R ACF.gls gls 残差的自相关函数

说明

此方法函数根据 gls 拟合计算残差的经验自相关函数。如果在 form 中指定了分组变量，则使用同一组内的残差对来计算自相关值；否则使用所有可能的残差对。自相关函数对于研究等间隔数据的序列相关模型非常有用。

用法

## S3 method for class 'gls'
ACF(object, maxLag, resType, form, na.action, ...)

参数

object	继承自类 "gls" 的对象，表示广义最小二乘拟合模型。
maxLag	一个可选整数，给出应计算自相关的最大滞后。默认为残差的最大滞后。
resType	一个可选字符串，指定要使用的残差类型。如果 "response" ，则使用 "raw" 残差(观察到的拟合值)；否则，如果 "pearson" ，则使用标准化残差(原始残差除以相应的标准误差)；否则，如果 "normalized" ，则使用归一化残差(标准化残差预乘以估计误差相关矩阵的逆平方根因子)。使用参数的部分匹配，因此只需提供第一个字符。默认为 "pearson" 。
form	形式为 ~ t 或 ~ t | g 的可选单边公式，指定时间协变量 t 和可选的分组因子 g 。时间协变量必须是整数值。当 form 中存在分组因子时，将使用同一组内的残差对来计算自相关性。默认为 ~ 1 ，这对应于使用数据中的观察顺序作为协变量，并且没有组。
na.action	一个函数，指示当数据包含 NA 时应该发生什么。默认操作 ( na.fail ) 会导致 ACF.gls 打印错误消息并在存在任何不完整的观察结果时终止。
...	该泛型的某些方法需要额外的参数。

值

数据帧，其中 lag 和 ACF 列分别表示一对残差和相应的经验自相关之间的滞后。返回值继承自类ACF。

例子

fm1 <- gls(follicles ~ sin(2*pi*Time) + cos(2*pi*Time), Ovary)
ACF(fm1, form = ~ 1 | Mare)

# Pinheiro and Bates, p. 255-257
fm1Dial.gls <- gls(rate ~
  (pressure+I(pressure^2)+I(pressure^3)+I(pressure^4))*QB,
                   Dialyzer)

fm2Dial.gls <- update(fm1Dial.gls,
                 weights = varPower(form = ~ pressure))

ACF(fm2Dial.gls, form = ~ 1 | Subject)

作者

José Pinheiro and Douglas Bates bates@stat.wisc.edu

参考

Box, G.E.P., Jenkins, G.M., and Reinsel G.C. (1994) "Time Series Analysis: Forecasting and Control", 3rd Edition, Holden-Day.

Pinheiro, J.C., and Bates, D.M. (2000) "Mixed-Effects Models in S and S-PLUS", Springer.

也可以看看

ACF.lme , plot.ACF