Свойства:

  • max (integer) - максимальное количество значений в серии, по умолчанию 9999;
  • min (integer) - минимальное количество значений в серии, по умолчанию 2;
  • irvin (одномерный массив) - таблица значений для критерия Ирвина;
  • student (одномерный массив) - таблица значений для критерия Стьюдента;
  • fisher (двухмерный массив) - таблица значений для критерия Фишера либо FALSE если файл с таблицей не найден;
  • errors (массив) - список всех ошибок библиотеки, выбрасываемых в исключения;
  • version (строка) - текущая версия библиотеки;

Методы

(в скобках указываются старые названия методов)

Вспомогательные методы

  • set_defaults($min,$max) - установка ограничений размера серии и загрузка таблиц критериев. По умолчанию 2-9999. Выбрасывает исключение если не найден файл с данными для критерия Фишера;
  • methods(lenght) - тест всех методов. Возвращает либо список всех методов кроме служебных если вызывается без аргументов, либо массив результатов на псевдо-случайных тестовых данных длиной lenght. В этом методе не применяются ограничения по минимальному и максимальному количеству значений в ряде.

Все дальнейшие методы принимают числовую серию или временной ряд и в случае ошибки выбрасывают исключения из свойства errors и возвращают FALSE:

Базовые методы

Характеристические методы

  • test - метод проверки исходных данных. Возвращает исходный ряд.
  • n - размер ряда;
  • Yn - последний элемент ряда;
  • Y0 - первый элемент ряда;
  • lenght - длина ряда;
  • sum - сумма всех значений ряда;
  • mean - среднее арифметическое ряда (middle);
  • harm - среднее гармоническое ряда;
  • geom - средняя геометрическая ряда;
  • values - значения ряда в нумерованном массиве 1..n;
  • absinc - средний абсолютный прирост (sap);
  • averate - средний коэффициент роста (skr);
  • pagr - средний темп роста (str);
  • agr - средний темп прироста (stp);
  • alevel - средний уровень ряда (sur);
  • proc - cредняя величина абсолютного прироста 1% значения (proc);
  • variance - дисперсия с несмещенной оценкой, тип ряда (вариационный или нет) определяется самим методом (dispers);
  • evar - дисперсия с эффективной оценкой, тип ряда определятеся самим методом;
  • sd - средневкадратичное отклонение;
  • moment - момент ряда n-ого порядка. Принимает первым параметром ряд, вторым - порядок момента (по умолчанию 1).

Частотные и порядковые методы

  • variat - вариационный ряд 1..n;
  • linear - среднее линейное отклонение, тип ряда определяется методом;
  • rv - размах вариации;
  • quart - квартили. Возвращает массив значений квартилей;
  • dk - среднеквартильное отклонение;
  • kr - коэффициент осцилляции;
  • lv - линейный коэффициент вариации;
  • kv - коэффициент вариации. Характеризует степень однородности: <30%: однородная совокупность, 30-60% - средняя степень однородности, >60% - неоднородная совокупность;
  • apv - коэффициент ассиметрии Пирсона;
  • av - коэффициент ассиметрии по методу моментов третьего порядка;
  • table - частотность признаков ряда: создаёт массив с количеством повторений каждого уникального элемента, работает и со строковыми данными (freq);
  • moda - мода ряда (moda);
  • nmoda - мода ряда с исключенными нулевыми элементами;
  • median - медиана (mediana);
  • nmedian - медиана ряда с исключенными нулевыми элементами;

Поиск трендов

  • irwin - поиск аномальных значений ряда по методу Ирвина. Возвращает массив выбросов: ключ=>значение критерия (лямбда). Пустой массив - отсутствие аномальных значений. (irvin);
  • serial - метод восходящих и нисходящих серий. Возвращает число серий со знаком: плюс - тренд есть, минус - тренда нет (serial);
  • fish - метод проверки тренда на основе разностей средних уровней (по методам Фишера и Стьюдента), доверительная вероятность по умолчанию принимается в 5%. Возвращает 0 в случае, если метод не применим (ряд не прошел проверку по критерию Фишера, т.е. может не иметь нормального распределения) и значение t-критерия Стьюдента со знаком: отрицательный - тренда нет, положительный - тренд есть (fish);
  • trend - метод комплексного поиска трендов ряда. Если распределение нормальное, то возвращает результаты по Стьюденту, если нормального распределения нет, то выполняется поиск по методу восходящих и нисходящих серий. Знак результата указывает на наличие трендов. (trend);

Корреляционный анализ

  • cov (ряд1,ряд2) - ковариация двух рядов (covariation);
  • pear (ряд1, ряд2) - линейная корреляция двух рядов по Пирсону. Возвращает коэффициент корреляции или 0, если корреляции не обнаружено (pirson);