ProbabilityUpperConfidenceLevel: Array;
ProbabilityUpperConfidenceLevel: System.Array;
Свойство ProbabilityUpperConfidenceLevel возвращает верхнюю доверительную границу для вероятностного прогнозного ряда.
Для получения нижней доверительной границы вероятностного прогнозного ряда используйте свойство ISmBinaryModel.ProbabilityLowerConfidenceLevel.
Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.
Sub UserProc;
Var
bm: SmBinaryModel;
can: Array[14] Of Double;
bin2: Array[9] Of Integer;
i, res: Integer;
Intercept: IIntercept;
Explanatories: ISlSeries;
Begin
bm := New SmBinaryModel.Create;
// Задаем значения объясняющего ряда
can[00] := 6.209; can[08] := 5;
can[01] := 6.385; can[09] := 6;
can[02] := 6.29; can[10] := Double.Nan;
can[03] := Double.Nan; can[11] := 8;
can[04] := 6.1; can[12] := 5;
can[05] := 5; can[13] := 5;
can[06] := 5.5;
can[07] := 4.45;
// Задаем значения объясняемого ряда
bin2[00] := 1; bin2[05] := 0;
bin2[01] := 1; bin2[06] := 1;
bin2[02] := 0; bin2[07] := 0;
bin2[03] := 1; bin2[08] := 1;
bin2[04] := 1;
// Задаем значения первой и последней точек периода идентификации
bm.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
bm.ModelPeriod.LastPoint := 9;
// Задаем значение последней точки прогноза
bm.Forecast.LastPoint := 14;
// Задаем метод обработки пропусков
bm.MissingData.Method := MissingDataMethod.SampleAverage;
// Задаем тип модели
bm.BinaryDistr := BinaryDistrType.Probit;
// Задаем значение деления на группы и точность
bm.ClassificationCutOff := 0.5;
bm.Tolerance := 0.001;
// Задаем способ оценки константы
Intercept := bm.ModelCoefficients.Intercept;
Intercept.Mode := InterceptMode.AutoEstimate;
// Задаем объясняемый ряд
bm.BinaryExplained := bin2;
// Задаем объясняющий ряд
Explanatories := bm.Explanatories;
Explanatories.Add.Value := can;
// Производим расчет и выводим сообщения об ошибках
res:=bm.Execute;
// Выводим результаты расчетов
If (res = 0) Then
Debug.WriteLine(" === Прогнозный ряд ===");
For i := 0 To bm.Forecast.Value.Length - 1 Do
Debug.WriteLine(bm.Forecast.Value[i])
End For;
Debug.WriteLine(" === Вероятностный прогнозный ряд === ");
For i := 0 To bm.ProbabilityForecast.Length - 1 Do
Debug.WriteLine(bm.ProbabilityForecast[i])
End For;
Debug.WriteLine(" === Нижняя доверительная граница для вероятностного прогнозного ряда === ");
For i := 0 To bm.ProbabilityLowerConfidenceLevel.Length - 1 Do
Debug.WriteLine(bm.ProbabilityLowerConfidenceLevel[i])
End For;
Debug.WriteLine(" === Верхняя доверительная граница для вероятностного прогнозного ряда === ");
For i := 0 To bm.ProbabilityUpperConfidenceLevel.Length - 1 Do
Debug.WriteLine(bm.ProbabilityUpperConfidenceLevel[i])
End For;
Else
Debug.WriteLine(bm.Errors);
End If;
End Sub UserProc;
После выполнения примера в окно консоли будут выведены: значения прогнозного ряда, вероятностного прогнозного ряда, нижняя и верхняя доверительные границы для вероятностного прогнозного ряда.
Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.
Imports Prognoz.Platform.Interop.Stat;
…
Public Shared Sub Main(Params: StartParams);
Var
bm: SmBinaryModel;
can: Array[14] Of Double;
bin2: Array[9] Of Integer;
i, res: Integer;
Intercept: IIntercept;
Explanatories: ISlSeries;
Forecast, ProbForecast, ProbLowerConfLvl, ProbUpConfLvl: System.Array;
Begin
bm := New SmBinaryModel.Create();
// Задаем значения объясняющего ряда
can[00] := 6.209; can[08] := 5;
can[01] := 6.385; can[09] := 6;
can[02] := 6.29; can[10] := Double.Nan;
can[03] := Double.Nan; can[11] := 8;
can[04] := 6.1; can[12] := 5;
can[05] := 5; can[13] := 5;
can[06] := 5.5;
can[07] := 4.45;
// Задаем значения объясняемого ряда
bin2[00] := 1; bin2[05] := 0;
bin2[01] := 1; bin2[06] := 1;
bin2[02] := 0; bin2[07] := 0;
bin2[03] := 1; bin2[08] := 1;
bin2[04] := 1;
// Задаем значения первой и последней точек периода идентификации
bm.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
bm.ModelPeriod.LastPoint := 9;
// Задаем значение последней точки прогноза
bm.Forecast.LastPoint := 14;
// Задаем метод обработки пропусков
bm.MissingData.Method := MissingDataMethod.mdmSampleAverage;
// Задаем тип модели
bm.BinaryDistr := BinaryDistrType.bdtProbit;
// Задаем значение деления на группы и точность
bm.ClassificationCutOff := 0.5;
bm.Tolerance := 0.001;
// Задаем способ оценки константы
Intercept := bm.ModelCoefficients.Intercept;
Intercept.Mode := InterceptMode.imAutoEstimate;
// Задаем объясняемый ряд
bm.BinaryExplained := bin2;
// Задаем объясняющий ряд
Explanatories := bm.Explanatories;
Explanatories.Add().Value := can;
// Производим расчет и выводим сообщения об ошибках
res:=bm.Execute();
// Выводим результаты расчетов
If (res = 0) Then
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" === Прогнозный ряд ===");
Forecast := bm.Forecast.Value;
For i := 0 To bm.Forecast.Value.Length - 1 Do
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(Forecast[i])
End For;
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" === Вероятностный прогнозный ряд === ");
ProbForecast := bm.ProbabilityForecast;
For i := 0 To bm.ProbabilityForecast.Length - 1 Do
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(ProbForecast[i])
End For;
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" === Нижняя доверительная граница для вероятностного прогнозного ряда === ");
ProbLowerConfLvl := bm.ProbabilityLowerConfidenceLevel;
For i := 0 To bm.ProbabilityLowerConfidenceLevel.Length - 1 Do
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(ProbLowerConfLvl[i])
End For;
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" === Верхняя доверительная граница для вероятностного прогнозного ряда === ");
ProbUpConfLvl := bm.ProbabilityUpperConfidenceLevel;
For i := 0 To bm.ProbabilityUpperConfidenceLevel.Length - 1 Do
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(ProbUpConfLvl[i])
End For;
Else
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(bm.Errors);
End If;
End Sub;
См. также: