MultiRáció
English Magyar

EuroOffice Modeller - Áttekintés

Az EuroOffice Modeller egy hatékony statisztikai modellező és elemző eszközzel egészíti ki a táblázatkezelőjét. Matematikai és statisztikai eljárások sokaságát kínálja az optimalizálás, adatelemzés és az idősor előrejelzés területén. Az EuroOffice (vagy bármely más OpenOffice származék, mint a LibreOffice vagy az Apache Open Office) kiterjesztéseként telepíthető, így a táblázatkezelő egyéb funkcióival zökkenőmentesen együttműködik. Oldalunkról letöltheti a részletes felhasználói útmutatót, és online megvásárolhatja és letöltheti az EuroOffice Modellert.

Optimalizálás

Döntéseink gyakran azon múlnak, hogy megtaláljuk-e a legkedvezőbbet a sok lehetőség közül.

A megoldók vagy az optimalizálók olyan szoftvereszközök, amelyek segítenek megtalálni a legkedvezőbb lehetőséget. A "választási lehetőségek" származhatnak a gazdaság, oktatás, tudomány vagy akár a mindennapi élet bármely területéről, – például különböző megtakarítási lehetőségek, új áruház létesítésére kiválasztandó helyszínek, a kórházi műtők időbeosztása, új termékek fejlesztése vagy szállítási útvonalak kiválasztása, stb. Minden esetben több döntést kell hozni a lehető legkedvezőbb eredménnyel úgy, hogy közben különböző mellékfeltételeknek is teljesülniük kell (kényszerfeltételek). A "legkedvezőbb" vagy optimális megoldás jelentheti a maximális profitot, a minimális költségeket, vagy a legjobb minőséget.

A Modeller segítségével kiszámíthatjuk egy cella - az úgynevezett célcella - optimális (maximum vagy minimum) értékét más cellák értékeinek függvényében, a kényszerfeltételek teljesülése mellett. A Modeller optimalizáló eljárása során cellák egy kiválasztott csoportjának — az úgynevezett változó cellák értékeit számítja ki úgy, hogy az azoktól függő célcella értéke optimális legyen.

Az optimalizására a feladatoktól függően különböző eljárások lehetnek a leghatékonyabbak, a Modeller több lineáris és nemlineáris, sztochasztikus eljárást alkalmaz.

Statisztikai elemzés

Hiába rendelkezünk nagy mennyiségű adattal, ha nem találjuk meg bennük a rendszert.

Gyakran nincs semmilyen előzetes tudásunk, vagy ha van is, nem akarjuk azt felhasználni az adatok elemzésére. Ilyenkor az első lépés az adathalmaz alapvető statisztikai mérőszámainak vizsgálata (átlag, variancia, eloszlás...) az Alap staisztikai funkciókkal vagy az adatok ábrázolása egy hisztogrammon.

Sokszor viszont már van egy előzetes elképzelésünk az adataink tartalmáról, amit bizonyítani szeretnénk. Erre szolgálnak a különböző statisztikai tesztek. A T-tesztek és az F-tesztek az átlagokat és a varianciákat hasonlítják össze két minta felhasználásával. A varianciaanalízis (ANOVA) valamely kísérleti eredménynek a bemenő változóktól való függését bizonyíthatja.

Idősorelemzés

A múlt elemzése segíthet előre látni a jövőt. Az idősorelemző módszerek arra szolgálnak, hogy felismerjük az adatainkban rejlő időbeli szabályosságokat. Leválaszthatjuk a valós adatokra rakódó mérési hibát vagy egyéb zajt, ismétlődő mintákat határozhatunk meg, amelyek a jövőbe is kiterjeszthetők.

A regresszió-analízis adatainkat más adatokhoz, úgynevezett magyarázó változókhoz hasonlítja. Ha rendelkezünk a magyarázó változó idősorával olyan időpontokra is, ahol a másik adat ismeretlen, a regresszió segítségével megbecsülhetjük ezeket az ismeretlen értékekeket. A Kalman-szűrő egy jól ismert zajszűrő eljárás, amely sok területen alkalmazható, ahol mért adatokkal dolgozunk: természettudomány, technika, vagy kérdőíves felmérések eredményeinek kiértékelése.

NFU LIPSZ InfoPólus ODF MultiRáció Home Page