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 MULTIPLEREGRESSIONSTATISTICA

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 - StatisticaVisualBasic.

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 MultipleRegression пакета STATISTICA исследование остатков на нормальность можно осуществить лишь графическими методами, что приводит к необходимости обращаться к другому встроенному модулю (DistributionFitting), 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 MULTIPLEREGRESSIONSTATISTICA;

- 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 , SVBзаписывает 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 эффектив

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать