|
275 Сборка конечного приложения сводится к подключению нужных фреймов, их настройку и вызову их интерфейсных функций. Основные макросы используемые при работе: 1. CorMatrix корреляционная матрица. Выходные параметры: • Файл с результирующей таблицей, содержащей корреляционную матрицу (*.sta) Переменные: • Список переменных, задаваемых в виде VarN VarM 2. Factor_full факторный анализ Выходные параметры: • График информативности абстрактных факторов (*.stg) (Plot of Eigenvalues) • График загруженности абстрактных факторов (*.stg) (Factor Loadings) • Таблица загруженности абстрактных факторов (*.sta) (Factor Loadings) • Таблица информативности абстрактных факторов (*.sta) (Eigenvalues) • Таблица, отражающая взаимосвязь абстрактных факторов и реальных параметров (*.sta) (Communalities) Переменные: • Список переменных, задаваемых в виде VarN VarM • Максимальное количество абстрактных факторов, задается числом • Номера факторов для отображения графика загруженности абстрактных факторов, задаются в виде N М 3. Scatterplot -График рассеивания ( показывает зависимость одной величины от другой) Выходные параметры: |
150 Технология фреймов обеспечивает легкую встраиваемость одних фрагментов пользовательского интерфейса в другие. Данный подход объединяет преимущества объектно-ориентированной и структурной парадигмы проектирования программных комплексов. При этом объектноориентированный подход применяется при проектировании отдельных фреймов, а структурный при сборке из фреймов конечных приложений. Технология, основанная на использовании фреймов, предоставляет возможность осуществлять быструю сборку рабочих сред системы обучения под конкретные требования заказчика с тем или иным набором функций. Сборка конечного приложения сводится к подключению нужных фреймов, их настройку и вызову их интерфейсных функций. Основные макросы используемые при работе: 1. CorMatrix корреляционная матрица. 4 Выходные параметры: • Файл с результирующей таблицей, содержащей корреляционную матрицу (*.sta) Переменные: • Список переменных, задаваемых в виде VarN —VагМ 2. Factor_fulI факторный анализ Выходные параметры: • График информативности абстрактных факторов (*.stg) (Plot of Eigenvalues) • График загруженности абстрактных факторов (*.stg) (Factor Loadings) I • Таблица загруженности абстрактных факторов (*.sta) (Factor Loadings) • Таблица информативности абстрактных факторов (*.sta) (Eigenvalues) • Таблица, отражающая взаимосвязь абстрактных факторов и реальных параметров (*.sta) (Communalities) ч 151 Переменные: • Список переменных, задаваемых в виде УагЫ —УагМ • Максимальное количество абстрактных факторов, задается числом • Номера факторов для отображения графика загруженности абстрактных факторов, задаются в виде N М 3. 8сай:егр1о1 —График рассеивания ( показывает зависимость одной величины от другой) Выходные параметры: • График рассеивания (*.stg) (8сайегр1о1:) Переменные: • Список переменных, задаваемых в виде УагИ IУагМ Содержание дисциплины \sсan(ТМSМоchils), ctn(Numl,c_nl)\ \c_n1\. \TMSModuls:Mod_name\ \TMSModuls:Mocl_aimot\ \scan(TMSElements), chi(Nmn2,c_n2)\ W(TMSElements:Elem_name!=")\ '\if(TMSElements:Elem_type=,0,)\JI\eiidif\'\if(TMSEleinenti!:Elem_type='r)\T\.endit\\if(TMSEl ements:Elem_type=,2’)\n\endif\\if(TMSElements:Eleiii_type='3’)'C\endif\\c_Jil\Ac_n2\.\TMSE lements:Elem_name\ \TMSEleiiients:Eleiii_aimot\ \endif', \endscan\ \endscan\ Рис. 4.15. 4. Histogram — Частотная гистограмма ( показывает частотное распределение значений случайной величины) Выходные параметры: • Частотная гистограмма (*.stg) (Histogram) Переменные: • Две переменные, задаваемые в виде VarN IУагМ |