ISmLinearRegress.PDLTermCollection

Синтаксис

PDLTermCollection: ISlPDLTermCollection;

Описание

Свойство PDLTermCollection возвращает коллекцию лаговых переменных.

Комментарии

Каждый элемент коллекции реализован интерфейсом ISlPDLTerm, который позволяет задать лаговую переменную и её параметры.

Пример

Для выполнения примера необходимо добавить ссылку на системную сборку Stat.

Sub UserProc;
Var
    Method: SmLinearRegress;
    Factors: ISlSeries;
    Serie, Factor, ger, jpn: Array[20Of Double;
    PDLTermCollect: ISlPDLTermCollection;
    PDLTerm: ISlPDLTerm;
    
    Sub Print(Data: Array Of Double);
    Var i: Integer;
        d: Double;
    Begin
        For i := 0 To Data.Length - 1 Do
            If Double.IsNan(Data[i]) Then
                Debug.WriteLine(i.ToString + ", ---empty---");
            Else
                d := Data[i];
                Debug.WriteLine(i.ToString + ", " + d.ToString);
            End If;
        End For;
    End Sub Print;
Begin

    Method := New SmLinearRegress.Create;
// объясняемая переменная
    Serie[00] := 6209; Serie[10] := 7132;
    Serie[01] := 6385; Serie[11] := 7137;
    Serie[02] := 6752; Serie[12] := 7473;
    Serie[03] := 6837; Serie[13] := 7722;
    Serie[04] := 6495; Serie[14] := 8088;
    Serie[05] := 6907; Serie[15] := Double.Nan;
    Serie[06] := 7349; Serie[16] := Double.Nan;
    Serie[07] := 7213; Serie[17] := 9064;
    Serie[08] := 7061; Serie[18] := 9380;
    Serie[09] := 7180; Serie[19] := 9746;
// объясняющая переменная

    Factor[00] := 4110; Factor[10] := 5948;
    Factor[01] := 4280; Factor[11] := 6218;
    Factor[02] := 4459; Factor[12] := 6521;
    Factor[03] := 4545; Factor[13] := 6788;
    Factor[04] := 4664; Factor[14] := 7222;
    Factor[05] := 4861; Factor[15] := 7486;
    Factor[06] := 5195; Factor[16] := 7832;
    Factor[07] := 5389; Factor[17] := 8153;
    Factor[08] := 5463; Factor[18] := 8468;
    Factor[09] := 5610; Factor[19] := 9054;
// первая лаговая переменная
    ger[00] := 3415; ger[10] := 6633;
    ger[01] := 3673; ger[11] := 6910;
    ger[02] := 4013; ger[12] := 7146;
    ger[03] := 4278; ger[13] := 7248;
    ger[04] := 4577; ger[14] := 7689;
    ger[05] := 5135; ger[15] := 8046;
    ger[06] := 5388; ger[16] := 8143;
    ger[07] := 5610; ger[17] := 8064;
    ger[08] := 5787; ger[18] := 8556;
    ger[09] := 6181; ger[19] := 9177;

// вторая лаговая переменная
    jpn[00] := 1475; jpn[10] := 3052;
    jpn[01] := 1649; jpn[11] := 3453;
    jpn[02] := 1787; jpn[12] := 3666;
    jpn[03] := 1884; jpn[13] := 4008;
    jpn[04] := 1972; jpn[14] := 4486;
    jpn[05] := 2108; jpn[15] := 4663;
    jpn[06] := 2249; jpn[16] := 5115;
    jpn[07] := 2394; jpn[17] := 5655;
    jpn[08] := 2505; jpn[18] := 6358;
    jpn[09] := 2714; jpn[19] := 6995;
// задаем объясняемую и объясняющую переменные
    
Method.Explained.Value := Serie;
    Factors := Method.Explanatories;
    Factors.Add.Value := Factor;
// задаем параметры регрессии
    Method.MissingData.Method := MissingDataMethod.LinInterpolation;
    Method.ModelPeriod.LastPoint := 20;
    Method.Forecast.LastPoint := 30;

// задаем лаговые переменные
    PDLTermCollect := Method.PDLTermCollection;
    If PDLTermCollect.Count > 0 Then
        PDLTermCollect.Clear;
    End If;
// задаем параметры 1-й лаговой переменной
    PDLTerm := PDLTermCollect.Add;
    PDLTerm.Explanatory.Value := ger;
    PDLTerm.PDLConstraint := PDLConstraintType.Both;
    PDLTerm.PolinomialDegreeP := 4;
    PDLTerm.LagLengthK := 1;
// задаем параметры 2-й лаговой переменной
    PDLTerm := PDLTermCollect.Add;
    PDLTerm.Explanatory.Value := jpn;
    PDLTerm.PDLConstraint := PDLConstraintType.FarEnd;
    PDLTerm.PolinomialDegreeP := 2;
    PDLTerm.LagLengthK := 2;

    If Method.Execute = 0 Then
     // рассчитываем метод с лаговыми переменными, выводим результаты
        Debug.WriteLine("--- Расчёт с лаговыми переменными ---");
        Debug.WriteLine("");
        Debug.WriteLine("=== Сумма по коэффициентам  ===");
        Debug.WriteLine(PDLTerm.EstimatesSum);
        Debug.WriteLine("=== Сумма стандартных ошибок  ===");
        Debug.WriteLine(PDLTerm.StdErrSum);
        Debug.WriteLine("=== Сумма t-статистик  ===");
        Debug.WriteLine(PDLTerm.TStatSum);
        Debug.WriteLine("=== Значение коэффициентов 1-й лаговой переменной  ===");
        PDLTerm := PDLTermCollect.Item(0);
        Print(PDLTerm.BetaCoefficients.Estimate);
        Debug.WriteLine("=== Значение коэффициентов 2-й лаговой переменной  ===");
        PDLTerm := PDLTermCollect.Item(1);
        Print(PDLTerm.BetaCoefficients.Estimate);

        Debug.WriteLine("=== Модельный ряд ===");
        Print(Method.Fitted);
     // удаляем лаговые переменные
        PDLTermCollect.Remove(0);
        PDLTermCollect.Remove(1);
     // рассчитываем метод без лаговых переменных, выводим результаты
        Method.Execute;
        Debug.WriteLine("");
        Debug.WriteLine("--- Расчёт без лаговых переменных ---");
        Debug.WriteLine("");
        Debug.WriteLine("=== Модельный ряд ===");
        Print(Method.Fitted);
    End If;
End Sub UserProc;

В примере определяются следующие параметры расчета линейной регрессии:

Затем метод рассчитывается с лаговыми переменными и без них. Оба раза результаты расчета будут выведены в окно консоли:

--- Расчёт с лаговыми переменными ---

=== Сумма по коэффициентам  ===
-0,259287376046178
=== Сумма стандартных ошибок  ===
1,#QNAN
=== Сумма t-статистик  ===
1,#QNAN
=== Значение коэффициентов 1-й лаговой переменной  ===
0, -1.7962778395230557E+030
10
=== Значение коэффициентов 2-й лаговой переменной  ===
0, -0.72547345120881013
10.027016101144493737
20.43916997401813851
=== Модельный ряд ===

0, ---empty---
1, ---empty---
26746.6262960822805
36705.2419410586554
46811.0056257257002
56865.9015751798979
67292.6256724880859
77154.7388452839468
87034.0549816297171
97019.5326444809853
107175.7552959831073
117133.7987951692921
127493.2677988806945
137752.1833310759594
148246.7312273784864
158412.3662053850512
168747.7534296460744
179049.2002280807264
189295.9170202707646
199751.2990862005718

--- Расчёт без лаговых переменных ---

=== Модельный ряд ===
0, ---empty---
1, ---empty---
26613.769915787384
36773.9117223980902
46876.8830698908987
56906.7321402631733
66883.5744185839867
76964.012416733297
87099.7805343158489
97199.9024146523625
107212.3379803167554
117375.27145090251
127662.7794419466027
137976.5614721920238
148075.9943825777045
158402.5141370048095
168745.8416724303534
178884.288279843915
189302.1786791848208
199731.6658709754629

См. также:

ISmLinearRegress