Класс Modelling содержит методы, предназначенные для преобразования переменных.
Имя метода | Краткое описание | |
Abs | Метод Abs возвращает абсолютное значение (модуль) точек указанной переменной. | |
AbsI | Метод AbsI возвращает абсолютное значение (модуль) точек указанной переменной, если она содержит только целые значения. | |
Arima | Метод Arima осуществляет моделирование значений переменной методом ARIMA. | |
ArimaR | Метод ArimaR моделирует значения переменной методом ARIMA с помощью пакета R. | |
AutoTrend | Метод AutoTrend подбирает для переменной оптимальный тренд на заданном периоде. | |
Average | Метод Average возвращает среднее значение точек указанной переменной. | |
AverageI | Метод AverageI возвращает среднее значение точек указанной переменной, если она содержит только целые значения. | |
Bpf | Метод Bpf моделирует значения переменной фильтром Бакстера-Кинга. | |
BpfR | Метод BpfR моделирует значения переменной фильтром Бакстера-Кинга с помощью пакета R. | |
Census1 | Метод Census1 выделяет сезонную составляющую в соответствии с заданными параметрами. | |
Coalesce | Метод Coalesce возвращает ряд, каждая точка которого вычисляется как первое встреченное значение из указанных рядов, которое не равно Null. | |
Collapse | Метод Collapse осуществляет агрегацию значений переменной. | |
Combine | Метод Combine возвращает ряд, содержащий данные исходного ряда на период идентификации и прогнозного ряда на период прогнозирования. | |
Cos | Метод Cos возвращает косинус точек указанной переменной. | |
Cumulative | Метод Cumulative осуществляет преобразование переменной с применением указанного метода накопления. | |
CumulativeYTD | Метод CumulativeYTD осуществляет преобразование переменной с применением указанного метода накопления к началу года. | |
DateSeries | Метод DateSeries возвращает текущее значение даты для каждой точки ряда в зависимости от заданных периодов расчёта. | |
Default_ | Метод Default_ возвращает значение Null. | |
Diff | Метод Diff осуществляет расчёт прироста точек переменной к предыдущему периоду. | |
DiffX | Метод DiffX осуществляет расчёт прироста точек переменной к указанному периоду. | |
DiffY | Метод DiffY осуществляет расчёт прироста точек переменной к соответствующему периоду предыдущего года. | |
Div_ | Метод Div_ возвращает целую часть от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число. | |
Division | Метод Division возвращает частное от поточечного деления двух переменных. | |
DLog | Метод DLog осуществляет расчёт прироста логарифма точек переменной к предыдущему периоду. | |
DLogX | Метод DLogX осуществляет расчёт прироста логарифма точек переменной к указанному периоду. | |
DynamicLowerConfidenceLevel | Метод DynamicLowerConfidenceLevel возвращает нижнюю динамическую доверительную границу прогнозного ряда. | |
DynamicUpperConfidenceLevel | Метод DynamicUpperConfidenceLevel возвращает верхнюю динамическую доверительную границу прогнозного ряда. | |
Ecm | Метод Ecm осуществляет преобразование переменной с помощью модели коррекции ошибок. | |
Estimate | Метод Estimate возвращает оценённое значение константы. | |
Exp | Метод Exp возвращает результат возведения числа e в степень, заданную точкой переменной. | |
ExpSmooth | Метод ExpSmooth осуществляет преобразование переменной методом экспоненциального сглаживания. | |
ExpSmoothR | Метод ExpSmoothR преобразует данные переменной методом экспоненциального сглаживания с помощью пакета R. | |
ExpX | Метод ExpX возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень. | |
Extrapolate | Метод Extrapolate осуществляет преобразование переменной с использованием тренда с подбором функциональной зависимости. | |
Fact | Метод Fact возвращает факториал точек указанной переменной. | |
Fill | Метод Fill заполняет пустые значения ряда с помощью различных методов обработки пропусков. | |
Fitted | Метод Fitted возвращает модельный ряд. | |
Floor | Метод Floor возвращает результат округления точек переменной до кратного заданной точности с недостатком. | |
FloorI | Метод FloorI возвращает результат округления точек переменной до кратного заданной точности с недостатком, если переменная содержит только целые значения. | |
Forecast | Метод Forecast возвращает прогнозные значения для указанного ряда. | |
GetValueByDate | Метод GetValueByDate возвращает значение ряда на заданную дату. | |
GreyForecast | Метод GreyForecast осуществляет моделирование переменной с помощью Грей-метода. | |
Hpf | Метод Hpf осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта с параметром сглаживания «лямбда». | |
HpfP | Метод HpfP осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта с параметром сглаживания «степень». | |
HpfR | Метод HpfR осуществляет сглаживание переменной с использованием фильтра Ходрика-Прескотта с помощью пакета R. | |
Iif | Метод Iif обеспечивает условное выполнение операторов. | |
Int | Метод Int округляет значения точек указанной переменной до ближайшего меньшего целого. | |
Interpolate | Метод Interpolate осуществляет интерполяцию значений переменной. | |
InterpolateP | Метод InterpolateP осуществляет интерполяцию по шаблону значений переменной. | |
IsSeriesEmpty | Метод IsSeriesEmpty возвращает признак пустоты ряда. | |
Lag | Метод Lag осуществляет сдвиг переменной вперёд на заданное количество точек во временном периоде. | |
Lead | Метод Lead осуществляет сдвиг переменной назад на заданное количество точек во временном периоде. | |
Level | Метод Level осуществляет применение функции Level к указанной переменной. | |
LevelIndexSeries | Метод LevelIndexSeries возвращает текущий индекс элемента для заданной календарной динамики. | |
Ln | Метод Ln возвращает натуральный логарифм точек указанной переменной. | |
Log | Метод Log возвращает логарифм точек указанной переменной по заданному основанию. | |
Log10 | Метод Log10 возвращает десятичный логарифм точек указанной переменной. | |
LowerConfidenceLevel | Метод LowerConfidenceLevel возвращает нижнюю доверительную границу прогнозного ряда. | |
Lrxf | Метод Lrxf осуществляет моделирование переменной с помощью LRX-фильтра. | |
Max | Метод Max возвращает максимальное значение среди точек переменной. | |
MaxI | Метод MaxI возвращает максимальное значение среди точек переменной, если она содержит только целые значения. | |
Mean | Метод Mean возвращает математическое ожидание для указанной переменной. | |
Median | Метод Median возвращает медиану для указанной переменной. | |
MedianSmooth | Метод MedianSmooth выполняет медианное сглаживание переменной. | |
MedianSmoothR | Метод MedianSmoothR выполняет медианное сглаживание переменной с помощью пакета R. | |
Min | Метод Min возвращает минимальное значение среди точек переменной. | |
MinI | Метод MinI возвращает минимальное значение среди точек переменной, если она содержит только целые значения. | |
Mod_ | Метод Mod_ возвращает остаток от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число. | |
Mode | Метод Mode возвращает моду указанной переменной. | |
Modulus | Метод Modulus возвращает остаток от целочисленного деления значений точек переменной на заданное число. | |
MovAvg | Метод MovAvg осуществляет преобразование переменной методом скользящего среднего. | |
MovAvgR | Метод MovAvgR осуществляет преобразование переменной методом скользящего среднего с помощью пакета R. | |
Mult | Метод Mult возвращает произведение соответствующих точек для двух и более переменных. | |
None | Метод None возвращает признак неиспользования константы. | |
Nvl | Метод Nvl заполняет пропуски в данных переменной указанным значением. | |
Ols | Метод Ols осуществляет моделирование переменной линейной регрессией (оценка МНК). | |
OlsR | Метод OlsR осуществляет моделирование переменной линейной регрессией (оценка МНК) с помощью пакета R. | |
Pch | Метод Pch осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к предыдущему периоду. | |
PchA | Метод PchA осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к предыдущему периоду с поправкой на сезонность. | |
PchX | Метод PchX осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к указанному периоду. | |
PchY | Метод PchY осуществляет расчёт темпа прироста точек переменной к соответствующему периоду предыдущего года. | |
Pi | Метод Pi возвращает математическую константу «Пи». | |
Power | Метод Power возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень. | |
PowerI | Метод PowerI возвращает результат возведения точек переменной в заданную степень, если все точки переменной и степень являются целыми числами. | |
R | Метод R выполняет преобразование данных с помощью методов пакета R. | |
Rand | Метод Rand возвращает равномерно распределённое случайное число из диапазона [0; 1). | |
RandBetween | Метод RandBetween возвращает случайное вещественное число между двумя заданными числами. | |
RandBetweenI | Метод RandBetweenI возвращает случайное целое число между двумя заданными целыми числами. | |
Ratio | Метод Ratio осуществляет расчёт коэффициента роста точек переменной. | |
Rebase | Метод Rebase осуществляет применение функции Rebase к указанной переменной. | |
Remainder | Метод Remainder возвращает остаток от деления значений точек переменной на заданное число. | |
Residuals | Метод Residuals возвращает ряд остатков. | |
Round | Метод Round осуществляет округление значений точек переменной. | |
RoundDown | Метод RoundDown осуществляет округление с недостатком значений точек переменной. | |
RoundUp | Метод RoundUp осуществляет округление с избытком значений точек переменной. | |
SetPeriod | Метод SetPeriod формирует период по указанным датам. | |
Sign | Метод Sign возвращает знак точек указанной переменной. | |
SignI | Метод SignI возвращает знак точек указанной переменной, если она содержит только целые значения. | |
Sin | Метод Sin возвращает синус точек указанной переменной. | |
Splice | Метод Splice осуществляет совмещение переменных. | |
SpliceP | Метод SpliceP осуществляет преобразование переменной на основе совмещенных переменных. | |
Sqrt | Метод Sqrt возвращает квадратный корень точек указанной переменной. | |
StDv | Метод StDv возвращает стандартное отклонение для указанной переменной. | |
Subtract | Метод Subtract возвращает разность соответствующих точек для двух и более переменных. | |
Sum | Метод Sum возвращает сумму соответствующих точек для двух и более переменных. | |
SumI | Метод SumI возвращает сумму соответствующих точек для двух и более переменных, если они содержат только целые значения. | |
SumSq | Метод SumSq возвращает сумму квадратов для соответствующих точек для двух и более переменных. | |
Tan | Метод Tan возвращает тангенс точек указанной переменной. | |
Trunc | Метод Trunc усекает точки переменной до указанного количества десятичных разрядов. | |
Truncate | Метод Truncate осуществляет усечение переменной по заданным параметрам. | |
Tsls | Метод Tsls осуществляет моделирование переменной с помощью линейной регрессии (оценка методом инструментальных переменных). | |
TslsR | Метод TslsR моделирует данные переменной с помощью линейной регрессии (оценка методом инструментальных переменных). Расчёт выполняется с помощью пакета R. | |
UpperConfidenceLevel | Метод UpperConfidenceLevel возвращает верхнюю доверительную границу прогнозного ряда. | |
Variance | Метод Variance возвращает дисперсию переменной. | |
X11 | Метод X11 осуществляет сезонную декомпозицию и корректировку данных. | |
YearSeries | Метод YearSeries возвращает текущее значение года для каждой точки ряда в зависимости от заданных периодов расчёта. |
См. также: