Stat > Классы сборки Stat
В рамках сборки Stat существуют следующие классы:
| Класс | Краткое описание | |
 |
Класс QRegStatistics определяет характеристики квантильной регрессии. | |
|
Sm2SLS | Класс Sm2SLS реализует метод инструментальных переменных для оценки коэффициентов линейной регрессии. |
|
SmARCHTest | Класс SmARCHTest предназначен для работы с параметрами теста ARCH на гетероскедастичность. |
|
SmAssociationRules | Класс SmAssociationRules предназначен для выполнения интеллектуального анализа данных методом «Анализ ассоциаций». |
|
SmAugmentDickeyFullerTest | Класс SmAugmentDickeyFullerTest предназначен для работы с параметрами расширенного теста Дики-Фуллера. |
|
SmAutoCorrelation | Класс SmAutoCorrelation реализует алгоритм автокорреляционного анализа. |
|
SmAutoRegress | Класс SmAutoRegress реализует алгоритм авторегрессии. |
|
SmBackPropagation | Класс SmBackPropagation предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Сеть обратного распространения». |
|
SmBandpassFilter | Класс SmBandpassFilter реализует алгоритм Бакстера-Кинга. |
|
SmBetaDistribution | Класс SmBetaDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из бета-распределения с заданными параметрами. |
|
SmBinaryModel | Класс SmBinaryModel реализует алгоритм бинарной регрессии. |
|
SmBinning | Класс SmBinning предназначен для работы с процедурой Binning. |
|
SmBinomialDistribution | Класс SmBinomialDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного биномиального распределения с заданными параметрами. |
|
SmBoxConstrainedOptimization | Класс SmBoxConstrainedOptimization предназначен для работы с параметрами оптимизации функции произвольного вида. |
|
SmBreuschPaganGodfreyTest | Класс SmBreuschPaganGodfreyTest предназначен для работы с параметрами теста Бреуша-Пагана-Годфри на гетероскедастичность. |
|
SmBreuschPaganTest | Класс SmBreuschPaganTest предназначен для работы с параметрами теста Бреуша-Пагана. |
|
ISmCART | Класс SmCART предназначен для решения задач классификации путем построения бинарных деревьев. |
|
SmCauchyDistribution | Класс SmCauchyDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Коши с заданными параметром сдвига (медианой) и параметром масштаба. |
|
SmCensoredTruncatedRegression | Класс SmCensoredTruncatedRegression предназначен для расчета линейной регрессии с урезанными или цензурированными данными. |
|
SmCensus1 | Класс SmCensus1 реализует метод Census I, который производит разложение исходного ряда на сезонную составляющую, тренд-циклическую и нерегулярную компоненты. |
|
SmCensus2 | Класс SmCensus2 реализует метод «X11», который является усовершенствованным вариантом метода сезонной декомпозиции и корректировки «Census I». |
|
SmChi2Distribution | Класс SmChi2Distribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения χ2 (хи-квадрат) с заданным количеством степеней свободы. |
|
SmChowTest | Класс SmChowTest реализует алгоритм теста Чоу на наличие структурных изменений. |
|
SmCointegratingRegression | Класс SmCointegratingRegression предназначен для работы с коинтегрирующей регрессией. |
|
SmCointegrationEq | Класс SmCointegrationEq реализует алгоритм метода коррекции ошибок. |
|
SmCurveEstimation | Класс SmCurveEstimation реализует алгоритм подбора формы зависимости. |
|
SmDecisionTree | Класс SmDecisionTree предназначен для заполнения пропусков в значениях ряда с помощью дерева решений. |
|
SmDerivative | Класс SmDerivative предназначен для расчёта производных. |
|
SmDickeyFullerGLSTest | Класс SmDickeyFullerGLSTest предназначен для работы с параметрами обобщенного теста Дики-Фуллера. |
|
SmDiscriminantAnalysis | Класс SmDiscriminantAnalysis применяется для интеллектуального анализа данных методом «Дискриминантный анализ». |
|
SmElliotRothenbergStockTest | Класс SmElliotRothenbergStockTest предназначен для работы с параметрами теста Эллиота-Розенберга-Стока. |
|
SmEngleGrangerTest | Класс SmEngleGrangerTest предназначен для работы с параметрами теста Энгла-Гранжера. |
|
SmErrorCorrectionModel | Класс SmErrorCorrectionModel реализует алгоритм расчета модели коррекции ошибок (ECM). |
|
SmExponentialDistribution | Класс SmExponentialDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из экспоненциального распределения с заданным математическим ожиданием. |
|
SmExponentialSmoothing | Класс SmExponentialSmoothing реализует алгоритм экспоненциального сглаживания. |
|
SmFillGapsProcedure | Класс SmFillGapsProcedure реализует алгоритм обработки пропусков рядов данных. |
|
SmFisherDistribution | Класс SmFisherDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Фишера с двумя заданными степенями свободы. |
|
SmFisherTest | Класс SmFisherTest реализует алгоритм теста Фишера. |
|
SmGammaDistribution | Класс SmGammaDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из гамма-распределения с заданными параметрами формы и масштаба. |
|
SmGARCH | Класс SmGARCH реализует алгоритм авторегрессионной условно гетероскедастичной модели (GARCH модель). |
|
SmGeneralizedExtremeValueDistribution | Класс SmGeneralizedExtremeValueDistribution предназначен для оценки параметров распределения экстремальных значений методом максимального правдоподобия. |
|
SmGeneralizedParetoDistribution | Класс SmGeneralizedParetoDistribution предназначен для оценки параметров обобщенного распределения Парето методом максимального правдоподобия. |
|
SmGeometricExtrapolation | Класс SmGeometricExtrapolation реализует алгоритм геометрической экстраполяции. |
|
SmGradientBoostedTree | Класс SmGradientBoostedTree предназначен для настройки параметров расчета градиентного бустинга. |
|
SmGrangerTest | Класс SmGrangerTest реализует алгоритм теста Гранжера. |
|
SmGreyForecast | Класс SmGreyForecast реализует алгоритм Грей-метода. |
|
SmHierarchicalClusterAnalysis | Класс SmHierarchicalClusterAnalysis реализует алгоритм иерархического кластерного анализа. |
|
SmHighlightExceptions | Класс SmHighlightExceptions предназначен для выполнения интеллектуального анализа данных методом «Поиск исключений». |
|
SmHodrickPrescottFilter | Класс SmHodrickPrescottFilter реализует алгоритм фильтра Ходрика-Прескотта. |
|
SmHyperGeometricDistribution | Класс SmHyperGeometricDistribution позволяет по заданным параметрам генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного гипергеометрического распределения количества «успешных элементов» в выборке из конечной совокупности, содержащей «успешные элементы». |
|
SmJohansenTest | Класс SmJohansenTest реализует алгоритм теста Йохансена. |
|
SmKmeansClusterAnalysis | Класс SmKmeansClusterAnalysis реализует алгоритм кластеризации методом к-средних. |
|
SmKolmogorovSmirnovTest | Класс SmKolmogorovSmirnovTest реализует алгоритм теста Колмогорова-Смирнова. |
|
SmKwiatkowskiPhillipsSchmidtShinTest | Класс SmKwiatkowskiPhillipsSchmidtShinTest предназначен для работы с параметрами теста Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина. |
|
SmLIML | Класс SmLIML предназначен для работы с методом максимального правдоподобия с ограниченной информацией и методом оценки K-class. |
|
SmLinearEquations | Класс SmLinearEquations реализует алгоритм решения системы линейных уравнений. |
|
SmLinearProgramming | Класс SmLinearProgramming реализует алгоритм линейного программирования (симплекс-метод). |
|
SmLinearRegress | Класс SmLinearRegress реализует алгоритм метода линейная регрессия. |
|
SmLogisticDistribution | Класс SmLogisticDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из логистического распределения с заданными параметром сдвига (медианой) и параметром масштаба. |
|
SmLogisticRegression | Класс SmLogisticRegression предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Логистическая регрессия». |
|
SmLogNormalDistribution | Класс SmLogNormalDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из логнормального распределения с заданными математическим ожиданием и дисперсией. |
|
SmLongRunCovariance | Класс SmLongRunCovariance предназначен для работы с долгосрочной ковариацией. |
|
SmLPSolveManager | Класс SmLPSolveManager реализует объект, используемый для указания пути к установленному и интегрированному с «Форсайт. Аналитическая платформа» модулю LPSolve. |
|
SmLRXFilter | Класс SmLRXFilter реализует алгоритм LRX-фильтра. |
|
SmMarkovSwitchingGARCH | Класс SmMarkovSwitchingGARCH предназначен для работы с моделю MS-GARCH (Markov switching GARCH) с одним переменным параметром: среднее значение дисперсии. |
|
SmMedianSmoothing | Класс SmMedianSmoothing реализует алгоритм медианного сглаживания. |
|
SmMultiNormalDistribution | Класс SmMultiNormalDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из многомерного нормального распределения. |
|
SmNaiveBayes | Класс SmNaiveBayes используется для выявления ключевых факторов с помощью наивного классификатора Байеса. |
|
SmNgPerronTest | Класс SmNgPerronTest предназначен для работы с параметрами теста Нг-Перрона. |
|
SmNonLinearEquations | Класс SmNonLinearEquations реализует алгоритм системы нелинейных уравнений. |
|
SmNonLinearLeastSquare | Класс SmNonLinearLeastSquare реализует алгоритм нелинейного метода наименьших квадратов. |
|
SmNonLinearOptimization | Класс SmNonLinearOptimization реализует алгоритм оптимизации функции произвольного вида при нелинейных ограничениях. |
|
SmNormalDistribution | Класс SmNormalDistribution позволяет генерировать вектор псевдослучайных чисел исходя из нормального распределения с заданными средним значением (математическим ожиданием) и дисперсией. |
|
SmOmittedVariablesTest | Класс SmOmittedVariablesTest реализует алгоритм теста на пропущенные переменные. |
|
SmPairCorrelation | Класс SmPairCorrelation реализует алгоритм расчета парных коэффициентов корреляции. |
|
SmParetoDistribution | Класс SmParetoDistribution реализует алгоритм распределения Парето. |
|
SmPartialCorrelation | Класс SmPartialCorrelation реализует алгоритм расчета частных коэффициентов корреляции. |
|
SmPhillipsOuliarisTest | Класс SmPhillipsOuliarisTest предназначен для работы с параметрами теста Филлипса-Оуляриса. |
|
SmPhillipsPerronTest | Класс SmPhillipsPerronTest предназначен для работы с параметрами теста Филлипса-Перрона. |
|
SmPoissonDistribution | Класс SmPoissonDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного распределения Пуассона с заданной интенсивностью событий. |
|
SmPooledModel | Класс SmPooledModel реализует алгоритм регрессии на панельных данных. |
|
SmPrincipalComponentAnalysis | Класс SmPrincipalComponentAnalysis реализует алгоритм метода главных компонент. |
|
SmQPortions | Класс SmQPortions реализует алгоритм расчета медианы, квартилей, процентилей и децилей. |
|
SmQuadraticProgramming | Класс SmQuadraticProgramming реализует задачу квадратичного программирования. |
|
SmQuantileRegression | Класс SmQuantileRegression реализует метод квантильной регрессии. |
|
SmR | Класс SmR предназначен для интеграции с R. |
|
SmRamseyRESSETTest | Класс SmRamseyRESSETTest реализует алгоритм теста (RESET тест) на наличие ошибок спецификации модели линейной регрессии (Критерий функциональной формы). |
|
SmRandomForest | Класс SmRandomForest предназначен для работы с ансамблем деревьев решений Random Forest. |
|
SmRedundantVariablesTest | Класс SmRedundantVariablesTest реализует алгоритм теста на избыточные переменные. |
|
SmRManager | Класс SmRManager предназначен для задания пути к установленному и интегрированному с «Форсайт. Аналитическая платформа» пакету R. |
|
SmRollingRegression | Класс SmRollingRegression предназначен для работы с параметрами скользящей регрессии. |
|
SmSelfOrganizingMap | Класс SmSelfOrganizingMap предназначен для кластеризации данных с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. |
|
SmSerialCorrelationLMTest | Класс SmSerialCorrelationLMTest реализует алгоритм теста на автокорреляцию остатков модели линейной регрессии. |
|
SmSimultaneousSystem | Класс SmSimultaneousSystem реализует алгоритм для решения системы одновременных уравнений. |
|
SmSingularSpectrumAnalysis | Класс SmSingularSpectrumAnalysis предназначен для выполнения сингулярного спектрального анализа временных рядов. |
|
SmSlideSmoothing | Класс SmSlideSmoothing реализует алгоритм скользящего среднего. |
|
SmStudentDistribution | Класс SmStudentDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Стьюдента с заданным количеством степеней свободы. |
|
SmUniformDistribution | Класс SmUniformDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из непрерывного равномерного распределения на интервале [a, b]. |
|
SmUnivariateSpectrumAnalysis | Класс SmUnivariateSpectrumAnalysis реализует алгоритм спектрального анализа. |
|
SmVarianceAnalysis | Класс SmVarianceAnalysis реализует алгоритм дисперсионного анализа. |
|
SmVectorAutoRegress | Класс SmVectorAutoRegress реализует алгоритм расчета векторной авторегрессии или расчета импульсной функции отклика. |
|
SmWeibullDistribution | Класс SmWeibullDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из двухпараметрического распределения Вейбулла с заданными параметрами формы и масштаба. |
|
SmWhiteHeteroskedasticityTest | Класс SmWhiteHeteroskedasticityTest реализует алгоритм теста Уайта на гетероскедастичность остатков модели линейной регрессии. |
|
Smx12arima | Класс Smx12arima предназначен для работы с методом сезонных поправок X12. |
|
Statistics | Класс Statistics реализует алгоритмы статистических функций. |
См. также:
Интерфейсы сборки Stat | Перечисления сборки Stat | Примеры
