Stat > Классы сборки Stat
В рамках сборки Stat существуют следующие классы:
Класс | Краткое описание | |
![]() |
Класс QRegStatistics определяет характеристики квантильной регрессии. | |
![]() |
Класс Sm2SLS реализует метод инструментальных переменных для оценки коэффициентов линейной регрессии. | |
![]() |
Класс SmARCHTest предназначен для работы с параметрами теста ARCH на гетероскедастичность. | |
![]() |
Устарел. Класс SmArima реализует алгоритм статистического метода ARIMA. | |
![]() |
Класс SmAssociationRules предназначен для выполнения интеллектуального анализа данных методом «Анализ ассоциаций». | |
![]() |
Класс SmAugmentDickeyFullerTest предназначен для работы с параметрами расширенного теста Дики-Фуллера. | |
![]() |
Класс SmAutoCorrelation реализует алгоритм автокорреляционного анализа. | |
![]() |
Класс SmAutoRegress реализует алгоритм авторегрессии. | |
![]() |
Класс SmBackPropagation предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Сеть обратного распространения». | |
![]() |
Класс SmBandpassFilter реализует алгоритм Бакстера-Кинга. | |
![]() |
Класс SmBetaDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из бета-распределения с заданными параметрами. | |
![]() |
Класс SmBinaryModel реализует алгоритм бинарной регрессии. | |
![]() |
Класс SmBinning предназначен для работы с процедурой Binning. | |
![]() |
Класс SmBinomialDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного биномиального распределения с заданными параметрами. | |
![]() |
Класс SmBoxConstrainedOptimization предназначен для работы с параметрами оптимизации функции произвольного вида. | |
![]() |
Класс SmBreuschPaganGodfreyTest предназначен для работы с параметрами теста Бреуша-Пагана-Годфри на гетероскедастичность. | |
![]() |
Класс SmBreuschPaganTest предназначен для работы с параметрами теста Бреуша-Пагана. | |
![]() |
Класс SmCART предназначен для решения задач классификации путем построения бинарных деревьев. | |
![]() |
Класс SmCauchyDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Коши с заданными параметром сдвига (медианой) и параметром масштаба. | |
![]() |
Класс SmCensoredTruncatedRegression предназначен для расчета линейной регрессии с урезанными или цензурированными данными. | |
![]() |
Класс SmCensus1 реализует метод Census I, который производит разложение исходного ряда на сезонную составляющую, тренд-циклическую и нерегулярную компоненты. | |
![]() |
Класс SmCensus2 реализует метод «X11», который является усовершенствованным вариантом метода сезонной декомпозиции и корректировки «Census I». | |
![]() |
Класс SmChi2Distribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения χ2 (хи-квадрат) с заданным количеством степеней свободы. | |
![]() |
Класс SmChowTest реализует алгоритм теста Чоу на наличие структурных изменений. | |
![]() |
Класс SmCointegratingRegression предназначен для работы с коинтегрирующей регрессией. | |
![]() |
Класс SmCointegrationEq реализует алгоритм метода коррекции ошибок. | |
![]() |
Класс SmCurveEstimation реализует алгоритм подбора формы зависимости. | |
![]() |
Класс SmDecisionTree предназначен для заполнения пропусков в значениях ряда с помощью дерева решений. | |
![]() |
Класс SmDerivative предназначен для расчёта производных. | |
![]() |
Класс SmDickeyFullerGLSTest предназначен для работы с параметрами обобщенного теста Дики-Фуллера. | |
![]() |
Класс SmDiscriminantAnalysis применяется для интеллектуального анализа данных методом «Дискриминантный анализ». | |
![]() |
Класс SmElliotRothenbergStockTest предназначен для работы с параметрами теста Эллиота-Розенберга-Стока. | |
![]() |
Класс SmEngleGrangerTest предназначен для работы с параметрами теста Энгла-Гранжера. | |
![]() |
Класс SmErrorCorrectionModel реализует алгоритм расчета модели коррекции ошибок (ECM). | |
![]() |
Класс SmExponentialDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из экспоненциального распределения с заданным математическим ожиданием. | |
![]() |
Класс SmExponentialSmoothing реализует алгоритм экспоненциального сглаживания. | |
![]() |
Класс SmFillGapsProcedure реализует алгоритм обработки пропусков рядов данных. | |
![]() |
Класс SmFisherDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Фишера с двумя заданными степенями свободы. | |
![]() |
Класс SmFisherTest реализует алгоритм теста Фишера. | |
![]() |
Класс SmGammaDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из гамма-распределения с заданными параметрами формы и масштаба. | |
![]() |
Класс SmGARCH реализует алгоритм авторегрессионной условно гетероскедастичной модели (GARCH модель). | |
![]() |
Класс SmGeneralizedExtremeValueDistribution предназначен для оценки параметров распределения экстремальных значений методом максимального правдоподобия. | |
![]() |
Класс SmGeneralizedParetoDistribution предназначен для оценки параметров обобщенного распределения Парето методом максимального правдоподобия. | |
![]() |
Класс SmGeometricExtrapolation реализует алгоритм геометрической экстраполяции. | |
![]() |
Класс SmGradientBoostedTree предназначен для настройки параметров расчета градиентного бустинга. | |
![]() |
Класс SmGrangerTest реализует алгоритм теста Гранжера. | |
![]() |
Класс SmGreyForecast реализует алгоритм Грей-метода. | |
![]() |
Класс SmHierarchicalClusterAnalysis реализует алгоритм иерархического кластерного анализа. | |
![]() |
Класс SmHighlightExceptions предназначен для выполнения интеллектуального анализа данных методом «Поиск исключений». | |
![]() |
Класс SmHodrickPrescottFilter реализует алгоритм фильтра Ходрика-Прескотта. | |
![]() |
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». | |
![]() |
Класс SmJohansenTest реализует алгоритм теста Йохансена. | |
![]() |
Класс SmKmeansClusterAnalysis реализует алгоритм кластеризации методом к-средних. | |
![]() |
Класс SmKolmogorovSmirnovTest реализует алгоритм теста Колмогорова-Смирнова. | |
![]() |
Класс SmKwiatkowskiPhillipsSchmidtShinTest предназначен для работы с параметрами теста Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина. | |
![]() |
Класс SmLIML предназначен для работы с методом максимального правдоподобия с ограниченной информацией и методом оценки K-class. | |
![]() |
Класс SmLinearEquations реализует алгоритм решения системы линейных уравнений. | |
![]() |
Класс SmLinearProgramming реализует алгоритм линейного программирования (симплекс-метод). | |
![]() |
Класс SmLinearRegress реализует алгоритм метода линейная регрессия. | |
![]() |
Класс SmLogisticDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из логистического распределения с заданными параметром сдвига (медианой) и параметром масштаба. | |
![]() |
Класс SmLogisticRegression предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Логистическая регрессия». | |
![]() |
Класс SmLogNormalDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из логнормального распределения с заданными математическим ожиданием и дисперсией. | |
![]() |
Класс SmLongRunCovariance предназначен для работы с долгосрочной ковариацией. | |
![]() |
Класс SmLRXFilter реализует алгоритм LRX-фильтра. | |
![]() |
Класс SmMarkovSwitchingGARCH предназначен для работы с моделю MS-GARCH (Markov switching GARCH) с одним переменным параметром: среднее значение дисперсии. | |
![]() |
Класс SmMedianSmoothing реализует алгоритм медианного сглаживания. | |
![]() |
Класс SmMultiNormalDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из многомерного нормального распределения. | |
![]() |
Класс SmNaiveBayes используется для выявления ключевых факторов с помощью наивного классификатора Байеса. | |
![]() |
Класс SmNgPerronTest предназначен для работы с параметрами теста Нг-Перрона. | |
![]() |
Класс SmNonLinearEquations реализует алгоритм системы нелинейных уравнений. | |
![]() |
Класс SmNonLinearLeastSquare реализует алгоритм нелинейного метода наименьших квадратов. | |
![]() |
Класс SmNonLinearOptimization реализует алгоритм оптимизации функции произвольного вида при нелинейных ограничениях. | |
![]() |
Класс SmNormalDistribution позволяет генерировать вектор псевдослучайных чисел исходя из нормального распределения с заданными средним значением (математическим ожиданием) и дисперсией. | |
![]() |
Класс SmOmittedVariablesTest реализует алгоритм теста на пропущенные переменные. | |
![]() |
Класс SmPairCorrelation реализует алгоритм расчета парных коэффициентов корреляции. | |
![]() |
Класс SmParetoDistribution реализует алгоритм распределения Парето. | |
![]() |
Класс SmPartialCorrelation реализует алгоритм расчета частных коэффициентов корреляции. | |
![]() |
Класс SmPhillipsOuliarisTest предназначен для работы с параметрами теста Филлипса-Оуляриса. | |
![]() |
Класс SmPhillipsPerronTest предназначен для работы с параметрами теста Филлипса-Перрона. | |
![]() |
Класс SmPoissonDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного распределения Пуассона с заданной интенсивностью событий. | |
![]() |
Класс SmPooledModel реализует алгоритм регрессии на панельных данных. | |
![]() |
Класс SmPrincipalComponentAnalysis реализует алгоритм метода главных компонент. | |
![]() |
Класс SmQPortions реализует алгоритм расчета медианы, квартилей, процентилей и децилей. | |
![]() |
Класс SmQuadraticProgramming реализует задачу квадратичного программирования. | |
![]() |
Класс SmQuantileRegression реализует метод квантильной регрессии. | |
![]() |
Класс SmR предназначен для интеграции с R. | |
![]() |
Класс SmRamseyRESSETTest реализует алгоритм теста (RESET тест) на наличие ошибок спецификации модели линейной регрессии (Критерий функциональной формы). | |
![]() |
Класс SmRandomForest предназначен для работы с ансамблем деревьев решений Random Forest. | |
![]() |
Класс SmRedundantVariablesTest реализует алгоритм теста на избыточные переменные. | |
![]() |
Класс SmRManager предназначен для задания пути к установленному и интегрированному с «Форсайт. Аналитическая платформа» пакету R. | |
![]() |
Класс SmRollingRegression предназначен для работы с параметрами скользящей регрессии. | |
![]() |
Класс SmSelfOrganizingMap предназначен для кластеризации данных с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. | |
![]() |
Класс SmSerialCorrelationLMTest реализует алгоритм теста на автокорреляцию остатков модели линейной регрессии. | |
![]() |
Класс SmSimultaneousSystem реализует алгоритм для решения системы одновременных уравнений. | |
![]() |
Класс SmSingularSpectrumAnalysis предназначен для выполнения сингулярного спектрального анализа временных рядов. | |
![]() |
Класс SmSlideSmoothing реализует алгоритм скользящего среднего. | |
![]() |
Класс SmStudentDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Стьюдента с заданным количеством степеней свободы. | |
![]() |
Класс SmUniformDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из непрерывного равномерного распределения на интервале [a, b]. | |
![]() |
Класс SmUnivariateSpectrumAnalysis реализует алгоритм спектрального анализа. | |
![]() |
Класс SmVarianceAnalysis реализует алгоритм дисперсионного анализа. | |
![]() |
Класс SmVectorAutoRegress реализует алгоритм расчета векторной авторегрессии или расчета импульсной функции отклика. | |
![]() |
Класс SmWeibullDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из двухпараметрического распределения Вейбулла с заданными параметрами формы и масштаба. | |
![]() |
Класс SmWhiteHeteroskedasticityTest реализует алгоритм теста Уайта на гетероскедастичность остатков модели линейной регрессии. | |
![]() |
Класс Smx12arima предназначен для работы с методом сезонных поправок X12. | |
![]() |
Класс Statistics реализует алгоритмы статистических функций. |
См. также: