R语言 TSA包 predict.TAR()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

predict.TAR(TSA)
predict.TAR()所属R语言包：TSA

                                        Prediction based on  a fitted TAR model
                                         装TAR模型预测的基础上

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Predictions based on  a fitted TAR model. The errors are assumed to be normally distributed.  The predictive distributions are approximated by simulation.
一个装门限自回归模型预测的基础上。该错误被假定是正态分布。的预测分布模拟近似。


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'TAR':
predict(object, n.ahead = 1, n.sim = 1000,...)



参数----------Arguments----------

参数：object
a fitted TAR model from the tar function
一个装有TAR模型从tar功能


参数：n.ahead
number of prediction steps ahead
预测步骤数领先


参数：n.sim
simulation size
模拟尺寸


参数：...
other arguments; not used here but kept for consistency with  the generic method
其他参数，而不是用在这里，但保持一致性的通用方法


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>fit</td> <td> a vector of medians of the 1-step to n.ahead-step predictive distributions</td></tr> <tr valign="top"><td>pred.interval</td> <td> a matrix whose i-th row consists of the 2.5 and 97.5 precentiles of the i-step predictive distribution</td></tr> <tr valign="top"><td>pred.matrix</td> <td>  a matrix whose j-th column consists of all simulated  values from the j-step predictive distribution</td></tr>  </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> fit</ TD> <td>一个向量1步对n.ahead步预测分布的中位数< / TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> pred.interval</ TD> <td>一个矩阵，其第i行的i步预测2.5和97.5 precentiles，分布</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> pred.matrix</ TD> <td>一个矩阵，它的第j列的所有的模拟值从第j步预测分布</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Kung-Sik Chan



参考文献----------References----------

<h3>See Also</h3>

实例----------Examples----------


data(prey.eq)
prey.tar.1=tar(y=log(prey.eq),p1=4,p2=4,d=3,a=.1,b=.9,print=TRUE)
set.seed(2357125)
pred.prey=predict(prey.tar.1,n.ahead=60,n.sim=1000)
yy=ts(c(log(prey.eq),pred.prey$fit),frequency=1,start=1)
plot(yy,type='n',ylim=range(c(yy,pred.prey$pred.interval)),ylab='Log Prey',
xlab=expression(t))
lines(log(prey.eq))
lines(window(yy, start=end(prey.eq)[1]+1),lty=2)
lines(ts(pred.prey$pred.interval[2,],start=end(prey.eq)[1]+1),lty=2)
lines(ts(pred.prey$pred.interval[1,],start=end(prey.eq)[1]+1),lty=2)

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