exam_23

1. Понятие комплексного типа данных, способы его описания в формате XSD и использования при проектировании прикладных программных интерфейсов (API).

Комплексный тип данных - тип данных, который объединяет несколько объектов, возможно, различного типа под одним именем, которое является типом структуры. В качестве объектов могут выступать переменные, массивы, указатели и другие структуры.

Комплексный тип данных позволяет трактовать группу связанных между собой объектов не как множество отдельных элементов, а как единое целое, также представляет собой тип данных, составленный из простых типов.

XSD (XML Schema Definition) — это язык описания структуры XML документа. Его также называют XML Schema. В общем случае схема - это абстрактное представление характеристик объекта и связей с другими объектами. Схема XML представляет взаимосвязь между атрибутами и элементами объекта XML (например, документа или части документа). Процесс создания схемы для документа включает анализ его структуры и определение каждого структурного элемента. Как и в XML и HTML, элементы определяются внутри набора тегов.

XSD имеет ряд преимуществ перед более ранними языками XML-схем, такими как определение типа документа (DTD) или простой объектный XML (SOX). XSD написан на XML, что означает, что он не требует промежуточной обработки парсером. Другие преимущества включают самостоятельное документирование, автоматическое создание схемы и возможность запроса через преобразования XML (XSLT).

В XSD комплексный тип данных описывается как complexType [1].
Синтаксис:

<extension
 id=идентификатор
 base=QName
 любые атрибуты
 >

 (annotation?, ((group | all | choice | sequence)?,
 ((attribute | attributeGroup)*, anyAttribute?)))

</extension>

Пример использования элемента:

<xs:element name="note">
  <xs:complexType>
    <xs:sequence>
      <xs:element name="to" type="xs:string"/>
      <xs:element name="from" type="xs:string"/>
      <xs:element name="heading" type="xs:string"/>
      <xs:element name="body" type="xs:string"/>
    </xs:sequence>
  </xs:complexType>
</xs:element>

Создаст комплексный тип note, содержащий строковые элементы to, from, heading, body.

Использования при проектировании прикладных программных интерфейсов (API).

При использовании XML Schema XML парсер может проверить не только правильность синтаксиса XML документа, но также его структуру, модель содержания и типы данных.

Такой подход позволяет объектно-ориентированным языкам программирования легко создавать объекты в памяти, что, несомненно, удобнее, чем разбирать XML как обычный текстовый файл.

Кроме того, XSD расширяем, и позволяет подключать уже готовые словари для описания типовых задач, например веб-сервисов, таких как SOAP.

Стоит также упомянуть о том, что в XSD есть встроенные средства документирования, что позволяет создавать самодостаточные документы, не требующие дополнительного описания.

2. Практические приемы использования коэффициента Стьюдента при решении задач имитационного моделирования.

Имитационное моделирование — метод, позволяющий строить модели, описывающие процессы так, как они проходили бы в действительности. Такую модель можно «проиграть» во времени как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером процессов. По этим данным можно получить достаточно устойчивую статистику.

Для оценки соответствия полученной модели экспериментальным данным прибегают к регрессионному анализу. Для решения этой задачи предусматривается оценка двух статистических гипотез.

Значимо ли отличаются параметры модели (коэффициенты) от нуля. Этим проверяется степень влияния учитываемых переменных vm, m=1,…, N на выходную переменную y. При этом предполагается, что если коэффициенты am значимо отличаются от нуля, то фактор vm значимо влияет на y. Оценка этой гипотезы осуществляется с помощью доверительных интервалов, которые рассчитываются с помощью t-критерия Стьюдента. При этом в математической статистике под доверительным интервалом понимают такой интервал значений, полученных расчетным путем оценок любых статистических характеристик, которые с заданной доверительной вероятностью покрывают истинное значение этой характеристики.

Величина полученного таким образом доверительного интервала характеризует меру неопределенности полученной характеристики при проверке статистических гипотез. Чем больше доверительный интервал, тем больше эта неопределенность.

Например, если мы находим y = a0 + a1 v1 то доверительный интервал

при этом

Здесь предполагается, что оценка коэффициента am является случайной величиной и подчинена закону t-распределения, которое называется законом Стьюдента.

где N – число опытов;

M – число учитываемых входных факторов;

- расчетное значение у с использованием найденной модели.

Расчетное значение критерия Стьюдента определяется по t-распределению в зависимости от величины доверительной вероятности и числа ( N – M – 1). Его величину можно определить по таблицам.

Если выполняется условие, что то это означает, что ноль внутрь доверительного интервала не попадает и соответственно фактор Vm значимо влияет на y.

Если выполняется условие что то это означает, что действительное значение am может быть равно нулю. Для этого может быть две причины:

1. аргумент vm не влияет на y;

2. аргумент vm влияет на y, но эксперимент проведен некорректно, то есть был выбран малый диапазон изменения vm. Поэтому, прежде чем отбраковывать фактор vm, необходимо увеличить величину интервала изменения этого фактора, и повторить эксперимент. Если повторно получается справедливым условие то фактор vm можно исключить из уравнения.

Таким образом, с помощью оценки значимости коэффициентов проверяется, действительно ли необходимо учитывать все те M переменных, которые были включены в модель на этапе выбора её структуры.

Список использованных источников:

1. Сайт "Msiter"

2. Информационно-справочный портал «НИР»