STATEX эксперттік жүйесі: мәліметтер кубы, корреляциялық-регрессиялық талдау және болжамдар (лабораторлық жұмыс)

Пән: Информатика, Программалау, Мәліметтер қоры
Жұмыс түрі: Материал
Тегін: Антиплагиат
Көлемі: 8 бет
Таңдаулыға:

Мазмұны:

1. ”STATEX” эксперттік жүйесіне жалпы сипаттама

2. Лабораториялық жұмыс тапсырмасы.

3. Шығыс мәліметтерін корреляциялық-регрессиялық

талдау.

4. Болжау.

”STATEX”-ке жалпы сипаттама.

”STATEX” эксперттік жүйесі жаңа программалық құрал болып табылады. Ол кез келген қолдану саласындағы маманға статистикалық мәліметтерді қиын әдістермен өңдеуге мүмкіндік береді. . ”STATEX” эксперттік жүйесінде бірінші этаптан бастап аяғына дейін есептеу нәтижелерін интерпритациялау, мәліметтерді талддау қарапайым және қолданушыға түсінікті өңделеді.

Мәліметтер режимінде мәліметтерге байланысты барлық операциялар жасалады ( енгізу, экспорт, импорт және т. б) . Негізгі құрылымды бірлік - мәліметтер кубы, яғни бірнеше кестелердің жиынтығы. Әрбір таблицалар-

дың жолдары мен бағаналары обьект, мерзім және қасиеттерінен тұрады.

Обьекті - фирма, жұмысшылар т. б.

Мерзім - уақыт бірліктері ( жыл, ай, апта, күн, сағат т. б)

Қасиеттері - құрылымы, сапасы ( өнім мөлшері, бағасы, өтімділігі, сыйымдылығы, бәсекелік қаблеттілігі) .

Statex 2. 5 эксперттік жүйесінің жұмысын шығару бас менюден басталады:

Enter - кіру, ақпарат енгізу;

Esc - шығу ; іс- әрекет қайтарымы;

F1 - көмек көрсету;

F2 - анықтама;

F3 - жүйе туралы мәлімет;

F10 - Dos -тан шығу.

2. Лабораториялық жұмысқа арналған тапсырма.

Лабораториялық жұмыс мақсаты: У тауарының сұранысына ( Х1, Х2, Х3, Х4) бес фактордың әсерін зерттеу.

Зерттелетін мерзім: 2006 ж. ақпанынан

2006 ж. шілдеге дейін

Зерттеу обьектісі : ТУРАН АЛЕМ банкі- клиенттердің

кредит алуы.

1. 2 Динамикалық регрессия

Болжам ТӘУЕЛДІЛІКТІ ТАЛДАУ есебінен алынған сызықты регрессия теңдеуі бойынша жүргізіледі. Регрессия немесе аргументтер мен факторлардың нақты мәнімен, не қат- қабат абсалютті өсумен құрылады.

Нәтиже- көрсеткіш бойынша болжам мәні жоғарыда аталған тренд теңдеуі әдісі бойынша алынатын көрсеткіш

фактор болжам мәнін регрессия теңдеуінде алмастырып

қоюмен шығарылады. Бұл жағдайда сенім интервалы есептелінбейді.

2. Келісілген болжам.

Келісілген болжамның мақсаты кіші деңгейдегі олардан дара келісілмеген болжаммен ажыратылатын мен берілген көрсеткіш арасындағы қатынас жиынын

қанағаттандыратын көрсеткіш болжамының мәнін анықтау болып табылады.

Келісілген болжам есебі алғаш рет /2/ жұмысында көрсетілген және келесі тәсілмен тұжырымдалады:М х N

өлшемді Х матрицасының Xij элементтерін табу, мұнда

М- обьектілер саны, N - болжанатын көрсеткіштер саны,

Х матрицасының элементінің сомасы /2/ М х N өлшемді

С матрицасының элементтерінен минималды айырмашы-

лығы бар. Обьектідегі таңдалған көрсеткіш үшін дара болжамға сәйкес шартымен үшін дара болжамға сәйкес

шартымен көрсеткіш арасындағы берілген жүйе қатынасын қанағаттандыру.

Формальды түрде ол келесідей көрінеді. Бізге келесілер

берілсін:

С матрицасы = {Cij}, i=1, Mi j =1, n мұнда

Cij - j көрсеткішінің i - обьектідегі дара болжам.

А =[ aij] матрицасы, i=1, M; j=1, N және әр обьектідегі көрсеткіш арасындағы тәуелділікті анықтайтын Rm - дегі

вектор. Бұл тәуелділік келесі түрінің қатынасымен анық-

талады: i обьектідегі көрсеткіш арасындағы байланысты

анықтайтын ( Aij*Xij) = Ai, i =1, M; j = 1, N; барлық обьек-

тідегі бір көрсеткіш мәнінің арасындағы тәуелділікті анықтайтын Rn - дегі b векторы;

(B =[bij], i =1, M; j =1, N матрицасы) .

3. Бастапқы мәліметтерді корреляционды -

регрессионды талдау.

У ( сұраныстың ) көрсеткішінің оны анықтайтын факторларынан тәуелділігі.

Егер теңдеу факторлардың бастапқы мәліметтерінен және қорытындысынан құралса, онда регрессия коэфициенті фактордың бір бірлікке өзгеруінен орташа шығу көрсеткішінің ( У) қанша бірлікке өзгеруін көрсетеді.

Мысалы: регрессия теңдеуі төмендегідей болсын:

У = 0. 1*Х1+ 0. 3*Х2 + 8,

У- дәнді дақылдар астығы, ц / га;

Х1 - маусымдағы жаңбыр, мм;

Х2 - еңбектің төлеу қаблеті, мың тг / адам;

8 - теңдеудің бос мүшесі;

0, 1 коэфициенті жауын- шашынының 1-мм-ге өсуіне

байланысты астық орташа 0, 1 ц / га тең болатынын көрсетеді. Егер теңдеуге факторлардың орташа мәнін

берсек, астықта орташа болады. Егер кез келген кезеңде У мәнін қалпына келтіру керек болса, теңдеуге кіру параметрлерінің мәнін қою керек .

Корреляция коэфициенті У пен Х байланысының күшін көрсетеді . Егер коэфициент 1-ге жақын болса, онда байланыс мықты және оң ( яғни Х өссе, У-та өседі ) ; ал

коэфициент 1-ге жақын болса, онда байланыс мықты және теріс болады. ( Х өссе, У төмендейді ) , ал коэфицинет 0-ге жақын болса, байланыстың жағын көрсетеді . ( Х өзгерісіне У тәуелсіз ) . Қос корреляция

жоғары болса, сіздің шығу көрсеткішіңізді сенімді түсіндіре алдыңыз деуге болады . Егер мысалы; регрессия

коэфициенті сізді қанағаттандырса, бірақ берілген У және Х- тің корреляциясы әлсіз болса, пайда болған байланыс сенімсіз, жаңа байқаулар оны өзгертуі мүмкін.

4. Болжам.

1. Дара болжам

1. 1 Экстраполяция.

Жүйеде қарапайым экстраполяциялық әдістің тегіс

функция бірнеше түрде ( түзу, гипербола, логарифімдік

функция ) ұсынылған .

... жалғасы

Сіз бұл жұмысты біздің қосымшамыз арқылы толығымен тегін көре аласыз.