3.3 Структура програмного продукту
Архітектура ПЗ достатньо проста. Вона розроблена з розрахунком на подальше супроводження та доповнення функціональності ПЗ. В структурі ПЗ можна виділити 4 основних класи:
Клас інтерфейсу (Form 1.cs)
Функціональний клас методів (Program.cs)
Клас для зберігання змінних (Globals.cs)
Клас для вирішення систем рівнянь (Matrix.cs)
Тож структуру можна представити у вигляді діаграми класів.
Рис 3.17 Спрощена діаграма класів системи
Рис 3.18 Діаграма класу Matrix
Рис 3.19 Діаграма класу інтерфейсу Form 1
Рис 3.20 Діаграма класу Program
Рис 3.21 Діаграма класу Globals
3.4 Інтерфейс програми
Виконуючи вимоги до інтерфейсу ПЗ можна визначити основні пункти, що повинні бути у ньому відображені. Для зручності користування та зрозумілості на основній формі розміщено 5 вкладок:
1.Кореляційне поле;
2.Побудова рівнянь регресії;
3.Адекватність моделі;
4.Значимість коефіцієнта кореляції;
5. Прогноз результативного показника.
На кожній вкладці, починаючи з другої розміщені області для роботи з лінійною та квадратичною моделями окремо. Це дає змогу порівняти результати розрахунків та ефективність застосування тієї чи іншої моделі.
Рис 3.22 Початковий вигляд форми.
Кожна клавіша має назву, що відображає її функції. Кожна клавіша розміщена у областях, що названі за своїми основними функціональними можливостями. При наведенні курсора миші на клавіші чи позначки висвічується підказка, що надає основні відомості про функції клавіші та пояснює терміни, що використані у її назві.
Вигляд, що має кожна вкладка наведений нижче у вигляді знімків екрану.
Для тестування програми вибрана експериментальна вибірка з малою кількістю пар значень результативного та факторного показників.
Рис 3.23 Вигляд вкладки «Кореляційне поле»
Рис 3.24 Вигляд вкладки «Побудова рівнянь регресії»
Рис 3.25 Вигляд вкладки «Адекватність моделі»
Рис 3.26 Вигляд вкладки «Значимість коефіцієнта кореляції»
Рис 3.27 Вигляд вкладки «Прогноз результативного показника»
Рис 3.28 Вигляд верхньої лінійки меню та пункту «Довідкові матеріали»
При використанні додаткових програмних пакетів, що дозволяють програмі співпрацювати з засобами Microsoft Office Excel та Microsoft Office Word було передбачено виникнення колізій та збоїв, що обробляються у вигляді виключень з відповідними попередженнями.
Рис 3.29 Вигляд діалогу виключення «Відкриття документа Microsoft Office Word»
Рис 3.30 Вигляд діалогу виключення «Відкриття документа Microsoft Office Excel
3.5 Інструкція роботи користувача з програмою
У ході роботи з програмою є можливість звернутися до інструкції роботи з програмою. Пункт меню «Довідкові матеріали», розділ «Інструкція по роботі з програмою» включає в себе цю інструкцію.
1.Побудова кореляційного поля.
1.1 Натисніть на вкладку «Файли» в правому верхньому кутку та виберіть пункт «Імпортувати файл з таблицею».
1.2 У відкритому файловому діалозі виберіть потрібний файл у форматі "* .xlsx" або "* .xls" і натисніть «Відкрити». Зверніть увагу, що файл, перед початком роботи з ним, повинен бути відредагований відповідним чином!
1.3 В області «Вибір фактора і результату» розміщені керуючі елементи, за допомогою яких виберіть потрібні стовпці в якості фактора і залежною змінною.
1.4 У цій же області (нижче) розташована кнопка «Побудувати кореляційне поле», натисніть на неї для відображення кореляційного поля в області справа.
1.5. Для масштабування областей діаграми виділіть потрібну область. Повернути масштаб в попереднє положення можна за допомогою елементів управління на осях діаграми.
1.6 Щоб змінити файл з якого зчитується таблиця Натисніть на вкладку «Файли» => «Змінити файл». При цьому всі області з інформацією про попередні розрахунках будуть очищені.
2. Побудова рівнянь регресії.
