IStatistics

Сборка: Stat;

Пространство имен: Prognoz.Platform.Interop.Stat;

Описание

Интерфейс IStatistics содержит свойства и методы для работы со статистическими характеристиками и функциями.

Иерархия наследования

          IStatistics

Комментарии

Если при расчете функции или характеристики возникла ошибка, то будет возвращено значение 1.#QNAN.

Свойства

  Имя свойства Краткое описание
Свойство Errors возвращает сообщение обо всех ошибках и предупреждениях, возникших при расчетах.
Свойство Status возвращает статус выполнения расчета.

Методы

  Краткое описание
Метод AveDev возвращает среднее абсолютных значений отклонений точек данных от среднего.
Метод Average возвращает среднее арифметическое своих аргументов.
Метод AverageDcml возвращает среднее арифметическое аргументов типа Decimal.
Метод BetaDist возвращает интегральную функцию плотности бета-вероятности.
Метод BetaInv возвращает обратную функцию к интегральной функции плотности бета-вероятности.
Метод BinomDist возвращает отдельное значение биномиального распределения.
Метод ChiDist возвращает одностороннюю вероятность распределения хи-квадрат.
Метод ChiInv возвращает значение, обратное к односторонней вероятности распределения хи-квадрат.
Метод ChiTest возвращает критерий независимости: значение распределения χ2 (хи-квадрат) для статистического распределения и соответствующего числа степеней свободы.
Метод Confidence возвращает доверительный интервал для среднего генеральной совокупности.
Метод Correl возвращает коэффициент корреляции между двумя рядами.
Метод Count возвращает количество непустых элементов в массиве.
Метод CountBlank возвращает количество пустых элементов в массиве.
Метод Covar возвращает ковариацию, то есть среднее произведений отклонений для каждой пары точек данных.
Метод CritBinom возвращает наименьшее значение, для которого интегральное биномиальное распределение больше или равно заданному критерию.
Метод DevSq возвращает сумму квадратов отклонений точек данных от их среднего.
Метод Dispersion оценивает дисперсию по выборке.
Метод DispersionDcml оценивает дисперсию по выборке чисел типа Decimal.
Метод DispersionP вычисляет дисперсию для генеральной совокупности.
Метод DurbinWatsonProbabilities производит расчет значений вероятности границ интервала статистики Дарбина-Уотсона.
Метод DurbinWatsonStats возвращает приближенные значения границ интервала статистики Дарбина-Уотсона, взятые из таблиц.
Метод ExponDist возвращает экспоненциальное распределение.
Метод FDist возвращает F-распределение вероятности.
Метод FInv возвращает обратное значение для F-распределения вероятностей.
Метод Fisher возвращает преобразование Фишера для аргумента Value.
Метод FisherInv возвращает обратное преобразование Фишера.
Метод Forecast вычисляет будущее значение по существующим значениям.
Метод Frequency вычисляет частоту появления значений в интервале значений и возвращает массив цифр.
Метод FTest возвращает результат F-теста.
Метод GammaDist возвращает гамма-распределение.
Свойство GammaFunc возвращает значение Гамма-функции для указанного аргумента.
Метод GammaInv возвращает обратное гамма-распределение.
Метод GammaLn возвращает натуральный логарифм гамма-функции.
Метод GeoMean возвращает среднее геометрическое значений массива положительных чисел.
Метод Growth рассчитывает прогнозируемый экспоненциальный рост на основании имеющихся данных.
Метод HarMean возвращает среднее гармоническое множества данных.
Метод HypGeomDist возвращает гипергеометрическое распределение.
Метод Intercept вычисляет точку пересечения линии с осью y.
Метод JarqueBeraStat возвращает статистику Жака-Бера.
Метод Kurt возвращает эксцесс множества данных.
Метод KurtDcml возвращает эксцесс множества данных типа Decimal.
Метод Large возвращает k-ое по величине значение из множества данных.
Метод Linest рассчитывает статистику для ряда с применением метода наименьших квадратов.
Метод Logest возвращает параметры экспоненциального тренда.
Метод LogInv возвращает обратную функцию логарифмического нормального распределения.
Метод LogNormDist возвращает интегральное логарифмическое нормальное распределение.
Метод Max возвращает наибольшее значение из заданного набора значений.
Метод MaxDcml возвращает наибольшее значение из набора значений типа Decimal.
Метод Median возвращает медиану заданных чисел.
Метод MedianDcml возвращает медиану заданных чисел типа Decimal.
Метод Min возвращает наименьшее значение из заданного набора значений.
Метод MinDcml возвращает наименьшее значение из набора значений типа Decimal.
Метод Mode возвращает моду - наиболее часто встречающееся значение в массиве данных.
Метод NegBinomDist возвращает отрицательное биномиальное распределение.
Метод NormDist возвращает нормальную функцию распределения для указанного среднего и стандартного отклонения.
Метод NormInv возвращает обратное нормальное распределение.
Метод NormsDist возвращает стандартное нормальное распределение.
Метод NormsInv возвращает обратное значение стандартного нормального распределения.
Метод Pearson возвращает коэффициент корреляции Пирсона (r).
Метод Percentile возвращает k-ую процентиль для значений из интервала.
Метод PercentileDcml возвращает k-ую процентиль для значений типа Decimal из заданного интервала.
Метод PercentRank возвращает категорию значения в наборе данных как процентное содержание в наборе данных.
Метод Permut возвращает количество перестановок для заданного числа объектов.
Метод Poisson возвращает распределение Пуассона.
Метод Prob возвращает вероятность того, что значение из интервала находится внутри заданных пределов.
Метод Quartile возвращает квартиль множества данных.
Метод QuartileDcml возвращает квартиль множества данных типа Decimal.
Метод Rank возвращает ранг числа в массиве чисел.
Метод Rsq возвращает квадрат коэффициента корреляции Пирсона.
Метод Skew возвращает асимметрию распределения.
Метод SkewDcml возвращает асимметрию распределения для данных типа Decimal.
Метод Slope возвращает наклон линии линейной регрессии.
Метод Small возвращает k-ое наименьшее значение в множестве данных.
Метод Standardize возвращает нормализованное значение для распределения, характеризуемого средним и стандартным отклонением.
Метод StDev оценивает стандартное отклонение по выборке.
Метод StDevDcml оценивает стандартное отклонение по выборке чисел типа Decimal.
Метод StDevP вычисляет стандартное отклонение по генеральной совокупности.
Метод SteYX возвращает стандартную ошибку предсказанных значений Y для каждого значения X в регрессии.
Метод TDist возвращает процентные точки (вероятность) для t-распределения Стьюдента.
Метод TInv возвращает t-значение распределения Стьюдента как функцию вероятности и числа степеней свободы.
Метод Trend возвращает значения в соответствии с линейным трендом.
Метод TrimMean возвращает среднее внутренности множества данных.
Метод TTest возвращает вероятность, соответствующую критерию Стьюдента.
Метод Weibull возвращает распределение Вейбулла.
Метод ZTest возвращает двустороннее P-значение z-теста.

См. также:

Интерфейсы сборки Stat