Модель в файле расширением xml, Модель в файле расширением xml в SPSS Опции

[Alex272]

SPSS строит модель и записывает в файл с расширением xml.
Подскажите как правильно прочитать написанную там формулу, которая отражает зависимости между переменными.
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<TSCXML
xmlns="http://xml.spss.com/components/time-series"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://xml.spss.com/components/time-series http://xml.spss.com/components/time-series-1.0.xsd">
<Header>
<Application
name="IBM SPSS Statistics"
version="20.0.0.1"/>
</Header>
<DataDictionary/>
<ARIMAModel
modelName="Модель_1"
modelDescriptor="DP_ARIMA"
variableID="DP">
<Transformation
nonSeasonalDiff="1"/>
<ConstantTerm>
<EstimatedParameter>0.107068735598188 0.0401894656545234</EstimatedParameter>
</ConstantTerm>
<PredictorEffect
variableID="nm410">
<Transformation
nonSeasonalDiff="1"/>
<Numerator>
<NonSeasonalFactor>
<ZeroLagTerm>
<EstimatedParameter>24.4292689859179 5.24590482638554</EstimatedParameter>
</ZeroLagTerm>
</NonSeasonalFactor>
</Numerator>
</PredictorEffect>
<ARIMACLSState
periodDeficit="0">
<PredictorState>
<FinalPredictor>0.611</FinalPredictor>
</PredictorState>
<ZState>
<FinalZ>40</FinalZ>
<FinalPredictedZ>40.1314980045841</FinalPredictedZ>
</ZState>
<NoiseState/>
</ARIMACLSState>
<EstimationInfo
periodStartIndex="0"
periodLength="232"
degreesOfFreedom="229">
<Statistic
type="errVariance">0.373002398657598</Statistic>
<Statistic
type="meanSqrErr">0.373002398657597</Statistic>
<Statistic
type="rootMeanSqrErr">0.610739223120308</Statistic>
<Statistic
type="meanAbsPctErr">0.874550689028035</Statistic>
<Statistic
type="meanAbsErr">0.242792035037371</Statistic>
<Statistic
type="maxAbsPctErr">18.4874855625723</Statistic>
<Statistic
type="maxAbsErr">3.69749711251447</Statistic>
<Statistic
type="rSqr">0.994026390362947</Statistic>
<Statistic
type="normBayesIC">-0.939049928983382</Statistic>
<Statistic
type="logLikelihood">-212.867762507425</Statistic>
<Statistic
type="akaikeIC">429.735525014849</Statistic>
<Statistic
type="bayesIC">436.620360435893</Statistic>
<Statistic
type="stationaryRSqr">0.0865067645098034</Statistic>
<LjungBoxStatistic
k="18"
degreesOfFreedom="18"
pValue="0.992852851890048">6.63611763416976</LjungBoxStatistic>
</EstimationInfo>
</ARIMAModel>
</TSCXML>

[100$]

Эту месопотамскую клинопись красоту надо снабдить таблицей стилей или таблицей преобразований и, открыв в каком-нить браузере, выложить сюда что-то более читаемое.

Так-то понятно, что речь идет об АРИМА-модели, но основные ее параметры непонятны. Венчает все это безобразие статистика Льюнга-Бокса.

[Alex272]

Спасибо!




На сайте http://xmlgrid.net/ этот файл выглядит так.
Подскажите как интерпретировать данные для проверки зависимости.
Т.е уравнение к примеру регрессии константа умножить на nm410 и тп.
Ни разу с такими файлами не сталкивался, может у кого-то есть опыт. По видимому ларчик должен открываться очень просто, но у меня не получается.

Эскизы прикрепленных изображений

 

[100$]

Скажите, а из этого XML-редактора можно данный ХМL-ник сохранить как .HTML и его открыть в браузере?
А полноценного протокола оценивания этой модели нет? Только XML- и все?

[Alex272]

Скажите, а из этого XML-редактора можно данный ХМL-ник сохранить как .HTML и его открыть в браузере?
А полноценного протокола оценивания этой модели нет? Только XML- и все?

Не получается в html файл перевести (перевел в pdf и текстовый формат). SPSS сохраняет в формате xml:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<TSCXML
xmlns="http://xml.spss.com/components/time-series"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://xml.spss.com/components/time-series http://xml.spss.com/components/time-series-1.0.xsd">
<Header>
<Application
name="IBM SPSS Statistics"
version="20.0.0.1"/>
</Header>
<DataDictionary/>
<ARIMAModel
modelName="Р?Р?Р?Р?Р?С?_1"
modelDescriptor="DP_ARIMA"
variableID="DP">
<Transformation
nonSeasonalDiff="1"/>
<ConstantTerm>
<EstimatedParameter>0.107068735598188 0.0401894656545234</EstimatedParameter>
</ConstantTerm>
<PredictorEffect
variableID="nm410">
<Transformation
nonSeasonalDiff="1"/>
<Numerator>
<NonSeasonalFactor>
<ZeroLagTerm>
<EstimatedParameter>24.4292689859179 5.24590482638554</EstimatedParameter>
</ZeroLagTerm>
</NonSeasonalFactor>
</Numerator>
</PredictorEffect>
<ARIMACLSState
periodDeficit="0">
<PredictorState>
<FinalPredictor>0.611</FinalPredictor>
</PredictorState>
<ZState>
<FinalZ>40</FinalZ>
<FinalPredictedZ>40.1314980045841</FinalPredictedZ>
</ZState>
<NoiseState/>
</ARIMACLSState>
<EstimationInfo
periodStartIndex="0"
periodLength="232"
degreesOfFreedom="229">
<Statistic
type="errVariance">0.373002398657598</Statistic>
<Statistic
type="meanSqrErr">0.373002398657597</Statistic>
<Statistic
type="rootMeanSqrErr">0.610739223120308</Statistic>
<Statistic
type="meanAbsPctErr">0.874550689028035</Statistic>
<Statistic
type="meanAbsErr">0.242792035037371</Statistic>
<Statistic
type="maxAbsPctErr">18.4874855625723</Statistic>
<Statistic
type="maxAbsErr">3.69749711251447</Statistic>
<Statistic
type="rSqr">0.994026390362947</Statistic>
<Statistic
type="normBayesIC">-0.939049928983382</Statistic>
<Statistic
type="logLikelihood">-212.867762507425</Statistic>
<Statistic
type="akaikeIC">429.735525014849</Statistic>
<Statistic
type="bayesIC">436.620360435893</Statistic>
<Statistic
type="stationaryRSqr">0.0865067645098034</Statistic>
<LjungBoxStatistic
k="18"
degreesOfFreedom="18"
pValue="0.992852851890048">6.63611763416976</LjungBoxStatistic>
</EstimationInfo>
</ARIMAModel>
</TSCXML>

Прикрепленные файлы

 Model.pdf ( 68,92 килобайт ) Кол-во скачиваний: 175

 

[100$]

Не получается в html файл перевести (перевел в pdf и текстовый формат). SPSS сохраняет в формате xml:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<TSCXML
xmlns="http://xml.spss.com/components/time-series"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://xml.spss.com/components/time-series http://xml.spss.com/components/time-series-1.0.xsd">
<Header>
<Application
name="IBM SPSS Statistics"
version="20.0.0.1"/>
</Header>
<DataDictionary/>
<ARIMAModel
modelName="Р?Р?Р?Р?Р?С?_1"
modelDescriptor="DP_ARIMA"
variableID="DP">
<Transformation
nonSeasonalDiff="1"/>
<ConstantTerm>
<EstimatedParameter>0.107068735598188 0.0401894656545234</EstimatedParameter>
</ConstantTerm>
<PredictorEffect
variableID="nm410">
<Transformation
nonSeasonalDiff="1"/>
<Numerator>
<NonSeasonalFactor>
<ZeroLagTerm>
<EstimatedParameter>24.4292689859179 5.24590482638554</EstimatedParameter>
</ZeroLagTerm>
</NonSeasonalFactor>
</Numerator>
</PredictorEffect>
<ARIMACLSState
periodDeficit="0">
<PredictorState>
<FinalPredictor>0.611</FinalPredictor>
</PredictorState>
<ZState>
<FinalZ>40</FinalZ>
<FinalPredictedZ>40.1314980045841</FinalPredictedZ>
</ZState>
<NoiseState/>
</ARIMACLSState>
<EstimationInfo
periodStartIndex="0"
periodLength="232"
degreesOfFreedom="229">
<Statistic
type="errVariance">0.373002398657598</Statistic>
<Statistic
type="meanSqrErr">0.373002398657597</Statistic>
<Statistic
type="rootMeanSqrErr">0.610739223120308</Statistic>
<Statistic
type="meanAbsPctErr">0.874550689028035</Statistic>
<Statistic
type="meanAbsErr">0.242792035037371</Statistic>
<Statistic
type="maxAbsPctErr">18.4874855625723</Statistic>
<Statistic
type="maxAbsErr">3.69749711251447</Statistic>
<Statistic
type="rSqr">0.994026390362947</Statistic>
<Statistic
type="normBayesIC">-0.939049928983382</Statistic>
<Statistic
type="logLikelihood">-212.867762507425</Statistic>
<Statistic
type="akaikeIC">429.735525014849</Statistic>
<Statistic
type="bayesIC">436.620360435893</Statistic>
<Statistic
type="stationaryRSqr">0.0865067645098034</Statistic>
<LjungBoxStatistic
k="18"
degreesOfFreedom="18"
pValue="0.992852851890048">6.63611763416976</LjungBoxStatistic>
</EstimationInfo>
</ARIMAModel>
</TSCXML>

Тогда смотрите: вот эта фраза <Transformation nonSeasonalDiff="1"/> означает, что к исходному ряду применено однократное дифференцирование (взяли первую разность). количество степеней свободы при этом уменьшилось на 1 (с 232 до 231).<EstimationInfo
periodStartIndex="0"
periodLength="232"
degreesOfFreedom="229">
Чтобы их стало 229, необходимо оценить модель с двумя AR()-коэффициентами, после чего мы приходим к модели ARIMA(2,1,0).
Но меня во всей этой истории смущают два числа: ,107068... и ,0401.... Это константа и ее стандартная ошибка? Не знаю,
<ConstantTerm>
<EstimatedParameter>0.107068735598188 0.0401894656545234</EstimatedParameter>
</ConstantTerm>

и вот эта синтаксическая конструкция:
<Numerator>
<NonSeasonalFactor>
<ZeroLagTerm>
<EstimatedParameter>24.4292689859179 5.24590482638554</EstimatedParameter>
</ZeroLagTerm>
</NonSeasonalFactor>
</Numerator>
Тоже не знаю, что это такое: один коэффициент и его стандартная ошибка? Два коэффициента. Но они чудовищные по величине, для АРИМА-модели это невероятно.

В общем, чем мог, тем помог.

[Alex272]

Спасибо!