ISmLinearRegress.WeightedSummaryStatistics

Синтаксис

WeightedSummaryStatistics: ISummaryStatistics;

Описание

Свойство WeightedSummaryStatistics возвращает взвешенные описательные статистики модели.

Комментарии

Описательные статистики рассчитываются по общим формулам. Статистики, не актуальные для данной модели, рассчитаны не будут.

Пример

Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.

Sub UserProc;
Var
    Method: SmLinearRegress;
    can, fra, ger: Array[10] Of Double;
    omega: Array[10, 10] Of Double;
    status, i, j: Integer;
    str: String;
Begin
    Method := New SmLinearRegress.Create;
    // Задаем объясняемый ряд
    can[0] := 6209; fra[0] := 4110; ger[0] := 3415;
    can[1] := 6385; fra[1] := 4280; ger[1] := 3673;
    can[2] := 6528; fra[2] := 4459; ger[2] := 4013;
    can[3] := 6837; fra[3] := 4545; ger[3] := 4278;
    can[4] := 6495; fra[4] := 4664; ger[4] := 4577;
    can[5] := 6907; fra[5] := 4861; ger[5] := 5135;
    can[6] := 7349; fra[6] := 5195; ger[6] := 5388;
    can[7] := 7213; fra[7] := 5389; ger[7] := 5610;
    can[8] := 7061; fra[8] := 5463; ger[8] := 5787;
    can[9] := 7180; fra[9] := 5610; ger[9] := 6181;
    For i := 0 To omega.GetUpperBound(1) - 1 Do
        omega[i, i] := 1 + 0.05*i;
    End For;
    // параметры периода идентификации
    Method.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
    Method.ModelPeriod.LastPoint := 10;
    // выбор объясняемой переменной
    Method.Explained.Value := can;
    // выбор регрессоров
    Method.Explanatories.Clear;
    Method.Explanatories.Add.Value := fra;
    Method.Explanatories.Add.Value := ger;
    // Задаем параметры прогнозирования
    Method.Forecast.LastPoint := 10;
    // Признак использования весов
    Method.UseWeights := True;
    // Задаем матрицу ковариаций для обобщенного МНК
    Method.GLSMatrix := omega;
    // Тип весов
    Method.WeightsType := LRWeightsType.StdDeviation;
    // Метод масштабирования весов
    Method.WeightsScaling := WeightsScalingType.Average;
    //Выполняем расчёт и выводим результаты
    status := Method.Execute;
    If status <> 0 Then
        Debug.WriteLine(Method.Errors);
    Else
        Debug.WriteLine("=== Сводные статистики ===");
        Debug.WriteLine(" Коэффициент детерминации: " + Method.WeightedSummaryStatistics.R2.ToString);
        Debug.WriteLine(" Среднее остатков: " + Method.WeightedSummaryStatistics.ME.ToString);
        Debug.WriteLine(" Стандартная ошибка: " + Method.WeightedSummaryStatistics.SE.ToString);
        Debug.WriteLine(" Стандартное отклонение остатков: " + Method.WeightedSummaryStatistics.SEE.ToString);
        Debug.WriteLine("=== Ковариационная матрица ===");
        For i := 0 To Method.CovarianceMatrix.GetUpperBound(1) Do
            str := "";
            For j := 0 To Method.CovarianceMatrix.GetUpperBound(2) Do
                str := str + "  " + (Method.CovarianceMatrix[i, j] As Double).ToString;
            End For;
            Debug.WriteLine(str);
        End For;
    End If;
End Sub UserProc;

После выполнения примера в окно консоли будут выведены значения ковариационной матрицы и взвешенные описательные статистики.

См. также:

ISmLinearRegress