Разработка компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности на основе открытых данных из сети Интернет
|
Есть приложения (листинги программ).
ВВЕДЕНИЕ 6
Глава 1 Теоретические аспекты коррупции 8
1.1. История коррупции 8
1.2. Факторные признаки для анализа коррупции и данные для тестирования 9
Глава 2 Теоретические аспекты математических моделей и алгоритмы предсказания параметра коррумпированности 12
2.1. Математические модели регрессионного анализа 12
2.1.1. Степенная регрессия с временным трендом 13
2.1.2. Степенная регрессия 14
2.1.3. Множественная регрессия 15
2.2. Математические модели для анализа временных рядов 16
2.2.1. Линейный временной ряд 17
2.2.2. Полиномиальный временной ряд 18
2.2.3. Экспоненциальный временной ряд 19
2.2.4. Степенной временной ряд 19
2.2.5. Логарифмический временной ряд 20
2.3. Вычисление коэффициентов математических моделей регрессионного анализа в MS Excel 21
2.3.1. Вычисление коэффициентов степенной регрессии с временным трендом 21
2.3.2. Вычисление коэффициентов степенной регрессии 23
2.3.3. Вычисление коэффициентов множественной регрессии 26
2.4. Вычисление коэффициентов математических моделей по временным рядам в MS Excel 29
2.4.1. Вычисление коэффициентов линейного временного ряда 30
2.4.2. Вычисление коэффициентов полиномиального временного ряда 32
2.4.3. Вычисление коэффициентов экспоненциального временного ряда 33
2.4.4. Вычисление коэффициентов степенного временного ряда 35
2.4.5. Вычисление коэффициентов логарифмического временного ряда 36
Глава 3 Разработка компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности и демонстрация работы 39
3.1. Постановка задачи на разработку компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности 39
3.2. Средства разработки 39
3.3. Описание разработки приложения 40
3.3.1. Разработка базы данных 40
3.3.2. Разработка компьютерной системы и демонстрация работы 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 66
Приложение А 69
Приложение Б 71
Приложение В 72
Приложение Г 73
Приложение Д 74
Приложение Е 76
Приложение Ж 78
Приложение З 90
Приложение И 92
Приложение К 108
Приложение Л 109
Приложение М 113
Приложение Н 116
ВВЕДЕНИЕ 6
Глава 1 Теоретические аспекты коррупции 8
1.1. История коррупции 8
1.2. Факторные признаки для анализа коррупции и данные для тестирования 9
Глава 2 Теоретические аспекты математических моделей и алгоритмы предсказания параметра коррумпированности 12
2.1. Математические модели регрессионного анализа 12
2.1.1. Степенная регрессия с временным трендом 13
2.1.2. Степенная регрессия 14
2.1.3. Множественная регрессия 15
2.2. Математические модели для анализа временных рядов 16
2.2.1. Линейный временной ряд 17
2.2.2. Полиномиальный временной ряд 18
2.2.3. Экспоненциальный временной ряд 19
2.2.4. Степенной временной ряд 19
2.2.5. Логарифмический временной ряд 20
2.3. Вычисление коэффициентов математических моделей регрессионного анализа в MS Excel 21
2.3.1. Вычисление коэффициентов степенной регрессии с временным трендом 21
2.3.2. Вычисление коэффициентов степенной регрессии 23
2.3.3. Вычисление коэффициентов множественной регрессии 26
2.4. Вычисление коэффициентов математических моделей по временным рядам в MS Excel 29
2.4.1. Вычисление коэффициентов линейного временного ряда 30
2.4.2. Вычисление коэффициентов полиномиального временного ряда 32
2.4.3. Вычисление коэффициентов экспоненциального временного ряда 33
2.4.4. Вычисление коэффициентов степенного временного ряда 35
2.4.5. Вычисление коэффициентов логарифмического временного ряда 36
Глава 3 Разработка компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности и демонстрация работы 39
3.1. Постановка задачи на разработку компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности 39
3.2. Средства разработки 39
3.3. Описание разработки приложения 40
3.3.1. Разработка базы данных 40
3.3.2. Разработка компьютерной системы и демонстрация работы 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 66
Приложение А 69
Приложение Б 71
Приложение В 72
Приложение Г 73
Приложение Д 74
Приложение Е 76
Приложение Ж 78
Приложение З 90
Приложение И 92
Приложение К 108
Приложение Л 109
Приложение М 113
Приложение Н 116
Коррупция оказывает негативное и разлагающее влияние на все сферы человеческой жизни: экономику, социальную сферу, политику и т.д. Негативные последствия, порождаемые этим явлением, не только препятствуют прогрессивному, поступательному развитию общества, но и представляют серьезную угрозу интересам национальной безопасности страны [1].
Целью данной работы является разработка компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности на основе открытых данных из сети Интернет.
Достижение указанной цели осуществлялось путем решения следующих основных задач:
1. Изучить предметную область и методы регрессионного анализа и временных рядов;
2. Собрать данные для тестирования компьютерной системы;
3. Произвести расчеты в MS Excel для последующего тестирования системы;
4. Разработать компьютерную систему;
5. Протестировать компьютерную систему и обработать результаты.
В рамках данной работы будут использоваться методы регрессионного анализа и временных рядов.
Объектом автоматизации выступает Главное управление экономической безопасности и противодействия коррупции РФ.
Предметом автоматизации является процесс предсказания параметра коррумпированности на основе регрессионного анализа и временных рядов.
Информационная база исследования – данные из открытых источников в сети Интернет.
Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и 13 приложений.
В первой главе рассмотрены определения коррупции, по каким факторам будет определяться параметр коррумпированности и что из себя представляет сам параметр коррумпированности. Также расписаны данные, с которыми разработанная компьютерная система будет работать.
Во второй главе рассмотрены методы исследования факторов и описан алгоритм прогнозирования с математической точки зрения. Были выбраны математические модели для регрессионного анализа и по временным рядам, а также просчитаны все модели и найдены все коэффициенты со свойства в Microsoft Excel.
В третьей главе дается постановка задачи на разработку приложения, описание разработки базы данных и компьютерной системы в целом, а также приведены средства разработки и продемонстрирована работа компьютерной системы. В качестве демонстрации работы производится предсказания параметра коррумпированности по открытым данным ВВП, ИЧР и ИВК за 2007-2016 года
В качестве средств реализации проекта выбран язык программирования C# с технологией WPF, среда разработки Microsoft Visual Studio Community 2019, систему управления реляционными базами данных Microsoft SQL и язык запросов SQL – Transact. Для вычисления тестовых данных для проверки системы использован Microsoft Excel.
Целью данной работы является разработка компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности на основе открытых данных из сети Интернет.
Достижение указанной цели осуществлялось путем решения следующих основных задач:
1. Изучить предметную область и методы регрессионного анализа и временных рядов;
2. Собрать данные для тестирования компьютерной системы;
3. Произвести расчеты в MS Excel для последующего тестирования системы;
4. Разработать компьютерную систему;
5. Протестировать компьютерную систему и обработать результаты.
В рамках данной работы будут использоваться методы регрессионного анализа и временных рядов.
Объектом автоматизации выступает Главное управление экономической безопасности и противодействия коррупции РФ.
Предметом автоматизации является процесс предсказания параметра коррумпированности на основе регрессионного анализа и временных рядов.
Информационная база исследования – данные из открытых источников в сети Интернет.
Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованных источников и 13 приложений.
В первой главе рассмотрены определения коррупции, по каким факторам будет определяться параметр коррумпированности и что из себя представляет сам параметр коррумпированности. Также расписаны данные, с которыми разработанная компьютерная система будет работать.
Во второй главе рассмотрены методы исследования факторов и описан алгоритм прогнозирования с математической точки зрения. Были выбраны математические модели для регрессионного анализа и по временным рядам, а также просчитаны все модели и найдены все коэффициенты со свойства в Microsoft Excel.
В третьей главе дается постановка задачи на разработку приложения, описание разработки базы данных и компьютерной системы в целом, а также приведены средства разработки и продемонстрирована работа компьютерной системы. В качестве демонстрации работы производится предсказания параметра коррумпированности по открытым данным ВВП, ИЧР и ИВК за 2007-2016 года
В качестве средств реализации проекта выбран язык программирования C# с технологией WPF, среда разработки Microsoft Visual Studio Community 2019, систему управления реляционными базами данных Microsoft SQL и язык запросов SQL – Transact. Для вычисления тестовых данных для проверки системы использован Microsoft Excel.
Существует много различных исследований на тему коррупции и многим исследователям приходится сталкиваться с анализом различных данных. Но каждый раз редактировать, добавлять, удалять данные из таблицы Excel или другого приложения приносит много неудобств, так как нужны специалисты, которые имеют достаточный опыт работы с приложением. Для решения такой проблемы создана компьютерная система предсказания параметра коррумпированности.
В данной работе были исследованы методы нахождения коэффициентов для математических моделей регрессионного анализа, а также методы нахождения коэффициентов для математических моделей временных рядов.
Были собраны данные для нахождения коэффициентов математических моделей и предсказания параметра коррумпированности, и вычислены в Microsoft Excel для дальнейшего тестирования компьютерной системы.
Целью работы являлось разработка компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности на примере открытых данных из сети Интернет.
Для достижения данной цели изучены и подобраны программные продукты, позволяющие реализовать приложение для предсказания параметра коррумпированности.
Разработанная компьютерная система дает возможность анализировать данные, которые хранятся в базе данных, проводить регрессионный анализ и на его основе быстро строить математические модели степенной регрессии с временным трендом, степенной регрессии и множественной регрессии, а также проводить анализ по временным рядам и на его основе быстро строить математические модели линейного временного ряда, полиномиального временного ряда, экспоненциального временно ряда, степенного временного ряда и логарифмического временного ряда.
В данной компьютерной системе реализована работа с тестовыми данными, чтобы смотреть результаты различных экспериментов с несуществующими данными.
Благодаря использованию технологии WPF стало возможным создать привлекательный, функциональный, удобный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс с возможностью автоматического обновления таблиц.
Благодаря использованию реляционной базы данных Microsoft SQL, все запросы и операции по данным в представленной работе выполняются достаточно быстро, что ускоряет работу компьютерной системы и делает его высокопроизводительным и удобным в работе.
Компьютерная система содержит одно основное окно, 4 вкладки для переключения между анализами и данными, а также окно для вывода всех моделей временного ряда.
При разработке компьютерной системы было написано боле 1900+ строк программного кода на языке C#, более 200 строк кода на языке XAML для описания интерфейса, более 20 функций для вычисления математических моделей. Разработана 1 база данных с 5 таблицами, для хранения основных значений факторов, а также хранение значения коэффициентов математических моделей.
В перспективе проекта следует усовершенствовать:
Добавить удаление и редактирование записей из базы данных для экспериментальных данных;
Учесть возможность добавления новых факторов;
Расширить набор моделей, которые можно использовать для прогнозирования, а также набор оценки точности моделей;
Добавить визуализацию данных, для более понятного восприятия пользователем;
Добавить удаление, добавление и редактирование стран.
В данной работе были исследованы методы нахождения коэффициентов для математических моделей регрессионного анализа, а также методы нахождения коэффициентов для математических моделей временных рядов.
Были собраны данные для нахождения коэффициентов математических моделей и предсказания параметра коррумпированности, и вычислены в Microsoft Excel для дальнейшего тестирования компьютерной системы.
Целью работы являлось разработка компьютерной системы для предсказания параметра коррумпированности на примере открытых данных из сети Интернет.
Для достижения данной цели изучены и подобраны программные продукты, позволяющие реализовать приложение для предсказания параметра коррумпированности.
Разработанная компьютерная система дает возможность анализировать данные, которые хранятся в базе данных, проводить регрессионный анализ и на его основе быстро строить математические модели степенной регрессии с временным трендом, степенной регрессии и множественной регрессии, а также проводить анализ по временным рядам и на его основе быстро строить математические модели линейного временного ряда, полиномиального временного ряда, экспоненциального временно ряда, степенного временного ряда и логарифмического временного ряда.
В данной компьютерной системе реализована работа с тестовыми данными, чтобы смотреть результаты различных экспериментов с несуществующими данными.
Благодаря использованию технологии WPF стало возможным создать привлекательный, функциональный, удобный и интуитивно понятный пользовательский интерфейс с возможностью автоматического обновления таблиц.
Благодаря использованию реляционной базы данных Microsoft SQL, все запросы и операции по данным в представленной работе выполняются достаточно быстро, что ускоряет работу компьютерной системы и делает его высокопроизводительным и удобным в работе.
Компьютерная система содержит одно основное окно, 4 вкладки для переключения между анализами и данными, а также окно для вывода всех моделей временного ряда.
При разработке компьютерной системы было написано боле 1900+ строк программного кода на языке C#, более 200 строк кода на языке XAML для описания интерфейса, более 20 функций для вычисления математических моделей. Разработана 1 база данных с 5 таблицами, для хранения основных значений факторов, а также хранение значения коэффициентов математических моделей.
В перспективе проекта следует усовершенствовать:
Добавить удаление и редактирование записей из базы данных для экспериментальных данных;
Учесть возможность добавления новых факторов;
Расширить набор моделей, которые можно использовать для прогнозирования, а также набор оценки точности моделей;
Добавить визуализацию данных, для более понятного восприятия пользователем;
Добавить удаление, добавление и редактирование стран.