Обсуждение участника:Денис Кинцов

Распределение данных

Что делают в МЭШ учителя информатики

Взаимное копирование МЭШ (датасет)

Копирующий	Копируемый
979	1207
1439	1223
1439	1188
358	1223
1188	1439
492	1253
1268	1050
1319	1205
1467	1223
682	786
756	181
207	433
1331	180
1059	1223
1162	180
1447	1180
1447	180
1059	1301
1319	1324
180	437
1476	258
375	130
180	1162
1467	1161
703	1180
274	1482
1253	492
400	125
180	1447
258	1476
204	1223
437	180
1301	1059
1301	180
1180	1447
1180	703
1331	601
1015	1423
205	180
1221	786
846	360
92	70
1395	818
180	205
711	70
710	68
120	180
1395	415
1395	1459
1395	780
1015	1223
180	1331
1324	1319
180	1301
1316	1164
1281	1317
1038	1386
780	1395
1489	601
375	1315
509	128
69	1160
1486	1315
1164	1486
1164	1316
1459	1395
1161	248
1315	1486
798	603
511	128
1044	1206
1320	1205
1315	375
1486	1164
204	1486
125	400
1161	1467
1027	1404
204	1495
1179	1306
1316	1206
1316	818
1223	1439
1223	1467
1224	1495
1254	179
66	1157
1206	1316
180	120
1486	204
1307	204
1157	66
1157	1486
601	1489
1163	66
1224	756
1440	1323
66	1163
106	1472
1492	1481
1481	1492
1410	358
717	358
668	358
910	358
1048	358
1048	438
736	438
1164	1177
116	1177
1533	1177
1177	1164
478	1177
115	1177
1423	1015
480	1177
667	358
808	358
438	358
872	358
1110	358
696	1481
20	438
1394	204
1428	359
2	358
1102	358
750	358
826	603
602	603
1523	603
761	603
167	603
406	358
358	406
1356	603
993	603
1347	603
1223	204
1101	358
117	358
1205	818
736	358
655	846
1110	438
124	204
601	1331
601	1399
846	655
1321	375
1321	206
206	1321
375	1321
1080	846
424	425
1223	1015
358	182
1377	714
1102	1110
1512	150
182	358
358	438
150	1512
1223	1059
360	846
1486	846
433	207
1297	68
1206	1044
818	1205
749	1181
347	1285
1223	358
1495	204
174	542
867	570
273	786
273	126
126	786
853	285
1398	126
1398	786
786	126
1317	1281
880	786
221	786
928	786
67	786
786	682
786	67
426	786
874	1176
1176	874
1314	269
269	1314
1399	601
1205	1320
1495	1224
204	124
130	375
438	1110
1205	1319
436	1204
568	358
1205	204
1323	1440
965	1551
179	1254
846	1486
1477	128
1204	436
1498	1483
1483	1498
1440	1506
1506	1440
917	209
1351	822
1486	1157
570	867
818	1316
1486	921
204	1307
181	756
436	924
128	509
128	1477
294	703
319	703
471	436
471	703
296	436
753	703
544	436
754	703
756	1224
68	1297
294	78
290	78
132	78
133	78
318	78
291	78
282	78
289	78
78	86
68	710
293	78
290	86
921	1486
1482	274
289	292
837	1189
415	1395
470	703
510	1460
232	245
133	86
78	716
245	716
319	245
638	245
1460	510
470	245
204	1394
92	992
204	1205
133	633
289	633
248	1161
133	716
716	78
320	78
283	78
289	716
294	133
639	78
284	78
288	78
287	295
718	716
550	133
550	289
550	78
795	133
795	289
795	78
289	1444
294	289
283	633
718	289
718	78
924	436
283	289
318	289
78	289
133	289
290	133
288	289
282	133
292	289
633	289
718	133
718	1444
283	133
1541	133
1541	289
1444	133
1444	289
639	133
132	133
716	133
716	289
133	1444
639	289
296	703
471	245
544	703
318	133
288	133
78	133
294	286
78	286
716	245
294	245
78	245
443	133
289	133
544	245
318	245
633	133

Связи между участниками GraphViz

Зависимость счастливых от несчастливых при разных исходных процентах желающих различия

При увеличении исходного процента желающих различия количество несчастливых растет

Количество счастливых и несчастливых при разных исходных процентах желающих единения. Cделано в rawgraphs.io

При увеличении процента желающих единения количество несчастливых растет Я тут зафиксирую результаты нашей работы и зачетное задание - мы научились собирать данные с различных полей и их визуализировать. В качестве источников для данных мы использовали SMW digida.mgpu.ru - тут данные сами растут, среды StarLogo Nova, NetLogo Web, NetLogo BehaviorSpace. Для визуализации данных использовали CODAP и RAWGraphs. Провели на занятии эксперимент с моделью Segregation - http://digida.mgpu.ru/index.php/Segregation_(model) - тут её описание - и собрали датасет, изменяя значения переменных: ["%-similar-wanted" 30 33 36 39 42 45 48 51] ["number" 1000 1500 2000] ["%-different-wanted" 30 35 40 45 50] ["number-of-ethnicities" 3] - постоянное значение При это мы подсчитывали показатели счастливых и несчастных жителей после выполнения 500 временных тиков системы: count turtles with [happy?] count turtles with [not happy? Каждый эксперимент с заданными параметрами повторялся 5 раз. Всего было проведено 600 запусков модели. В результате был собран датасет, который был проанализирован в RAWGraphs и (или) в CODAP. to setup

 clear-all
 ; create turtles on random patches.
 ask patches [

   set pcolor white
   if random 100 < density [   ; set the occupancy density - значение рычажка плотности
     sprout 1 [
       set color one-of [105 27] ; - случайным образом синий или оранжевый
       set size 1
     ]
   ]
 ]
 update-turtles
 update-globals
 reset-ticks

end

to go

 if all? turtles [ happy? ] [ stop ] ;; если все счастливы, то действия останавливаются
 move-unhappy-turtles
 update-turtles
 update-globals
 tick

end

to move-unhappy-turtles

 ask turtles with [ not happy? ]
   [ find-new-spot ]

end

to find-new-spot

 rt random-float 360
 fd random-float 10
 if any? other turtles-here [ find-new-spot ] ; если кто-то тут уже живет, то ищи новое место
 move-to patch-here  ; встать в центр патча

end