R语言 Rssa包 Rssa-package()函数中文帮助文档(中英文对照)

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Rssa-package(Rssa)
Rssa-package()所属R语言包：Rssa

                                        A collection of methods for singular spectrum analysis
                                         奇异谱分析方法的集合

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Singular Spectrum Analysis (SSA, in short) is a modern non-parametric method for the timeseries analysis. This package provides a set of fast and reliable implementations of various routines to perform the decomposition and reconstruction of the timeseries.
奇异谱分析（SSA，在短）的时间序列分析是一个现代化的非参数方法。该套件提供了一套快速，可靠的实现各种程序的时间序列进行分解和重建。


Details

详细信息----------Details----------

Typically the use of the package starts with the decomposition of the time series using new.ssa. After this a suitable grouping of the elementary time series is required. This can be done heuristically, for example, via looking at the eigenplots of the decomposition (plot). Alternatively, one can examine the so-called w-correlation matrix (wcor). Next step includes the reconstruction of the time-series using the selected grouping (reconstruct).
通常情况下，使用的包开始的时间序列的分解使用new.ssa。在此之后的基本时间系列的一个合适的分组是必需的。启发式可以做到这一点，例如，通过寻找在eigenplots的分解（plot）。或者，用户可以检查所谓的瓦特相关矩阵（wcor）。往下的步骤包括：使用选定的分组（reconstruct）的时间序列的重建。


（作者）----------Author(s)----------


Anton Korobeynikov <a href="mailto:anton@korobeynikov.info">anton@korobeynikov.info</a>



参考文献----------References----------

Time Series Structure: SSA and related techniques. Chapman and Hall/CRC. ISBN 1584881941
SSA. Statistics and Its Interface, Vol. 3, No. 3, Pp. 257-268

参见----------See Also----------

new.ssa, decompose, reconstruct, wcor, plot
new.ssa，decompose，reconstruct，wcor，plot


实例----------Examples----------


s &lt;- new.ssa(co2) # Perform the decomposition using the default window length[使用默认的窗口长度进行分解]
summary(s)        # Show various information about the decomposition[显示各种信息的分解]
plot(s)           # Show the plot of the eigenvalues[显示图的特征值]
f &lt;- reconstruct(s, groups = list(1, c(2, 3), 4)) # Reconstruct into 3 series[分为3个系列的改造]
plot(co2)         # Plot the original series[绘制原系列]
lines(f$F1, col = "blue")            # Extract the trend[提取的趋势]
lines(f$F1+f$F2, col = "red")        # Add the periodicity[新增的周期性]
lines(f$F1+f$F2+f$F3, col = "green") # Add slow-varying component[缓慢变化的分量]

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