DPrior: ISlSerie;
DPrior: Prognoz.Platform.Interop.Stat.ISlSerie;
Свойство DPrior определяет априорные разности.
Для задания априорных значений используйте свойство ISmLRXFilter.Prior.
Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.
Sub UserProc;
Var
lrx: SmLRXFilter;
status, i: Integer;
can, w1, w2, w3, P, Dp: Array[15] Of Double;
SumStat: ISummaryStatistics;
Begin
// Задаём значения переменных «can», «P»
can[00] := 6209; P[00] := 4110;
can[01] := 6385; P[01] := 4280;
can[02] := 6752; P[02] := 4459;
can[03] := Double.Nan; P[03] := 4545;
can[04] := 6495; P[04] := 4664;
can[05] := 6907; P[05] := 4861;
can[06] := 7349; P[06] := 5195;
can[07] := 7213; P[07] := 5389;
can[08] := 7061; P[08] := 5463;
can[09] := 7180; P[09] := 5610;
can[10] := 7132; P[10] := 5948;
can[11] := 7137; P[11] := 6218;
can[12] := 7473; P[12] := 6521;
can[13] := 7722; P[13] := 6788;
can[14] := 8088; P[14] := 7222;
// Задаем значения переменных «w1», «w2», «w3»
w1[0] := 1; w2[0] := 15; w3[0] := 1;
w1[1] := 2; w2[1] := 14; w3[1] := 2;
w1[2] := 3; w2[2] := 13; w3[2] := 3;
w1[3] := 4; w2[3] := 12; w3[3] := 4;
w1[4] := 5; w2[4] := 11; w3[4] := 5;
w1[5] := 6; w2[5] := 10; w3[5] := 6;
w1[6] := 7; w2[6] := 9; w3[6] := 7;
w1[7] := 8; w2[7] := 8; w3[7] := 8;
w1[8] := 9; w2[8] := 7; w3[8] := 7;
w1[9] := 10; w2[9] := 6; w3[9] := 6;
w1[10] := 11; w2[10] := 5; w3[10] := 5;
w1[11] := 12; w2[11] := 4; w3[11] := 4;
w1[12] := 13; w2[12] := 3; w3[12] := 3;
w1[13] := 14; w2[13] := 2; w3[13] := 2;
w1[14] := 15; w2[14] := 1; w3[14] := 1;
// Создаем метод
lrx := New SmLRXFilter.Create;
// Задаём исходный ряд
lrx.Serie.Value := can;
// Задаём априорные значения
lrx.Prior.Value := P;
// Задаем веса
lrx.w1.Value := w1;
lrx.w2.Value := w2;
lrx.w3.Value := w3;
//Задаём априорные разницы
Dp[0] := 0;
For i := 1 To 14 Do
DP[i] := P[i] - P[i - 1];
End For;
lrx.DPrior.Value := Dp;
// Задаём метод обработки пропусков
lrx.MissingData.Method := MissingDataMethod.SampleAverage;
// Задаём параметры периода расчёта
lrx.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
lrx.ModelPeriod.LastPoint := 15;
// Задаём меру сглаживания ряда
lrx.SmoothingParameter := 110;
// Выполняем расчёт и выводим результаты в окно консоли
status := lrx.Execute;
Debug.WriteLine(lrx.Errors);
If status = 0 Then
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Статистические характеристики:");
SumStat := lrx.SummaryStatistics;
Debug.WriteLine(" - статистика Дарбина-Уотсона: " + SumStat.DW.ToString);
Debug.WriteLine(" - сумма квадратов остатков: " + SumStat.SSR.ToString);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Модельный ряд");
Print(lrx.Fitted);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Ряд остатков");
Print(lrx.Residuals);
End If;
End Sub UserProc;
// Процедура вывода данных
Sub Print(Data: Array Of Double);
Var
i: Integer;
Begin
Debug.Indent;
For i := 0 To Data.Length - 1 Do
Debug.WriteLine(i.ToString + " " + Data[i].ToString);
End For;
Debug.Unindent;
End Sub Print;
Результат выполнения примера: настроен и рассчитан LRX-фильтр, результаты расчёта выведены в окно консоли.
Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.
Imports Prognoz.Platform.Interop.Stat;
…
Public Shared Sub Main(Params: StartParams);
Var
lrx: SmLRXFilter;
status, i: Integer;
can, w1, w2, w3, P, Dp: Array[15] Of Double;
SumStat: ISummaryStatistics;
Begin
// Задаём значения переменных «can», «P»
can[00] := 6209; P[00] := 4110;
can[01] := 6385; P[01] := 4280;
can[02] := 6752; P[02] := 4459;
can[03] := Double.Nan; P[03] := 4545;
can[04] := 6495; P[04] := 4664;
can[05] := 6907; P[05] := 4861;
can[06] := 7349; P[06] := 5195;
can[07] := 7213; P[07] := 5389;
can[08] := 7061; P[08] := 5463;
can[09] := 7180; P[09] := 5610;
can[10] := 7132; P[10] := 5948;
can[11] := 7137; P[11] := 6218;
can[12] := 7473; P[12] := 6521;
can[13] := 7722; P[13] := 6788;
can[14] := 8088; P[14] := 7222;
// Задаем значения переменных «w1», «w2», «w3»
w1[0] := 1; w2[0] := 15; w3[0] := 1;
w1[1] := 2; w2[1] := 14; w3[1] := 2;
w1[2] := 3; w2[2] := 13; w3[2] := 3;
w1[3] := 4; w2[3] := 12; w3[3] := 4;
w1[4] := 5; w2[4] := 11; w3[4] := 5;
w1[5] := 6; w2[5] := 10; w3[5] := 6;
w1[6] := 7; w2[6] := 9; w3[6] := 7;
w1[7] := 8; w2[7] := 8; w3[7] := 8;
w1[8] := 9; w2[8] := 7; w3[8] := 7;
w1[9] := 10; w2[9] := 6; w3[9] := 6;
w1[10] := 11; w2[10] := 5; w3[10] := 5;
w1[11] := 12; w2[11] := 4; w3[11] := 4;
w1[12] := 13; w2[12] := 3; w3[12] := 3;
w1[13] := 14; w2[13] := 2; w3[13] := 2;
w1[14] := 15; w2[14] := 1; w3[14] := 1;
// Создаем метод
lrx := New SmLRXFilter.Create();
// Задаём исходный ряд
lrx.Serie.Value := can;
// Задаём априорные значения
lrx.Prior.Value := P;
// Задаем веса
lrx.w1.Value := w1;
lrx.w2.Value := w2;
lrx.w3.Value := w3;
//Задаём априорные разницы
Dp[0] := 0;
For i := 1 To 14 Do
DP[i] := P[i] - P[i - 1];
End For;
lrx.DPrior.Value := Dp;
// Задаём метод обработки пропусков
lrx.MissingData.Method := MissingDataMethod.mdmSampleAverage;
// Задаём параметры периода расчёта
lrx.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
lrx.ModelPeriod.LastPoint := 15;
// Задаём меру сглаживания ряда
lrx.SmoothingParameter := 110;
// Выполняем расчёт и выводим результаты в окно консоли
status := lrx.Execute();
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(lrx.Errors);
If status = 0 Then
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Статистические характеристики:");
SumStat := lrx.SummaryStatistics;
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - статистика Дарбина-Уотсона: " + SumStat.DW.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - сумма квадратов остатков: " + SumStat.SSR.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Модельный ряд");
Print(lrx.Fitted);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Ряд остатков");
Print(lrx.Residuals);
End If;
End Sub;
// Процедура вывода данных
Public Shared Sub Print(Data: System.Array);
Var
i: Integer;
Begin
System.Diagnostics.Debug.Indent();
For i := 0 To Data.Length - 1 Do
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(i.ToString() + " " + Data[i].ToString());
End For;
System.Diagnostics.Debug.Unindent();
End Sub Print;
См. также: