R ACF.lme lme 残差的自相关函数

说明

此方法函数根据 lme 拟合计算组内残差的经验自相关函数。自相关值是使用最内组级别内的残差对计算的。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 'lme'
ACF(object, maxLag, resType, ...)

参数

object	继承自类 "lme" 的对象，表示拟合的线性混合效果模型。
maxLag	一个可选整数，给出应计算自相关的最大滞后。默认为组内残差的最大滞后。
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" 。
...	此泛型的某些方法需要额外的参数 - 未使用。

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 <- lme(follicles ~ sin(2*pi*Time) + cos(2*pi*Time),
           Ovary, random = ~ sin(2*pi*Time) | Mare)
ACF(fm1, maxLag = 11)

# Pinheiro and Bates, p240-241
fm1Over.lme <- lme(follicles  ~ sin(2*pi*Time) +
           cos(2*pi*Time), data=Ovary,
     random=pdDiag(~sin(2*pi*Time)) )
(ACF.fm1Over <- ACF(fm1Over.lme, maxLag=10))
plot(ACF.fm1Over, alpha=0.01) 

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.gls , plot.ACF