Modelling

Описание

Класс Modelling содержит методы, предназначенные для преобразования переменных.

Методы, унаследованные от IModelling

  Имя метода Краткое описание
Abs Метод Abs возвращает абсолютное значение (модуль) точек указанной переменной.
AbsI Метод AbsI возвращает абсолютное значение (модуль) точек указанной переменной, если она содержит только целые значения.
Arima Метод Arima осуществляет моделирование значений переменной методом ARIMA.
ArimaR Метод ArimaR моделирует значения переменной методом ARIMA с помощью пакета R.
AutoTrend Метод AutoTrend подбирает для переменной оптимальный тренд на заданном периоде.
Average Метод Average возвращает среднее значение точек указанной переменной.
AverageI Метод AverageI возвращает среднее значение точек указанной переменной, если она содержит только целые значения.
Bpf Метод Bpf моделирует значения переменной фильтром Бакстера-Кинга.
BpfR Метод BpfR моделирует значения переменной фильтром Бакстера-Кинга с помощью пакета R.
Census1 Метод Census1 выделяет сезонную составляющую в соответствии с заданными параметрами.
Coalesce Метод Coalesce возвращает ряд, каждая точка которого вычисляется как первое встреченное значение из указанных рядов, которое не равно Null.
Collapse Метод Collapse осуществляет агрегацию значений переменной.
Combine Метод Combine возвращает ряд, содержащий данные исходного ряда на период идентификации и прогнозного ряда на период прогнозирования.
Cos Метод Cos возвращает косинус точек указанной переменной.
Cumulative Метод Cumulative осуществляет преобразование переменной с применением указанного метода накопления.
CumulativeYTD Метод CumulativeYTD осуществляет преобразование переменной с применением указанного метода накопления к началу года.
DateSeries Метод DateSeries возвращает текущее значение даты для каждой точки ряда в зависимости от заданных периодов расчёта.
Default_ Метод Default_ возвращает значение Null.
Diff Метод Diff осуществляет расчёт прироста точек переменной к предыдущему периоду.
DiffX Метод DiffX осуществляет расчёт прироста точек переменной к указанному периоду.
DiffY Метод DiffY осуществляет расчёт прироста точек переменной к соответствующему периоду предыдущего года.
Div_ Метод Div_ возвращает целую часть от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число.
Division Метод Division возвращает частное от поточечного деления двух переменных.
DLog Метод DLog осуществляет расчёт прироста логарифма точек переменной к предыдущему периоду.
DLogX Метод DLogX осуществляет расчёт прироста логарифма точек переменной к указанному периоду.
DynamicLowerConfidenceLevel Метод DynamicLowerConfidenceLevel возвращает нижнюю динамическую доверительную границу прогнозного ряда.
DynamicUpperConfidenceLevel Метод DynamicUpperConfidenceLevel возвращает верхнюю динамическую доверительную границу прогнозного ряда.
Ecm Метод Ecm осуществляет преобразование переменной с помощью модели коррекции ошибок.
Estimate Метод Estimate возвращает оценённое значение константы.
Exp Метод Exp возвращает результат возведения числа e в степень, заданную точкой переменной.
ExpSmooth Метод ExpSmooth осуществляет преобразование переменной методом экспоненциального сглаживания.
ExpSmoothR Метод ExpSmoothR преобразует данные переменной методом экспоненциального сглаживания с помощью пакета R.
ExpX Метод ExpX возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень.
Extrapolate Метод Extrapolate осуществляет преобразование переменной с использованием тренда с подбором функциональной зависимости.
Fact Метод Fact возвращает факториал точек указанной переменной.
Fill Метод Fill заполняет пустые значения ряда с помощью различных методов обработки пропусков.
Fitted Метод Fitted возвращает модельный ряд.
Floor Метод Floor возвращает результат округления точек переменной до кратного заданной точности с недостатком.
FloorI Метод FloorI возвращает результат округления точек переменной до кратного заданной точности с недостатком, если переменная содержит только целые значения.
Forecast Метод Forecast возвращает прогнозные значения для указанного ряда.
GetValueByDate Метод GetValueByDate возвращает значение ряда на заданную дату.
GreyForecast Метод GreyForecast осуществляет моделирование переменной с помощью Грей-метода.
Hpf Метод Hpf осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта с параметром сглаживания «лямбда».
HpfP Метод HpfP осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта с параметром сглаживания «степень».
HpfR Метод HpfR осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта с помощью пакета R.
Iif Метод Iif обеспечивает условное выполнение операторов.
Int Метод Int округляет значения точек указанной переменной до ближайшего меньшего целого.
Interpolate Метод Interpolate осуществляет интерполяцию значений переменной.
InterpolateP Метод InterpolateP осуществляет интерполяцию по шаблону значений переменной.
IsSeriesEmpty Метод IsSeriesEmpty возвращает признак пустоты ряда.
Lag Метод Lag осуществляет сдвиг переменной вперёд на заданное количество точек во временном периоде.
Lead Метод Lead осуществляет сдвиг переменной назад на заданное количество точек во временном периоде.
Level Метод Level осуществляет применение функции Level к указанной переменной.
LevelIndexSeries Метод LevelIndexSeries возвращает текущий индекс элемента для заданной календарной динамики.
Ln Метод Ln возвращает натуральный логарифм точек указанной переменной.
Log Метод Log возвращает логарифм точек указанной переменной по заданному основанию.
Log10 Метод Log10 возвращает десятичный логарифм точек указанной переменной.
LowerConfidenceLevel Метод LowerConfidenceLevel возвращает нижнюю доверительную границу прогнозного ряда.
Lrxf Метод Lrxf осуществляет моделирование переменной с помощью LRX-фильтра.
Max Метод Max возвращает максимальное значение среди точек переменной.
MaxI Метод MaxI возвращает максимальное значение среди точек переменной, если она содержит только целые значения.
Mean Метод Mean возвращает математическое ожидание для указанной переменной.
Median Метод Median возвращает медиану для указанной переменной.
MedianSmooth Метод MedianSmooth выполняет медианное сглаживание переменной.
MedianSmoothR Метод MedianSmoothR выполняет медианное сглаживание переменной с помощью пакета R.
Min Метод Min возвращает минимальное значение среди точек переменной.
MinI Метод MinI возвращает минимальное значение среди точек переменной, если она содержит только целые значения.
Mod_ Метод Mod_ возвращает остаток от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число.
Mode Метод Mode возвращает моду указанной переменной.
Modulus Метод Modulus возвращает остаток от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число.
MovAvg Метод MovAvg осуществляет преобразование переменной методом скользящего среднего.
MovAvgR Метод MovAvgR осуществляет преобразование переменной методом скользящего среднего с помощью пакета R.
Mult Метод Mult возвращает произведение соответствующих точек для двух и более переменных.
None Метод None возвращает признак неиспользования константы.
Nvl Метод Nvl заполняет пропуски в данных переменной указанным значением.
Ols Метод Ols осуществляет моделирование переменной линейной регрессией (оценка МНК).
OlsR Метод OlsR осуществляет моделирование переменной линейной регрессией (оценка МНК) с помощью пакета R.
Pch Метод Pch осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к предыдущему периоду.
PchA Метод PchA осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к предыдущему периоду с поправкой на сезонность.
PchX Метод PchX осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к указанному периоду.
PchY Метод PchY осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к соответствующему периоду предыдущего года.
Pi Метод Pi возвращает математическую константу «Пи».
Power Метод Power возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень.
PowerI Метод PowerI возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень, если все точки переменной и степень являются целыми числами.
R Метод R выполняет преобразование данных с помощью методов пакета R.
Rand Метод Rand возвращает равномерно распределённое случайное число из диапазона [0; 1).
RandBetween Метод RandBetween возвращает случайное вещественное число между двумя заданными числами.
RandBetweenI Метод RandBetweenI возвращает случайное целое число между двумя заданными целыми числами.
Ratio Метод Ratio осуществляет расчёт коэффициента роста точек переменной.
Rebase Метод Rebase осуществляет применение функции Rebase к указанной переменной.
Remainder Метод Remainder возвращает остаток от деления значений точек переменной на заданное число.
Residuals Метод Residuals возвращает ряд остатков.
Round Метод Round осуществляет округление значений точек переменной.
RoundDown Метод RoundDown осуществляет округление с недостатком значений точек переменной.
RoundUp Метод RoundUp осуществляет округление с избытком значений точек переменной.
SetPeriod Метод SetPeriod формирует период по указанным датам.
Sign Метод Sign возвращает знак точек указанной переменной.
SignI Метод SignI возвращает знак точек указанной переменной, если она содержит только целые значения.
Sin Метод Sin возвращает синус точек указанной переменной.
Splice Метод Splice осуществляет совмещение переменных.
SpliceP Метод SpliceP осуществляет преобразование переменной на основе совмещенных переменных.
Sqrt Метод Sqrt возвращает квадратный корень точек указанной переменной.
StDv Метод StDv возвращает стандартное отклонение для указанной переменной.
Subtract Метод Subtract возвращает разность соответствующих точек для двух и более переменных.
Sum Метод Sum возвращает сумму соответствующих точек для двух и более переменных.
SumI Метод SumI возвращает сумму соответствующих точек для двух и более переменных, если они содержат только целые значения.
SumSq Метод SumSq возвращает сумму квадратов для соответствующих точек для двух и более переменных.
Tan Метод Tan возвращает тангенс точек указанной переменной.
Trunc Метод Trunc усекает точки переменной до указанного количества десятичных разрядов.
Truncate Метод Truncate осуществляет усечение переменной по заданным параметрам.
Tsls Метод Tsls осуществляет моделирование переменной с помощью линейной регрессии (оценка методом инструментальных переменных).
TslsR Метод TslsR моделирует данные переменной с помощью линейной регрессии (оценка методом инструментальных переменных). Расчёт выполняется с помощью пакета R.
UpperConfidenceLevel Метод UpperConfidenceLevel возвращает верхнюю доверительную границу прогнозного ряда.
Variance Метод Variance возвращает дисперсию переменной.
X11 Метод X11 осуществляет сезонную декомпозицию и корректировку данных.
YearSeries Метод YearSeries возвращает текущее значение года для каждой точки ряда в зависимости от заданных периодов расчёта.

См. также:

Классы сборки Ms