PCR_FORE - Pronóstico de PCR

Calcula los valores estimados del modelo, errores estándar y estadísticas relacionadas.

 

Sintaxis

PCR_FORE(X, Mask, Y, Intercept, Target, Return_type, Alpha)

X es la matriz de datos de variables independientes, de manera que cada columna representa una variable.

Mask es la matriz booleana para escoger variables explicativas en el modelo. Si falta, todas las variables en X son incluidas.

Y es la respuesta o array de datos de variables dependientes (un array unidimensional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Intercept es la constante o el valor del intercepto para corregir (Ej.cero). Si falta, un intercepto no será corregido y sera calculado normalmente.

Target es el valor de variables exolicativas (un array unidemnsional de celdas (Ej. filas o columnas)).

Return_type es un switch para seleccionar la salida de resultados (1 = pronóstico (defecto), 2 = error, 3 = límite superior, 4 = límite inferior).

Alpha es la significancia estadística de l prueba (Es decir, alpha). Si falta o es omitida, se tomara un valor de 5%.

 

Observaciones

  1. El modelo subyacente se describe aquí.
  2. Los datos de la muestra pueden incluir valores que faltan .
  3. Cada columna de la matriz de entrada corresponde a una variable independiente.
  4. Cada fila de la matriz de entrada corresponde a una observación.
  5. Observaciones (es decir, filas) con valores faltantes en X o Y se eliminan.
  6. El número de filas de la variable de respuesta (Y) debe ser igual al número de filas de la variable explicativa (X).
  7. La función MLR_FORE está disponible comenzando con la versión 1.60 APACHE.

Ejemplos de archivos

Referencias

  • Hamilton, J .D.; Time Series Analysis , Princeton University Press (1994), ISBN 0-691-04289-6
  • Kenney, J. F. and Keeping, E. S. (1962) "Linear Regression and Correlation." Ch. 15 in Mathematics of Statistics, Pt. 1, 3rd ed. Princeton, NJ: Van Nostrand, pp. 252-285
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