49048 (Создание макроса на языке Statistica Visual Basic для проверки гипотезы о нормальности остатков регрессии)

2016-07-30СтудИзба

Описание файла

Документ из архива "Создание макроса на языке Statistica Visual Basic для проверки гипотезы о нормальности остатков регрессии", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "информатика" из 1 семестр, которые можно найти в файловом архиве . Не смотря на прямую связь этого архива с , его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "курсовые/домашние работы", в предмете "информатика, программирование" в общих файлах.

Онлайн просмотр документа "49048"

Текст из документа "49048"

СОДЕРЖАНИЕ

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ

ВВЕДЕНИЕ

1. ПРОГРАММИРОВАНИЕ В STATISTICA

2. ПРЕДПОСЫЛКИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ И ИХ РЕАЛИЗАЦИЯ В STATISTICA

2.1. Модель множественной линейной регрессии

2.2. Требования к остаткам

2.3. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модуле MULTIPLE REGRESSION STATISTICA

3. СОЗДАНИЕ МАКРОСА ДЛЯ ПРОВЕРКИ ГИПОТЕЗЫ О НОРМАЛЬНОСТИ ОСТАТКОВ

3.1. Описание макроса

3.2. Проверка гипотезы о нормальности остатков в модели вторичного рынка жилья в г. Минске

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

ПРИЛОЖЕНИЕ А. Листинг программы

ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Листинг программы

ПРИЛОЖЕНИЕ В. Глобальные переменные

ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ И ТЕРМИНОВ

SVB - Statistica Visual Basic.

МНК - метод наименьших квадратов.

ВВЕДЕНИЕ

Множественная линейная регрессия выражает линейные связи между переменными в уравнении при нормальном распределении остатков. Если эти предположения нарушены, заключение не может быть точным, т.е. модель не может быть использована для принятия решений и осуществления прогнозов. В связи с этим при построении модели множественной линейной регрессии особое внимание необходимо уделять проверке гипотезы о нормальном распределении остатков.

Создание макросов - полезная и зачастую необходимая процедура, которая присутствует во многих программных продуктах, в том числе и в программе STATISTICA. Основное ее назначение - автоматизация обработки данных и соответственно значительная экономия времени. В ходе выполнения множественного регрессионного анализа в модуле Multiple Regression пакета STATISTICA исследование остатков на нормальность можно осуществить лишь графическими методами, что приводит к необходимости обращаться к другому встроенному модулю (Distribution Fitting), что требует значительных затрат времени. Для решения данной проблемы был написан макрос на языке SVB.

Предметом исследования данной работы является создание макроса для проверки гипотезы о нормальности остатков множественной регрессии.

Целью данной курсовой работы является создание макроса на языке SVB для проверки гипотезы о нормальности остатков множественной регрессии.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

- изучить возможности программирования на языке SVB в пакете STATISTICA;

- рассмотреть модель множественной линейной регрессии и предпосылки МНК;

- описать процесс проверки гипотезы о нормальности остатков в модуле MULTIPLE REGRESSION STATISTICA;

- создать макрос для проверки гипотезы о нормальности остатков;

- осуществить проверку гипотезы о нормальности остатков в модели вторичного рынка жилья в г. Минске.

В курсовой работе использованы анализ и синтез, аналитический метод, графический метод, методы моделирования и проектирования.

Работа представлена на 48 страницах и состоит из введения, трех разделов (пяти подразделов), заключения, списка использованных источников, приложений.

В первом разделе исследуются возможности программирования на языке SVB в пакете STATISTICA. Во втором разделе раскрываются предпосылки МНК и их реализация в STATISTICA. Третий раздел носит исследовательский характер. В нем описывается создание и применение макроса для проверки гипотезы о нормальности остатков.

В данной курсовой работе была использована литература отечественных и зарубежных авторов. Большое внимание уделялось учебным пособиям таких авторов, как И.И. Елисеева, О.Н. Салманов, Кристофер Доугерти и др. При написании курсовой работы также были использованы данные Интернет-источников.

1. ПРОГРАММИРОВАНИЕ В STATISTICA

STATISTICA Visual Basic (SVB) - это язык программирования, интегрированный в программу STATISTICA. Он предоставляет намного больше возможностей, чем просто "вспомогательный язык программирования". SVB использует огромные преимущества объектно-ориентированной структуры системы STATISTICA и позволяет получить доступ практически ко всем функциональным возможностям пакета программными средствами. [советник по макросам-СПМ]

Очень часто при статистической обработке однотипных наборов данных приходится периодически и многократно выполнять одну и ту же серию операций. Сложные процедуры анализа и графический вывод результатов можно записать как макрос SVB для дальнейшего использования и редактирования. Макросы представляют собой самостоятельные блоки, которые легко встраиваются в другие приложения. [советник по макросам-СПМ]

Существует несколько методов создания макросов SVB:

  1. Автоматическая запись макроса. Каждый раз при выполнении процедур из меню Statistics или Graphs, SVB записывает в фоновом режиме программный код, соответствующий всем спецификациям процедур и параметрам вывода. Этот код может впоследствии многократно выполняться и редактироваться. В процессе редактирования можно изменять настройки процедур анализа, используемые переменные и их спецификации, файлы данных, добавлять элементы пользовательского интерфейса и т.д.

  2. Макросы могут быть написаны с нуля с помощью профессиональной среды разработчика SVB (рис.1). Данная среда представляет собой удобный редактор программного кода с мощным отладчиком. Кроме того, имеется наглядный мастер создания диалогов, а также множество других удобных функций для эффективного написания макросов.

Рис. 1. Диалог Macros

  1. SVB макросы могут создаваться на основе уже готовых программ на VISUAL BASIC, написанных в других приложениях (например, MICROSOFT EXCEL), путем добавления встроенных процедур и функций STATISTICA.[scaner 497-498]

В STATISTICA предусмотрено три категории макросов, которые могут быть автоматически написаны. Для активации этих макросов в меню Tools на панели инструментов выделите команду Macro (рис.2). [scaner c. 498]

Рис. 2. Редактор макросов VISUAL BASIC

  1. Analysis/Graph Macro (макрос анализа/графика) - макросы, создаваемые для конкретных типов анализа из меню Statistics и Graphs. В макрос записываются все настройки, параметры, присущие данному типу анализа, а также переменные, над которыми он проводится. После выбора модуля или процедуры из указанных меню в фоновом режиме осуществляется запись всех выполняемых действий: выбор переменных, изменение параметров и др. В любой момент можно перенести записанную информацию (код макроса VISUAL BASIC) в окно редактора макросов VISUAL BASIC (см. рис. 1).

  2. Log of Analyses (Master Macro) (мастер-макрос (журнал)) - макросы, содержащие любую последовательность модулей из меню Statistics или Graphs. В мастер-макрос записывается последовательность проведенных анализов с указанными для них параметрами и переменными от момента включения записи макроса до ее отключения. Такая запись объединяет различные модули, выбранные в меню Statistics или Graphs. В отличие от простого Analysis Macro, запись Master Macros может быть приостановлена и возобновлена. Запись мастера-макроса начинается при нажатии кнопки записи и приостанавливается нажатием кнопки останова. Все действия, совершенные между этими событиями, записываются в соответствующей последовательности: выбор файлов данных, операции преобразования переменных, выбор элементов и др.

  3. Key board Macro (клавиатурный макрос) - макросы, содержащие последовательности нажатия клавиш во время проведения анализа. При остановке записи в окне редактора SVB откроется простая программа, содержащая одну команду SendKeys с символами, которые соответствуют клавишам, нажатым при проведении анализа. Данный тип макроса довольно прост - он не записывает контекст, в котором происходило нажатие клавиш (т.е. команды, которые при этом выбирались), но данное свойство может быть полезно для решения определенных задач.

Все три категории макросов имеют одинаковый синтаксис и могут быть впоследствии модифицированы. [scaner c.499]

Среда разработки STATISTICA Visual Basic (см. рис. 2) содержит гибкий редактор программ и мощные средства отладки.

Отладка макросов. Среда разработки SVB позволяет устанавливать в программе точки останова, если необходимо приостановить работу макроса на какой-либо строке и проверить значение переменных в этой точке программы. Предусмотрена возможность выполнения макроса по шагам.

Диспетчер объектов. Объекты в SVB организованы в виде иерархического дерева объектов, и этот список можно найти в окне Object Browser - Просмотр объектов (рис. 3).

Рис.3. Окно Object Browser - Просмотр объектов.

Мастер функций. Существует множество функций STATISTICA и как правило, они доступны только в SVB. Это расширение языка программирования Visual Basic, например, вероятностные, матричные функции, простые окна диалогов пользователя и т.д.

Редактор диалогов пользователя. Среда программирования SVB содержит все необходимые средства для создания пользовательского интерфейса. Мощные средства User-Dialog Editor - Редактора диалогов позволяют проектировать диалоговые окна, используя мышь. В отличие от Microsoft Visual Basic, созданные пользователем диалоги хранятся вместе с программным кодом как данные типа UserDialog. Такой метод создания диалоговых окон позволяет реализовывать сложные элементы интерфейса, которые легко редактируются в текстовом режиме; кроме того, определяя диалог, как переменную, к нему легко можно обращаться в любом месте программы.

2. ПРЕДПОСЫЛКИ МЕТОДА НАИМЕНЬШИХ КВАДРАТОВ И ИХ РЕАЛИЗАЦИЯ В STATISTICA

2.1 Модель множественной линейной регрессии

В экономической практике часто имеет место сложная, многопричинная статистическая связь между признаками.

Множественная регрессия представляет собой регрессию результативного признака с двумя и большим числом факторов, т.е. модель вида:

[Елисеева-34]

Переменная называется зависимой переменной, в то время как переменные называются независимыми переменными.[Afifi-164]

Задача оценки статистической взаимосвязи переменных и формулируется аналогично случаю парной регрессии. Записывается функция , где b- вектор параметров, -случайная ошибка. Предполагается, что эта функция связывает переменную с вектором независимых переменных для данной генеральной совокупности. Предполагается, что ошибки являются случайными величинами с нулевым математическим ожиданием и постоянной дисперсией; и статистически независимы при . Кроме того, для проверки статистической значимости оценок b обычно предполагается, что ошибки нормально распределены.

Свежие статьи
Популярно сейчас
Зачем заказывать выполнение своего задания, если оно уже было выполнено много много раз? Его можно просто купить или даже скачать бесплатно на СтудИзбе. Найдите нужный учебный материал у нас!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Нет! Мы не выполняем работы на заказ, однако Вы можете попросить что-то выложить в наших социальных сетях.
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
4100
Авторов
на СтудИзбе
670
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее