Keyword: 一変量時系列, 偏自己相関係数, PACF
概要
本サンプルは一変量時系列の偏自己相関係数の計算を行うC#によるサンプルプログラムです。 本サンプルは以下に示される自己相関係数を分析し、偏自己相関係数、予測誤差の分散比と自己回帰パラメータを出力します。
※本サンプルはnAG Library for .NETに含まれる関数 g13ac() のExampleコードです。本サンプル及び関数の詳細情報は g13ac のマニュアルページをご参照ください。
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入力データ
（本関数の詳細はg13ac のマニュアルページを参照）| このデータをダウンロード |
g13ac Example Program Data
10 5
0.8004 0.4355 0.0328 -0.2835 -0.4505
-0.4242 -0.2419 -0.0550 0.3783 0.5857
- １行目はタイトル行で読み飛ばされます。
- ２行目にラグの数(nk)、偏自己相関係数の数(nl)を指定しています。
- ３〜４行目にラグに関する自己相関係数(r)を指定しています。
出力結果
（本関数の詳細はg13ac のマニュアルページを参照）| この出力例をダウンロード |
g13ac Example Program Results
Lag Partial Predictor error Autoregressive
autocorrn variance ratio parameter
1 0.800 0.359 1.108
2 -0.571 0.242 -0.290
3 -0.239 0.228 -0.193
4 -0.049 0.228 -0.014
5 -0.032 0.228 -0.032
- ３〜１０行目にはラグ、偏自己相関係数、予測誤差の分散比と自己回帰パラメータが出力されています。
ソースコード
（本関数の詳細はg13ac のマニュアルページを参照）
※本サンプルソースコードは .NET環境用の科学技術・統計計算ライブラリである「nAG Library for .NET」の関数を呼び出します。
サンプルのコンパイル及び実行方法
| このソースコードをダウンロード |
// g13ac Example Program Text
// C# version, nAG Copyright 2008
using System;
using NagLibrary;
namespace NagDotNetExamples
{
public class G13ACE
{
static bool defaultdata = true;
static string datafile = "";
static void Main(String[] args)
{
if (args.Length == 1)
{
defaultdata = false;
datafile = args[0];
}
StartExample();
}
public static void StartExample()
{
try
{
DataReader sr = null;
if (defaultdata)
{
sr = new DataReader("exampledata/g13ace.d");
}
else
{
sr = new DataReader(datafile);
}
int i, nk, nl, nvl; int ifail;
Console.WriteLine("g13ac Example Program Results");
// Skip heading in data file
sr.Reset();
sr.Reset();
nk = int.Parse(sr.Next());
nl = int.Parse(sr.Next());
double[] ar = new double[nl];
double[] p = new double[nl];
double[] r = new double[nk];
double[] v = new double[nl];
Console.WriteLine("");
if (nl > 0 && nk > 0)
{
sr.Reset();
for (i = 1; i <= nk; i++)
{
r[i - 1] = double.Parse(sr.Next());
}
//
G13.g13ac(r, nk, nl, p, v, ar, out nvl, out ifail);
//
if (ifail < 0)
{
Console.WriteLine("");
Console.WriteLine("** g13ac failed with ifail = {0,5}", ifail);
}
else
{
if (ifail != 0)
{
Console.WriteLine(" {0}{1,5}", "g13ac fails. ifail = ", ifail);
Console.WriteLine("");
}
if (ifail == 3)
{
Console.WriteLine(" {0}{1,2}{2}", " Only", nvl, "valid sets were generated");
Console.WriteLine("");
}
if ((ifail == 0) || (ifail == 3))
{
Console.WriteLine(" {0}", "Lag Partial Predictor error Autoregressive");
Console.WriteLine(" {0}", (" autocorrn variance ratio") + (" parameter"));
Console.WriteLine("");
for (i = 1; i <= nvl; i++)
{
Console.Write(" {0}{1,10:f3}{2,15:f3}{3,15:f3}\r\n", i, p[i - 1], v[i - 1], ar[i - 1]);
}
Console.WriteLine("");
}
}
}
//
}
catch (Exception e)
{
Console.WriteLine(e.Message);
Console.WriteLine("Exception Raised");
}
}
}
}