Сравнительный анализ использования пакетов прикладных программ "STATISTICA" и "STATGRAPHICS" при выполнении корреляционно-регрессионного анализа

Размещено на http://www.allbest.ru/

Сравнительный анализ использования пакетов прикладных программ "STATISTICA" и "STATGRAPHICS" при выполнении корреляционно-регрессионного анализа для нормирования стояночного времени флота в портах

Нормирование использования флота является важным вопросом для совершенствования управления речным транспортом, поскольку нормы использования флота являются информационной базой для всех функций управления. Особенно необходима нормативная база использования флота для планирования. От того, насколько нормы выполнимы и прогрессивны, насколько высок уровень обоснованности норм, зависит в конечном итоге выполнение планов, в частности, графика работы флота

Нормирование использования транспортных средств и времени транспортных операций и процессов является основой технико-экономического, оперативного и перспективного планирования и организации судоходства [2, с. 6].

На речном транспорте в большом количестве имеются данные, подлежащие обработке для целей управления судоходством. Трудоемкость обработки этих данных огромна, поэтому использование статистических пакетов необходимо. При этом эффективность решения задач возрастает в десятки раз по сравнению с ручной обработкой. Для удобства обработки статистических данных создано большое количество пакетов прикладных программ (ППП). Например, SAS, BMDP, OLIMP, STATGRAPHICS, STADIA, STATISTICA. Все они обладают как положительными особенностями, так и недостатками.

«Система «STATISTICA» производится фирмой StatSoft Inc. (США), основанной в 1984 г. в городе Тула. «STATISTICA» имеет более полумиллиона зарегистрированных пользователей во всем мире. Пользователями системы являются крупнейшие университеты, исследовательские центры, компании, банки всего мира, государственные учреждения. Имеются версии системы на немецком, французском, японском, испанском, польском и других языках. В 1999 году состоялся выпуск русскоязычной версии «STATISTICA 5,1». Корпорации «Софтлайн». Появление операционной системы Windows XP привело к необходимости структурных изменений программы и созданию новой версии «STATISTICA 6,0»[1, с. 31]. Последней официальной русской версией является «STATISTICA 6,1».

«ППП «STATGRAPHICS» был создан в 1980 доктором Нилом Полхемусом. В 1994 году корпорация «Manugistics» и «Statistical Graphics» выпустили в свет первую (а в конце 1995 года - вторую) версию универсальной статистической графической системы «STATGRAPHICS» Данный пакет не имеет русифицированного интерфейса, но хорошо адаптирован к последним версиям операционных систем Windows (даже старые версии)» [5].

Изучение программ «STATISTICA» и «STATGRAPHICS» студентами факультета информационных технологий профиля «прикладная информатика в экономике» на третьем курсе. В ходе обучения были изучены такие виды анализа как корреляционно-регрессионный, кластерный, факторный, индексный и другие. Для сравнения работы в двух пакетах рассмотрим кластерный анализ на примере одной из учебных задач: разделение судов на группы для нормирования стояночного времени.

Корреляционный анализ предполагает выявление связи между какими-либо явлениями и описание этих связей качественным и количественным образом.

Так как валовое время складывается из времени грузовой обработки и времени ожидания, то разумно в первую очередь провести корреляционный анализ для определения зависимости между грузоподъемностью и временем грузовой обработки и между грузоподъемностью судов и временем ожидания. Если гипотеза подтвердится, то имеет смысл дальше говорить о связи грузоподъемности и времени валовой обработки судна, а если не подтвердится, то дальнейшие расчеты проводить нет необходимости.

Исходные данные представлены в таблице 1.

Таблица 1.

Исходные данные

Произведем анализ зависимости времени грузовой обработки от регистровой грузоподъемности в пакете «STATISTICA».

Исходя из полученного корреляционного облака (рис. 1), можно утверждать о наличии сильной связи между временем грузовой обработки и регистровой грузоподъемностью, что подтверждает коэффициент корреляции равный 0,98069. Так как коэффициент корреляции очень близок к 1, то можно сказать о наличии сильной прямой связи.

Полученное равнение регрессии:

Тгр=1,3022+0,00779*Qp,

где Тгр - время грузовой обработки,

Qp - регистровая грузоподъемность.

Рисунок 1. Зависимость времени грузовой обработки от грузоподъемности.

Произведем анализ зависимости времени ожидания от регистровой грузоподъемности в пакете «STATISTICA».

Рисунок 2. Зависимость времени ожидания от регистровой грузоподъемности.

транспортный время грузоподъемность ожидание

Исходя из полученного корреляционного облака, можно утверждать о наличии умеренной связи между временем ожидания и регистровой грузоподъемностью. Коэффициент корреляции равен 0,59155, что говорит ещё и о прямой связи.

Уравнение регрессии:

Тож = 38,749+0,94Е-3*Qp

Произведем анализ зависимости времени валового обслуживания от регистровой грузоподъемности в пакете «STATISTICA».

