Интерполяция
Модель «Интерполяция» осуществляет дезагрегацию данных с верхнего уровня на нижний. Данная модель необходима при расчете задачи, требующей дезагрегации данных. Например, данные квартальной динамики необходимо распределить по месяцам.
При выборе данного вида модели появляется только панель «Спецификация», никаких других дополнительных панелей не появляется.
Панель «Спецификация» для модели «Интерполяция» (Рисунок 7 .185):
Рисунок 7.185 — Спецификация модели « Интерполяция».
На данной панели устанавливаются следующие параметры модели:
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Исходная динамика. Список содержит все доступные динамики исходной переменной. Выберите динамику, данные которой будут дезагрегироваться для указанной динамики модели. Динамика модели определяется на панели «Периоды расчета».
Раскрывающийся список «Исходная динамика» содержит только существующие динамики исходной переменной, шаг расчета которых больше шага динамики модели. Например, в исходной переменной присутствуют следующие динамики: «Годы», «Полугодия», «Кварталы». Для модели в качестве шага расчета динамики указаны «Кварталы». Таким образом, в раскрывающемся списке «Исходная динамика» будут доступны только варианты «Годы» и «Полугодия».
Если не существует динамик, которые можно поместить в список «Исходная динамика», то на панели «Ошибки» будет отображено следующее сообщение (Рисунок 7 .186):
Рисунок 7.186 — Сообщение об ошибке.
Тип интерполяции. Метод интерполяции, который необходимо применить к исходной переменной, выбирается в раскрывающемся списке. Если у метода есть параметры, будет доступно поле для их определения. Возможны следующие методы:
Полиноминальная. Для моделирования будет использована интерполяция полиномом указанной степени. Степень полинома задается в редакторе чисел «Степень» (Рисунок 7 .187):
Рисунок 7.187 — Окно выбора типа интерполяции «Полиномиальная».
Минимальное значение степени полинома — единица.
Repeat. Значения моделируемой динамики будут повторять имеющиеся значения динамики исходной переменной. Метод без параметров.
Равномерная. Для моделирования будет использована равномерная интерполяция. Каждая точка исходной динамики будет равномерно разложена на соответствующие точки моделируемой динамики. Например, квартальные за 2008 год будут получены путем разложения годовых данных за 2008 год на четыре равные части. Метод без параметров.
Линейная. Значения моделируемой динамики будут рассчитываться по уравнению прямой, соединяющей имеющиеся точки исходной динамики. Метод без параметров.
Геометрическая. Значения моделируемой динамики пропорциональны значению инкремента и обратно пропорциональны фактору, вычисленному на основе инкремента. Инкремент экспоненциально зависит от логарифма относительного прироста исходной динамики, умноженного на длину периода моделируемой динамики. Метод без параметров.
Многочленом Лагранжа. Основная идея этого метода состоит в том, чтобы найти многочлен, который принимает значение «1» в одной узловой точке и «0» во всех других. Метод без параметров.
Кубическими сплайнами. Значения моделируемой динамики будут рассчитываться по уравнению кривой, проходящей через набор точек таким образом, что первые и вторые производные кривой непрерывны в каждой точке. Эта кривая образуется путем создания ряда кубических полиномов, проходящих через наборы из трех смежных точек. Кубические полиномы затем состыковываются друг с другом, чтобы образовать одну кривую. Метод без параметров.
По шаблону. Для моделирования будет использована интерполяция по шаблону. Для данного метода необходимо задать параметры «Вид шаблона» и «Образцовый ряд» (Рисунок 7 .188):
Рисунок 7.188 — Окно выбора типа интерполяции «По шаблону».
В раскрывающемся списке «Вид шаблона» определяется шаблон, по которому будет производиться интерполяция. Доступны следующие шаблоны:
Среднее по элементам
По первому элементу
По последнему элементу
В раскрывающемся иерархическом списке «Образцовый ряд» необходимо выбрать переменную, представляющий собой образцовый ряд данных. Если указанная переменная содержит дополнительные разрезы, то их необходимо зафиксировать в окне «Изменение размерности», которое будет отображено при добавлении такой переменной. Для того чтобы повторно вызвать диалог «Изменение размерности», необходимо нажать кнопку «Фиксировать».
