R語言
spec.ar
位於 stats
包(package)。 說明
將 AR 模型擬合到 x
(或使用現有擬合)並計算(默認情況下繪製)擬合模型的譜密度。
用法
spec.ar(x, n.freq, order = NULL, plot = TRUE, na.action = na.fail,
method = "yule-walker", ...)
參數
x |
單變量(尚未:或多變量)時間序列或 |
n.freq |
繪製點的數量。 |
order |
要安裝的 AR 模型的順序。如果省略,則順序由 AIC 選擇。 |
plot |
繪製周期圖? |
na.action |
|
method |
|
... |
傳遞給 |
值
類 "spec"
的對象。如果 plot
為 true,則結果會以不可見的方式返回。
警告
一些作者,例如 Thomson (1990),強烈警告 AR 頻譜可能會產生誤導。
注意
多變量情況尚未實現。
例子
require(graphics)
spec.ar(lh)
spec.ar(ldeaths)
spec.ar(ldeaths, method = "burg")
spec.ar(log(lynx))
spec.ar(log(lynx), method = "burg", add = TRUE, col = "purple")
spec.ar(log(lynx), method = "mle", add = TRUE, col = "forest green")
spec.ar(log(lynx), method = "ols", add = TRUE, col = "blue")
參考
Thompson, D.J. (1990). Time series analysis of Holocene climate data. Philosophical Transactions of the Royal Society of London Series A, 330, 601-616. doi:10.1098/rsta.1990.0041.
Venables, W.N. and Ripley, B.D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer. (Especially page 402.)
也可以看看
相關用法
- R spec.taper 通過餘弦鍾錐化時間序列
- R spec.pgram 通過平滑周期圖估計時間序列的譜密度
- R spectrum 譜密度估計
- R splinefun 插值樣條曲線
- R stlmethods STL 對象的方法
- R summary.nls 總結非線性最小二乘模型擬合
- R summary.manova 多元方差分析的匯總方法
- R summary.lm 總結線性模型擬合
- R smooth Tukey 的(運行中值)平滑
- R screeplot 屏幕圖
- R sortedXyData 創建一個sortedXyData對象
- R sigma 提取殘餘標準差“Sigma”
- R setNames 設置對象中的名稱
- R stat.anova GLM 方差分析統計
- R scatter.smooth 黃土擬合的平滑曲線散點圖
- R summary.princomp 主成分分析的匯總方法
- R symnum 符號數字編碼
- R se.contrast 模型術語對比的標準誤差
- R summary.aov 方差模型分析總結
- R stepfun Step Functions - 創建和類
- R shapiro.test 夏皮羅-威爾克正態性檢驗
- R selfStart 構建自啟動非線性模型
- R smooth.spline 擬合平滑樣條曲線
- R supsmu 弗裏德曼的超級平滑
- R stl Loess 時間序列的季節分解
注:本文由純淨天空篩選整理自R-devel大神的英文原創作品 Estimate Spectral Density of a Time Series from AR Fit。非經特殊聲明,原始代碼版權歸原作者所有,本譯文未經允許或授權,請勿轉載或複製。