериментальных данных» для студентов 3-го курса специальностей 27.01.13 «Механизация и автоматизация строительства»; 19.02.05...
Методические указания. — Волгоград: Волгоградский государственный технический университет (ВолгГТУ), 2003. — 30 с. Методические указания содержат методы статистической обработки экспериментальных данных и определение точности операций. Приведены методика и примеры расчета основных законов распределения в технологии машиностроения (Закон нормального распределения. Закон...
Методические указания. — М.: Российский государственный технологический университет имени К.Э. Циолковского "МАТИ", 2001. — 34 с. Методические указания к курсовому проектированию по курсу «Математическая статистика». В данном издании описаны задачи математической статистики, основные положения о статистических рядах, изложены основные законы распределения случайных величин,...
Методические указания к выполнению лабораторных работ. — Томск: Томский политехнический университет (ТПИ), 2008. — 38 с. В методических указаниях рассматриваются основные статистические методы анализа и интерпретации экспериментальных (случайных) данных с использованием пакета Statistica, по каждой лабораторной работе (цикла лабораторных работ) приводятся краткие теоретические...
Методические указания к выполнению расчетно-графических работ по дисциплине «Основы теории надежности и диагностики». — Н. Новгород: Н. Новгород: Волжская государственная академия водного транспорта (ВГАВТ), 2004. — 44 с. Приведены примеры решения типичных задач, встречающихся при обработке статистических наблюдений (в том числе контроля надежности судовых технических средств)....
Методические указания. — Волгоград: Волгоградский государственный технический университет (ВолгГТУ), 2003. — 20 с. Методические указания составлены для организации и проведения студентами учебно-исследовательской работы. Приводятся методики расчётов, а также основные справочные сведения, что позволяет не прибегать к дополнительной литературе. Предполагается знание студентами...
Учебное пособие. — Н. Новгород: Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского, 2010. — 122 с. Данное учебное пособие, ориентированное прежде всего на студентов-первокурсников естественно-научных и технических высших учебных заведений. Основная его цель — дать возможность студентам с первой недели лабораторного практикума проводить корректную математическую...
Учебно-методическое пособие к практическим занятиям. — Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет (УлГТУ), 2019. — 111 с. Учебно-методическое пособие предназначено для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлению подготовки 15.04.05 – Конструкторско-технологическое обеспечение машиностроительных производств (магистерские программы...
Методические указания. — Екатеринбург: Уральский государственный университет путей сообщения (УрГУПС), 2015. — 54 с. Методические указания предназначены для изучения компьютерных методов обработки и анализа данных, полученных экспериментально. В него включены материалы по следующим темам: интерполяция функций с помощью многочленов и сплайнов, эмпирические формулы, метод...
Практикум. — Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет (КубГАУ), 2017. — 89 с. Практикум содержит краткое изложение основных теоретических положений дисциплины «Статистические методы обработки данных» в тематическом разрезе, а также задания к практическим занятиям и самостоятельной работе, позволяющие сформировать и закрепить умения и навыки использования...
Практикум. — Тольятти: Тольяттинский государственный университет, 2018. — 34 с. — ISBN: 978-5-8259-1213-4. В практикуме изложены цель, задачи и программа практической работы, даны указания по подготовке к работе и порядку ее выполнения, рассмотрены основные виды выборок, их выбор при оценке стабильности и управляемости технологического процесса, а также метрологического...
Учебно-методическое пособие по проведению практических занятий и семинаров. — М.: М.: Московский государственный технический университет гражданской авиации (МГТУ ГА), 2017. — 28 с. Данное учебно-методическое пособие издается в соответствии с рабочей программой учебной дисциплины «Методы и алгоритмы. обработки статистических данных» по учебному плану для студентов II курса...
Методические указания. — Ульяновск: Ульяновский государственный технический университет (УлГТУ), 2004. — 36 с. Указания составлены в соответствии с программой курса Информационно-статистическая теория измерений и предназначены для студентов дневного отделения Ульяновского государственного технического университета, обучающихся по специальности 190300 и направления 551500....
Методические указания. — Томск: Томский государственный архитектурно-строительного университет (ТГАСУ), 2008. — 16 с. Методические указания к лабораторным занятиям по дисциплинам ЕН.В.2 «Численные методы решения задач БЖД» для студентов специальности 280102 «Безопасность технологических процессов и производств» очной формы обучения. Введение Общие положения Варианты...
Методическое пособие. — Новосибирск: Новосибирский государственный университет (НГУ), 2013. — 54 с. В рамках курса "Методы анализа экспериментальных данных" проводятся практические занятия, на которых студенты получают опыт применения современных методов анализа результатов измерений, получаемых в физических экспериментах. В настоящем методическом пособии даны основные сведения...
Методические указания. — Ярославль: Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова (ЯрГУ), 2014. — 68 с. Методические указания составлены в соответствии с программой дисциплин «Основы статистической обработки научного эксперимента», «Системы обработки химических данных и планирование эксперимента» и знакомят студентов-химиков с основными методами статистического...
Лабораторный практикум. — Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт — филиал Донской ГАУ, 2016. — 115 с. Лабораторный практикум содержит базовые теоретические и практические сведения, овладев которыми любой студент сможет обрабатывать экспериментальные данные и строить на их основе модели. Состоит из семи лабораторных работ, проделав их и освоив материал, студент сможет...
Учебное пособие. — Челябинск: Южно-уральский государственный гуманитарно-педагогический университет, 2021. — 28 с. Применение методов математической статистики (статистических методов) для обработки результатов эмпирического исследования является одним из требований к выпускной квалификационной работе магистранта, обучающегося по направлению Психолого-педагогическое...
Практикум по выполнению лабораторных работ. — Керчь: Керченский государственный морской технологический университет (КГМТУ), 2018. — 45 с. Для студентов направления подготовки 35.03.08 «Водные биоресурсы и аквакультура» очной и заочной форм обучения. Введение. Вычисление описательных статистик. Виды средних величин и способы их расчета. Составление вариационных рядов. Табличное...
Методические указания к выполнению курсовой работы. — Омск: Омский государственный технический университет (ОмГТУ), 2017. — 29 c. Изложены общие указания по выполнению курсовой работы по дисциплине «Статистический анализ, методы и средства исследований» для студентов всех форм обучения по направлениям подготовки бакалавров 21.03.01 «Нефтегазовое дело», 27.03.01 «Стандартизация...
Методические указания. — Самара: Самарский национальный исследовательский университет (СНИУ) имени академика С.П. Королева, 2017. — 32 с. Методические указания составлены в соответствии с действующей программой по курсу высшей математики для студентов инженерно-технических специальностей Самарского национального исследовательского университета. Указания содержат краткие...
Методические указания к самостоятельной работе студентов. — Томск: Томский государственный архитектурно-строительный университет (ТГАСУ), 2010. — 18 с. Методические указания к самостоятельной работе по дисциплине ЕН.В.1.1 «Статистические методы обработки экспериментальных данных» для студентов специальности 270109 «Теплогазоснабжение и вентиляция» очной формы обучения. Введение...
Методические указания. — Томск: Томский государственный архитектурно-строительного университет (ТГАСУ), 2008. — 17 с. Методические указания к лабораторным занятиям по дисциплинам ЕН.В.2 «Численные методы решения задач БЖД» для студентов специальности 280102 «Безопасность технологических процессов и производств» очной формы обучения. Введение Общие положения Методы исключения...
Лабораторный практикум для студентов специальности «Лесоинженерное дело» направления «Технология лесозаготовительных и деревообрабатывающих производств» очной формы обучения. — Красноярск: Сибирский государственный технологический университет (СибГТУ), 2011. — 102 с. Лабораторный практикум предназначен для выполнения лабораторных работ по дисциплине «Методы обработки...
Учебно-методическое пособие к выполнению лабораторной работы для студентов специальности ТБЖ. — М: РУТ (МИИТ), 2018. — 23 с. Учебно-методическое пособие к выполнению лабораторной работы представляет собой единое методическое руководство, включающее в себя основные теоретические положения по теме, и содержит образец типового примера. В издании предлагаются задачи для...
