R语言 urca包 ur.df()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ur.df(urca)
ur.df()所属R语言包：urca

                                        Augmented-Dickey-Fuller Unit Root Test
                                         增强迪基 - 富勒单位根检验。

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Performs the augmented Dickey-Fuller unit root test.
执行的增强迪基 - 富勒单位根检验。


用法----------Usage----------


ur.df(y, type = c("none", "drift", "trend"), lags = 1,
      selectlags = c("Fixed", "AIC", "BIC"))



参数----------Arguments----------

参数：y
Vector to be tested for a unit root.
一个单位根测试向量。


参数：type
Test type, either "none", "drift"  or "trend".
测试的类型，无论是"none"，"drift"或"trend"。


参数：lags
Number of lags for endogenous variable to be included.
为内生变量的滞后阶数包括在内。


参数：selectlags
Lag selection can be achieved according to the Akaike "AIC" or the Bayes "BIC" information criteria. The maximum number of lags considered is set by lags. The default is to use a "fixed" lag length set by lags.  
滞的选择，可以实现根据的Akaike"AIC"或贝叶斯"BIC"信息准则。考虑滞后的最大数量是由lags。默认情况下是使用"fixed"在lags滞后长度。


Details

详细信息----------Details----------

The function ur.df() computes the augmented Dickey-Fuller test. If type is set to "none" neither an intercept nor a trend is included in the test regression. If it is set to "drift" an intercept is added and if it is set to "trend" both an intercept and a trend is added. The critical values are taken from Hamilton (1994) and Dickey and Fuller(1981).
的功能ur.df()计算的增强迪基 - 富勒测试的。如果类型设置为"none"的拦截，也没有在测试中回归趋势。如果它被设置为"drift"的拦截，如果它被设置为"trend"的截距和趋势的增加。汉密尔顿（1994年）和迪基和Fuller（1981）的临界值。


值----------Value----------

An object of class ur.df.
对象的类ur.df。


（作者）----------Author(s)----------


Bernhard Pfaff



参考文献----------References----------

Estimators For Autoregressive Time Series with a Unit Root, Journal of the American Statistical Association,  75, 427–431.
for Autoregressive Time Series with a Unit Root, Econometrica, 49, 1057–1072.


参见----------See Also----------

ur.df-class.
ur.df-class。


实例----------Examples----------


data(Raotbl3)
attach(Raotbl3)
lc.df <- ur.df(y=lc, lags=3, type='trend')
summary(lc.df)

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