Построение гистограммы частот выпадения какой-либо определенной даты на каждый день недели за определенный период времени

Задание на курсовую работу по дисциплине «Информатика и программирование»: разработать приложение для построения гистограммы частот выпадения какой-либо определенной даты на каждый день недели за определенный период времени.

Требования к приложению:

нетребовательность к ресурсам компьютера;

простота освоения;

интуитивно понятный интерфейс.

В процессе подготовки к разработке приложения использовались различные источники информации, помогающие сделать алгоритм программы более эффективным и надежным. Для успешного проектирования интерфейса принимались во внимание стандарты, описанные в учебном методическом пособии по VB [2], помогающие сделать его более наглядным и удобным. При разработке математической модели использовались учебники и справочные материалы по курсу «Статистика» [4].

Для реализации хода компьютера выбран алгоритм, основанный на использовании стандартной функции WeekDay, позволяющий определять по дате номер дня недели, соответствующего этой дате, и использовании одномерного массива для хранния накопленных частот.

Особое внимание уделено тестированию, так как при применении этого метода велика вероятность ошибки (трудно на практике проверить правильность расчетов для длительного периода).

Интерфейс игры создается с применением стандартных средств VB, в случае необходимости может быть легко модифицирован.

Одной из главных особенностей VB является простота и удобство освоения. Так же среда разработки VB максимально упрощает создание приложения и облегчает жизнь программисту, ускоряя процесс формирования внешнего вида программы и позволяя уделять больше внимания логике выполнения программы и непосредственно заниматься созданием математической части приложения.

Благодаря вышеперечисленным качествам язык VB идеально подходит для разработки приложений в среде ОС Windows.

1 Теоретические основы использования статистических рядов распределения в статистических исследованиях

Существуют две стадии статистического исследования. На первом этапе получают статистическую информацию, которая представляет собой большое количество первичных сведений об отдельных единицах объектов исследования. На втором этапе полученные материалы приводятся в определенный порядок, систематизируются и на этой основе дают характеристику всей совокупности фактов при помощи обобщающих статистических показателей.

Статистические ряды распределения являются одним из наиболее важных элементов статистического анализа данных. Они представляют собой составную часть метода статистических сводок и группировок, ни одно из статистических исследований невозможно провести, не представив первоначально полученную в результате статистического наблюдения информацию в виде статистических рядов распределения.

Статистические данные оформляются с помощью рядов распределения в таблицы, в результате чего информация представляется в наглядном, рационально изложенном виде, удобном для использования и дальнейшего исследования; строятся различного рода графики для наиболее наглядного восприятия и анализа информации. На основе статистических рядов распределения вычисляются основные величины статистических исследований: коэффициенты; абсолютные, относительные, средние величин и т. д., с помощью которых можно проводить статистический анализ изучаемых процессов и явлений.

Статистические ряды распределения характеризуют состав наблюдаемой совокупности, позволяют судить о ее однородности, структуре, закономерностях распределения, позволяют осуществить прогнозирование изучаемых процессов и явлений.

Таким образом, статистические ряды распределения являются базисным методом для любого статистического анализа.

1.2. Группировка статистических данных

Одним из основных наиболее распространенных методов обработки и анализа первичной статистической информации является группировка [3].

Под группировкой понимают расчленение единиц статистической совокупности на группы, однородные в каком-либо существенном отношении, и характеристику таких групп системой показателей в целях выделения типов явлений, изучения структуры и взаимосвязей. Следовательно, с помощью группировок решаются три задачи:

разделение всей совокупности на качественно однородные

группы выделение социально-экономических типов. Эти груп

пировки называются типологическими (например, группировки

хозяйствующих субъектов по формам собственности, населения

по общественным группам и др.);

характеристика структуры явления и структурных сдвигов.

Эти группировки называются структурными (например, опреде

ление значения каждого вида транспорта в транспортном балансе

страны, изучение состава населения по полу, возрасту и другим

признакам и т. д.);

изучение взаимосвязей между отдельными признаками изу;

чаемого явления. Такие группировки называются аналитическими

(например, группировка предприятий определенной отрасли

экономики по уровню производительности труда для выявления

ее влияния на себестоимость продукции).

Разграничение трех видов группировки является в известной мере условным. Во многих случаях одна и та же группировка дает возможность решать все три задачи.

Группировка является аналитико-синтетическим процессом. Выделенные при группировке однородные части, отличающиеся друг от друга качеством или условиями своего развития, детально изучаются. После этого решается синтетическая задача отражение процесса в целом, т. е. характеристика соотношения между выделенными группами.

Признак, на основе которого производится подразделение единиц наблюдения на группы, называется группировочным признаком или основанием группировки. Группировка может выполняться по одному признаку (простая группировка) и по нескольким признакам (комбинированная группировка).

Выбор группировочных признаков всегда должен быть основан на анализе качественной природы изучаемого явления. Всесторонний теоретико-экономический анализ сущности и закономерностей развития явления должен быть направлен на то, чтобы в соответствии с целью исследования положить в основание группировки существенные признаки.

Группировочные признаки могут быть атрибутивными и количественными. Атрибутивные признаки регистрируются в виде текстовой записи (например, профессия рабочих, социальная группа населения). Количественные признаки имеют цифровое выражение (стаж работы, размер дохода).

При группировке по атрибутивному признаку число групп определяется количеством соответствующих наименований, если число этих наименований не очень велико. Если признак имеет большое количество разновидностей, то при группировке ряд наименований объединяют в одну группу. Для обоснованного объединения их в группы разрабатываются классификации. В отличие от группировок при классификации. Группировочные признаки установлены заранее на длительный период для решения многих задач, в то время как группировки выполняются для целей конкретного исследования. Примерами могут служить классификации отраслей экономики, автотранспортных предприятий по целевому назначению (грузовые, автобусные, таксомоторные и др.).

При группировке по количественному признаку число групп определяется в зависимости от характера изменения признака и задач исследования. Если количественный признак меняется прерывно (дискретно), т. е. может принимать только некоторые чаще целые значения (например, тарифный разряд рабочих), то число групп должно соответствовать количеству значений признака.

При непрерывном изменении признак принимает любые значения (например, стаж работы или возраст рабочих), поэтому группы ограничиваются значениями признака интервале «от — до». Интервалом называется разница между максимальным и минимальным значениями признака в каждой группе. На практике используются три вида интервалов: равные, неравные (постепенно увеличивающиеся) и специализированные.

Равные интервалы используются, если нужно охарактеризовать количественные различия в величине признака внутри групп одинакового качества (например, при группировке рабочих определенной профессии по проценту выполнения норм выработки).

Величина равного интервала исчисляется по формуле

L =

где xmax и xmin соответственно наибольшее и наименьшее значения признака в изучаемой совокупности; k количество интервалов.