R spec.pgram 通過平滑周期圖估計時間序列的譜密度

說明

spec.pgram 使用快速傅裏葉變換計算周期圖，並可選擇使用一係列修改的 Daniell 平滑器(移動平均值為最終值賦予一半權重)來平滑結果。

用法

spec.pgram(x, spans = NULL, kernel, taper = 0.1,
           pad = 0, fast = TRUE, demean = FALSE, detrend = TRUE,
           plot = TRUE, na.action = na.fail, ...)

參數

x	單變量或多變量時間序列。
spans	奇整數向量，給出用於平滑周期圖的修改丹尼爾平滑器的寬度。
kernel	或者，類 "tskernel" 的內核平滑器。
taper	指定要逐漸減少的數據比例。在係列開始和結束時，對這部分數據應用分割餘弦鍾形錐度。
pad	填充數據的比例。在序列末尾添加零，以按比例 pad 增加其長度。
fast	邏輯性；如果是TRUE，則將序列填充到高度複合的長度。
demean	合乎邏輯的。如果 TRUE ，則減去該係列的平均值。
detrend	合乎邏輯的。如果是 TRUE ，則從係列中刪除線性趨勢。這也將消除平均值。
plot	繪製周期圖？
na.action	NA 動作函數。
...	傳遞給 plot.spec 的圖形參數。

細節

原始周期圖不是譜密度的一致估計量，但相鄰值是漸近獨立的。因此，假設譜密度是平滑的，可以通過平滑原始周期圖來導出一致的估計量。

該序列將自動用零填充，直到序列長度是一個高度複合數，以幫助快速傅裏葉變換。這是由 fast 而不是 pad 參數控製的。

零處的周期圖理論上為零，因為係列的均值被刪除(但這可能會受到錐化的影響)：它在平滑過程中被相鄰值的插值所取代，並且不會返回該頻率的值。

值

類 "spec" 的列表對象(請參閱 spectrum )，具有以下附加組件：

kernel	kernel 參數，或從 spans 構造的內核。
df	譜密度估計的分布可以通過具有 df 自由度的(縮放的)卡方分布來近似。
bandwidth	Bloomfield(1976 年，第 201 頁)定義的內核平滑器的等效帶寬。
taper	taper 參數的值。
pad	pad 參數的值。
detrend	detrend 參數的值。
demean	demean 參數的值。

如果 plot 為 true，則結果會以不可見的方式返回。

例子

require(graphics)

## Examples from Venables & Ripley
spectrum(ldeaths)
spectrum(ldeaths, spans = c(3,5))
spectrum(ldeaths, spans = c(5,7))
spectrum(mdeaths, spans = c(3,3))
spectrum(fdeaths, spans = c(3,3))

## bivariate example
mfdeaths.spc <- spec.pgram(ts.union(mdeaths, fdeaths), spans = c(3,3))
# plots marginal spectra: now plot coherency and phase
plot(mfdeaths.spc, plot.type = "coherency")
plot(mfdeaths.spc, plot.type = "phase")

## now impose a lack of alignment
mfdeaths.spc <- spec.pgram(ts.intersect(mdeaths, lag(fdeaths, 4)),
   spans = c(3,3), plot = FALSE)
plot(mfdeaths.spc, plot.type = "coherency")
plot(mfdeaths.spc, plot.type = "phase")

stocks.spc <- spectrum(EuStockMarkets, kernel("daniell", c(30,50)),
                       plot = FALSE)
plot(stocks.spc, plot.type = "marginal") # the default type
plot(stocks.spc, plot.type = "coherency")
plot(stocks.spc, plot.type = "phase")

sales.spc <- spectrum(ts.union(BJsales, BJsales.lead),
                      kernel("modified.daniell", c(5,7)))
plot(sales.spc, plot.type = "coherency")
plot(sales.spc, plot.type = "phase")

作者

Originally Martyn Plummer; kernel smoothing by Adrian Trapletti, synthesis by B.D. Ripley

參考

Bloomfield, P. (1976) Fourier Analysis of Time Series: An Introduction. Wiley.

Brockwell, P.J. and Davis, R.A. (1991) Time Series: Theory and Methods. Second edition. Springer.

Venables, W.N. and Ripley, B.D. (2002) Modern Applied Statistics with S. Fourth edition. Springer. (Especially pp. 392-7.)

也可以看看

spectrum , spec.taper , plot.spec , fft