Секция Информационная технология

Байманова Ж.Ж.

Абай Мырзахметов атындағы Көкшетау

университеті, магистрант

Статистикалық талдау және мәліметтерді өңдеу тәсілдерін қолдана отырып компьютерлік бағдарлама жасау

Талдау әдістерін практикаға кеңінен қолдану қызметі және қызметтік есептеулер жүргізу ЭЕМ-дың, кейіннен ДЭЕМ пайда болуына әсер етті. Мәліметтерді талдау әдістерін статистикалық бағдарламалық пакеттер қолайлы және көркем етті. Графиктер тұрғызу, таблица құру, күрделі формулаларға қолмен қиын есептеулер жүргізу қажеттілігін жойды. Барлық бұл операцияларды ДЭЕМ орындайды да, есеп қойылуын, оларды шешу әдістерін таңдауды және нәтижелерді талдауды адамдарға қамдырады. Батыс елдерінде мәліметтерді талдауға арналған ДЭЕМ-де ыңғайлы статистикалық пакеттердің пайда болуы оларды қолданушылар ауқымын кеңейтті. Бұл пакеттердің барлығы дерлік мәліметтерді визуальды көрсетуді қамтамасыз етеді. Атап айтар болсақ графиктер құру, екі және үш өлшемді диаграммалар құру ерекшеліктері және олардың заңдылықтары туралы жалпы түсінік алуға көмектесетін әртүрлі қызметтік графиктер құру. Оларды түсініп қолдану үшін қолданушы алдын ала қандайда бір дайындықта болуы қажет; яғни қандай жағдайларда әртүрлі статистикалық әдістер қолданылады, олардың қандай қасиеттері бар және нәтижелерді талдай алуы қажет. Егер мұндай дайындық Батыс елдерінде барлық студенттердің мәліметтерді талдау негізіне оқу қамтамасыз етілсе, біздің елімізде олай емес. Математикадан бөлінген уақыт көп болғанмен мәліметтерді талдау әдістеріне өте аз уақыт бөлінеді. Бұл жерде негізгі көп жиындар теориясы, ықтималдар теориясы, өлшемдер теориясы, функциональды талдауға беріледі. Бұлардың барлығы мәліметтерді талдау әдістерінен үйренуге жағдай туғызбайды.

Математикалық статистика деректер жиынындағы әрбір элементтің жеке қасиеттерін сипаттамайды, олар бір топқа жататын бірнеше элементті бірге қамтиды. Әдетте статистикалық деректер жолдар мен бағаналарға бөлініп, реттеліп жазылады, олардың негізінде жүргізілетін ғылыми-зерттеушілік әдісі статистикалық әдіс деп аталады. Ол ғылым салаларының барлығында қолданылады, бірақ табиғаты әр түрлі нысандардың статистикалық мәліметтерін бірге қарастыруға болмайды. Соның нәтижесінде әлеуметтік-экономикалық статистика, статистикалық физика, жұлдыздар астрономиясы, т.б. дербес ғылым салалары қалыптасқан. Математикалық статистиканың әдістері аса маңызды параметрлері белгісіз немесе оларды жеткілікті дәлдікпен бақылауға болмайтын көптеген есептерде шешім табудың тиімді жолдарын табуға мүмкіндік береді. Математикалық статистикада математикалық заңдардың бәрі де қолданылады.

Қазіргі таңда ДЭЕМ-дың кең таралуынан "Stadia", "Эвриста", Spss, "Stanguahies", "Systat", типті арнаулы статистикалық пакеттерді практика жүзінде қолдану мүмкіндігі пайда болды. Жаңа пакеттердің өршілігі Windows-Statistica ортасы үшін жасалды. Сонымен қатар "Олимп:Фин Эксперт", "Олимп: Стат эксперт", "Олимп: Три Кита", "Per". Window 3.11 және Window 95 ортасында жұмыс істейтін және Microsoft Excel интерфейсін қолданатын бағдарламалық жүйелерді айтуға болады.

