ConfidenceLevel: Double;
Свойство ConfidenceLevel определяет значимость доверительных границ. По умолчанию свойству установлено значение 0,95.
Для выполнения примера предполагается наличие в репозитории контейнера моделирования с идентификатором "KONT_MODEL". В контейнере имеется переменная "Var_1", которая в дальнейшем будет использоваться как моделируемая.
Sub Main;
Var
MB: IMetabase;
CrInf: IMetabaseObjectCreateInfo;
MObj: IMetabaseObject;
Model: IMsModel;
Trans: IMsFormulaTransform;
Varr: IMsVariableStub;
VarTrans: IMsFormulaTransformVariable;
Tree: IMsFormulaTransformSlicesTree;
Slice: IMsFormulaTransformSlice;
Selector: IMsFormulaTransformSelector;
Formula: IMsFormula;
CurveEst: IMsCurveEstimationTransform;
Begin
MB := MetabaseClass.Active;
CrInf := Mb.CreateCreateInfo;
CrInf.ClassId := MetabaseObjectClass.KE_CLASS_MSMODEL;
CrInf.Id := "New_CurvEstModel";
CrInf.Name := "New_CurvEstModel";
CrInf.Parent := Mb.ItemById("KONT_MODEL");
CrInf.Permanent := False;
MObj := Mb.CreateObject(CrInf).Edit;
Model := MObj As IMsModel;
Trans := Model.Transform;
Varr := MB.ItemByIdNamespace("Var_1", MB.ItemById("KONT_MODEL").Key).Bind As IMsVariableStub;
Trans.Outputs.Add(Varr);
VarTrans := Trans.Outputs.Item(0);
Tree := VarTrans.SlicesTree(VarTrans);
Slice := Tree.CreateSlice(1);
Selector := Model.Transform.CreateSelector;
Selector.Slice := Slice;
Formula := Model.Transform.Transform(Selector);
Formula.Kind := MsFormulaKind.CurveEstimation;
CurveEst := Formula.Method As IMsCurveEstimationTransform;
CurveEst.ConfidenceLevel := 0.99;
CurveEst.Criterion := DependenceCriterion.RSS;
CurveEst.DependenceFormIncluded(DependenceType.Compound) := True;
CurveEst.DependenceFormIncluded(DependenceType.Logarithmic) := True;
CurveEst.DependenceFormIncluded(DependenceType.Hyperbolic) := True;
MObj.Save;
End Sub Main;
После выполнения примера в контейнере моделирования будет создана модель. Для расчета модели используется метод универсального тренда. В результате работы метода будут рассчитываться следующие зависимости: составная, логарифмическая и гиперболическая. Результирующая модель будет отбираться по наименьшему значению суммы квадратов остатков. Для уровня значимости доверительных границ будет установлено значение 0,99.
См. также: