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RATSは、時系列データを扱う各種のデータ処理関数およびそれらのデータに対して適用される数多くの統計手法、
時系列分析手法、推定手法、予測手法、モデル化手法を関数または手続きとして用意しており、使いやすく、
直感的な関数プログラミングおよびコマンドプログラミングにより、目的とするどのような処理でも簡単に記述できる
ようになっている。これらの、関数群の中には統計処理、時系列分析で欠かせない高度なグラフ作成機能も含まれおり
画面上またはプリンター上にDTP品質のグラフを出力することができる。
推定手法
＊ ステップワイズ法を含む重回帰分析
＊ 自己回帰誤差を含む回帰分析
＊ 分散不均一補正(heteroscedasticity correction)を含む回帰分析
＊ 見かけ上無関係な回帰（SUR回帰）および３段階最小二乗法
＊ 非線形 最小二乗法
＊ 線形モデル、非線形モデル、および自己相関モデルに対する２段階最小二乗法
＊ ARCH, GARCH、およびそれに関連した各種のモデルに対応する最尤推定法。
多変量尤度関数をサポートする。また微分可能でない関数に対してはシンプレックス法による
推定手法を用意している
＊ 非線形系の推定
＊ 一般積率法
＊ 組み込みの各種検定手法
＊ ロジットおよびプロビット
＊ カルマンフィルター
＊ "White" および "Newey-West" を含む共分散マトリックス
時系列分析手法
＊ 相乗季節モデルを含むARIMAモデル(任意のラグ構造をサポート)
＊ ベクトル自己回帰モデル
＊ インパルス応答
＊ 分散の分解
＊ 伝達関数
＊ 介在モデル
＊ スペクトル分析
予測手法
＊ 時系列モデル
＊ 回帰モデル
＊ 指数円滑化法
＊ 同時方程式モデル(方程式の個数に制限はない)
＊ ランダムな、またはユーザー定義の衝撃を使ったシミュレーション
＊ 予測パーフォーマンス統計
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