Классы сборки Stat

В рамках сборки Stat существуют следующие классы:

	Класс	Краткое описание
	QRegStatistics	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.
	SmArima	Устарел. Класс SmArima реализует алгоритм статистического метода ARIMA.
	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.
	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