IModelling.OlsR

Синтаксис

OlsR(Input: ITimeSeries;

Period: IMsPeriod;

ConstantValue: Variant;

AROrder: Integer;

MAOrder: Integer;

Casewise: MsCasewise;

Explanatories: Array): Variant;

Параметры

Input. Моделируемая переменная;

Period. Период, на котором рассчитывается метод;

ConstantValue. Константа, используемая в расчётах;

AROrder. Порядок авторегрессии;

MAOrder. Порядок скользящего среднего;

Casewise. Метод обработки пропусков;

Explanatories. Объясняющие переменные.

Описание

Метод OlsR осуществляет моделирование переменной линейной регрессией (оценка МНК) с помощью пакета R.

Комментарий

Используйте метод OlsR только при векторном режиме расчёта.

Для использования данного метода в репозитории должна быть настроена интеграция с R. Для настройки интеграции обратитесь к статье «Как настроить интеграцию с R?».

Особенности задания параметров:

Period. Если значение параметра Null, то метод рассчитывается на всём временном периоде;
ConstantValue. Значение константы может быть задано пользователем либо оценено автоматически. Для автоматической оценки значений используйте метод IModelling.Estimate. Если модель должна быть рассчитана без константы, то используйте метод IModelling.None;
AROrder, MAOrder. Параметры задаются в строковом виде. Укажите номера или диапазоны порядка авторегрессии/скользящего среднего, разделяя их запятыми. Диапазон порядка авторегрессии/скользящего среднего указывается через знак «-». Например: AROrder = "1-3,5";
MAOrder. Если задан порядок скользящего среднего, то можно использовать ретрополяцию при оценке его коэффициентов. По умолчанию ретрополяция используется. Если ретрополящию необходимо отключить, то параметр MAOrder должен содержать строку «backcast.No». Например: MAOrder = "1-4;backcast.No";
Explanatories. Термы, соответствующие переменным, указываются через запятую. Необходимо помнить, что число объясняющих переменных (m) должно удовлетворять неравенству: 0 < m < n-1 для модели с константой и 0 < m < n для модели без константы, где n - число наблюдений в моделируемой переменной.

Пример

Для выполнения примера предполагается наличие в репозитории контейнера моделирования с идентификатором MS. В данном контейнере содержится модель с идентификатором MODEL_D, рассчитываемая методом детерминированного уравнения и содержащая более одно входной переменной.

В репозитории должна быть настроена интеграция с R. Для настройки интеграции обратитесь к статье «Как настроить интеграцию с R?».

Добавьте ссылки на системные сборки: Metabase, Ms.

Sub UserOlsR;
Var
    Mb: IMetabase;
    ModelSpace, ModelObj: IMetabaseObject;
    Transf: IMsFormulaTransform;
    Formula: IMsFormula;
    Model: IMsModel;
    Determ: IMsDeterministicTransform;
    TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
    Slice: IMsFormulaTransformSlice;
    TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
    Inp_1, Inp_2: String;
    Expr: IExpression;
Begin
    // Получаем репозиторий
    Mb := MetabaseClass.Active;
    // Получаем контейнер моделирования
    ModelSpace := Mb.ItemById("MS").Bind;
    // Получаем модель
    ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace("MODEL_D", ModelSpace.Key).Edit;
    Model := ModelObj As IMsModel;
    // Получаем параметры расчета модели
    Transf := Model.Transform;
    Formula := Transf.FormulaItem(0);
    Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
    // Получаем первую входную переменную
    TransVar := Transf.Inputs.Item(0);
    Slice := TransVar.Slices.Item(0);
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
    TermInfo.Slice := Slice;
    // Задаем режим передачи переменной в расчет
    TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
    // Получаем внутреннее представление переменной в виде текста
    Inp_1 := TermInfo.TermInnerText;
    // Получаем вторую входную переменную
    TransVar := Transf.Inputs.Item(1);
    Slice := TransVar.Slices.Item(0);
    TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
    TermInfo.Slice := Slice;
    // Задаем режим передачи переменной в расчет
    TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
    // Получаем внутреннее представление переменной в виде текста
    Inp_2 := TermInfo.TermInnerText;
    // Получаем выражение расчета модели
    Expr := Determ.Expression;
    Expr.References := "Ms";
    // Задаем выражение расчета модели
    Expr.AsString := "OlsR(" + Inp_1 + ", SetPeriod(2000,2015), Estimate, 1," +
        "1, MsCasewise.Yes, " + Inp_2 + ")";
    // Проверяем корректность выражения
    If Expr.Valid
        // Если выражение задано корректно, то сохраняем модель
        Then ModelObj.Save;
        // Если выражение некорректное, то выводим сообщение в окно консоли
        Else Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
    End If;
End Sub UserOlsR;

В результате выполнения примера модель будет выполнять моделирование первой входной переменной с помощью линейной регрессии (оценка МНК) на заданном периоде. Значение константы будет оценено автоматически. Будет применена обработка пропусков методом Casewise. Расчёт будет выполнятся с помощью пакета R.

Пример использования в выражениях

Выражение 1:

OlsR({Чикаго - население[t]}, Null, None, 0, 0, MsCasewise.Yes, {Мехико - население[t]})

Результат: временной ряд «Чикаго - население» будет смоделирован методом линейной регрессии (оценка МНК) на всем периоде по следующим параметрам: константа не используется, порядки авторегрессии и скользящего среднего не заданы, объясняющая переменная - временной ряд «Мехико - население», выполняется обработка пропусков методом Casewise. Расчёт выполняется с помощью пакета R.

Применение: можно использовать в формулах универсального редактора выражения в любом инструменте платформы, где он доступен.

Выражение 2:

OlsR(X1, SetPeriod(2000, 2015), Estimate, 1, 2, MsCasewise.Yes, X2, X3)

Результат: фактор «X1» будет смоделирован методом линейной регрессии (оценка МНК) по следующим параметрам: период расчета - 2000-2015, константа оценена методом IModelling.Estimate, порядок авторегрессии - «1», порядок скользящего среднего «2», объясняющие переменные - факторы «X2» и «X3», выполняется обработка пропусков методом Casewise. Расчёт выполняется с помощью пакета R.

Применение: можно использовать в формулах моделей контейнера моделирования.

См. также:

IModelling | Метод наименьших квадратов | База данных временных рядов: калькулятор, Линейная регрессия | Контейнер моделирования: модель «Линейная регрессии (оценка МНК)», редактирование регрессора/формулы