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R语言 wavethresh包 TOthreshda2()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 20:14:59 | 显示全部楼层 |阅读模式
TOthreshda2(wavethresh)
TOthreshda2()所属R语言包:wavethresh

                                        Data analytic wavelet thresholding routine
                                         数据分析小波阈值程序

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function might be better called using the regular threshold function using the op2 policy.
该功能可以更好地称为定期threshold函数,使用op2政策。

Corresponds to the wavelet thresholding routine developed by Ogden and Parzen (1994) Data dependent wavelet thresholding in nonparametric regression with change-point applications. Tech Rep 176, University of South Carolina, Department of Statistics.
对应奥格登和Parzen(1994)在非参数回归变点应用依赖于数据的小波阈值的小波阈值常规发展。 176技术代表,南卡罗来纳大学统计系。


用法----------Usage----------


TOthreshda2(ywd, alpha = 0.05, verbose = FALSE, return.threshold = FALSE)



参数----------Arguments----------

参数:ywd
The wd.object that you wish to threshold.
wd.object您要的阈值。


参数:alpha
The smoothing parameter which is a p-value
的平滑化参数,该参数是一个p-值


参数:verbose
Whether messages get printed
消息是否得到印


参数:return.threshold
If TRUE then the threshold value gets returned rather than the actual thresholded object
如果是TRUE,那么阈值被返回,而不是实际的阈值对象


Details

详细信息----------Details----------

The TOthreshda2 method operates in a similar fashion to TOthreshda1 except that it takes the cumulative sum      of squared coefficients, creating a sample "Brownian bridge" process,      and then using the standard Kolmogorov-Smirnov statistic in testing.  
TOthreshda2方法在以类似的方式TOthreshda1除外,它需要的累计总和的平方系数,创建一个简单的“布朗桥”的过程,然后使用标准测试中的柯尔莫哥洛夫 - 斯米尔诺夫统计。

In this situation, the level of the hypothesis tests, alpha, has default   value 0.05.  Note that the choice of alpha controls the smoothness of      the resulting wavelet estimator – in general, a relatively large alpha    makes it easier to include coefficients, resulting in a more wiggly        estimate; a smaller alpha will make it more difficult to include   coefficients, yielding smoother estimates.
在这种情况下,水平的假设检验,α,具有默认值0.05。请注意,选择的α控制的平滑性将所得的小波估计 - 一般,有比较大的α-,可以更容易地包括系数,导致在一个更蠕动的估计,一个较小的α将使其更难以包括系数,得到平滑的估计。


值----------Value----------

Returns the threshold value if return.threshold==TRUE otherwise returns the shrunk set of wavelet coefficients.
返回阈值,如果return.threshold==TRUE,否则返回缩水的小波系数。


(作者)----------Author(s)----------


Todd Ogden



参见----------See Also----------

threshold,TOthreshda1, wd
threshold,TOthreshda1,wd

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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