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
PooledModel: ISmPooledModel;
yY: Array[6, 2] Of Double;
x1x, x2x: Array[7, 2] Of Double;
Constan: IIntercept;
Status, i: Integer;
d1,d2: Array Of Double;
Begin
PooledModel := New SmPooledModel.Create;
// Объясняемые значения
yY[0, 0] := 20; yY[0, 1] := 17;
yY[1, 0] := 7; yY[1, 1] := 28;
yY[2, 0] := -50; YY[2, 1] := 21;
yY[3, 0] := 20; yY[3, 1] := 17;
yY[4, 0] := 25; yY[4, 1] := 7;
yY[5, 0] := -50; YY[5, 1] := 0.1;
PooledModel.Explained.Value := YY;
// Объясняющие значения
x1x[0, 0] := 4; x1x[0, 1] := -1.5;
x1x[1, 0] := 0.5; x1x[1, 1] := 5;
x1x[2, 0] := -2; x1x[2, 1] := 2.5;
x1x[3, 0] := 130; x1x[3, 1] := 131;
x1x[4, 0] := 141; x1x[4, 1] := 145;
x1x[5, 0] := 150; x1x[5, 1] := 151;
x1x[6, 0] := 160; x1x[6, 1] := 161;
PooledModel.Explanatories.Add.Value := x1x;
// Веса
x2x[0, 0] := 3; x2x[0, 1] := 0.5;
x2x[1, 0] := 6; x2x[1, 1] := 1;
x2x[2, 0] := 0.75; x2x[2, 1] := 2;
x2x[3, 0] := 230; x2x[3, 1] := 231;
x2x[4, 0] := 240; x2x[4, 1] := 241;
x2x[5, 0] := 250; x2x[5, 1] := 251;
x2x[6, 0] := 260; x2x[6, 1] := 261;
PooledModel.Weights := x2x;
// Период идентификации
PooledModel.ModelPeriod.FirstPoint := 1;
PooledModel.ModelPeriod.LastPoint := 5;
// Последняя точка прогноза
PooledModel.Forecast.LastPoint := 7;
// Веса
PooledModel.GLSWeights := GLSWeightsType.PeriodWeights;
// Тип модели
PooledModel.CrossSection := PooledModelCrossSectionType.None;
// Параметры коэффициентов модели
Constan := PooledModel.ModelCoefficients.Intercept;
Constan.Mode := InterceptMode.None;
//Запускаем расчет
Status := PooledModel.Execute;
If Status = 0 Then
Debug.WriteLine("=== Взвешенные
описательные статистики ===");
Debug.WriteLine(" Коэффициент детерминации: " + PooledModel.WeightedSummaryStatistics.R2.ToString);
Debug.WriteLine(" Среднее остатков: " + PooledModel.WeightedSummaryStatistics.ME.ToString);
Debug.WriteLine(" Стандартная ошибка: " + PooledModel.WeightedSummaryStatistics.SE.ToString );
Debug.WriteLine(" Стандартное отклонение остатков: " + PooledModel.WeightedSummaryStatistics.SEE.ToString);
Debug.WriteLine("=== Описательные статистики ===");
Debug.WriteLine(" Коэффициент детерминации: " + PooledModel.SummaryStatistics.R2.ToString);
Debug.WriteLine(" Среднее остатков: " + PooledModel.SummaryStatistics.ME.ToString);
Debug.WriteLine(" Стандартная ошибка: " + PooledModel.SummaryStatistics.SE.ToString);
Debug.WriteLine(" Стандартное отклонение остатков: " + PooledModel.SummaryStatistics.SEE.ToString);
Debug.WriteLine("=== Остатки ===");
For i := 0 To PooledModel.Residuals.GetUpperBound(1) Do
d1 := PooledModel.Residuals;
d2 := PooledModel.Residuals;
Debug.WriteLine(" " + d1[i,0].ToString + " " + d2[i,1].ToString);
End For;
End If;
End Sub UserProc;
После выполнения примера будет рассчитана модель регрессии на панельных данных со случайными эффектами, результаты расчета выведены в окно консоли.
См. также: