CoefficientsOrder: String;
CoefficientsOrder: string;
Свойство CoefficientsOrder определяет порядок коэффициентов.
Если коэффициентов несколько, то указывайте их наименования через точку с запятой «;». Например: A1;A2;A3;A4.
Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.
Sub UserProc;
Var
NLS: SmNonLinearLeastSquare;
can, fra: Array[43] Of Double;
expl: INonLinearRegressionExplanatory;
InitEst: Array[2] Of Double;
res, i: Integer;
MC: ISlConstCoefficients;
coef: String;
SumStat: ISummaryStatistics;
Begin
// Создаем метод
NLS := New SmNonLinearLeastSquare.Create;
// Задаем значение переменной «can»
can[00] := 6209; can[11] := Double.Nan; can[22] := 10863; can[33] := 14197;
can[01] := 6385; can[12] := Double.Nan; can[23] := 11693; can[34] := 15010;
can[02] := 6752; can[13] := 7722; can[24] := 12242; can[35] := Double.Nan;
can[03] := 6837; can[14] := 8088; can[25] := 12227; can[36] := Double.Nan;
can[04] := 6495; can[15] := 8516; can[26] := 12910; can[37] := Double.Nan;
can[05] := 6907; can[16] := 8941; can[27] := 13049; can[38] := 17394;
can[06] := 7349; can[17] := 9064; can[28] := 13384; can[39] := 17758;
can[07] := 7213; can[18] := 9380; can[29] := 14036; can[40] := 17308;
can[08] := 7061; can[19] := 9746; can[30] := 14242; can[41] := 16444;
can[09] := 7180; can[20] := 9907; can[31] := 14704; can[42] := 16413;
can[10] := Double.Nan; can[21] := 10333; can[32] := 13802;
// Задаем значение переменной «fra»
fra[00] := 4110; fra[11] := 6218; fra[22] := 10217; fra[33] := 11900;
fra[01] := 4280; fra[12] := 6521; fra[23] := 10763; fra[34] := 11986;
fra[02] := 4459; fra[13] := 6788; fra[24] := 10683; fra[35] := 12206;
fra[03] := 4545; fra[14] := 7222; fra[25] := 10494; fra[36] := 12734;
fra[04] := 4664; fra[15] := 7486; fra[26] := 10938; fra[37] := Double.Nan;
fra[05] := 4861; fra[16] := 7832; fra[27] := 11198; fra[38] := Double.Nan;
fra[06] := 5195; fra[17] := 8153; fra[28] := 11546; fra[39] := Double.Nan;
fra[07] := 5389; fra[18] := 8468; fra[29] := 11865; fra[40] := 14141;
fra[08] := 5463; fra[19] := 9054; fra[30] := 11781; fra[41] := 14141;
fra[09] := 5610; fra[20] := 9499; fra[31] := 11681; fra[42] := 14237;
fra[10] := 5948; fra[21] := 9866; fra[32] := 11903;
// Задаем периоды расчёта
NLS.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
NLS.ModelPeriod.LastPoint := 30;
NLS.Forecast.LastPoint := 43;
// Задаём объясняемую переменную
NLS.Explained.Value := can;
// Задаём объясняющую переменную
expl := NLS.Explanatories.Add;
expl.Serie.Value := fra;
expl.VariableName := "fra";
// Задаём функцию
NLS.FunctionString := "A1 + A2 * fra";
// Задаём порядок коэффициентов
NLS.CoefficientsOrder := "A1;A2";
// Задаём значения начальных приближений
InitEst[0] := 0.02; InitEst[1] := 0.02;
NLS.InitApproximation := InitEst;
// Не используем начальные значения по умолчанию
NLS.UseDefaultInitValues := False;
// Задаём точность и максимальное количество итераций
NLS.Tolerance := 0.001;
NLS.MaxIteration := 600;
// Задаём метод оптимизации
NLS.OptimizationMethod := NLSOptimizationMethod.LevenbergMarquardt;
// Задаём метод обработки пропусков
NLS.MissingData.Method := MissingDataMethod.SampleAverage;
// Не используем производные при расчёте
NLS.UseDerivatives := False;
// Учитываем, что коэффициенты найдены приближенно
NLS.Forecast.CoefUncertaintyInSECalc := True;
// Выполняем расчёт и выводим результаты в окно консоли
res := NLS.Execute;
Debug.WriteLine(NLS.Errors);
If (res = 0) Then
Debug.WriteLine("Оценки коэффициентов:");
Debug.Indent; coef := "A1";
For i := 0 To 1 Do
MC := NLS.ModelCoefficients(coef);
Debug.WriteLine(coef + ":");
Debug.WriteLine(" - значение: " + MC.Estimate.ToString);
Debug.WriteLine(" - стандартная ошибка: " + MC.StandardError.ToString);
Debug.WriteLine(" - t-статистика: " + MC.TStatistic.ToString);
Debug.WriteLine(" - вероятность: " + MC.Probability.ToString);
coef := "A2";
End For;
Debug.Unindent; Debug.WriteLine("");
Debug.Write("Оптимальное значение суммы квадратов остатков: ");
Debug.WriteLine(NLS.OptimalSumOfSquare);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Статистические характеристики:");
SumStat := NLS.SummaryStatistics;
Debug.WriteLine(" - коэффициент детерминации: " + SumStat.R2.ToString);
Debug.WriteLine(" - статистика Фишера: " + SumStat.Fstat.ToString);
Debug.WriteLine(" - сумма квадратов остатков:" + SumStat.SSR.ToString);
Debug.WriteLine(" - количество итераций:" + SumStat.NumOfIter.ToString);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Объясняющий ряд:");
Print(NLS.Explained.Value);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Модельный ряд:");
Print(NLS.Fitted);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Ряд остатков:");
Print(NLS.Residuals);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Прогнозный ряд:");
Print(NLS.Forecast.Value);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Нижняя доверительная граница");
Print(NLS.Forecast.LowerConfidenceLevel);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Верхняя доверительная граница");
Print(NLS.Forecast.UpperConfidenceLevel);
Debug.WriteLine(""); Debug.WriteLine("Фактически использованные начальные приближения");
Print(NLS.InitApproximationActual);
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: настроен и выполнен расчёт нелинейной регрессии методом наименьших квадратов, результаты вычисления выведены в окно консоли.
Необходимые требования и результат выполнения примера Fore.NET совпадают с примером Fore.
Imports Prognoz.Platform.Interop.Stat;
…
Public Shared Sub UserProc();
Var
NLS: SmNonLinearLeastSquare;
can, fra: Array[43] Of Double;
expl: INonLinearRegressionExplanatory;
InitEst: Array[2] Of Double;
res, i: Integer;
MC: ISlConstCoefficients;
coef: String;
SumStat: ISummaryStatistics;
Begin
// Создаем метод
NLS := New SmNonLinearLeastSquare.Create();
// Задаем значение переменной «can»
can[00] := 6209; can[11] := Double.Nan; can[22] := 10863; can[33] := 14197;
can[01] := 6385; can[12] := Double.Nan; can[23] := 11693; can[34] := 15010;
can[02] := 6752; can[13] := 7722; can[24] := 12242; can[35] := Double.Nan;
can[03] := 6837; can[14] := 8088; can[25] := 12227; can[36] := Double.Nan;
can[04] := 6495; can[15] := 8516; can[26] := 12910; can[37] := Double.Nan;
can[05] := 6907; can[16] := 8941; can[27] := 13049; can[38] := 17394;
can[06] := 7349; can[17] := 9064; can[28] := 13384; can[39] := 17758;
can[07] := 7213; can[18] := 9380; can[29] := 14036; can[40] := 17308;
can[08] := 7061; can[19] := 9746; can[30] := 14242; can[41] := 16444;
can[09] := 7180; can[20] := 9907; can[31] := 14704; can[42] := 16413;
can[10] := Double.Nan; can[21] := 10333; can[32] := 13802;
// Задаем значение переменной «fra»
fra[00] := 4110; fra[11] := 6218; fra[22] := 10217; fra[33] := 11900;
fra[01] := 4280; fra[12] := 6521; fra[23] := 10763; fra[34] := 11986;
fra[02] := 4459; fra[13] := 6788; fra[24] := 10683; fra[35] := 12206;
fra[03] := 4545; fra[14] := 7222; fra[25] := 10494; fra[36] := 12734;
fra[04] := 4664; fra[15] := 7486; fra[26] := 10938; fra[37] := Double.Nan;
fra[05] := 4861; fra[16] := 7832; fra[27] := 11198; fra[38] := Double.Nan;
fra[06] := 5195; fra[17] := 8153; fra[28] := 11546; fra[39] := Double.Nan;
fra[07] := 5389; fra[18] := 8468; fra[29] := 11865; fra[40] := 14141;
fra[08] := 5463; fra[19] := 9054; fra[30] := 11781; fra[41] := 14141;
fra[09] := 5610; fra[20] := 9499; fra[31] := 11681; fra[42] := 14237;
fra[10] := 5948; fra[21] := 9866; fra[32] := 11903;
// Задаём периоды расчёта
NLS.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
NLS.ModelPeriod.LastPoint := 30;
NLS.Forecast.LastPoint := 43;
// Задаём объясняемую переменную
NLS.Explained.Value := can;
// Задаём объясняющую переменную
expl := NLS.Explanatories.Add();
expl.Serie.Value := fra;
expl.VariableName := "fra";
// Задаём функцию
NLS.FunctionString := "A1 + A2 * fra";
// Задаём порядок коэффициентов
NLS.CoefficientsOrder := "A1;A2";
// Задаём значения начальных приближений
InitEst[0] := 0.02; InitEst[1] := 0.02;
NLS.InitApproximation := InitEst;
// Не используем начальные значения по умолчанию
NLS.UseDefaultInitValues := False;
// Задаём точность и максимальное количество итераций
NLS.Tolerance := 0.001;
NLS.MaxIteration := 600;
// Задаём метод оптимизации
NLS.OptimizationMethod := NLSOptimizationMethod.nlsomLevenbergMarquardt;
// Задаём метод обработки пропусков
NLS.MissingData.Method := MissingDataMethod.mdmSampleAverage;
// Не
используем производные при расчёте
NLS.UseDerivatives := False;
// Учитываем, что коэффициенты найдены приближенно
NLS.Forecast.CoefUncertaintyInSECalc := True;
// Выполняем расчёт и выводим результаты в окно консоли
res := NLS.Execute();
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(NLS.Errors);
If (res = 0) Then
System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Оценки коэффициентов:");
System.Diagnostics.Debug.Indent(); coef := "A1";
For i := 0 To 1 Do
MC := NLS.ModelCoefficients[coef];
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(coef + ":");
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - значение: " + MC.Estimate.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - стандартная ошибка: " + MC.StandardError.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - t-статистика: " + MC.TStatistic.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - вероятность: " + MC.Probability.ToString());
coef := "A2";
End For;
System.Diagnostics.Debug.Unindent(); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("");
System.Diagnostics.Debug.Write("Оптимальное значение суммы квадратов остатков: ");
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(NLS.OptimalSumOfSquare);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Статистические характеристики:");
SumStat := NLS.SummaryStatistics;
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - коэффициент детерминации: " + SumStat.R2.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - статистика Фишера: " + SumStat.Fstat.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - сумма квадратов остатков:" + SumStat.SSR.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(" - количество итераций:" + SumStat.NumOfIter.ToString());
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Объясняющий ряд:");
Print(NLS.Explained.Value);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Модельный ряд:");
Print(NLS.Fitted);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Ряд остатков:");
Print(NLS.Residuals);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Прогнозный ряд:");
Print(NLS.Forecast.Value);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Нижняя доверительная граница");
Print(NLS.Forecast.LowerConfidenceLevel);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Верхняя доверительная граница");
Print(NLS.Forecast.UpperConfidenceLevel);
System.Diagnostics.Debug.WriteLine(""); System.Diagnostics.Debug.WriteLine("Фактически использованные начальные приближения");
Print(NLS.InitApproximationActual);
End If;
End Sub UserProc;
// 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: