ConfidenceLevel: Double;
Свойство ConfidenceLevel определяет значимость доверительных границ. По умолчанию свойству установлено значение 0,95.
Для выполнения примера предполагается наличие в репозитории контейнера моделирования с идентификатором KONT_MODEL. В контейнере имеется переменная Var_1, которая в дальнейшем будет использоваться как моделируемая, а также переменная Var_Factor, используемая как фактор.
Sub UserProc;
Var
MB: IMetabase;
CrInf: IMetabaseObjectCreateInfo;
MObj: IMetabaseObject;
Model: IMsModel;
Trans: IMsFormulaTransform;
VarTrans: IMsFormulaTransformVariable;
Tree: IMsFormulaTransformSlicesTree;
Slice: IMsFormulaTransformSlice;
Selector: IMsFormulaTransformSelector;
Formula: IMsFormula;
Linear: IMsLinearRegressionTransform;
Varr: IMsVariableStub;
TransVar: IMsFormulaTransformVariable;
TermInfo: IMsFormulaTermInfo;
Ar: Array[0..1] Of Integer;
Begin
MB := MetabaseClass.Active;
CrInf := Mb.CreateCreateInfo;
CrInf.ClassId := MetabaseObjectClass.KE_CLASS_MSMODEL;
CrInf.Id := "New_LinReg";
CrInf.Name := "New_LinReg";
CrInf.Parent := Mb.ItemById("KONT_MODEL");
CrInf.Permanent := False;
MObj := Mb.CreateObject(CrInf).Edit;
Model := MObj As IMsModel;
Trans := Model.Transform;
Varr := MB.ItemByIdNamespace("Var_1", MB.ItemById("KONT_MODEL").Key).Bind As IMsVariableStub;
Trans.Outputs.Add(Varr);
VarTrans := Trans.Outputs.Item(0);
Tree := VarTrans.SlicesTree(VarTrans);
Slice := Tree.CreateSlice(1);
Selector := Model.Transform.CreateSelector;
Selector.Slice := Slice;
Formula := Model.Transform.Transform(Selector);
Formula.Kind := MsFormulaKind.LinearRegression;
Formula.Level := DimCalendarLevel.Year;
Linear := Formula.Method As IMsLinearRegressionTransform;
Ar[0] := 2;
Ar[1] := 4;
Linear.AutoRegressionOrder := Ar;
Linear.HasConstant := True;
Varr := MB.ItemByIdNamespace("Var_Factor", MB.ItemById("KONT_MODEL").Key).Bind As IMsVariableStub;
Trans.Inputs.Add(Varr);
TransVar := Trans.Inputs.Item(0);
TermInfo := Trans.CreateTermInfo;
TermInfo.Slice := TransVar.SlicesTree(VarTrans).CreateSlice(1);
Linear.Explanatories.Add.Expression.AsString := TermInfo.TermInnerText;
Linear.ConfidenceLevel := 0.99;
MObj.Save;
End Sub UserProc;
После выполнения примера в контейнере моделирования будет создана модель. Для расчета модели используется метод линейной регрессии. Для данного метода будут установлены настройки, в частности будет использоваться авторегрессия. Порядок авторегрессии - 2, для элементов авторегрессии будут заданы лаги 2 и 4. Для уровня значимости доверительных границ будет установлено значение 0,99.
См. также: