В рамках сборки Stat существуют следующие классы:
Класс | Краткое описание | |
Класс QRegStatistics определяет характеристики квантильной регрессии. | ||
Sm2SLS | Класс Sm2SLS реализует метод инструментальных переменных для оценки коэффициентов линейной регрессии. | |
SmARCHTest | Класс SmARCHTest предназначен для работы с параметрами теста ARCH на гетероскедастичность. | |
SmAssociationRules | Класс SmAssociationRules предназначен для выполнения интеллектуального анализа данных методом «Анализ ассоциаций». | |
SmAugmentDickeyFullerTest | Класс SmAugmentDickeyFullerTest предназначен для работы с параметрами расширенного теста Дики-Фуллера. | |
SmAutoCorrelation | Класс SmAutoCorrelation реализует алгоритм автокорреляционного анализа. | |
SmAutoRegress | Класс SmAutoRegress реализует алгоритм авторегрессии. | |
SmBackPropagation | Класс SmBackPropagation предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Сеть обратного распространения». | |
SmBandpassFilter | Класс SmBandpassFilter реализует алгоритм Бакстера-Кинга. | |
SmBetaDistribution | Класс SmBetaDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из бета-распределения с заданными параметрами. | |
SmBinaryModel | Класс SmBinaryModel реализует алгоритм бинарной регрессии. | |
SmBinning | Класс SmBinning предназначен для работы с процедурой Binning. | |
SmBinomialDistribution | Класс SmBinomialDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного биномиального распределения с заданными параметрами. | |
SmBoxConstrainedOptimization | Класс SmBoxConstrainedOptimization предназначен для работы с параметрами оптимизации функции произвольного вида. | |
SmBreuschPaganGodfreyTest | Класс SmBreuschPaganGodfreyTest предназначен для работы с параметрами теста Бреуша-Пагана-Годфри на гетероскедастичность. | |
SmBreuschPaganTest | Класс SmBreuschPaganTest предназначен для работы с параметрами теста Бреуша-Пагана. | |
ISmCART | Класс SmCART предназначен для решения задач классификации путем построения бинарных деревьев. | |
SmCauchyDistribution | Класс SmCauchyDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Коши с заданными параметром сдвига (медианой) и параметром масштаба. | |
SmCensoredTruncatedRegression | Класс SmCensoredTruncatedRegression предназначен для расчета линейной регрессии с урезанными или цензурированными данными. | |
SmCensus1 | Класс SmCensus1 реализует метод Census I, который производит разложение исходного ряда на сезонную составляющую, тренд-циклическую и нерегулярную компоненты. | |
SmCensus2 | Класс SmCensus2 реализует метод «X11», который является усовершенствованным вариантом метода сезонной декомпозиции и корректировки «Census I». | |
SmChi2Distribution | Класс SmChi2Distribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения χ2 (хи-квадрат) с заданным количеством степеней свободы. | |
SmChowTest | Класс SmChowTest реализует алгоритм теста Чоу на наличие структурных изменений. | |
SmCointegratingRegression | Класс SmCointegratingRegression предназначен для работы с коинтегрирующей регрессией. | |
SmCointegrationEq | Класс SmCointegrationEq реализует алгоритм метода коррекции ошибок. | |
SmCurveEstimation | Класс SmCurveEstimation реализует алгоритм подбора формы зависимости. | |
SmDecisionTree | Класс SmDecisionTree предназначен для заполнения пропусков в значениях ряда с помощью дерева решений. | |
SmDerivative | Класс SmDerivative предназначен для расчёта производных. | |
SmDickeyFullerGLSTest | Класс SmDickeyFullerGLSTest предназначен для работы с параметрами обобщенного теста Дики-Фуллера. | |
SmDiscriminantAnalysis | Класс SmDiscriminantAnalysis применяется для интеллектуального анализа данных методом «Дискриминантный анализ». | |
SmElliotRothenbergStockTest | Класс SmElliotRothenbergStockTest предназначен для работы с параметрами теста Эллиота-Розенберга-Стока. | |
SmEngleGrangerTest | Класс SmEngleGrangerTest предназначен для работы с параметрами теста Энгла-Гранжера. | |
SmErrorCorrectionModel | Класс SmErrorCorrectionModel реализует алгоритм расчета модели коррекции ошибок (ECM). | |
SmExponentialDistribution | Класс SmExponentialDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из экспоненциального распределения с заданным математическим ожиданием. | |
SmExponentialSmoothing | Класс SmExponentialSmoothing реализует алгоритм экспоненциального сглаживания. | |
SmFillGapsProcedure | Класс SmFillGapsProcedure реализует алгоритм обработки пропусков рядов данных. | |
