R语言 TSA包 tar.skeleton()函数中文帮助文档(中英文对照)

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tar.skeleton(TSA)
tar.skeleton()所属R语言包：TSA

                                        Find the asympotitc behavior of the skeleton of a TAR model
                                         一个TAR模型的骨架中找到的asympotitc的行为

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

The skeleton of a TAR model is obtained by suppressing the noise term from the TAR model.  
一个TAR模型的骨架是通过抑制噪声项的TAR模型。


用法----------Usage----------


tar.skeleton(object, Phi1, Phi2, thd, d, p, ntransient = 500, n = 500,
xstart, plot = TRUE,n.skeleton = 50)



参数----------Arguments----------

参数：object
a TAR model fitted by the tar function; if it is supplied, the  model parameters and initial values are extracted from it
的TAR模型拟合的焦油函数;如果提供，模型参数和初始值的提取


参数：ntransient
the burn-in size
烧伤的大小


参数：n
sample size of the skeleton trajectory
样本量的骨架轨迹


参数：Phi1
the coefficient vector of the lower-regime model
较低政权模型的系数向量的


参数：Phi2
the coefficient vector of the upper-regime model
上部政权模型的系数向量的


参数：thd
threshold
阈值


参数：d
delay
延迟


参数：p
maximum autoregressive order
最大的自回归阶


参数：xstart
initial values for the iteration of the skeleton
的初始值的迭代的骨架


参数：plot
if True, the time series plot of the skeleton is drawn
如果为True，时间序列图绘制的骨架


参数：n.skeleton
number of last n.skeleton points of the skeleton to be plotted
要绘制的骨架的最后n.skeleton点的数量


Details

详细信息----------Details----------

The two-regime Threshold Autoregressive  (TAR) model is given by the following formula:
两个政权门限自回归模型（TAR）是由下面的公式给出：

\mbox{  if } Y_{t-d}&le; r </i>
\的mbox {} Y_ {T-D}≤R </ I>

\mbox{  if } Y_{t-d} > r.</i>
\的mbox {} Y_ {T-D}> R。</ I>


值----------Value----------

A vector that contains the trajectory of the skeleton, with the burn-in
一种向量，它包含的轨迹的骨架，与烧伤


（作者）----------Author(s)----------


Kung-Sik Chan



参考文献----------References----------



参见----------See Also----------

tar
tar


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)
tar.skeleton(prey.tar.1)

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