Дескрипті статистика бастапқы мәліметтер көрсеткіштерінің кең тараған және қарапайым құралы болып табылады. Бұл бағдарлама статистикалық мәліметтердің жеті таблицасын құруды қамтамасыз етеді. Оларды атап көрсететін болсақ динамиканың базисті және тізбекті көрсеткіштері, орта көрсеткіштер, жеке автокорреляциялық функцияларды құру интервалды қатарлап, графиктерді және гистограммалар дайындау. Уақыт қатарларын болжау зерттелетін көрсеткіштерге интервалды және нүктелік болжауды математикалық модельдер негізінде жасау үшін арналған. Осының көмегімен қолданушыға алынған нәтижелерге сенім дәрежесін береді. Модельдер класы болып: өсу қисықтары, Браун және Хальт, Бокса-Женкинс адаптивті модельдері. Болжам жасау типі алдын ала болжам және ретроболжам. Есептеу нәтижелерінің толықтай берілуі таблицалар тізімімен анықталады. Болжам шешімдерінің бейнесі жоғарғы және төменгі шекараларын көрсеткен ретроболжам және апррокимация графиктерінде беріледі, сонымен қатар салыстырмалы және абсолютті қателер беріледі және т.б.

Корреляциялық талдау екі немесе одан да көп айнымалылар арасындағы дәрежені өлшеуге, факторларды іріктеуге мүмкіндік береді. Бұл белгісіз себепті байланысты табуға және нәтижелік белгілерге белгілі әсер етеді. Өңдеу нәтижелері бес таблицада көрсетіледі және сәйкесті графиктері болады.

Регрессиялық талдау бұл нақты айтымалының әр түрлі факторлардан бағыныштылығын зерттеуге арналған. Олардың арасындағы байланысты регрессиялық модельдер формасы мен сәйкесті графиктерде береді. Модель ретінде сызықты көптік, қадамдық, тарақты жұптық регрессиялар қолданыла алады.

Компонентті талдау кездейсоқ айнымалылыр арасындағы құрылымдық бағыныштылықты анықтаудың әдісі болып табылады. Нәтижесінде бастапқы мәліметтер құрамында бар барлық ақпараттардан тұратын аз көлемдегі сығылған жазулар алынады. Факторлы талдау бастапқы айнымалылардың түрленуінін компоненттігі талдауға қарағанда жалпы әдіс. Есеп құрылымы бес таблицадан (өзіндік мән, факторлардың матрицаларының түзу және бұрылғаны жалпылық бағасы, бас факторлар мәні) тұрады. Кластерлі талдау бақылауларды біртекті топтарға (кластерлерге) бөліп тастауды қамтамасыз етеді. Статистикалық көрсеткіштер нәтижелері айнымалылар саны мен құралын дұрыс таңдауға бағынышты. Есеп құрылымы кластерлеу нәтижелері және кластер графиктерін қосады.

Жиілік талдау бұл уақыт қатарларын қатаң периодты немесе ретті ауытқуларды зерттеуге арналған. Анализ түрі болып гармоник талдауы. Спектрлі талдау, жиілік фильтрациясы, өзара спектр алынады. Барлық талдау түрлері үшін тек жиілік фильтрация үшін ғана емес бағдарлама автоматты түрде зерттелетін көрсеткіште тенденцияның бар болуын анықтайды және оны тапқан жағдайда сәйкесті мәлімдеме береді. Гармоникалық талдауда бағдарламадан шығуда есептік параметрлер берілген сәйкесті хаттама шығады. Осының нәтижесі бойынша гармоник қажеттілігін талдауға болады.

Дескрипті статистика көмегімен әлеуметтік-экономикалық статистика көрсеткіштерінің графиктерін тұрғызуға, олардың ерекшеліктерін бағалауға және алдағы терең талдауларда қолдану мүмкіндік береді. Тұрғындар статистикасы әлеуметтік-экономикалық статистиканың ең көне саласы болып табылады. Тұрғындар статистикамен зерттелетін, белгілі бір территорияда отырықтанған және туу мен өлу есебінде жаңарып отыратын адамдардың жиынтығы. Тұрғындар статистикасының бірлігі болып көбінесе адам болады, бірақ жанұя да болуы мүмкін. Тұрғындарды санақтан өткізу арқылы белгілі бір уақыт аралығында оның саның анықтай аламыз. Белгілі бір елді мекендерде санақ жүргізілу аралықтарында халық саны соңғы санақ және халықтың табиғи және механикалық қозғалысы туралы ағымдағы мәліметтердің баланстық схемасы бойынша анықталады.

1 – сурет. Облыстың халық санының өсу диаграммасы.

2 – сурет. Облыстың халық санының өзгеруі.

Программалау алғашқы бетінде тақырыбы, қалған беттерінде Қызылорда облысының тұрғындар статистикасы көрсеткіштері есептелінген, халық саны бойынша алдағы жылдарға болжау жасалынып, программалау барысында есептелініп шығарылған көрсеткіштерді соңғы терезіде мәліметтер базасына енгізіп отыруға мүмкіндік береді.

Мәліметтер базасын енгізетін кестені бірінші MS Acces – құрып, оны Delphi программалау ортасымен байланыстырдым.

3 – сурет. MS Acces құрылған кесте

Программалау ортасының алғашқы беті:

4 – сурет. Программалау ортасының басты беті.

Программалау ортасының екінші бетінде орташа жылдық халық саны, келу коэффициенті, кету коэффициенті және жалпы миграция коэффициенті есептеліп шығарылған. Программалау барысында қолданылған есептеу формулалары кітап көздерінен алынған. Орташа жылдық көрсеткішті есептеу үшін жыл басындағы көрсеткіштен жыл соңындағы көрсеткішті алып тастап шыққан көрсеткішті екіге бөлеміз.

Келу коэффициентін есептеу үшін бір жылда келген адамдардың санын орташа жылдық көрсеткішке бөліп, оны мыңға көбейтеміз. Кету коэффициенті бір жыл ішінде келген адамдардың санын орташа жылдық көрсеткішке бөліп, мыңға көбейткенге тең. Жалпы миграция коэффициенті келу коэффициентінен кету коэффициентін алып тастағанға тең.

5 –сурет. Тұрғындардың миграциясы

Облыстың тұрғындар санын жоспарлау терезесі. Бірнеше жылдарға болжам жасау үшін мен тұрғындардың жалпы өсімін есептеудім. Тұрғындардың жалпы өсімін анықтау үшін алдыңғы беттерде есептелініп кеткен туу коэффициенті, өлу коэффициенті және миграция коэффициенттерінің қосындысын есептедім. Берілген формулаға неше жылдан кейінгі тұрғынсаны кркетігін жазып, тұрғындардың жалпы өсім коэффициентін және осы жылғы көрсеткішті енгіздім. Нәтижеде енгізген жыл бойынша тұрғындар санын шығарып береді.

6 – сурет. Тұрғындар санын болжау

Келесі терезеде Қызылорда облысының 2004 – 2009 жылдар аралығындағы тұрғындар статистикасы көрсетілген. Бұл кестеге біз мәліметтерді енгізіп алып тастап отыруымызға болады.

7 – сурет. Қызылорда облысының тұрғындарының даму кестесі

Статистикалық зерттеулер әдістемесін құрайтын статистикалық ғылым үшін статистикалық көрсеткіштер жүйесін, статистикалық ақпаратты алуды, өңдеуді, жинақтауды және талдауды жетілдіру өзекті мәселе болып қала береді.

Осы мақсатта кестелік, графиктік әдістерді, экономика-математикалық әдістерді қолдана отырып талдау және болжау, жалпылама көрсеткіштерді есептеуді жүйелендіру үшін құрылған бағдарлама өзінің игеру қарапайымдылығымен, қолайлы интерфейсімен ерекешеленеді және экономикалық мамандықтарда оқытылатын статистика пәнінде қолданбалы бағдарлама ретінде пайдалануға болады.

Қолданылған әдебиеттер:

1. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Высшая школа, 2003. - 479 с.

2. Колмогоров А.Н. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: Наука, 535 с.

3. Кремер Н.Ш. Теория вероятностей и математическая статистика. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. - 573 с.

4. Боровиков А.А. Математическая статистика. Учебник. – М.: Наука, 1984. - 472 с.

5. Бочаров П.П., Печинкин А.В. Теория вероятностей. Математическая статистика. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 296 с.

6. Дайменд С. Мир вероятностей. Статистика в науке. – М.: Статистика, 1970. - 157 с.

7. Дащинская Н.П. и др. Социально-экономическая статистика. – Мн.: БГЭУ, 2000. - 231 с.

8. Ниворожкина П.П., Морозова З.А. Основы статистики с элементами теории вероятностей для экономистов. – Ростов-на-Дону, 1999 - 320 с.

9. Никитина Н.Ш. Математическая статистика для экономистов: Учебное пособие. – М.: ИНФРА-М, 2001.- 170 с.