SmFisherDistribution | Класс SmFisherDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Фишера с двумя заданными степенями свободы. | |
SmFisherTest | Класс SmFisherTest реализует алгоритм теста Фишера. | |
SmGammaDistribution | Класс SmGammaDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из гамма-распределения с заданными параметрами формы и масштаба. | |
SmGARCH | Класс SmGARCH реализует алгоритм авторегрессионной условно гетероскедастичной модели (GARCH модель). | |
SmGeneralizedExtremeValueDistribution | Класс SmGeneralizedExtremeValueDistribution предназначен для оценки параметров распределения экстремальных значений методом максимального правдоподобия. | |
SmGeneralizedParetoDistribution | Класс SmGeneralizedParetoDistribution предназначен для оценки параметров обобщенного распределения Парето методом максимального правдоподобия. | |
SmGeometricExtrapolation | Класс SmGeometricExtrapolation реализует алгоритм геометрической экстраполяции. | |
SmGradientBoostedTree | Класс SmGradientBoostedTree предназначен для настройки параметров расчета градиентного бустинга. | |
SmGrangerTest | Класс SmGrangerTest реализует алгоритм теста Гранжера. | |
SmGreyForecast | Класс SmGreyForecast реализует алгоритм Грей-метода. | |
SmHierarchicalClusterAnalysis | Класс SmHierarchicalClusterAnalysis реализует алгоритм иерархического кластерного анализа. | |
SmHighlightExceptions | Класс SmHighlightExceptions предназначен для выполнения интеллектуального анализа данных методом «Поиск исключений». | |
SmHodrickPrescottFilter | Класс SmHodrickPrescottFilter реализует алгоритм фильтра Ходрика-Прескотта. | |
SmHyperGeometricDistribution | Класс SmHyperGeometricDistribution позволяет по заданным параметрам генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного гипергеометрического распределения количества «успешных элементов» в выборке из конечной совокупности, содержащей «успешные элементы». | |
SmJohansenTest | Класс SmJohansenTest реализует алгоритм теста Йохансена. | |
SmKmeansClusterAnalysis | Класс SmKmeansClusterAnalysis реализует алгоритм кластеризации методом к-средних. | |
SmKolmogorovSmirnovTest | Класс SmKolmogorovSmirnovTest реализует алгоритм теста Колмогорова-Смирнова. | |
SmKwiatkowskiPhillipsSchmidtShinTest | Класс SmKwiatkowskiPhillipsSchmidtShinTest предназначен для работы с параметрами теста Квятковского-Филлипса-Шмидта-Шина. | |
SmLIML | Класс SmLIML предназначен для работы с методом максимального правдоподобия с ограниченной информацией и методом оценки K-class. | |
SmLinearEquations | Класс SmLinearEquations реализует алгоритм решения системы линейных уравнений. | |
SmLinearProgramming | Класс SmLinearProgramming реализует алгоритм линейного программирования (симплекс-метод). | |
SmLinearRegress | Класс SmLinearRegress реализует алгоритм метода линейная регрессия. | |
SmLogisticDistribution | Класс SmLogisticDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из логистического распределения с заданными параметром сдвига (медианой) и параметром масштаба. | |
SmLogisticRegression | Класс SmLogisticRegression предназначен для интеллектуального анализа данных методом «Логистическая регрессия». | |
SmLogNormalDistribution | Класс SmLogNormalDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из логнормального распределения с заданными математическим ожиданием и дисперсией. | |
SmLongRunCovariance | Класс SmLongRunCovariance предназначен для работы с долгосрочной ковариацией. | |
SmLPSolveManager | Класс SmLPSolveManager реализует объект, используемый для указания пути к установленному и интегрированному с «Форсайт. Аналитическая платформа» модулю LPSolve. | |
SmLRXFilter | Класс SmLRXFilter реализует алгоритм LRX-фильтра. | |
SmMarkovSwitchingGARCH | Класс SmMarkovSwitchingGARCH предназначен для работы с моделю MS-GARCH (Markov switching GARCH) с одним переменным параметром: среднее значение дисперсии. | |
SmMedianSmoothing | Класс SmMedianSmoothing реализует алгоритм медианного сглаживания. | |
SmMultiNormalDistribution | Класс SmMultiNormalDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из многомерного нормального распределения. | |
SmNaiveBayes | Класс SmNaiveBayes используется для выявления ключевых факторов с помощью наивного классификатора Байеса. | |
SmNgPerronTest | Класс SmNgPerronTest предназначен для работы с параметрами теста Нг-Перрона. | |
SmNonLinearEquations | Класс SmNonLinearEquations реализует алгоритм системы нелинейных уравнений. | |
SmNonLinearLeastSquare | Класс SmNonLinearLeastSquare реализует алгоритм нелинейного метода наименьших квадратов. | |
SmNonLinearOptimization | Класс SmNonLinearOptimization реализует алгоритм оптимизации функции произвольного вида при нелинейных ограничениях. | |
SmNormalDistribution | Класс SmNormalDistribution позволяет генерировать вектор псевдослучайных чисел исходя из нормального распределения с заданными средним значением (математическим ожиданием) и дисперсией. | |
SmOmittedVariablesTest | Класс SmOmittedVariablesTest реализует алгоритм теста на пропущенные переменные. | |
SmPairCorrelation | Класс SmPairCorrelation реализует алгоритм расчета парных коэффициентов корреляции. | |
SmParetoDistribution | Класс SmParetoDistribution реализует алгоритм распределения Парето. | |
SmPartialCorrelation | Класс SmPartialCorrelation реализует алгоритм расчета частных коэффициентов корреляции. | |
SmPhillipsOuliarisTest | Класс SmPhillipsOuliarisTest предназначен для работы с параметрами теста Филлипса-Оуляриса. | |
SmPhillipsPerronTest | Класс SmPhillipsPerronTest предназначен для работы с параметрами теста Филлипса-Перрона. | |
SmPoissonDistribution | Класс SmPoissonDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных целых чисел из дискретного распределения Пуассона с заданной интенсивностью событий. | |
SmPooledModel | Класс SmPooledModel реализует алгоритм регрессии на панельных данных. | |
SmPrincipalComponentAnalysis | Класс SmPrincipalComponentAnalysis реализует алгоритм метода главных компонент. | |
SmQPortions | Класс SmQPortions реализует алгоритм расчета медианы, квартилей, процентилей и децилей. | |
SmQuadraticProgramming | Класс SmQuadraticProgramming реализует задачу квадратичного программирования. | |
SmQuantileRegression | Класс SmQuantileRegression реализует метод квантильной регрессии. | |
SmR | Класс SmR предназначен для интеграции с R. | |
SmRamseyRESSETTest | Класс SmRamseyRESSETTest реализует алгоритм теста (RESET тест) на наличие ошибок спецификации модели линейной регрессии (Критерий функциональной формы). | |
SmRandomForest | Класс SmRandomForest предназначен для работы с ансамблем деревьев решений Random Forest. | |
SmRedundantVariablesTest | Класс SmRedundantVariablesTest реализует алгоритм теста на избыточные переменные. | |
SmRManager | Класс SmRManager предназначен для задания пути к установленному и интегрированному с «Форсайт. Аналитическая платформа» пакету R. | |
SmRollingRegression | Класс SmRollingRegression предназначен для работы с параметрами скользящей регрессии. | |
SmSelfOrganizingMap | Класс SmSelfOrganizingMap предназначен для кластеризации данных с помощью самоорганизующихся карт Кохонена. | |
SmSerialCorrelationLMTest | Класс SmSerialCorrelationLMTest реализует алгоритм теста на автокорреляцию остатков модели линейной регрессии. | |
SmSimultaneousSystem | Класс SmSimultaneousSystem реализует алгоритм для решения системы одновременных уравнений. | |
SmSingularSpectrumAnalysis | Класс SmSingularSpectrumAnalysis предназначен для выполнения сингулярного спектрального анализа временных рядов. | |
SmSlideSmoothing | Класс SmSlideSmoothing реализует алгоритм скользящего среднего. | |
SmStudentDistribution | Класс SmStudentDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из распределения Стьюдента с заданным количеством степеней свободы. | |
SmUniformDistribution | Класс SmUniformDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из непрерывного равномерного распределения на интервале [a, b]. | |
SmUnivariateSpectrumAnalysis | Класс SmUnivariateSpectrumAnalysis реализует алгоритм спектрального анализа. | |
SmVarianceAnalysis | Класс SmVarianceAnalysis реализует алгоритм дисперсионного анализа. | |
SmVectorAutoRegress | Класс SmVectorAutoRegress реализует алгоритм расчета векторной авторегрессии или расчета импульсной функции отклика. | |
SmWeibullDistribution | Класс SmWeibullDistribution позволяет генерировать выборку псевдослучайных чисел из двухпараметрического распределения Вейбулла с заданными параметрами формы и масштаба. | |
SmWhiteHeteroskedasticityTest | Класс SmWhiteHeteroskedasticityTest реализует алгоритм теста Уайта на гетероскедастичность остатков модели линейной регрессии. | |
Smx12arima | Класс Smx12arima предназначен для работы с методом сезонных поправок X12. | |
Statistics | Класс Statistics реализует алгоритмы статистических функций. |
См. также: