ISmBinaryModel.BinaryForecast

Синтаксис

BinaryForecast: Array;

Описание

Свойство BinaryForecast возвращает бинарный прогнозный ряд.

Комментарии

Для получения бинарного модельного ряда используйте свойство ISmBinaryModel.BinaryFitted.

Для получения прогнозного ряда используйте свойство ISmBinaryModel.Forecast.

Пример

Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.

Sub UserProc;
Var
    bm: SmBinaryModel;
    can: Array[9] Of Double;
    bin2: Array[5] Of Integer;
    i, res: Integer;
    Intercept: IIntercept;
    Explanatories: ISlSeries;
Begin
    bm := New SmBinaryModel.Create;
    // Задаем значения объясняющего ряда
    can[00] := 6.209; can[05] := 5;
    can[01] := 6.385; can[06] := 6;
    can[02] := 6.29; can[07] := 7;
    can[03] := 6.25; can[08] := 8;
    can[04] := 6.1;
    // Задаем значения объясняемого ряда
    bin2[00] := 1; bin2[03] := 0;
    bin2[01] := 1; bin2[04] := 0;
    bin2[02] := 0;
    // Задаем значения первой и последней точек периода идентификации
    bm.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
    bm.ModelPeriod.LastPoint := 5;
    // Задаем значение последней точки прогноза
    bm.Forecast.LastPoint := 9;
    // Задаем тип модели
    bm.BinaryDistr := BinaryDistrType.Probit;
    // Задаем значение деления на группы и точность
    bm.ClassificationCutOff := 0.5;
    bm.Tolerance := 0.001;
    // Задаем объясняемый ряд
    bm.BinaryExplained := bin2;
    // Задаем объясняющий ряд
    Explanatories := bm.Explanatories;
    Explanatories.Add.Value := can;
    // Задаем способ оценки константы
    Intercept := bm.ModelCoefficients.Intercept;
    Intercept.Mode := InterceptMode.AutoEstimate;
    // Производим расчет и выводим сообщения об ошибках
    res:=bm.Execute;
    // Выводим результаты расчетов
    If (res = 0) Then
        Debug.WriteLine(" === Модельный ряд ===");
        For i := 0 To bm.Fitted.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(bm.Fitted[i]);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Бинарный модельный ряд ===");
        For i := 0 To bm.BinaryFitted.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(bm.BinaryFitted[i]);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Вероятностный модельный ряд ===");
        For i := 0 To bm.ProbabilityFitted.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(bm.ProbabilityFitted[i]);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Прогнозный ряд ===");
        For i := 0 To bm.Forecast.Value.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(bm.Forecast.Value[i]);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Бинарный прогнозный ряд ===");
        For i := 0 To bm.BinaryForecast.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(bm.BinaryForecast[i]);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Вероятностный прогнозный ряд ===");
        For i := 0 To bm.ProbabilityForecast.Length - 1 Do
            Debug.WriteLine(bm.ProbabilityForecast[i]);
        End For;
        Debug.WriteLine(" === Критерии качества классификации ===");
        Debug.WriteLine("Количество истинно-положительных значений: " + bm.RelevanceMeasure.TruePositive.ToString);
        Debug.WriteLine("Количество истинно-отрицательных значений: " + bm.RelevanceMeasure.TrueNegative.ToString);
        Debug.WriteLine("Количество ложно-положительных значений: " + bm.RelevanceMeasure.FalsePositive.ToString);
        Debug.WriteLine("Количество ложно-отрицательных значений: " + bm.RelevanceMeasure.FalseNegative.ToString);
        Debug.WriteLine("Общая точность: " + bm.RelevanceMeasure.Accuracy.ToString);
        Debug.WriteLine("Ф - оценка: " + bm.RelevanceMeasure.F1.ToString);
        Debug.WriteLine("Точность положительного результата: " + bm.RelevanceMeasure.Precision.ToString);
        Debug.WriteLine("Полнота положительного результата: " + bm.RelevanceMeasure.Recall.ToString);
        Else
            Debug.WriteLine(bm.Errors);
    End If; 
End Sub UserProc;

В результате выполнения примера в окно консоли будут выведены: модельный ряд, бинарный модельный ряд, вероятностный модельный ряд, прогнозный ряд, бинарный прогнозный ряд, вероятностный прогнозный ряд и критерии качества классификации.

См. также:

ISmBinaryModel