Обработка огромного количества статистических данных в различных областях деятельности (экономике, социологии, медицине, экологии и многих других) в современных условиях требует специализированных аппаратных и программных средств.
В условиях стремительного развития вычислительной техники проблема аппаратного обеспечения отходит на второй план, а разработка программного обеспечения по статистическому моделированию - на первый.
Регрессионный анализ (РА) находит широкое применение в прогнозировании и оценке параметров модели.
В течение многих лет метод наименьших квадратов (МНК), являющийся вычислительной схемой РА, и его обобщения широко используются на практике. Известно, что выбросы, вызванные наличием у распределений, описывающих ошибки измерений, более тяжелых по сравнению с нормальным распределением хвостов или просто большими ошибками результатов измерений, оказывают чрезвычайно большое влияние на оценки по методу наименьших квадратов. Аппроксимирующие кривые, полученные методом наименьших квадратов, сильно смещены в область аномальных точек. Окончательная оценка остаточных разностей квадратов может ввести в заблуждение, так как в этом случае выбросы неотличимы от нормальных результатов наблюдений. Разработка робастных методов оценивания была вызвана стремлением улучшить существующие схемы метода наименьших квадратов так, чтобы выбросы оказывали как можно меньшее влияние на конечные результаты оценки.
Именно поэтому в данной дипломной работе в качестве основных задач рассматривается возможность обработки статистических данных при помощи программы «Система поиска оптимальных регрессий (СПОР)», используя современные операционные системы ОС Windows, а так же усовершенствование данной программы посредством включения в нее методов робастного оценивания.
Иными словами целями дипломной работы являются модификация пакета «СПОР» версии 2.0, интегрирование программной подсистемы «Робастные методы оценивания» в её пакет и создание свободной, доступной и удобной новой версии «СПО СПОР» третьей версии.
Исходя из целей дипломной работы, помимо обзоров литературы по данной тематике и имеющихся программных средств по робастному оцениванию, формулируется ряд задач для решения:
модификация пакета «СПО СПОР 2.0» в Turbo Delphi;
модификация пакета программ робастного оценивания в Turbo Delphi;
анализ проблем совместимости СПОР с новыми версиями ОС Windows;
снятие защиты от копирования, компилирования и свободного распространения «СПОР 2.0»;
подключение библиотек для анализа точности методов робастного оценивания и соблюдения условий РА-МНК;
интегрирование подсистемы «Методы робастного оценивания» в пакет СПОР;
тестирование методов робастного оценивания по эмпирическим данным.
создание и тестирование новой версии «СПОР 3.0»;
Практическая часть работы должна быть реализована в программном комплексе визуального программирования Turbo Delphi с использованием стандартных и математических библиотек и компонентов.
Все возможности подсистемы должны быть протестированы на контрольных файлах с данными различной размерности.
В первом разделе рассматривается общий обзор литературы по регрессионному моделированию. Во втором разделе углубленно изучается структура пакета «СПОР 2.0», происходит анализ проблем совместимости, а так же особое внимание уделяется решению данной проблемы . Третий раздел посвящен рассмотрению робастных методов оценивания, его структуре, функциональной реализации и интеграции в пакет «СПОР 3.0».