Обсуждение:Как посчитать несчастливых горожан

Как встроить граф

--Patarakin (обсуждение) 19:38, 8 октября 2024 (MSK)

как я считала несчастных горожан

вычисляя горожан по принадлежности к понятию счастье, выяснилось , что чем непохожее объект хочет быть на окружающих, тем более он и его окружение несчастно. --Козлова Марина (обсуждение) 19:43, 8 октября 2024 (MSK)

да как посчитать этих несчастных горожан?

Вычислять горожан сложно. Но можно

Зависимость счастливых от несчастливых при разных исходных процентах желающих различия

На платформе NetLogo Web изучались различные модели и действия с ними. Для проведения эксперимента была выбрана модель Segregation3. В этой модели представлены объекты (люди), у которых задано определенное свойство - желание жить рядом с себе подобными либо с рядом с отличными от себя. Данная модель изучает изменение количества «счастливых» и «несчастных» людей («счастлив», если желание удовлетворяется, «несчастлив», если нет) в зависимости от изначально заданных параметров: плотности населения, количества населения, исходного процента тех, кто желает жить рядом с себе подобными или с отличными от себя. Проведя эксперимент, задающий разное количество исходного населения изменяя исходный процент желающих сходства и желающих различия, мы получили набор данных. Я попробовала разные возможности визуализации данных (использовались платформы CODAP и RAWGraphs). Представленные здесь диаграммы (первая сделана с помощью CODAP, вторая -RAWGraphs) наиболее наглядно иллюстрирует полученный результат: при увеличении процента желающих единения или желающих различия количество несчастливых растет.

--Чиркина Мария (обсуждение) 20:14, 8 октября 2024 (MSK)

Как я считала горожан

чем больше людей с похожими условиями жизни, тем больше из них несчастных. --Татьяна (обсуждение) 20:06, 8 октября 2024 (MSK)

Как я считала несчастливых горожан

связь номера опыта и количества несчастливых --Ирина К (обсуждение) 20:26, 8 октября 2024 (MSK) Косаревская И.В.

Уменьшение счастливых горожан

Для изучения возможностей различных программ для визуализации данных мы провели эксперимент с моделью Sgregation3 (платформа NetLogo). Модель описывает динамику изменения количества "счастливых" и "несчастных" людей в зависимости от меняющихся исходных условий (плотности населения, количества населения, исходного процента тех, кто желает жить рядом с себе подобными или с отличными от себя). На выходе мы получили файл с данными эксперимента. Для визуализации полученных результатов мной были выбраны две платформы CODAP и RAWGraphs. На этих платформах я попробовала различные типы графиков и диаграмм. Представленные диаграммы (Диаграмма 1 - CODAP, диаграмма 2 -RAWGraphs) лучше всего показывают результаты. Количество счастливых горожан уменьшается при увеличении процента тех, кто хочет жить с подобными себе.

--GorevaYV (обсуждение) 21:06, 8 октября 2024 (MSK)

Увеличение несчастливых горожан

В рамках исследования на платформе NetLogo Web были рассмотрены различные модели и манипуляции с ними. Для конкретного эксперимента была выбрана модель Segregation3. В данной модели представлены индивиды с определённым свойством – желанием жить рядом с похожими людьми или же с отличающимися от них. Модель анализирует динамику числа «счастливых» и «несчастных» индивидов в зависимости от начальных параметров: плотности населения, общего количества населения и начального процента тех, кто предпочитает сходство или различие. Проводя эксперименты с различными значениями начальной численности населения и исходного процента предпочтений, мы собрали множество данных. Различные способы визуализации этих данных были использованы на платформах CODAP и RAWGraphs. Наиболее наглядные на мой взгляд диаграмма представлены здесь (первая сделана с помощью RAWGraphsCODAP, вторая с помощью CODAP). Они показывают, что чем больше процент тех, кто хочет жить с отличающимися людьми, тем больше несчастливых горожан

--AlexandraSemina2 (обсуждение) 23:34, 8 октября 2024 (MSK)

Мне удалось посчитать горожан, счастливых и не очень))

На платформе NetLogo Web были изучены различные модели и возможные манипуляции с ними. Для проведения эксперимента была выбрана модель Segregation3. В этой модели представлены объекты (люди), которые имеют определенное свойство - желание жить рядом с теми, кто похож на них, или с теми, кто отличается от них. Эта модель исследует изменение количества "счастливых" и "несчастливых" людей (считаются "счастливыми", если их желание удовлетворено, и "несчастливыми", если не удовлетворено) в зависимости от заданных параметров: плотности населения, количества населения и исходного процента тех, кто хочет жить рядом с теми, кто похож на них или с теми, кто отличается от них. Проведя эксперимент с разным количеством исходного населения и изменяя исходный процент желающих сходства и различия, мы получили набор данных. Я использовал различные способы визуализации этих данных (использовались платформы CODAP и RAWGraphs). Представленные здесь диаграммы (первая сделана с помощью CODAP, вторая - RAWGraphs) наиболее наглядно показывают полученные результаты: при увеличении процента желающих жить рядом с теми, кто похож на них, или с теми, кто отличается от них, количество несчастливых (не очень счастливых) людей увеличивается.

--EgorovSN (обсуждение) 20:49, 20 октября 2024 (MSK) На платформе NetLogo Web были изучены различные модели, а также манипуляции с ними. Для проведения эксперимента была выбрана модель Segregation3. В этой модели представлены объекты (люди), которые имеют определенное свойство - желание жить рядом с теми, кто похож на них, или с теми, кто отличается от них. Эта модель исследует изменение количества "счастливых" и "несчастливых" людей (считаются "счастливыми", если их желание удовлетворено, и "несчастливыми", если не удовлетворено) в зависимости от заданных параметров: плотности населения, количества населения и исходного процента тех, кто хочет жить рядом с теми, кто похож на них или с теми, кто отличается от них. Проведя эксперимент с разным количеством исходного населения и изменяя исходный процент желающих сходства и различия, мы получили набор данных. Я использовал различные способы визуализации этих данных (использовались платформы CODAP и RAWGraphs). Представленные здесь диаграммы (первая сделана с помощью CODAP, вторая - RAWGraphs) наиболее наглядно показывают полученные результаты: при увеличении процента желающих жить рядом с теми, кто похож на них, или с теми, кто отличается от них, количество несчастливых (не очень счастливых) людей увеличивается.

Как увеличивается число несчастных горожан

Платформа NetLogo Web предназначена для исследования и экспериментов с различными моделями. Мы проводили исследование поведения модели Segregation3. Эта модель представляет собой симуляцию поведения объектов (людей) с заданными свойствами: каждый объект стремлением жить рядом с подобными или, наоборот, с отличающимися от себя. В модели представлены два типа объектов. Также есть возможность изменения плотности населения, количества итераций и, собственно процента желающих сходства или различия. В зависимости от изменения данных параметров, модель подсчитывает изменения в числе «счастливых» и «несчастливых» людей (счастливы те, чьи желания удовлетворяются; несчастливы — нет) Проведя эксперимент с различными значениями плотности населения и изменяя проценты желающих сходства и различия, мы собрали датасет. Используя полученные данные, мной были опробованы различные методы визуализации данных (платформы CODAP и RAWGraphs). Представленные диаграмма наиболее наглядно демонстрируют полученные результаты: с увеличением процента желающих единения количество несчастливых возрастает, а количество счастливых уменьшается.

--Евгения Фридрихсен (обсуждение) 08:55, 25 октября 2024 (MSK)