ISlARMA.OrderARSeas

Синтаксис

OrderARSeas: Array;

Описание

Свойство OrderARSeas определяет порядок сезонной авторегрессии.

Комментарии

OrderARSeas является целочисленным массивом и используется при расчете авторегрессии и скользящего среднего в модели ARIMA.

Если задан порядок сезонной авторегрессии, то будут рассчитаны соответствующие коэффициенты: ISlARMA.CoefficientsARSeas.

Пример

Добавьте ссылку на системную сборку «Stat».

Sub UserProc;
Var
    lr: ISmLinearRegress;
    W: Array[40] Of Double;
    ARMA: ISlARMA;
    AR, MA: Array[1] Of Integer;
    Inits: Array[2] Of Double;
    res: Integer;
    d: Double;
    CoefficientsAR, CoefficientsMA: ICoefficients;
    ModelCoefficients: IModelCoefficients;
Begin
    lr := New SmLinearRegress.Create;
// значения объясняемого ряда
    w[00] := 6209; w[10] := 7132; w[20] := 9907; w[30] := 14242;
    w[01] := 6385; w[11] := 7137; w[21] := 10333; w[31] := 14704;
    w[02] := 6752; w[12] := 7473; w[22] := 10863; w[32] := 13802;
    w[03] := 6837; w[13] := 7722; w[23] := 11693; w[33] := 14197;
    w[04] := 6495; w[14] := 8088; w[24] := 12242; w[34] := Double.Nan;
    w[05] := 6907; w[15] := 8516; w[25] := 12227; w[35] := 15589;
    w[06] := 7349; w[16] := 8941; w[26] := 12910; w[36] := 15932;
    w[07] := 7213; w[17] := 9064; w[27] := 13049; w[37] := 16631;
    w[08] := 7061; w[18] := 9380; w[28] := 13384; w[38] := Double.Nan;
    w[09] := 7180; w[19] := 9746; w[29] := 14036; w[39] := 17758;
// период идентификации
    lr.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
    lr.ModelPeriod.LastPoint := 23;
    lr.Forecast.LastPoint := 35;
    lr.MissingData.Method := MissingDataMethod.Casewise;
    lr.Explained.Value := w;
    ModelCoefficients := lr.ModelCoefficients;
// в модели будет использоваться константа
    ModelCoefficients.Intercept.Mode := InterceptMode.AutoEstimate;
    ARMA := lr.ARMA;
// порядок сезонной авторегрессии
    AR[0] := 1;
    ARMA.OrderARSeas := AR;
// порядок сезонного скользящего среднего
    MA[0] := 1;
    ARMA.OrderMASeas := MA;
// начальные приближения сезонной авторегрессии
    Inits[0] := 0.0025;
    ARMA.InitARSeas := Inits;
// начальные приближения сезонного скользящего среднего
    Inits[0] := 0.0035;
    ARMA.InitMASeas := Inits;
// сезонная разность
    ARMA.DiffSeas := 0;
// период сезонности
    ARMA.PeriodSeas := 4;
// разность
    ARMA.Diff := 2;
// метод оптимизации
    ARMA.EstimationMethod := ARMAEstimationMethodType.GaussNewton;
// расчет модели
    res := lr.Execute;
    Debug.WriteLine(lr.Errors);
    If (res = 0) Then
    // коэффициенты сезонной авторегрессии
        Debug.WriteLine("Оценки коэффициентов сезонной авторегрессии");
        CoefficientsAR := ARMA.CoefficientsARSeas;
        d := CoefficientsAR.Estimate[0];
        Debug.WriteLine(" Значение: " + d.ToString);
        d := CoefficientsAR.Probability[0];
        Debug.WriteLine(" Вероятность: " + d.ToString);
    // коэффициенты сезонного скользящего среднего
        Debug.WriteLine("Оценки коэффициентов сезонного скользящего среднего");
        CoefficientsMA := ARMA.CoefficientsMASeas;
        d := CoefficientsMA.Estimate[0];
        Debug.WriteLine(" Значение: " + d.ToString);
        d := CoefficientsMA.Probability[0];
        Debug.WriteLine(" Вероятность: " + d.ToString);
    End If;
End Sub UserProc;

После выполнения примера будет создана модель линейной регрессии, определены ее параметры, заданы порядки сезонной авторегрессии и сезонного скользящего среднего. В окно консоли будут выведены оценки коэффициентов модели

См. также:

ISlARMA