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

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.