Класс Modelling содержит методы, предназначенные для преобразования переменных.
| Имя метода | Краткое описание | |
| Метод Abs возвращает абсолютное значение (модуль) точек указанной переменной. | ||
| Метод AbsI возвращает абсолютное значение (модуль) точек указанной переменной, если она содержит только целые значения. | ||
| Метод Arima осуществляет моделирование значений переменной методом ARIMA. | ||
| Метод ArimaR моделирует значения переменной методом ARIMA с помощью пакета R. | ||
| Метод ASCII возвращает код в ASCII для первого символа строки. | ||
| Метод AutoTrend подбирает для переменной оптимальный тренд на заданном периоде. | ||
| Метод Average возвращает среднее значение точек указанной переменной. | ||
| Метод AverageI возвращает среднее значение точек указанной переменной, если она содержит только целые значения. | ||
| Метод Bpf моделирует значения переменной фильтром Бакстера-Кинга. | ||
| Метод BpfR моделирует значения переменной фильтром Бакстера-Кинга с помощью пакета R. | ||
| Метод Char возвращает символ, соответствующий указанному ASCII-коду. | ||
| Метод Coalesce возвращает ряд, каждая точка которого вычисляется как первое встреченное значение из указанных рядов, которое не равно Null. | ||
| Метод Collapse осуществляет агрегацию значений переменной. | ||
| Метод Combine возвращает ряд, содержащий данные исходного ряда на период идентификации и прогнозного ряда на период прогнозирования. | ||
| Метод Contains возвращает признак наличия искомой подстроки в исходной строке. | ||
| Метод Cos возвращает косинус точек указанной переменной. | ||
| Метод Cumulative осуществляет преобразование переменной с применением указанного метода накопления. | ||
| Метод CumulativeYTD осуществляет преобразование переменной с применением указанного метода накопления к началу года. | ||
| Метод Default_ возвращает значение Null. | ||
| Метод Diff осуществляет расчет прироста точек переменной к предыдущему периоду. | ||
| Метод DiffX осуществляет расчет прироста точек переменной к указанному периоду. | ||
| Метод DiffY осуществляет расчет прироста точек переменной к соответствующему периоду предыдущего года. | ||
| Метод Div_ возвращает целую часть от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число. | ||
| Метод Division возвращает частное от поточечного деления двух переменных. | ||
| Метод DLog осуществляет расчет прироста логарифма точек переменной к предыдущему периоду. | ||
| Метод DLogX осуществляет расчет прироста логарифма точек переменной к указанному периоду. | ||
| Метод DynamicLowerConfidenceLevel возвращает нижнюю динамическую доверительную границу прогнозного ряда. | ||
| Метод DynamicUpperConfidenceLevel возвращает верхнюю динамическую доверительную границу прогнозного ряда. | ||
| Метод Ecm осуществляет преобразование переменной с помощью модели коррекции ошибок. | ||
| Метод EndsWith возвращает признак того, что исходная строка оканчивается искомой подстрокой. | ||
| Метод Estimate возвращает оцененное значение константы. | ||
| Метод Exp возвращает результат возведения числа «е» в степень, заданную точкой переменной. | ||
| Метод ExpSmooth осуществляет преобразование переменной методом экспоненциального сглаживания. | ||
| Метод ExpSmoothR преобразует данные переменной методом экспоненциального сглаживания с помощью пакета R. | ||
| Метод ExpX возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень. | ||
| Метод Extrapolate осуществляет преобразование переменной с использованием тренда с подбором функциональной зависимости. | ||
| Метод Fact возвращает факториал точек указанной переменной. | ||
| Метод Fill заполняет пустые значения ряда с помощью различных методов обработки пропусков. | ||
| Метод Find возвращает позицию начала подстроки в указанной исходной строке. | ||
| Метод Fitted возвращает сглаженный ряд. | ||
| Метод Floor возвращает результат округления точек переменной до кратного заданной точности с недостатком. | ||
| Метод FloorI возвращает результат округления точек переменной до кратного заданной точности с недостатком. Переменная должна содержать только целые значения. | ||
| Метод Forecast возвращает прогнозные значения для указанного ряда. | ||
| Метод GetValueByDate возвращает значение ряда на заданную дату. | ||
| Метод GreyForecast осуществляет моделирование переменной с помощью Грей-метода. | ||
| Метод Hpf осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта (параметр сглаживания - лямбда). | ||
| Метод HpfP осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта, вычисляя параметр сглаживания в зависимости от динамики модели и параметра «степень». | ||
| Метод HpfR сглаживает данные переменной фильтром Ходрика-Прескотта с помощью пакета R. | ||
| Метод Iif обеспечивает условное выполнение операторов. | ||
| Метод Int округляет значения точек указанной переменной до ближайшего меньшего целого. | ||
| Метод Interpolate осуществляет интерполяцию значений переменной. | ||
| Метод InterpolateP осуществляет интерполяцию по шаблону значений переменной. | ||
| Метод IsSeriesEmpty возвращает признак пустоты ряда. | ||
| Метод Lag осуществляет сдвиг переменной вперед на заданное количество точек во временном периоде. | ||
| Метод Lead осуществляет сдвиг переменной назад на заданное количество точек во временном периоде. | ||
| Метод Left возвращает указанное количество символов с левого края строки. | ||
| Метод Length возвращает количество символов в указанной строке. | ||
| Метод Level осуществляет применение функции «Level» к указанной переменной. | ||
| Метод LevelIndexSeries возвращает текущий индекс элемента для заданной календарной динамики. | ||
| Метод Ln возвращает натуральный логарифм точек указанной переменной. | ||
| Метод Log возвращает логарифм точек указанной переменной по заданному основанию. | ||
| Метод Log10 возвращает десятичный логарифм точек указанной переменной. | ||
Метод Lower возвращает указанную строку, преобразованную в нижний регистр. |
||
| Метод LowerConfidenceLevel возвращает нижнюю доверительную границу прогнозного ряда. | ||
| Метод Lrxf осуществляет моделирование переменной с помощью LRX-фильтра. | ||
| Метод LTrim возвращает строку с удаленными пробелами в начале строки. | ||
| Метод Max возвращает максимальное значение среди точек переменной. | ||
| Метод Max_ возвращает максимум из двух строк, используя посимвольное сравнение. | ||
| Метод MaxI возвращает максимальное значение среди точек переменной, если она содержит только целые значения. | ||
| Метод Mean возвращает математическое ожидание для указанной переменной. | ||
| Метод Median возвращает медиану для указанной переменной. | ||
| Метод MedianSmooth осуществляет моделирование переменной с помощью медианного сглаживания. | ||
| Метод MedianSmoothR выполняет медианное сглаживание переменной с помощью пакета R. | ||
| Метод Mid возвращает подстроку указанной длины и начинающуюся с указанной позиции исходной строки. | ||
| Метод Min возвращает минимальное значение среди точек переменной. | ||
| Метод Min_ возвращает минимум из двух строк, используя посимвольное сравнение. | ||
| Метод MinI возвращает минимальное значение среди точек переменной, если она содержит только целые значения. | ||
| Метод Mod_ возвращает остаток от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число. | ||
| Метод Mode возвращает моду указанной переменной. | ||
| Метод Modulus возвращает остаток от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число. | ||
| Метод MovAvg осуществляет преобразование переменной методом скользящего среднего. | ||
| Метод MovAvgR преобразует данные переменной методом скользящего среднего с помощью пакета R. | ||
| Метод Mult возвращает произведение соответствующих точек для двух и более переменных. | ||
| Метод None возвращает признак того, что константа не используется. | ||
| Метод Nvl заполняет пропуски в данных переменной указанным значением. | ||
| Метод Ols осуществляет моделирование переменной с помощью линейной регрессии (оценка МНК). | ||
| Метод OlsR моделирует данные переменной с помощью линейной регрессии (оценка МНК). Расчет выполняется с помощью пакета R. | ||
| Метод Pch осуществляет расчет темпа прироста точек переменной к предыдущему периоду. | ||
| Метод PchA осуществляет расчет темпа прироста точек переменной к предыдущему периоду с поправкой на сезонность. | ||
| Метод PchX осуществляет расчет темпа прироста точек переменной к указанному периоду. | ||
| Метод PchY осуществляет расчет темпа прироста точек переменной к соответствующему периоду предыдущего года. | ||
| Метод Pi возвращает математическую константу «Пи». | ||
| Метод Power возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень. | ||
| Метод PowerI возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень. Все точки переменной и степень должны быть целыми числами. | ||
| Метод R выполняет преобразование данных с помощью методов пакета R. | ||
| Метод Rand возвращает равномерно распределенное случайное число из диапазона [0; 1). | ||
| Метод RandBetween возвращает случайное вещественное число между двумя заданными числами. | ||
| Метод RandBetweenI возвращает случайное целое число между двумя заданными целыми числами. | ||
| Метод Ratio осуществляет расчет коэффициента роста точек переменной. | ||
| Метод Rebase осуществляет применение функции «Rebase» к указанной переменной. | ||
| Метод Remainder возвращает остаток от деления значений точек переменной на заданное число. | ||
| Метод Replace возвращает строку, в которой все вхождения указанной подстроки заменены на указанную строку. | ||
| Метод Residuals возвращает ряд остатков. | ||
| Метод Right возвращает указанное количество символов с правого края строки. | ||
| Метод Round осуществляет округление значений точек переменной. | ||
| Метод RoundDown осуществляет округление с недостатком значений точек переменной. | ||
| Метод RoundUp осуществляет округление с избытком значений точек переменной. | ||
| Метод RTrim возвращает строку с удаленными пробелами в конце строки. | ||
| Метод SetPeriod формирует период по указанным датам. | ||
| Метод Sign возвращает знак точек указанной переменной. | ||
| Метод SignI возвращает знак точек указанной переменной, если она содержит только целые значения. | ||
| Метод Sin возвращает синус точек указанной переменной. | ||
| Метод Space возвращает строку, состоящую из указанного количества пробелов. | ||
| Метод Splice осуществляет совмещение переменных. | ||
| Метод SpliceP осуществляет преобразование переменной на основе совмещенных переменных. | ||
| Метод Sqrt возвращает квадратный корень точек указанной переменной. | ||
| Метод StartsWith возвращает признак того, что исходная строка начинается с искомой подстроки. | ||
| Метод StDv возвращает стандартное отклонение для указанной переменной. | ||
| Метод Subtract возвращает разность соответствующих точек для двух и более переменных. | ||
| Метод Sum возвращает сумму соответствующих точек для двух и более переменных. | ||
| Метод SumI возвращает сумму соответствующих точек для двух и более переменных, если они содержат только целые значения. | ||
| Метод SumSq возвращает сумму квадратов для соответствующих точек для двух и более переменных. | ||
| Метод Tan возвращает тангенс точек указанной переменной. | ||
| Метод Trim возвращает строку с удаленными пробелами в начале и конце. | ||
| Метод Trunc усекает точки переменной до указанного количества десятичных разрядов. | ||
| Метод Truncate осуществляет усечение переменной по заданным параметрам. | ||
| Метод Tsls осуществляет моделирование переменной с помощью линейной регрессии (оценка методом инструментальных переменных). | ||
| Метод TslsR моделирует данные переменной с помощью линейной регрессии (оценка методом инструментальных переменных). Расчет выполняется с помощью пакета R. | ||
| Метод Upper возвращает указанную строку, преобразованную в верхний регистр. | ||
|
Метод UpperConfidenceLevel возвращает верхнюю доверительную границу прогнозного ряда. | |
| Метод Variance возвращает дисперсию переменной. | ||
| Метод X11 осуществляет сезонную декомпозицию и корректировку данных. | ||
| Метод YearSeries возвращает текущее значение года для каждой точки ряда в зависимости от заданных периодов расчета. |
См. также: