hmatr(Rssa)
hmatr()所属R语言包：Rssa
Calculate the heterogeneity matrix.
计算异质矩阵。
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Function calculates the heterogeneity matrix for the series.
函数计算的异质性矩阵的系列。
用法----------Usage----------
B = N %/% 4, T = N %/% 4, L = B %/% 2,
neig = 10)
参数----------Arguments----------
参数：F
the series to be checked for structural changes
系列的要检查的结构变化
参数：...
further arguments passed to new.ssa routine.
进一步的参数传递给new.ssa常规。
参数：B
integer, length of base series
整型，长基系列
参数：T
integer, length of tested series
整数，长度测试系列
参数：L
integer, window length for the decomposition of the base series
整数，窗口长度为分解的基系列
参数：neig
integer, number of eigentriples to consider for calculating projections
整数考虑，eigentriples数量计算预测
Details
详细信息----------Details----------
The heterogeneity matrix (H-matrix) provides a consistent view on the structural discrepancy between different parts of the series. Denote by F_{i,j} the subseries of F of the form: F_{i,j} = ≤ft(f_{i},…,f_{j}\right). Fix two integers B > L and T ≥q L. Let these integers denote the lengths of base and test subseries, respectively. Introduce the H-matrix G_{B,T} with the elements g_{ij} as follows:
的异质性矩阵（H-矩阵）提供了一个一致的视图，在该系列的不同部分之间的结构差异。记F_{i,j}形式的F子系列：F_{i,j} = ≤ft(f_{i},…,f_{j}\right)。修复两个整数B > L和T ≥q L。让这些整数表示的基础和测试子序列的长度，分别。介绍了H-矩阵G_{B,T}的元素g_{ij}如下：
for i=1,…,N-B+1 and j=1,…,N-T+1, that is we split the series F into subseries of lengths B and T and calculate the heterogeneity index between all possible pairs of the subseries.
i=1,…,N-B+1和j=1,…,N-T+1，是我们分裂的F系列的子序列的长度，B和T之间的异质性指数，并计算所有可能对副系列。
The heterogeneity index g(F^{(1)}, F^{(2)}) between the series F^{(1)} and F^{(2)} can be calculated as follows: let U_{j}^{(1)}, j=1,…,L denote the eigenvectors of the SVD of the trajectory matrix of the series F^{(1)}. Fix I to be a subset of ≤ft\{1,…,L\right\} and denote \mathcal{L}^{(1)} = \mathrm{span}\,≤ft(U_{i},\, i \in I\right). Denote by X^{(2)}_{1},…,X^{(2)}_{K_{2}} (K_{2} = N_{2} - L + 1) the L-lagged vectors of the series F^{(2)}. Now define
异质性指数g(F^{(1)}, F^{(2)})之间的系列F^{(1)}和F^{(2)}可以计算如下：让U_{j}^{(1)}，j=1,…,L表示的轨迹矩阵的奇异值分解的特征向量系列F^{(1)}。修复我的一个子集的≤ft\{1,…,L\right\}并表示\mathcal{L}^{(1)} = \mathrm{span}\,≤ft(U_{i},\, i \in I\right)的。记为X^{(2)}_{1},…,X^{(2)}_{K_{2}}（K_{2} = N_{2} - L + 1）系列F^{(2)}L-滞后向量。现在定义
where \mathrm{dist}\,(X,\mathcal{L}) denotes the Euclidean distance between the vector X and the subspace \mathcal{L}. One can easily see that 0 ≤q g ≤q 1.
其中\mathrm{dist}\,(X,\mathcal{L})表示矢量X的子空间\mathcal{L}之间的欧几里德距离。人们可以很容易地看到，0 ≤q g ≤q 1。
值----------Value----------
object of type 'hmatr'
对象类型为“hmatr”
参考文献----------References----------
Time Series Structure: SSA and related techniques. Chapman and Hall/CRC. ISBN 1584881941
参见----------See Also----------
new.ssa
new.ssa
实例----------Examples----------
# Calculate H-matrix for co2 series[H-矩阵计算CO2系列]
h <- hmatr(co2, L = 24)
# Plot the matrix[绘制矩阵]
plot(h)
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发表于 2012-9-28 22:20:09
