WeightedSummaryStatistics: ISummaryStatistics;
Свойство WeightedSummaryStatistics возвращает взвешенные описательные статистики модели.
Описательные статистики рассчитываются по общим формулам. Статистики, не актуальные для данной модели, рассчитаны не будут.
Для выполнения примера добавьте ссылку на системную сборку Stat.
Sub UserProc;
Var
Method: SmLinearRegress;
can, fra, ger: Array[10] Of Double;
omega: Array[10, 10] Of Double;
status, i, j: Integer;
str: String;
Begin
Method := New SmLinearRegress.Create;
// Задаем объясняемый ряд
can[0] := 6209; fra[0] := 4110; ger[0] := 3415;
can[1] := 6385; fra[1] := 4280; ger[1] := 3673;
can[2] := 6528; fra[2] := 4459; ger[2] := 4013;
can[3] := 6837; fra[3] := 4545; ger[3] := 4278;
can[4] := 6495; fra[4] := 4664; ger[4] := 4577;
can[5] := 6907; fra[5] := 4861; ger[5] := 5135;
can[6] := 7349; fra[6] := 5195; ger[6] := 5388;
can[7] := 7213; fra[7] := 5389; ger[7] := 5610;
can[8] := 7061; fra[8] := 5463; ger[8] := 5787;
can[9] := 7180; fra[9] := 5610; ger[9] := 6181;
For i := 0 To omega.GetUpperBound(1) - 1 Do
omega[i, i] := 1 + 0.05*i;
End For;
// параметры периода идентификации
Method.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
Method.ModelPeriod.LastPoint := 10;
// выбор объясняемой переменной
Method.Explained.Value := can;
// выбор регрессоров
Method.Explanatories.Clear;
Method.Explanatories.Add.Value := fra;
Method.Explanatories.Add.Value := ger;
// Задаем параметры прогнозирования
Method.Forecast.LastPoint := 10;
// Признак использования весов
Method.UseWeights := True;
// Задаем матрицу ковариаций для обобщенного МНК
Method.GLSMatrix := omega;
// Тип весов
Method.WeightsType := LRWeightsType.StdDeviation;
// Метод масштабирования весов
Method.WeightsScaling := WeightsScalingType.Average;
//Выполняем расчёт и выводим результаты
status := Method.Execute;
If status <> 0 Then
Debug.WriteLine(Method.Errors);
Else
Debug.WriteLine("=== Сводные статистики ===");
Debug.WriteLine(" Коэффициент детерминации: " + Method.WeightedSummaryStatistics.R2.ToString);
Debug.WriteLine(" Среднее остатков: " + Method.WeightedSummaryStatistics.ME.ToString);
Debug.WriteLine(" Стандартная ошибка: " + Method.WeightedSummaryStatistics.SE.ToString);
Debug.WriteLine(" Стандартное отклонение остатков: " + Method.WeightedSummaryStatistics.SEE.ToString);
Debug.WriteLine("=== Ковариационная матрица ===");
For i := 0 To Method.CovarianceMatrix.GetUpperBound(1) Do
str := "";
For j := 0 To Method.CovarianceMatrix.GetUpperBound(2) Do
str := str + " " + (Method.CovarianceMatrix[i, j] As Double).ToString;
End For;
Debug.WriteLine(str);
End For;
End If;
End Sub UserProc;
После выполнения примера в окно консоли будут выведены значения ковариационной матрицы и взвешенные описательные статистики.
См. также: