Заключение
В результате выполнения расчётно-графическом задания должен быть сгенерировать программный код в среде автоматизированной разработки программного обеспечения программного средства, реализующего один из методов теории статистических решений.
В процессе изложения материала обосновываются проектные решения для аналитического приложения информационно-аналитической системы выбранной предметной области.
Разработанное приложение должно имееть дружелюбный интерфейс. Работоспособность программы проверяется на тестовых данных, а также с помощью математического пакета программ MathCAD 2001 Professional.
В заключении делается вывод: цель расчётно-графического задания достигнута – создано работоспособное программное средство приложения информационно-аналитической системы предметной области.
Список использованных источников
Лафоре Р., Объектно-ориентированное программирование в C++: 4-е издание. – Питер, 2004. – 922 с.
Советов Б.Я., Базы данных: теория и практика: Учебник для вузов – М.: Высшая школа, 2007. – 463 с.: ил.
Франка П., C++: учебный курс. – СПб.: Питер, 2006. – 522 с.: ил.
Пахомов Б.И., C/C++ и Borland C++ Builder для начинающих. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006. – 640 с.: ил.
Сэджвик Р., Фундаментальные алгоритмы на С++. Части 1-4.
Архангельский А.Я., C++ Builder 6. Справочное пособие. Книга 1. Язык С++. – Бином-Пресс, 2002. – 544 с.: ил.
Черемных С.В., Моделирование и анализ систем. IDEF-технологии: практикум. – М.: Финансы и статистика, 2006. – 192 с.: ил.
Подбельский В.Г., Программирование на языке С++. – СПб.: Петербург, 2001. – 578 с.
Вендров А.М., Практикум по проектированию программного обеспечения. – М.:Финансы и статистика, 2002.
Пахомов Б.И., Interbase и C++ Builder на примерах. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006. – 288 с.: ил.
Пирогов В.Ю., SQL Server 2005: программирование клиент-серверных приложений. – СПб.: БХВ-Петербург, 2006. – 336 с.: ил.
Бондарь А.Г., InterBase и Firebird. Практическое руководство для умных пользователей и начинающих разработчиков. – СПб.: БХВ-Петербург, 2007. – 592 с.: ил.
Зубкова Т.М., Технология разработки программного обеспечения: Учебное пособие. – Оренбург: ГОУ ОГУ, 2004. – 101 с.
Вендров А.М., Проектирование программного обеспечения экономических информационных систем: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 2000. – 352 с.: ил.
Приложение А
Рисунок 3 – Диаграмма состояний, лист 1
Рисунок 3 – Диаграмма состояний, лист 2
Приложение Б
Рисунок 4 – Функциональная схема программного средства, лист 1
Рисунок 4 – Функциональная схема программного средства, лист 2
Рисунок 4 – Функциональная схема программного средства, лист 3
Рисунок 5 – Диаграмма классов
1
1
1
1
1
1
4.2 Уточнение структуры классов предметной области и разработка алгоритмов методов
Рисунок 6 – Уточнённая структура классов
Класс «Korrel» выполняет корреляционный анализ. Он наследует атрибуты и методы классов «Matriza», «Adekvat» и «Characteris». Данный класс вычисляет матрицу парных корреляций, коэффициенты детерминации и корреляции, а также их адекватность соответствующими методами.
Класс «Regres» выполняет регрессионный анализ. Он наследует атрибуты и методы классов «Matriza», «Adekvat» и «Characteris». Данный класс вычисляет коэффициенты уравнения регрессии, проверяет значимость уравнения регрессии, рассчитывает неприкосновенный запас ГСМ, а также позволяет сохранять и просматривать сохранённые ранее результаты анализа.
Класс «Matriza» реализован для работы с матрицами. Он включает в себя следующие атрибуты: две матрицы X[i,j] и XX[i,j] и два вектора Y[i] и YY[i]. Данный класс содержит следующие методы: нормирование матрицы, нормирование вектора, транспонирование матрицы, вычисление обратной матрицы, обнуление матрицы, вычисление определителя, вычисление алгебраического дополнения, произведение матриц, произведение матрицы на число, произведение матрицы на вектор, сложение двух матриц, разность двух векторов.
Класс «Adekvat» предназначен для определения адекватности коэффициентов детерминации и корреляции и определения значимости уравнения регрессии.
Класс «Characteris» предназначен для вычисления вероятностных характеристик: математического ожидания и среднеквадратического отклонения. В состав класса входят атрибуты, хранящие значения вычисленных характеристик, а также методы их вычисления.