33 (Билеты на государственный аттестационный экзамен по специальности Информационные Системы)

1 Методы моделирования временных рядов. Поле корреляции.

Моделирование временного ряда

Динамические процессы, происходящие в экономических системах, чаще всего проявляются в виде ряда последова­тельно расположенных в хронологическом порядке значе­ний того или иного показателя, который в своих изменени­ях отражает ход развития изучаемого явления в экономике. Эти значения, в частности, могут служить для обоснования (или отрицания) различных моделей социально-экономиче­ских систем. Они служат также основой для разработки прикладных моделей особого вида, называемых трендовыми моделями.

Последователь­ность наблюдений одного показателя (признака), упорядо­ченных в зависимости от последовательно возрастающих или убывающих значений другого показателя (признака), называют динамическим рядом, или рядом динамики. Если в качестве признака, в зависимости от которого происходит упорядочение, берется время, то такой динамический ряд называется временным рядом. Так как в экономических процессах, как правило, упорядочение происходит в соответ­ствии со временем, то при изучении последовательных наблю­дений экономических показателей все три приведенных выше термина используются как равнозначные.

Если во временном ряду проявляется длительная («веко­вая») тенденция изменения экономического показателя, то говорят, что имеет место тренд. Таким образом, под трендом понимается изменение, определяющее общее направление развития, основную тенденцию временных рядов.

Отличие временных экономических рядов от простых статистических совокупностей заключается прежде всего в том, что последовательные значения уровней вре­менного ряда зависят друг от друга. Поэтому применение выводов и формул теории вероятностей и математической статистики требует известной осторожности при анализе временных рядов, особенно при экономической интерпретации результатов анализа.

Поле корреляции Корреляционный анализ применяется для количественной оценки взаимосвязи двух наборов данных, представленных в безразмерном виде. Коэффициент корреляции выборки представляет отношение ковариации двух наборов данных к произведению их стандартных отклонений.

Корреляционный анализ дает возможность установить, ассоциированы ли наборы данных по величине, то есть, большие значения из одного набора данных связаны с большими значениями другого набора (положительная корреляция), или, наоборот, малые значения одного набора связаны с большими значениями другого (отрицательная корреляция), или данные двух диапазонов никак не связаны (нулевая корреляция).

2 Технология Automation. Интерфейсы диспетчеризации.

OLE (Automation) – объект автоматизации который представляет собой определённый внутри приложения экземпляр класса, который помощи интерфейсов автоматизации предоставляет свое свойства и методы другим приложениям и инструментальным средствам программирования.

динамические библиотеки и другие источники, которые отображают объекты автоматизации и делают их доступными для других приложений, называются --- серверами автоматизации.

Приложения или инструментальные средства программирования, которые имеют доступ к управлению программными объектами, содержатся в сервере автоматизации, называются контроллерами автоматизации диспетчерами.

Управление программными проектами осуществляется с помощью специального языка программирования серверов автоматизации, который в общем случае не совпадает с языком программирования приложений.

Idispatch – интерфейс диспетчеризации.

Основная функция Invoke. Function Invoke (DispId: integer; Const Iid: TGId; Locale ID: integer; Flags: word; var params; var Result, ExceptInfo, ArgErr: Point):Integer;

,где DispId – число, которое называется идентификатором диспетчера, указывающий какой именно метод должен использовать сервер.

LocaleId – локальный Id.

Flags – признак как вызывается метод. Метод доступа к свойству или метод действия.

Params – указатель на массив TdispParams который хранит параметры вызова метода.

VarResult – указатель на область OLEVariant в которой размещаются возвращаемые методам данные.

Exceptinfo – указатель на запись с информацией о возникшей исключительной ситуации, если метод возвращает DispEException.

ArgErr – указатель на число, равно порядковому номеру параметра в вызове при обработке которого возникло исключение.

3 Выявление информационных объектов и связей между ними.

Выявление информационных объектов и связей между ними – это второй шаг первого этапа проектирования. Он состоит:

в выборе информационных объектов;

в задании необходимых свойств для объекта;

в выявлении связей между объектами;

в определении ограничений, накладываемых на информационные объекты, типы связей и свойства объектов;

ПО считается определенной, если известны существующие в ней объекты, их свойства и отношения (связи между ними). В основе инфологического подхода лежит идея установления соответствия между состоянием ПО, его восприятием и представлением в базе данных. Согласно инфологическому подходу, необходимо различать: явления реального мира;

информацию об этих явлениях;

представление этой информации посредствам данных.

В соответствии с этой концепцией выделяют:

реальный мир;

информационную сферу;

датологическую сферу.

Объектная система имеет следующие составляющие: "Объект – Свойства - Связь". Объект может быть единичным или составным. Выбор объектов производится в соответствии с целевым назначением базы данных. Каждый объект в конкретный момент времени характеризуется определенным состоянием, которое описывается с помощью ограниченного набора свойств.

Свойства объекта могут быть:

не зависящими от его отношений с другими объектами;

зависящими (локальными)…;