Методическое пособие по выполнению практических и лабораторных работ для студентов специальности «Метрология, стандартизация и сертификация» заочной формы обучения. — Минск: Белорусский национальный технический университет (БНТУ), 2010. — 66 с. Данное методическое пособие предназначено для обучения студентов заочной формы обучения специальности1-54 01 01 «Метрология,...
Методические рекомендации. — Тамбов: Тамбовский государственный технический университет (ТГТУ), 2018. — 32 с. Содержит комплекс лабораторных работ, связанных с анализом и обработкой данных, а также методами принятия проектных решений. Значительное внимание уделено информационным технологиям, используемым при проектировании изделия на всех этапах жизненного цикла, приводится...
Лаб. практикум для студ. спец. 53 01 02 «Автоматизированные системы обработки информации» всех форм обучения – Мн.: БГУИР, 2004. – 98 с.: ил. Лабораторный практикум содержит описание десяти лабораторных работ. При выполнении работ предполагается использование системы программирования MatLAB с пакетом прикладных программ по статистике «Statistics Toolbox». Лабораторные работы...
Методические указания и индивидуальные задания по выполнению лабораторной работы. — Курск: Юго-Западный государственный университет (ЮЗГУ), 2017. — 52 с. В данной работе содержатся краткие теоретические положения, образцы выполнения заданий, необходимые для выполнения лабораторной работы, индивидуальные задания. Работа предназначена для студентов инженерного и экономического...
Методические указания. — Волгоград: Политехник, 2002. — 20 с. Разработка содержит две практические работы: метод выравнивания, метод наименьших квадратов. В каждой из них излагается содержание работы, методические указания по выполнению ее, приводится решенный пример. Приведен набор заданий для выполнения работ в виде таблиц различных зависимостей.
Рабочая программа дисциплины. — Горно-Алтайск: Горно-Алтайский государственный университет (ГАГУ), 2011. — 19 с. В рабочей программе содержатся методические рекомендации для студентов и преподавателей по организации учебного процесса при изучении предмета «Основы теории ошибок измерения».
Рабочая программа. — Горно-Алтайск: Горно-Алтайский государственный университет (ГАГУ), 2011. — 19 с. В рабочей программе содержатся методические рекомендации для студентов и преподавателей по организации учебного процесса при изучении учебного предмета «Основы теории ошибок измерения».
Рабочая программа. — Горно-Алтайск: Горно-Алтайский государственный университет (ГАГУ), 2011. — 19 с. В рабочей программе содержатся методические рекомендации для студентов и преподавателей по организации учебного процесса при изучении учебного предмета «Основы теории ошибок измерения».
Здравствуйте! У меня просьба. Если кто-то знает формулу для деления данных по уровням подскажите, пожалуйста.У меня такая ситуация. Есть определенное количество данных - 82 - это количество выборки - 82 человека, которые набрали баллы от 4 (это минимум) до 49 (это максимум). Моя задача выделить три уровня - высокий, средний и низкий. Для этого я подсчитала интервал: из максимального значения вычла минимальное и разделила на 3, так как у меня 3 уровня: (49 - 4): 3 = 15, то есть интервал при делении данных по уровням будет равен 15. НО при подсчете происходит неточность, так как получается, что: - в низкий уровень войдут данные от 4 до 19; - средний уровень от 19, 1 до 34, 1; - а высокий уровень при таком подсчете получается от 34, 2 до 49, 2А максимальное значение - только 49. Следовательно, 0,2 - это лишнее и неточность, которая приводит к сдвигу значений высокого уровня вверх. И получается, что я могу только те данные относить к этому уровню, которые до 49, а значит этот ряд данных, в котором будут находиться значения высокого уровня, будет короче предыдущих двух уровней... А так быть не должно...Мне сказали, что для точного вычисления уровней нужна специальная формула, но где её найти я не знаю...Подскажите, пожалуйста, как выглядит эта формула или где её можно найти - книгу или где она спрятана в Excel. Буду очень благоарна.
У вас они одинаковые никогда не получатся, так как от 4 до 49 величина принимает не 45, а 46 значений, и на 3 это число не делится. У вас же интервалы дискретные, если это баллы, т.е. 13, 5 баллов быть не может?
Спасибо большое за ответ. 13, 5 баллов, 17, 6 баллов и т.д. у конкретного человека быть не может, но дело в том, что я должна с этими тремя уровнями соотносить не сами баллы каждого человека, а средние значения по всей выборке, а там бывают и десятичные числа... Вот например, в этой выборке среднее значение 37, 46. Если этот пример брать, то тут понятно, что 37, 46 попает в высокий уровень (от 34, 2... ) и тут никакие две десятые особой роли не играют. Но дело в том, что это всего лишь одна шкала, а у меня их 16 в этой выборке, о которой мы говорим, а еще есть две другие выборки, где тоже по 80 с лишним человек, 16 шкал и тот же принцип работы - нужно быделить также три уровня в каждой из шкал. Получается, что таким образом мне нужно рассмотреть 48 шкал / в общей сложности... И где-то может получиться так, что среднее значение в какой-то из шкал может лежать в приграничном уровне, и тогда это важно - в средний уровень данные попадают, например, или в высокий... Вот в чем проблема - что даже 0, 2 могут сыграть роль.
интервалы дискретные
Я, к сожалению, не понимаю дискретные они или не дискретные... :-)
Если нужно классифицировать непрерывную величину, т.е. которая принимает любые дробные значения, то это можно сделать так: 1. вычислить величину интервала delta=(max-min)/N, N - число интервалов 2. разбиваются на интервалы по такому алгоритму:
Интервал 1: min <= Х < min+delta Интервал 2: min+delta <= Х < min+delta*2 Интервал 3: min+delta*2 <= Х < min+delta*3... Интервал N: min+delta*(N-1) <= Х <= max
То есть логика в том, что левая граница интервала с нестрогим неравенством (<=), а правая - со строгим (<), кроме последнего интервала, где обе границы нестрогие. В вашем примере это:
Интервал 1: 4 <= Х < 19 Интервал 2: 19 <= Х < 34 Интервал 3: 34 <= Х <= 49
т.е. 19 - это интервал 2, а 18, 9 - это интервал 1. При таком подходе интервалы получаются вроде как "одинаковыми", хотя формально в случае непрерывной величины их нельзя сравнивать, т.к. она принимает бесконечно много значений... Обычно все делают таким способом
Добрый день! Прошу прощения за свою непонятливость, но у меня вот какой вопрос возник. Вот почему-то получается так: Когда число интервала целое, то границы всех интервалов заполняются полностью, а когда интервал - чило дробное / десятичное, - например 8, 66, - то получается, вот так: Интервал 1: 22 – 30, 65 Интервал 2: 30, 66 – 39, 31 Интервал 3: 39, 32 – 47, 98 Это при ситуации, когда минимум 22, а максимум 48.Это допустимо? Что верхняя граница немного не полностью заполняется?
Если вас еще интересует ответ, через две недели: Проблема происходит из-за накопления погрешности при округлении. Во-первых (48-22)/3 равно не 8.66, а 8.67 с учетом правил округления. Во-вторых, если вам нужна точность конечного результата до второго знака после запятой, то в промежуточных вычислениях надо брать хотя бы на один знак запасом, т.е. уже использовать 8.667. Тогда погрешность не будет накапливаться. (Это традиционная рекомендация из советских учебников, но на самом деле можно просто считать на компьютере с помощью MathCAD или аналогичной бесплатной программы, она не будет округлять промежуточные результаты, и таких проблем не будет.)
Это допустимо?
зависит от того, какая точность вам нужна. Если именно до второго знака после запятой, то получается - недопустимо, а если достаточно одного знака - допустимо
Вадим, спасибо большое за ответ! Да, меня это, конечно же, волновало всё это время! Сейчас понимаю, что, в моем случае это, скорее всего, допустимо... Еще раз большое спасибо!
Комментарии
Моя задача выделить три уровня - высокий, средний и низкий.
Для этого я подсчитала интервал: из максимального значения вычла минимальное и разделила на 3, так как у меня 3 уровня:
(49 - 4): 3 = 15, то есть интервал при делении данных по уровням будет равен 15.
НО при подсчете происходит неточность, так как получается, что:
- в низкий уровень войдут данные от 4 до 19;
- средний уровень от 19, 1 до 34, 1;
- а высокий уровень при таком подсчете получается от 34, 2 до 49, 2А максимальное значение - только 49. Следовательно, 0,2 - это лишнее и неточность, которая приводит к сдвигу значений высокого уровня вверх. И получается, что я могу только те данные относить к этому уровню, которые до 49, а значит этот ряд данных, в котором будут находиться значения высокого уровня, будет короче предыдущих двух уровней... А так быть не должно...Мне сказали, что для точного вычисления уровней нужна специальная формула, но где её найти я не знаю...Подскажите, пожалуйста, как выглядит эта формула или где её можно найти - книгу или где она спрятана в Excel. Буду очень благоарна.
13, 5 баллов, 17, 6 баллов и т.д. у конкретного человека быть не может, но дело в том, что я должна с этими тремя уровнями соотносить не сами баллы каждого человека, а средние значения по всей выборке, а там бывают и десятичные числа... Вот например, в этой выборке среднее значение 37, 46.
Если этот пример брать, то тут понятно, что 37, 46 попает в высокий уровень (от 34, 2... ) и тут никакие две десятые особой роли не играют.
Но дело в том, что это всего лишь одна шкала, а у меня их 16 в этой выборке, о которой мы говорим, а еще есть две другие выборки, где тоже по 80 с лишним человек, 16 шкал и тот же принцип работы - нужно быделить также три уровня в каждой из шкал. Получается, что таким образом мне нужно рассмотреть 48 шкал / в общей сложности...
И где-то может получиться так, что среднее значение в какой-то из шкал может лежать в приграничном уровне, и тогда это важно - в средний уровень данные попадают, например, или в высокий... Вот в чем проблема - что даже 0, 2 могут сыграть роль. Я, к сожалению, не понимаю дискретные они или не дискретные... :-)
1. вычислить величину интервала delta=(max-min)/N, N - число интервалов
2. разбиваются на интервалы по такому алгоритму: То есть логика в том, что левая граница интервала с нестрогим неравенством (<=), а правая - со строгим (<), кроме последнего интервала, где обе границы нестрогие. В вашем примере это: т.е. 19 - это интервал 2, а 18, 9 - это интервал 1.
При таком подходе интервалы получаются вроде как "одинаковыми", хотя формально в случае непрерывной величины их нельзя сравнивать, т.к. она принимает бесконечно много значений... Обычно все делают таким способом
Вот почему-то получается так:
Когда число интервала целое, то границы всех интервалов заполняются полностью, а когда интервал - чило дробное / десятичное, - например 8, 66, - то получается, вот так:
Интервал 1: 22 – 30, 65
Интервал 2: 30, 66 – 39, 31
Интервал 3: 39, 32 – 47, 98
Это при ситуации, когда минимум 22, а максимум 48.Это допустимо? Что верхняя граница немного не полностью заполняется?
Проблема происходит из-за накопления погрешности при округлении. Во-первых (48-22)/3 равно не 8.66, а 8.67 с учетом правил округления. Во-вторых, если вам нужна точность конечного результата до второго знака после запятой, то в промежуточных вычислениях надо брать хотя бы на один знак запасом, т.е. уже использовать 8.667. Тогда погрешность не будет накапливаться. (Это традиционная рекомендация из советских учебников, но на самом деле можно просто считать на компьютере с помощью MathCAD или аналогичной бесплатной программы, она не будет округлять промежуточные результаты, и таких проблем не будет.) зависит от того, какая точность вам нужна. Если именно до второго знака после запятой, то получается - недопустимо, а если достаточно одного знака - допустимо
Сейчас понимаю, что, в моем случае это, скорее всего, допустимо...
Еще раз большое спасибо!