CC BY
0УДК 519.6
Яньшина Е.В.
магистрант Воронежский государственный университет (г. Воронеж, Россия)
ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ РЕГРЕССИОННЫХ МОДЕЛЕЙ
Аннотация: реализована программа, написанная на языке 1С, позволяющая смоделировать парную и множественную регрессию, вычислить все её параметры, а также проанализировать полученный результат на предмет корректности модели. Для её создания была использована платформа 1С:Предприятие 8.3 версии 8.3.17.2316, с помощью возможностей которой удалось реализовать удобный пользовательский интерфейс.
Ключевые слова: регрессия, регрессионная модель, парная регрессия, множественная регрессия, программная реализация.
В настоящее время стремительно развивается сфера программирования в 1С, это один из наиболее доступных для изучения языков, который также востребован на рынке. Платформа 1С:Предприятие удобна тем, что в ней легко можно создать многофункциональный пользовательский интерфейс.
Платформа состоит из трех функций:
1. Разработка решения (конфигурации).
2. База данных.
3. Пользовательский интерфейс.
Для программной реализации методов построения регрессионной модели, в конфигураторе платформы была создана общая форма, в которой и разрабатывался основной функционал. Интерфейс начальной страницы настроен таким образом, что сразу открывается данная форма.
На форме были созданы две основные группы страниц: «ПарнаяРегрессия» и «МножественнаяРегрессия», для удобства переключения между ними, созданы команды с соответствующими названиями, которые в последствие выведены как гиперссылки в отдельной группе «Навигация» и по нажатию на каждую из них открывается страница соответствующего раздела.
Сама форма имеет следующий вид (рисунок 1):
Рисунок 1. Общий вид формы «РегрессионныйАнализ».
На рисунке 1 выведена форма, разбитая на 3 основных блока: 1 - группа навигации, 2 - группа загрузки данных для парной регрессии, 3 - группа загрузки данных для множественной регрессии. В свою очередь, 2 и 3 блоки имеют схожий функционал. На рисунке 1 поля 4 и 7 служат для загрузки файла с данными формата .х1бх или .х1б, в котором должны содержаться столбцы у и х для парной регрессии и у, х1, х2 - для множественной. При нажатии кнопки выбора в этих полях, откроется стандартное окно выбора файла, который располагается на используемом компьютере. Также для каждой группы предусмотрена своя таблица значений, так как количество влияющих факторов, а соответственно столбцов таблицы различается, для группы парной регрессии таблица с одним фактором х, для группы множественной регрессии - с несколькими факторами.
Для того, чтобы загрузить данные на форму, необходимо нажать кнопку «Загрузить данные», после чего таблица будет заполнена в соответствие с названиями столбцов в выбранном файле.
После выгрузки данных на форму и проверки корректности их заполнения, для получения параметров регрессионной модели, необходимо нажать кнопку «Рассчитать» (рисунок 1 (6, 9)), после чего автоматически откроется группа-страница «Результаты».
Рисунок 2. Общий вид групп-страниц «Результаты».
Как можно заметить, эта группа также разбивается на разделы парной и множественной регрессии, в данном случае - блоки 1 и 2 соответственно.
Для каждого блока выведены свои параметры, необходимые для построения определенного вида модели. Для каждого анализируемого параметра выводится поясняющая надпись, которая даёт оценку влияния полученного результата на качество модели. Для параметров Бтабл и X табл для парной регрессии изначально эта надпись заполнена подсказкой, что эти параметры должны быть заполнены вручную пользователем. Для множественной регрессии такие параметры Б табл и Б табл для одного фактора.
Также внизу каждого из них выведена группа прогноза, для того, чтобы у пользователя была возможность, на основании полученной модели, получить точечный прогноз (рисунки 3 и 4).
Рисунок 3. Группа построения прогноза для парной регрессии.
Рисунок 4. Группа построения прогноза для множественной регрессии.
В этих группах пользователю необходимо указать значения параметров хр, для получения прогнозируемого значения.
Произведем тестирование реализованного функционала. При запуске программы сразу открывается созданная форма. Изначально открыт блок парной регрессии (рисунок 5).
И
Парная регрессия
Множественная регрессия
Построение парной регрессионной модели
Загрузка данных Результаты
Вы можете воспользоваться построением модели парной регрессии, если хотите найти зависимость результата от одного фактора
Для построения модели парной регрессии, выберите файл, который содержит столбцы у и х. После этого нажмите загрузите данные, проверьте корректность их ввода и нажмите "Рассчитать".
Файл сданными: Загрузить данные Рассчитать
Рисунок 5. Начальная страница приложения.
Слева располагается панель переключения между режимами построения моделей множественной и парной регрессии.
Как можно заметить на рисунке 5, на форме выведена подсказка, которая содержит краткую справочную информацию о выбранном виде регрессии и инструкцию по использованию представленного функционала.
Выберем файл формата х1б, который содержит столбцы у и х и выгрузим, содержащиеся в нём данные, на форму (рисунок 6).
Построение парной регрессионной модели
Парная регрессия
Множественная регрессия
Загрузка данных
Результаты
Вы можете воспользоваться построением модели парной регрессии, если хотите найти зависимость результата от одного фактора.
Для построения модели парной регрессии, выберите файл, который содержит столбцы у и х После этого нажмите загрузите данные, проверьте корректность их ввода и нажмите "Рассчитать".
Файл с данными: | C:\Users\eva1 бЮеэЫорЩанныедг -I Загрузить данные Рассчитать
У X
16,00 3,5000
13,00 2,4000
19,00 4,9000
18,00 4,2000
12,00 3,0000
11,00 1,3000
8,00 1,0000
14,00 3,0000
9,00 1,5000
16,00 4,1000
Рисунок 6. Вид формы после выгрузки данных в таблицу.
Как мы видим, данные успешно перенесены в таблицу, теперь нажимаем «Рассчитать». Откроется окно с рассчитанными параметрами нашей модели и описанием полученных результатов (рисунок 7).
Рисунок 7. Окно вывода результатов для парной регрессии Для полного вывода результатов осталось ввести значения Етабл и X табл.
Рисунок 8. Окно вывода результатов для парной регрессии после введения Б табл и X табл.
В результате, мы получили хорошо обусловленную и статистически значимую модель.
Построим прогноз, с интересующим нас значением влияющего фактора. Для этого введем значение в поле Х, в группе «Прогноз» и нажмем «Рассчитать» (рисунок 9).
Рисунок 9. Вывод точечного прогноза для парной регрессии.
На рисунке 9 можно увидеть полученный прогноз и оценку его корректности. В итоге мы получили корректный прогноз.
В итоге, программа показала нам те же результаты, которые были получены при математическом решении данных задач, поэтому можно сделать вывод о том, что программа работает корректно и даёт верный результат. В результате тестирования программы мы получили качественную и статистически значимую модель парной регрессии, а также качественную и статистически значимую модель множественной регрессии.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Дрейпер Н. Прикладной регрессионный анализ. / Перевод с английского Имамутдинова Р.Г., Орехова Н.А., Сант-Аметов М.Р. - Москва: Диалектика, 2017. - 912 с;
2. Удинцова Н.М. Эконометрика. Часть 1. Парная регрессия и корреляция в эконометрических исследованиях: учебное пособие / Н.М. Удинцова, Н.А. Коптева. - Зерноград: Азово-Черноморский инженерный институт ФГБОУ ВО Донской ГАУ, 2015. - 61 с;
3. Яньшина Е.В. Прогнозирование с помощью построения регрессионных моделей / Е.В. Яньшина, Е.И. Самсонова, Е.М. Аристова // Сборник трудов Межвузовской научной конференции молодых ученых и студентов «Математика, информационные технологии, приложения» (Воронеж, 27 апреля 2022 г.). - Воронеж: Научная книга, 2022. - 292 с
Yanshina E.V.
Voronezh State University (Voronezh, Russia)
SOFTWARE IMPLEMENTATION BUILDING REGRESSION MODELS
Abstract: a program written in the 1C language has been implemented that allows you to simulate paired and multiple regression, calculate all its parameters, and also analyze the result to determine the correctness of the model. To create it, the 1C:Enterprise 8.3 platform version 8.3.17.2316 was used, with the help of which it was possible to implement a convenient user interface.
Keywords: regression, model, paired regression, multiple regression, software implementation.
