Нашли ошибку? Выделите
текст с ошибкой и нажмите кнопку "Сообщить об ошибке"
или CTRL+ENTER.
Справочная
система на версию 10.6
от 08/10/2024,
© ООО «ФОРСАЙТ»,
OlsR(Input: ITimeSeries;
Period: IMsPeriod;
ConstantValue: Variant;
AROrder: Integer;
MAOrder: Integer;
Casewise: MsCasewise;
Explanatories: Array): Variant;
Input. Моделируемая переменная;
Period. Период, на котором рассчитывается метод;
ConstantValue. Константа, используемая в расчётах;
AROrder. Порядок авторегрессии;
MAOrder. Порядок скользящего среднего;
Casewise. Метод обработки пропусков;
Explanatories. Объясняющие переменные.
Метод OlsR осуществляет моделирование переменной линейной регрессией (оценка МНК) с помощью пакета R.
Используйте метод OlsR только при векторном режиме расчёта.
Для использования данного метода в репозитории должна быть настроена интеграция с R. Для настройки интеграции обратитесь к статье «Как настроить интеграцию с R?».
Особенности задания параметров:
Period. Если значение параметра Null, то метод рассчитывается на всём временном периоде;
ConstantValue. Значение константы может быть задано пользователем либо оценено автоматически. Для автоматической оценки значений используйте метод IModelling.Estimate. Если модель должна быть рассчитана без константы, то используйте метод IModelling.None;
AROrder, MAOrder. Параметры задаются в строковом виде. Укажите номера или диапазоны порядка авторегрессии/скользящего среднего, разделяя их запятыми. Диапазон порядка авторегрессии/скользящего среднего указывается через знак «-». Например: AROrder = "1-3,5";
MAOrder. Если задан порядок скользящего среднего, то можно использовать ретрополяцию при оценке его коэффициентов. По умолчанию ретрополяция используется. Если ретрополящию необходимо отключить, то параметр MAOrder должен содержать строку «backcast.No». Например: MAOrder = "1-4;backcast.No";
Explanatories. Термы, соответствующие переменным, указываются через запятую. Необходимо помнить, что число объясняющих переменных (m) должно удовлетворять неравенству: 0 < m < n-1 для модели с константой и 0 < m < n для модели без константы, где n - число наблюдений в моделируемой переменной.
Для выполнения примера предполагается наличие в репозитории контейнера моделирования с идентификатором MS. В данном контейнере содержится модель с идентификатором MODEL_D, рассчитываемая методом детерминированного уравнения и содержащая более одно входной переменной.
В репозитории должна быть настроена интеграция с R. Для настройки интеграции обратитесь к статье «Как настроить интеграцию с R?».
Добавьте ссылки на системные сборки: Metabase, Ms.
Sub UserOlsR;
Var
Mb: IMetabase;
ModelSpace, ModelObj: IMetabaseObject;
Transf: IMsFormulaTransform;
Formula: IMsFormula;
Model: IMsModel;
Determ: IMsDeterministicTransform;
TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
Slice: IMsFormulaTransformSlice;
TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
Inp_1, Inp_2: String;
Expr: IExpression;
Begin
// Получаем репозиторий
Mb := MetabaseClass.Active;
// Получаем контейнер моделирования
ModelSpace := Mb.ItemById("MS").Bind;
// Получаем модель
ModelObj := Mb.ItemByIdNamespace("MODEL_D", ModelSpace.Key).Edit;
Model := ModelObj As IMsModel;
// Получаем параметры расчета модели
Transf := Model.Transform;
Formula := Transf.FormulaItem(0);
Determ := Formula.Method As IMsDeterministicTransform;
// Получаем первую входную переменную
TransVar := Transf.Inputs.Item(0);
Slice := TransVar.Slices.Item(0);
TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
TermInfo.Slice := Slice;
// Задаем режим передачи переменной в расчет
TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
// Получаем внутреннее представление переменной в виде текста
Inp_1 := TermInfo.TermInnerText;
// Получаем вторую входную переменную
TransVar := Transf.Inputs.Item(1);
Slice := TransVar.Slices.Item(0);
TermInfo := Transf.CreateTermInfo;
TermInfo.Slice := Slice;
// Задаем режим передачи переменной в расчет
TermInfo.Type := MsFormulaTermType.Pointwise;
// Получаем внутреннее представление переменной в виде текста
Inp_2 := TermInfo.TermInnerText;
// Получаем выражение расчета модели
Expr := Determ.Expression;
Expr.References := "Ms";
// Задаем выражение расчета модели
Expr.AsString := "OlsR(" + Inp_1 + ", SetPeriod(2000,2015), Estimate, 1," +
"1, MsCasewise.Yes, " + Inp_2 + ")";
// Проверяем корректность выражения
If Expr.Valid
// Если выражение задано корректно, то сохраняем модель
Then ModelObj.Save;
// Если выражение некорректное, то выводим сообщение в окно консоли
Else Debug.WriteLine("Модель не сохранена: ошибка в формуле");
End If;
End Sub UserOlsR;
В результате выполнения примера модель будет выполнять моделирование первой входной переменной с помощью линейной регрессии (оценка МНК) на заданном периоде. Значение константы будет оценено автоматически. Будет применена обработка пропусков методом Casewise. Расчёт будет выполнятся с помощью пакета R.
Выражение 1:
OlsR({Чикаго - население[t]}, Null, None, 0, 0, MsCasewise.Yes, {Мехико - население[t]})
Результат: временной ряд «Чикаго - население» будет смоделирован методом линейной регрессии (оценка МНК) на всем периоде по следующим параметрам: константа не используется, порядки авторегрессии и скользящего среднего не заданы, объясняющая переменная - временной ряд «Мехико - население», выполняется обработка пропусков методом Casewise. Расчёт выполняется с помощью пакета R.
Применение: можно использовать в формулах универсального редактора выражения в любом инструменте платформы, где он доступен.
Выражение 2:
OlsR(X1, SetPeriod(2000, 2015), Estimate, 1, 2, MsCasewise.Yes, X2, X3)
Результат: фактор «X1» будет смоделирован методом линейной регрессии (оценка МНК) по следующим параметрам: период расчета - 2000-2015, константа оценена методом IModelling.Estimate, порядок авторегрессии - «1», порядок скользящего среднего «2», объясняющие переменные - факторы «X2» и «X3», выполняется обработка пропусков методом Casewise. Расчёт выполняется с помощью пакета R.
Применение: можно использовать в формулах моделей контейнера моделирования.
См. также:
IModelling | Метод наименьших квадратов | База данных временных рядов: калькулятор, Линейная регрессия | Контейнер моделирования: модель «Линейная регрессии (оценка МНК)», редактирование регрессора/формулы