2.1 Для відображення параметрів рівняння лінійної регресії і його загального вигляду на вкладці «Лінійна регресія» в області «Параметри рівняння регресії ...» натисніть на кнопку «Обчислити параметри рівняння.
2.2 Для розрахунку основних характеристик моделі натисніть на кнопку «Обчислити характеристики моделі» в області «Характеристики моделі».
2.3 В області «Оцінка зв'язку між фактором і результатом» будуть відображені висновки про тісноті зв'язку між фактором і результатом а також про помилку апроксимації.
2.4 Щоб побудувати модель на діаграмі натисніть на кнопку «Побудувати лінію парної регресії».
2.5 Розрахунок параметрів рівняння і характеристик моделі на вкладці «Квадратична регресія» здійснюється аналогічно.
3. Перевірка моделі на адекватність.
3.1 Щоб відобразити таблицю розподілу Фішера в області «Вибір рівня значущості» виберіть один з рівнів значимості і натисніть на кнопку «Показати таблицю F-розподілу».
3.2 В області «Критичне значення критерію Фішера» будуть розраховані параметри для вибору критичного значення з таблиці. Знайдіть потрібне значення в таблиці, слідуючи параметрам і натисніть на клітинку, число відобразиться в полі «F крит».
3.3 Для того, щоб розрахувати фактичне значення критерію Фішера в області «Фактичне значення критерію Фішера» натисніть на кнопку «Розрахувати». Результат буде відображений в полі «F факт».
3.4 В області «Вивід» буде відображена кругова діаграма для наочного порівняння F крит і F факт, а також будуть зроблені висновки про адекватність моделі.
3.5 Перевірка адекватності лінійних і квадратичних моделей відбувається аналогічно.
4. Перевірка на значимість коефіцієнта кореляції.
4.1 В області «Вибір рівня значущості» виберіть одне зі значень і натисніть на кнопку «Показати таблицю t-розподілу». В області зліва буде відображена потрібна таблиця.
4.2 В області «Критичне значення критерію Стьюдента» будуть розраховані параметри для вибору критичного значення з таблиці. Знайдіть потрібне значення в таблиці, слідуючи параметрам і натисніть на клітинку, число відобразиться в полі «t крит».
4.3 Для того, щоб розрахувати фактичне значення критерію Стьюдента в області «Фактичне значення критерію Стьюдента» натисніть на кнопку «Розрахувати». Результат буде відображений в полі «t факт».
4.4 В області «Вивід» буде відображена кругова діаграма для наочного порівняння t крит і t факт, а також будуть зроблені висновки про значущість коефіцієнта кореляції.
4.5 Перевірка значущості коефіцієнта кореляції в лінійних і квадратичних моделях відбувається аналогічно.
5.Інтерполяція і прогноз результативної ознаки.
5.1 У поле «Значення фактора» введіть число, що позначає аргумент для функції-моделі для обчислення результату.
5.2 Натисніть на кнопку «Розрахувати і показати точку на діаграмі». В області відображення діаграми буде позначено кореляційне поле, лінія побудованої моделі та точка, яка є результатом розрахунку.
5.3 Для парної лінійної і парної квадратичної моделей розрахунок відбувається аналогічно.
6. Пункт меню «Очистити дані». Натисканням очищає всі поля та області, що були заповнені в результаті виконання алгоритму.
7. Пункт меню «Довідкові матеріали»
7.1 Розділ «Інструкція по роботі з програмою» включає в себе цю інструкцію.
7.2 Розділ «Алгоритм кореляційного аналізу» містить приклад складання та аналізу парної лінійної моделі.
7.3 Розділ «Основні поняття кореляційного аналізу» включає в себе короткий опис використовуваних програмою термінів.
Інструкція роботи з програмою достатньо детально описує звертання до усіх компонентів програми та пояснює, як саме повинно бути виконане таке звертання. Завдяки цьому допустити помилку в алгоритмі роботи майже неможливо, якщо тільки не зробити її свідомо.
ВИСНОВКИ
Головним результатом проведеної роботи є створення навчального програмного забезпечення для побудови парних лінійних і квадратичних регресійних моделей з можливістю проведення кореляційно-регресійного аналізу, що виконує необхідне коло задач, з якими зіштовхуються користувачі такого забезпечення. Коло користувачів якомога менше обмежене рівнем знань та навиків, що вимагає ПЗ для свого використання. Сформовано принципи та цілі для розробки проекту, завдяки яким вдалося спроектувати ПЗ, що в подальшому відкрите для інтеграції нових функціональних можливостей.
Реалізація даного проекту була проведена із залученням потужних засобів для розробки програмного забезпечення та візуального програмування. Використано розвинену мову програмування C#, що дуже надійна, та задовольняє всі вимоги, щодо кросплатформеності та супроводжуваності.
Вибране середовище розробки Microsoft Visual Studio надає широкі можливості для розробки програмного забезпечення, а також підтримує інтеграцію вже існуючих програмних рішень до розроблюваного проекту. Завдяки цьому розроблене ПЗ успішно співпрацює з програмними продуктами Microsoft Office Word та Microsoft Office Excel. Завдяки використанню цих можливостей функціонал програми суттєво зріс.
Завдяки вдало побудованій архітектурі ПЗ виконання поставлених перед програмою задач було успішно завершене. Більш того, розроблена архітектура дозволяє достатньо просто додати до ПЗ програмні модулі, що збільшать його функціонал. Для цього потрібно всього лише розробити додатковий клас, додати до класу інтерфейсу сигнатури методів додаткового класу, та включити до класу реалізації методи у потрібному порядку. Завдяки тому, що ПЗ має достатньо гнучкий інтерфейс додавання нових областей та полів не буде проблемою для розробника. Таку гнучкість забезпечує вибране середовище розробки Microsoft Visual Studio.
Усі функції, виконувані ПЗ, були ретельним образом перевірені і протестовані в процесі розробки і їхня робота гарантується. Можливі неспівпадіння форматів документів або шляхів їх знаходження на жорсткому диску комп’ютера передбачені і обробляються у вигляді виключень.
Даний програмний продукт задовольняє усим вимогам технічного завдання та має високий потенціал для розширення функціональності та області застосування.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебное пособие для вузов. — 10-е издание, стереотипное. — Москва: Высшая школа, 2004. — 479 с.
Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И. Елисеевой. — 4-е издание, переработанное и дополненное. — Москва: Финансы и Статистика, 2002. — 480 с.
Боровиков, В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов / В. Боровиков. — СПб.: Питер, 2003. — 688 с.
«Теория статистики», учебник под ред. Р.А. Шмойловой, М.: Финансы и статистика, 2000. - 510 с.
«Практикум по теории статистики»., под ред. Р.А. Шмойловой, М.: Финансы и статистика, 2001. - 456 с.
«Теория статистики» В.М. Гусаров, М.: ЮНИТИ, 2001. – 247 с.
Арженовский С.В., Федосова О.Н. Эконометрика: Учебное пособие/Рост, гос. экон. унив. - Ростов н/Д., - 2002. – 8с.
Орлов А.И. Эконометрика: Учебник . – М.: Экзамен, 2002. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://www.aup.ru/books/m153/
Практикум по эконометрике: Учебник /Под ред. И.И.Елисеевой. – М.: Финансы и статистика, 2003. - 5с.
Федосеев В.В. и др. Экономико-математические методы и прикладные модели. М.: ЮНИТИ, 2001. - 189с.
Холод Н.И.Экономико-математические методы и модели. М.: 2003.– 64 с.
Visual Studio C++ 2010 Express: как работать с DataGridView. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://microsin.ru/content/view/1325/44/
Робота з Com сервером Excel засобами Visual Studio c# . [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://wladm.narod.ru/C_Sharp/comexcel.html
Проекти Office в середовищі Visual Studio. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/cadwtfwf.aspx
Chart – клас. Visual Studio c# . [Електронний ресурс] – Режим доступу:https://msdn.microsoft.com/ru-ru/library/system.windows.forms.datavisualization.charting.chart(v=vs.110).aspx
Объектно-ориентированные CASE-средства (Rational Rose). [Електронний ресурс] – Режим доступу: http://citforum.ck.ua/database/case/glava5_5.shtml
Business studio. Материал из Википедии — свободной энциклопедии. [Електронний ресурс] – Режим доступу: https://ru.wikipedia.org/wiki/Business_studio