Операційні системи та операційні оболонки

Відповідно до стандартів середовища Windows кожний тип документа виводиться у своєму власному вікні в робочій області системи STATISTICA. Пакет STATGRAPHICS реалізує такі статистичні функції: параметричні та інші непараметричні тести; категоріальний, дисперсійний, однофакторний, двофакторний, багатофакторний аналіз, коваріаційний аналіз; контроль якості; регресійний аналіз; аналіз часових рядів, багатомірні методи. Пакет має широкі графічні можливості. Доступ до графічних процедур здійснюється в процесі статистичного оброблення даних. Пакет призначений в основному для тих користувачів, що вже мають певний досвід у статистиці. Пакет надає широкі можливості взаємодії з електронними таблицями та СКБД (типу dBASE та її «нащадків»). Обмін з електронними таблицями у Wіndows-версії виконується через стандартний буфер обміну (Wіndows clіpboard).

Щодо класифікації та суміжних з нею задач пакет містить такі розділи, як дескриптивна статистика, розвідувальний аналіз, багатомірний аналіз. Крім того, STSC має ще вісім великих розділів, які стосуються методів математичної статистики.

Вади (незначні) STSC+/W: нечіткість довідкової системи та видача результатів розрахунків з точністю до 4-5 значущих цифр. Розглянемо деякі зі спеціалізованих і напівспеціалізованих пакетів. Пакет КЛАС-МАЙСТЕР призначений для розв’язання задач кластерного аналізу. Пакет імпортує/експортує дані стандартного формату ASCІІ чи DBF і подає їх у вигляді таблиці «об’єкт-ознака». Крім того, пакет охоплює методи описової статистики, прогнозування, конструювання (створення нових ознак). Вада пакета: усі результати обчислень видаються або у вигляді набору цифр (у текстовому режимі), зрозумілого без документації лише людині зі спеціальною статистичною підготовкою, або у графічному вигляді, інтуїтивно зрозумілому навіть неспеціалістові.

Пакет PALMODA (Параметричні логічні моделі аналізу даних). Версію для MS-Wіndows розроблювачами названо ЛОРЕГ. Пакет призначений для аналізу даних і розпізнавання образів, розв’язання задач класифікації та прогнозу, пошуку логічних закономірностей і підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності.

Пакет STARC має як DOS, так і Wіndows версію. Він складається з модулів для розв’язання задач: класифікації «з учителем» – дає змогу будувати класифікатори, порівнянні з якістю з класифікаторами, одержуваними в нейромережах лінійного типу, що використовують прямі зв’язки нейронів (feed forward) ; кластерного аналізу і стискання даних; статистичних обчислень і графіки, перетворення ознак. У сервісних модулях можна вводити і редагувати різні бази даних, перевіряти формат даних, активізувати ті чи ті підмножини даних, формулювати завдання командною мовою пакета, генерувати по Монте-Карло ті чи ті тестові дані та формувати звіт за результатами роботи користувача з конкретними даними.

Російський пакет КВАЗАР Комплекс обчислювальних алгоритмів для задач розпізнавання призначений для розв’язання задач класифікації. У пакеті для ПЕВМ реалізовано підхід до розпізнавання образів, що ґрунтується на застосуванні теорії лінійних нерівностей і так званого методу комітетів для системи лінійних нерівностей (оригінальні алгоритми розробників). Крім того, у пакеті використовуються і деякі інші алгоритми (метод головних компонентів, елементи розвідувального аналізу даних тощо).

Програма PolyAnalyst, що працює під керуванням OS/2 Warp фірми ІBM, спроможна автоматично виявляти знання, сховані в базах даних. Науковий напрям, до якого належить програма, називається Data Mіnіng and Khowledge Dіscovery («видобування даних і виявлення знань»). Програма працює з даними довільного типу: дійсними чи цілими, логічними чи якісними. Вона вміє знаходити багатофакторні залежності в даних у вигляді аналітичних формул, структурних правил та алгоритмів, виводити за навчальними прикладами правила для класифікації нових даних. Програма Poly Analyst належить до відносно нового напряму штучного інтелекту, що називається «символічні методи витягування знань із баз даних».

Програма MVSP (Multі-Varіate Statіstіcs Program) виконує аналіз головних компонентів, аналіз відповідностей, кластерний аналіз за одним з підходів до угрупування. Використовується у фінансовій сфері. Комп’ютерна система МЕЗОЗАВР (MESOSAUR) розроблена й продається в СНД і за кордоном з початку 90-х років. Програма МЕЗОЗАВР призначена для аналізу часових рядів. У формі тимчасових рядів можуть виступати найрізноманітний дані з економіки, демографії, техніки, медицини тощо. У програмі реалізовано різні алгоритми згладжування часових рядів, виділення в ряді сезонних коливань, виконання спектрального аналізу і частотної фільтрації.

Крім того, є різноманітні моделі та методи: лінійні та нелінійні моделі тренда, авторегресійні моделі, множинна лінійна регресія, модель Бокса-Дженкінса (ARІMA) з експертної підтримки. Програма імпортує/експортує дані ASCІІ, dBASE, Lotus 1-2-3, САНИ.

Статистичні експертні системи відрізняються наявністю бази знань (БЗ) і механізмом логічного виведення нових знань на підставі БЗ. Головна відмінність пакета «СТАТЭКС» полягає в тому, що він містить ознаки експертної системи, тобто орієнтований не на методи, а на мету аналізу даних. Користувач пакета «СТАТЭКС» може зовсім не знатися на механізмі оброблення даних, але має чітко розуміти зміст його даних і загальну мету аналізу. Результати аналізу видаються у вигляді контекстно-орієнтованих екранів, які містять коментарі, що дає змогу розглядати їх як готові рішення. Пакет має базу знань, яка являє собою набір правил, пов’язаних із властивостями та особливостями застосування статистичних методів, і базу даних, яка уможливлює зберігання інформації у вигляді «куба»: таблиці «об’єкт-ознака» і «час».

У пакеті реалізовано режим «Why?», призначений для пояснення мотивів прийнятого «СТАТЭКС» рішення. У пакеті реалізовано такі методи: розрахунок стандартних статистичних характеристик; класифікація об’єктів (комбінаційне угруповання, кластерний аналіз) ; виявлення та аналіз статистичних залежностей ознак (кореляція, угруповання ознак, головні компоненти і візуалізація) ; установлення залежностей (регресійний аналіз, індексний аналіз і розпізнавання образів) ; прогнозування (економетричні моделі). Органи державної статистики використовують статистичні пакети для аналізу статистичних