Рисунок 3. Зависимость времени валового обслуживания от регистровой грузоподъемности.

Анализируя корреляционное облако, можно утверждать о наличии сильной связи между временем валового обслуживания и регистровой грузоподъемностью. Коэффициент корреляции равен 0,98317. Можно сказать, что существует тесная и сильная прямая связь.

Уравнение регрессии:

Твал=39,662+0,00886*Qp

Произведем анализ зависимости времени грузовой обработки от регистровой грузоподъемности в пакете «STATGRAPHICS».

Данный пакет предлагает различные виды связи с соответствующими коэффициентами корреляции.

Рисунок 4. Сравнение альтернативных моделей.

Из представленного выше рисунка видно, что наилучшим видом связи является Double Squared, коэффициент корреляции в этом случае является наибольшим (r=0,9868). Так как коэффициент корреляции очень близок к 1, то можно сказать, что существует сильная прямая связь.

Рисунок 5. Зависимость времени грузовой обработки от регистровой грузоподъемности.

Уравнение регрессии:

Tgrobr = 0,918168 + 0,00791099*Qp,

где Tgrobr-время грузовой обработки,

Qр- регистровая грузоподъемность.

Произведем анализ зависимости времени ожидания от регистровой грузоподъемности в пакете «STATGRAPHICS».

В данном случае наилучшим видом связи представляется Double Reciprocal, коэффициент корреляции в этом случае является наибольшим (r=0,7913). Исходя из этого, можно сказать, что существует тесная прямая связь.

Полученное уравнение регрессии:

Tozh = 38,7491 + 0,00094287*Qp,

где Tozh-время ожидания,

Qр- регистровая грузоподъемность.

Рисунок 6. Зависимость времени ожидания от регистровой грузоподъемности.

Произведем анализ зависимости времени валового обслуживания от регистровой грузоподъемности в пакете «STATGRAPHICS».

В данном случае наилучшим видом связи представляется Reciprocal-Y logarithmic-X, коэффициент корреляции в этом случае является наибольшим по модулю (r= - 0,9868). Исходя из этого, можно сказать, что существует тесная или сильная обратная связь.

Т

Рисунок 7. Зависимость времени валового обслуживания от регистровой грузоподъемности.

Уравнение регрессии:

Tval = 39,6625 + 0,00885555*Qp,

где Tval - время валового обслуживания,

Qр - регистровая грузоподъемность

Получив результаты зависимости времени грузовой обработки, времени ожидания и времени валового обслуживания от регистровой грузоподъемности судна можно утверждать о наличии сильной связи в первом и третьем и соответственно в четвертом и шестом случаях и средней связи во втором и пятом случаях.

Рассчитаем рациональную структуру стояночных норм времени по найденным уравнениям (таб. 2).

Таблица 2.

Расчет структуры норм времени

Результат вычислений представлен в таблице 3.

Таблица 3.

Результат вычислений

В пакете «STATISTICA» уравнения немного отличаются от пакета «STATGRAPHICS», но в пакете «STATGRAPHICS» перед построением уравнения в данном пакете можно определить наиболее подходящий вид связи, и уже на его основание выбрать вид уравнения. Если рассматривать удобство программ, то «STATGRAPHICS» будет лучше для диспетчера тем, что там вычисления программы содержат комментарии, краткие выводы. Неудобство программы в том, что она на английском языке. В пакете «STATISTICA» интерфейс на русском языке, но нет никаких выводов, возможности сравнения альтернативных моделей. Если пробные версии «STATGRAPHICS» находятся в открытом доступе и поддерживаются последними версиями операционных систем, то «STATISTICA» таким преимуществом не обладает.

Стоит отметить, что в «STATGRAPHICS» комфортнее работать и проще управлять возможностями, имея некоторый уровень знаний английского языка программы. Есть возможность параллельно просматривать графики и функции, а также оперативно изменять заданные параметры (например, вид графика, интервал).

Список литературы

Боровиков В.П., Боровиков И.П. STATISTICA. Статистический анализ и обработка данных в среде Windows.  - М.: Информационно-издательский дом "Филинъ", 1997.

Шилкина И.Д., Статистический анализ вариационных рядом времени работы флота. - СПб.: ГУМРФ имени ад. С.О. Макарова, 2013.

Шилкина И.Д., Статистика в среде ППП STATISTICA. -СПб.: ГУМРФ имени ад. С.О. Макарова, 2011.

Шилкина И.Д., Статистика. - СПб.: ГУМРФ имени ад. С.О. Макарова, 2006.

[Электронный ресурс] -- Режим доступа. -- URL: http://www.kph.npu. edu.ua/!ebook/tpft/data/WOLG%20%23%202/bookchap/978588782339.html (дата обращения 10.12.2016)

Размещено на Allbest.ru