Исходная переменная. В раскрывающемся иерархическом списке необходимо выбрать переменную контейнера моделирования, данные которой будут дезагрегироваться. Размерность исходной переменной должна совпадать с размерностью моделируемой переменной. Если добавляемая переменная содержит разрезы, отсутствующие у моделируемой переменной, то будет отображен диалог «Изменение размерности». Также диалог «Изменение размерности» можно вызвать, нажав кнопку «Фиксировать».
Примечание. В окне «Изменение размерности» будут отсутствовать поля «Способ агрегации» и «Лаг».
Примечание. Если моделируемая переменная содержит дополнительные разрезы и на панели «Параметры» для нее установлен флажок «Использовать одну спецификацию», а исходная переменная не содержит дополнительных разрезов, то кнопка «Фиксировать» будет недоступна. Данные будут выгружены в последний элемент зафиксированного измерения в моделируемой переменной.
По умолчанию исходной переменной является моделируемая переменная, в которую после расчета задачи, содержащей данную модель, будет добавлен новый сценарий и помещены рассчитанные значения.
Детерминированное уравнение
Данный метод позволяет осуществлять в общем случае нелинейные преобразования данных.
Панель «Спецификация» для данного метода (Рисунок 7 .189):
Рисунок 7.189 — Спецификация детерминированного уравнения.
Преобразование моделируемой переменной. Определяется тип преобразования, которое осуществляется над моделируемой переменной перед расчетом модели.
Период действия формулы. В данном поле определяется период, на котором будут произведены расчеты:
Период идентификации. Формула применяется для значений, расположенных в периоде идентификации. Период задается в панели «Периоды расчета».
Период прогнозирования. формула применяется для значений, расположенных в периоде прогнозирования. Период задается в панели «Периоды расчета».
Весь период. расчет по формуле ведется для значений, расположенных в периоде идентификации и прогнозирования.
Переменные. Формируется набор входных переменных (факторов). Каждой переменной ставится в соответствие терм с идентификатором вида Xn, где n - номер по порядку. При составлении уравнения используются заданные термы.
Использование терма в уравнении. Необходимо выделить переменную, которой соответствует терм, и выполнить одно из следующих действий:
нажать на кнопку «Вставить в уравнение»
выполнить команду контекстного меню «Вставить в уравнение»
воспользоваться механизмом Drag&Drop и «перетащить» необходимую переменную из списка «Переменные»
ввести идентификатор терма переменной с клавиатуры
Y=. В данном поле формируется уравнение преобразования данных. Все термы в уравнении будут отображаться в виде гиперссылок. При наведении курсора мыши на терм, будет показана подсказка с наименованием переменной, которая ему соответствует. В уравнении можно использовать любые арифметические операции, круглые скобки, допускается использование статистических, математических и пользовательских функций/методов. Также редактировать уравнение можно в окне «Редактирование формулы», которое вызывается при нажатии на кнопку «Открыть в редакторе».
Примечание — Наименование данного поля будет изменено, в зависимости от настроенного преобразования над моделируемой переменной, например в случае выбора преобразования «Натуральный логарифм» поле будет иметь название «Log(Y)=».
Для расчета модели по заданному уравнению необходимо нажать на кнопку «Рассчитать». Если в уравнении содержатся ошибки (недопустимые знаки операций, указан несуществующий терм и т. д.), то будет отображено соответствующее сообщение, содержащее номер позиции с ошибкой, например (Рисунок 7 .190):
Рисунок 7.190 — Сообщение об ошибке.
После закрытия сообщения курсор будет перемещен в указанную позицию уравнения.
Просмотр результатов осуществляется на панелях: «Просмотр результата», «Графики и диаграммы» и «Ряды (числовые значения)».
Редактирование лага
В окне «Редактирование лага» задается лаг (Рисунок 7 .191):
Рисунок 7.191 — Окно редактирования лага.
Лаг отвечает за сдвиг ряда вперед (положительные значения) или назад (отрицательные значения) на заданное количество точек во временном периоде.
Идентифицированное уравнение
Панель «Идентифицированное уравнение» появляется, если выбраны методы: Линейная регрессия (оценка МНК),Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных), Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК), Тренд с подбором функциональной зависимости, ARIMA, Модель коррекции ошибок.
На данной панели представлены идентифицированное уравнение с оцененными коэффициентами и таблица коэффициентов, расположенная ниже.
Примеры панели «Идентифицированное уравнение» приведены ниже:
для методов Линейная регрессия (оценка МНК), Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных) и Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК) (Рисунок 7 .192):
Рисунок 7.192 — Панель «Идентификационное уравнение».
При нажатии на кнопку «Сохранить коэффициенты» будут сохранены значения коэффициентов, которые можно будет использовать при расчете задачи. При использовании сохраненных с моделью коэффициентов незначительно сокращается время расчета задачи, поскольку идентификационные коэффициенты уже указаны пользователем и не рассчитываются для модели заново.
Если коэффициенты модели сохранены, кнопка «Сохранить коэффициенты» будет недоступна и на панели «Идентифицированное уравнение» будет отображено следующее сообщение (Рисунок 7 .193):
Рисунок 7.193 — Окно «Идентифицированное уравнение.
Для сброса сохраненных коэффициентов следует нажать на кнопку «Сбросить коэффициенты». При этом произойдет перевычисление модели, кнопка «Сбросить коэффициенты» станет недоступной, панель примет стандартный вид.
для методов Тренд с подбором функциональной зависимости, ARIMA и Модель коррекции ошибок (Рисунок 7 .194):
Рисунок 7.194 — Окно «Идентификационное уравнение» для методов Тренд с подбором функциональной зависимости, ARIMA и Модель коррекции ошибок.
Примечание. Для каждого метода идентифицированное уравнение и набор коэффициентов в таблице различается.
В таблице коэффициентов, содержатся следующие данные:
Коэффициент. Наименование фактора, при котором оценивался коэффициент.
Значение. Оцененное значение коэффициента.
Стандартная ошибка. Приближённая величина отклонения (вызванного случайностью выборки) оценки коэффициента от истинного значения. Чем больше значение стандартной ошибки, тем менее достоверной является оценка коэффициента.
t-статистика. Вычисляется как отношение оценки коэффициента к его стандартной ошибке. Используется для проверки нулевой гипотезы о том, что коэффициент равен нулю, то есть не значим в рассматриваемой модели регрессии. Гипотеза проверяется в предположении, что остатки имеют нормальное распределение. Проводить интерпретацию значения t-статистики легче с помощью значения вероятности, которое приводится рядом.
Вероятность. Значение вероятности для t-статистики. Нулевая гипотеза о равенстве нулю оценки коэффициента отклоняется на выбранном уровне значимости (как правило 0,1, 0,05, 0,01), если вероятность меньше, чем уровень значимости.
Для значений коэффициентов, представленных на данной панели, можно настроить количество отображаемых десятичных знаков.
Для данной панели доступно контекстное меню (Рисунок 7 .195):
Рисунок 7.195 — Контекстное меню.
Копировать. Копирует только выделенную область.
Копировать всю таблицу. Копирует таблицу целиком независимо от выделенной в ней области.
Также для копирования данных можно использовать комбинации клавиш и , которые действует аналогично команде «Копировать».
Статистические характеристики
На панели «Статистические характеристики» отображаются различные статистические характеристики (Рисунок 7 .196):
Рисунок 7.196 — Окно «Статистические характеристики.
Примечание. При свернутой панели в ее заголовок выводятся значения коэффициента детерминации, исправленного коэффициента детерминации и статистики Дарбина-Уотсона.
На данной панели можно определить собственный перечень отображаемых характеристик.
Для данной панели доступно контекстное меню (Рисунок 7 .195):
Копировать. Копирует только выделенную область.
Копировать всю таблицу. Копирует таблицу целиком независимо от выделенной в ней области.
Также для копирования данных можно использовать комбинации клавиш и , которые действует аналогично команде «Копировать».
Критерии качества:
Коэффициент детерминации (R2). Определяет долю вариации зависимой переменной, обусловленную изменением экзогенных переменных.
Исправленный коэффициент детерминации (AdjR2). Коэффициент детерминации не чувствительный к числу регрессоров. Предпочтительней модель с наибольшим значением критерия.
Статистика Фишера. Данная статистика используется для проверки гипотезы о связи между объясняемым рядом и регрессорами. Используется нулевая гипотеза в том, что коэффициенты при всех регрессорах равны нулю.
Вероятность статистики Фишера (p-v). Значение вероятности для статистики Фишера. Нулевая гипотеза о равенстве нулю коэффициентов при всех регрессорах отклоняется, если вероятность меньше, чем уровень значимости (0.1, 0.05, 0.01).
Логарифм функции правдоподобия (LogL). Логарифм функции правдоподобия используется в тестах регрессионной модели на наличие избыточных или пропущенных переменных.
Информационный критерий Акаике (AIC). Критерий используется для сравнения моделей с разным числом параметров, когда требуется выбрать наилучший набор объясняющих переменных. Предпочтительней модель с меньшим значением критерия.
Информационный критерий Шварца (SC). Аналогично критерию Акаике, критерий используется для выбора набора объясняющих переменных. Предпочтительней модель с меньшим значением критерия.
Стандартная ошибка (SE). Мера среднего рассеяния значений зависимой переменной вокруг значений модельных значений.
Диагностические критерии
Статистика Дарбина-Уотсона (DW). Тест на наличие или отсутствие корреляции по времени в ошибках системы.
Вероятность нижней границы. Значение вероятности для нижней границы интервала статистки Дарбина-Уотсона.
Вероятность верхней границы. Значение вероятности для верхней границы интервала статистки Дарбина-Уотсона.
Анализ остатков
Среднее остатков. Среднее ошибки.
Среднее абсолютных величин остатков. Среднее модулей отклонений исходных значений зависимой переменной от модельных.
Среднее суммы квадратов остатков. Среднее суммы квадратов отклонений исходных значений зависимой переменной от модельных.
Корень из среднего квадратов остатков. Корень из среднего значения квадратов отклонений.
Дисперсия остатков. Дисперсия отклонений.
Стандартное отклонение остатков. Стандартное отклонение для ошибок.
Статистика Жака-Бэра. Используется для проверки гипотезы о нормальном распределении выборки.
Настройка перечня характеристик
Для настройки перечня отображаемых статистических характеристик следует для заголовка панели «Статистические характеристики» вызвать контекстное меню и выбрать пункт «Свойства», после чего откроется редактор свойств панели (Рисунок 7 .197):
Рисунок 7.197 — Настройка панели «Статистические характеристики».
В данном окне настраивается состав отображаемых полей (наименование, значение, краткая оценка, описательная оценка) и состав отображаемых статистических характеристик.
Список «Поля для отображения». Для отображения определенного поля следует установить флажок напротив него. Для работы с отметкой можно использовать контекстное меню:
Отметить. Будет установлен флажок для выбранного элемента списка.
Снять отметку. Будет снят флажок для выбранного элемента списка.
Отметить все. флажки Будут установлены все флажки.
Снять отметку со всех. Будут сняты все флажки.
Примечание. В данном списке доступна множественная отметка. Сочетание клавиш Ctrl+A выделяет все элементы списка.
Дерево «Статистические характеристики для отображения». Для вывода данных по определенной характеристике следует в дереве напротив нее установить флажок. Для работы с отметкой можно использовать контекстное меню аналогичное описанному выше.
Для изменения порядка элементов используются кнопки «Вверх», «Вниз» или одноименные команды контекстного меню, также доступен механизм Drag&Drop. Команды «Вверх» и «Вниз» доступны, только если выделен один элемент списка.
Дополнительные параметры
Панель «Дополнительные параметры» появляется после выбора метода на панели «Параметры». Данная панель отсутствует при выборе следующих методов: «Детерминированное уравнение», «Агрегация», «Методы накопления», «Коллапс», «Обработка пропусков», либо «Интерполяция».
Панель «Дополнительные параметры» (Рисунок 7 .198):
Рисунок 7.198 — Окно «Дополнительные параметры».
В поле «Метод обработки пропусков» выбирается один из методов обработки пропусков:
Casewise. Расчеты ведутся без учета отсутствующих значений. Метод без параметров, установлен по умолчанию.
Среднее по выборке. Пустые значения ряда вычисляются как среднее по выборке. Метод без параметров.
Среднее по N соседним точкам. Пустые значения ряда вычисляются как среднее по N соседним точкам. Количество соседних точек (N) можно задать в поле «Параметр метода».
Предыдущее значение. Пустые значения ряда заменяются предыдущим непустым значением. Метод без параметров.
Линейная интерполяция по соседним точкам. Для вычисления пустых значений ряда используется линейная интерполяция по двум соседним точкам. Метод без параметров.
Линейный тренд. Для вычисления пустых значений ряда используется линейный тренд. Метод без параметров.
Произвольное значение. Пустые значения ряда заменяются случайным числом из интервала [минимальное значение ряда; максимальное значение ряда]. Метод без параметров.
В поле «Значимость доверительных границ» определяется уровень значимости доверительных границ прогнозного ряда, то есть вероятность того, что неизвестное значение будет накрыто доверительным интервалом. Как правило, значимость доверительных границ задается величиной 1–alpha, где в качестве alpha берут один из стандартных уровней значимости 0.1, 0.05 или 0.01. Например, для alpha=0.05 доверительный уровень равен 1–0.05=0.95, что соответствует 95%. Данное значение берется по умолчанию.
Уровень значимости может принимать значения из интервала (0; 1).
Дополнительные параметры метода «Линейная регрессия (оценка МНК)»
Если «Линейная регрессия (оценка МНК)» используется в качестве метода расчета модели, то на данной панели будет присутствовать дополнительная группа «Параметры скользящего среднего» (Рисунок 7 .199):
Рисунок 7.199 — Окно «Дополнительные параметры» для метода «Линейная регрессия (оценка МНК)».
Точность вычислений. В редакторе вещественных чисел определяется точность вычислений модели. Минимальное значение: 0,00001; значение по умолчанию: 0,00100.
Максимальное число итераций. В редакторе чисел определяется число итераций для расчета модели. Минимальное значение: 1; значение по умолчанию: 500.
Дополнительные параметры метода «Нелинейная регрессия»
Если «Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК)» используется в качестве метода расчета модели, то на данной панели будет присутствовать дополнительная группа «Точность» (Рисунок 7 .200):
Рисунок 7.200 — Окно «Дополнительные параметры» для метода «Нелинейная регрессия».
Максимальное число итераций. В редакторе чисел определяется число итераций для расчета модели. Минимальное значение: 1; значение по умолчанию: 50.
Точность определения параметра регуляризации. Задается точность определения параметра регуляризации, помогающего решить некорректно поставленную задачу. Минимальное значение: 0.00001; значение по умолчанию: 0.5.
Максимальное расстояние между приближениями. Задается максимальное расстояние между приближениями, дающими представление о значениях, рассчитанных моделью. Минимальное значение: 0.01; значение по умолчанию: 100000.00.
Рассчитать производные для повышения точности. Установка данного флажка повышает точность расчетов модели, путем расчета производных для уравнения нелинейной регрессии.
Просмотр результатов
Данная панель позволяет выбирать сценарий переменной, по которому будет производиться расчет. Результатами расчета являются идентифицированное уравнение, статистические характеристики, графики фактических, смоделированных и прогнозных данных, числовые значения, факторы и корреляция факторов.
Окно «Просмотр результатов» (Рисунок 7 .201):
Рисунок 7.201 — Окно «Просмотр результатов».
По умолчанию выбран сценарий «Факт».
Графики и диаграммы
Панель «Графики и диаграммы» отображает графики значений исходных, смоделированных и прогнозных данных. В случае расчета прогнозных значений будут отображены доверительные границы с заданным уровнем значимости.
Примечание. Уровень значимости для доверительных границ задается на панели «Дополнительные параметры».
Панель «Графики и диаграммы» (Рисунок 7 .202):
Рисунок 7.202 — Окно «Графики и диаграммы».
График «Остатки» отражает разницу между исходными и смоделированными данными.
Числовые значения, по которым построены графики, можно посмотреть на панели «Ряды (числовые значения)».
При нажатии на кнопку «Параметры диаграммы…» открывается стандартный диалог настройки диаграммы.
При нажатии на кнопку «Состав диаграммы» появляется диалог настройки состава диаграммы (Рисунок 7 .203):
Рисунок 7.203 — Окно «Состав диаграммы».
В данном окне доступно контекстное меню:
Отметить. Устанавливает флажок для выбранного ряда.
Снять отметку. Снимает отметку с выбранного ряда.
Примечание. В списке рядов возможна множественная отметка.
Также работа с отметкой производится с помощью кнопок:
Отметить все. Для всех рядов будут установлены флажки.
Снять отметку со всех. Для всех рядов флажки будут сняты.
Ряды (числовые значения)
Панель «Ряды (числовые значения)» отображает таблицу, содержащую числовые значения, по которым строятся графики в панели «Графики и диаграммы» (Рисунок 7 .204):
Рисунок 7.204 — Окно «Ряды (числовые значения)»
Примечание. Динамические доверительные границы прогнозного ряда будут рассчитаны только для линейной регрессии (оценка МНК) и метода ARIMA, в случае если задан порядок авторегрессии.
В заголовках таблицы под названиями рядов расположены кнопки:
 . При нажатии на данную кнопку соответствующий ряд будет добавлен в состав диаграммы, кнопка при этом меняется на противоположную.
 . При нажатии на данную кнопку соответствующий ряд будет исключен из состава диаграммы, кнопка при этом меняется на противоположную.
Для данной панели доступно контекстное меню (Рисунок 7 .195):
Копировать. Копирует только выделенную область.
Копировать всю таблицу. Копирует таблицу целиком независимо от выделенной в ней области.
Также для копирования данных можно использовать комбинации клавиш и , которые действует аналогично команде «Копировать».
Ошибки
Панель «Ошибки» появляется, если во время расчета модели возникают внутренние ошибки, либо неверно заданы параметра метода, например (Рисунок 7 .205, Рисунок 7 .206):
Рисунок 7.205 — Сообщение об ошибке.
Рисунок 7.206 — Сообщение об ошибке.
Факторы
Данная панель появляется, если выбран один из методов: Линейная регрессия (оценка МНК), Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных), Нелинейная регрессия (оценка нелинейным МНК).
Панель «Факторы» отображает значения рядов переменной (Рисунок 7 .207):
Рисунок 7.207 — Окно «Факторы».
Для данной панели доступно контекстное меню (Рисунок 7 .195):
Копировать. Копирует только выделенную область.
Копировать всю таблицу. Копирует таблицу целиком независимо от выделенной в ней области.
Также для копирования данных можно использовать комбинации клавиш и , которые действует аналогично команде «Копировать».
Корреляция факторов
Данная панель появляется, если выбран один из методов: Линейная регрессия (оценка МНК), Линейная регрессия (оценка методом инструментальных переменных).
Панель «Корреляция факторов» отображает корреляцию факторов (Рисунок 7 .208):
Рисунок 7.208 —Окно «Корреляция факторов».
Ячейки с полученными значениями будут закрашены соответствующими цветами:
Умеренная взаимосвязь (желтый). Значение коэффициента корреляции находится в диапазоне по абсолютному значению от 0,5 до 0,75.
Сильная взаимосвязь (зеленый). Значение коэффициента корреляции находится в диапазоне по абсолютному значению от 0,75 и выше.
Для таблицы коэффициентов на данной панели доступно контекстное меню (Рисунок 7 .195):
Копировать. Копирует только выделенную область.
Копировать всю таблицу. Копирует таблицу целиком независимо от выделенной в ней области.
Также для копирования данных можно использовать комбинации клавиш Ctrl+C и Ctrl+Ins, которые действует аналогично команде «Копировать».
Для значений коэффициентов корреляции, представленных на данной панели, можно настроить количество отображаемых десятичных знаков. Для этого следует вызвать контекстное меню заголовка панели и выполнить команду «Свойства» (Рисунок 7 .209):
Рисунок 7.209 — Команда «Свойства» контекстного меню.
Будет открыт диалог «Параметры коэффициентов корреляции» (Рисунок 7 .210):
Рисунок 7.210 — Окно «Параметры коэффициентов корреляции».
В редакторе чисел «Число десятичных знаков» следует задать количество отображаемых десятичных знаков.
Примечание. Настройка количества отображаемых десятичных знаков не влияет на главную диагональ. Значения коэффициентов корреляции на ней всегда равны единице.
Для текущего пользователя, данная настройка сохраняется в реестре и будет использоваться во всех моделях для панели «Корреляция факторов».
Преобразования над переменными или факторами
Преобразование над моделируемой переменной выбирается из раскрывающегося списка (справа), а преобразование над фактором выбирается из всплывающего меню (слева) (Рисунок 7 .211):
Рисунок 7.211 — Список методов преобразования над фактором.
Над моделируемыми переменными и факторами возможны следующие варианты преобразований:
Нет. Преобразование не осуществляется (используется по умолчанию).
Логарифм log. Осуществляется логарифмирование точек моделируемой переменной: ln(X[t]).
Разность логарифмов. Находится разность логарифмов соседних точек моделируемой переменной за определенный период (ln(X[t]/X[t–N])):
dlog PoP. Предыдущий период.
dlog YoY. Соответствующий период предыдущего года.
dlog YTD. Конец предыдущего года.
Темп прироста. Осуществляется расчет темпа прироста в процентах к выбранному периоду (X[t]/X[t–N]–1)∙100):
pch PoP. Предыдущий период.
pch YoY. Соответствующий период предыдущего года.
pch YTD. Конец предыдущего года.
Разность. Осуществляется преобразование y[t] = x[t] – x[t–N] за определенный период:
diff PoP. Предыдущий период.
diff YoY. Соответствующий период предыдущего года.
diff YTD. Конец предыдущего года.
Нормализация norm. Осуществляется нормализация точек моделируемой переменной: x[t]/D(x), где D — дисперсия.
Стандартизация std. Осуществляется стандартизация точек моделируемой переменной: (x[t] – M(x))/D(x), где D — дисперсия, M — математическое ожидание.
Темп роста. осуществляется расчет темпа роста за определенный период (X[t]/X[t–N]):
ratio PoP. Предыдущий период.
ratio YoY. Соответствующий период предыдущего года.
ratio YTD. Конец предыдущего года.
Перед пунктом «Другое...» отображен пользовательский вариант преобразования. На приведенном выше изображении — это «diff PoP(3)» (разность за предыдущий период с лагом «3»). Данный пункт меню изменяется в зависимости от настроек пользователя.
Выбор пункта «Другое...» приводит к открытию окна «Редактирование преобразования», позволяющее задать дополнительные параметры преобразования фактора или моделируемой переменной (Рисунок 7 .212):
Рисунок 7.212 — Окно «Редактирование преобразований.
В данном диалоге отображаются параметры преобразования, выбранного в данный момент. В нижней части окна представлен общий вид преобразования в виде формулы.
Следует задать следующие параметры:
Преобразование. Тип преобразования. Выбирается из раскрывающегося списка. Возможны следующие варианты:
Нет
Натуральный логарифм (log). Настройка дополнительных параметров не требуется. Параметры «Период» и «N» недоступны.
Разность логарифмов (dlog)
Темп прироста (pch)
Изменение (diff)
Нормализация (norm). Настройка дополнительных параметров не требуется. Параметры «Период» и «N» недоступны.
Стандартизация (std). Настройка дополнительных параметров не требуется. Параметры «Период» и «N» недоступны.
Темп роста (ratio)
Период. Период преобразования. Выбирается из раскрывающегося списка. Возможны следующие варианты:
Предыдущий период
Соответствующий период предыдущего года
Конец предыдущего года
N. Лаг для периода. Минимальное значение и значение по умолчанию - единица.
Для применения параметров следует нажать кнопку «OK». Диалог будет закрыт, а преобразование применено к фактору или моделируемой переменной. Также заданное преобразование будет выбрано и отображено в списке преобразований перед пунктом «Другое...».
Примечание. Если настроено одно из стандартных преобразований (т. е. лаг для периода равен единице), то оно будет выбрано в списке, но не будет повторно добавлено перед пунктом «Другое...».
Выбор пункта «Настроить...» приводит к открытию окна «Настройка списка преобразований», позволяющего определить, какие из стандартных преобразований будут видны в списке (Рисунок 7 .213):
Рисунок 7.213 — Окно «Настройка списка преобразований».
Список содержит все стандартные (без пользовательских) преобразования. Отмеченные флажками элементы, будут отображаются в заданном порядке в списке параметров. В списке возможна множественная отметка с зажатой клавишей Ctrl. Выделить все элементы списка можно, нажав сочетание клавиш Ctrl+A.
Для изменения порядка следования выделенного элемента в списке следует:
использовать кнопки «Вверх» и «Вниз»
использовать команды контекстного меню списка «Вверх» и «Вниз»
использовать механизм «Drag&Drop»
Установить флажки для отмеченных элементов можно следующим образом:
нажать кнопку «Показать»
выполнить команду контекстного меню «Отметить»
выполнить команду контекстного меню «Отметить все». В данном случае флажки будут установлены для всех элементов списка
Снять флажки для отмеченных элементов можно следующим образом:
нажать кнопку «Скрыть»
выполнить команду контекстного меню «Снять отметку»
выполнить команду контекстного меню «Снять отметку со всех». В данном случае флажки будут сняты для всех элементов списка
При нажатии кнопки «По умолчанию», будет восстановлен первоначальный порядок следования элементов, флажки будут установлены для всех элементов списка.
|
