plotRsdAcf(x12)
plotRsdAcf()所属R语言包：x12
~~ Methods for Function plotRsdAcf in Package x12 ~~
~~方法的功能plotRsdAcf在包装X12~~
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
Plot of the (partial) autocorrelations of the (squared) residuals with function plotRsdAcf in package x12.
图（部分）（平方）残差自相关函数plotRsdAcf的包x12。
用法----------Usage----------
## S4 method for signature 'x12Output'
plotRsdAcf(x, which="acf",
xlab="Lag", ylab="ACF",
main="default", col_acf="darkgrey", lwd_acf=4,
col_ci="blue", lt_ci=2, ylim="default", ...)
## S4 method for signature 'x12Single'
plotRsdAcf(x, which="acf",
xlab="Lag", ylab="ACF",
main="default", col_acf="darkgrey", lwd_acf=4,
col_ci="blue", lt_ci=2, ylim="default", ...)
参数----------Arguments----------
参数：x
object of class x12Output-class or x12Single-class.
对象的类x12Output-class或x12Single-class。
参数：which
character specifying the type of autocorrelation of the residuals that should be plotted, i.e. the autocorrelations or partial autocorrelations of the residuals or the autocorrelations of the squared residuals ("acf", "pacf", "acf2").
字符指定类型的，应绘制残差自相关，即自相关和偏自相关函数的残差自相关的残差平方（"acf"，"pacf"，"acf2"）。
参数：xlab
label of the x-axis.
的x-轴的标签。
参数：ylab
label of the y-axis.
标签的y轴。
参数：main
plot title.
图称号。
参数：col_acf
color of the autocorrelations.
自相关的颜色。
参数：lwd_acf
line width of the autocorrelations.
的自相关函数的线宽度。
参数：col_ci
color of the +- 2 standard error limits.
颜色的+ - 2标准的误差范围。
参数：lt_ci
line type of the +- 2 standard error limits.
线类型的+ - 2标准误差限制。
参数：ylim
range of the y-axis.
y-轴的范围内。
参数：...
ignored.
忽略不计。
方法----------Methods----------
（作者）----------Author(s)----------
Alexander Kowarik, Angelika Meraner
参见----------See Also----------
X12, plot, plotSpec,
X12，plot，plotSpec，
实例----------Examples----------
## Not run: [＃不运行：]
s <- new("x12Single",ts=AirPassengers,tsName="air")
s <- setP(s,list(estimate=TRUE,regvariables="AO1950.1",outlier="all",critical=list(LS=3.5,TC=2.5),backcast_years=1/2))
s <- X12(s)
#w/o outliers[W / O异常值]
plot(s@x12Output,sa=TRUE,trend=TRUE,original=FALSE)
plot(s)
#with (all) outliers[（全部）异常值]
plot(s,showAllout=TRUE,sa=TRUE,trend=TRUE,log_transform=TRUE,lwd_out=1,pch_ao=4)
plot(s,showAllout=TRUE,sa=TRUE,trend=TRUE,original=FALSE,showAlloutLines=TRUE,col_tc="purple")#,log_transform=TRUE)#,lwd_out=3)[log_transform = TRUE），lwd_out = 3）]
#with showOut[与showOut]
plot(s,showOut="AO1960.Jun",sa=FALSE,trend=FALSE,annComp=TRUE,log_transform=TRUE)
plot(s,showOut="AO1958.Mar",sa=TRUE,trend=TRUE,annComp=TRUE,annCompTrend=FALSE)
plot(s,showOut="AO1950.Jun",annComp=FALSE,cex_out=3,pch_ao=19,col_ao="orange")
plot(s,showOut="TC1954.Feb")
plot(s,showOut="TC1954.Feb",col_tc="green3")
#w/o legend[W / O传说]
plot(s,showAllout=TRUE,plot_legend=FALSE)
plot(s,plot_legend=FALSE)
plot(s,showOut="AO1950.1",plot_legend=FALSE,lwd_out=2,col_ao="purple")
plot(s,showOut="TC1954.Feb",col_tc="orange",col_ao="magenta",plot_legend=FALSE)
plot(s,showOut="AO1950.1",col_tc="orange",col_ao="magenta",plot_legend=FALSE)
#Forecasts & Backcasts[预测与Backcasts]
plot(s,forecast=TRUE)
plot(s,backcast=TRUE,showLine=TRUE)
plot(s,backcast=TRUE,forecast=TRUE,showCI=FALSE)
plot(s,forecast=TRUE,points_fc=TRUE,col_fc="purple",lty_fc=2,lty_original=3,lwd_fc=0.9,lwd_ci=2)
plot(s,sa=TRUE,plot_legend=FALSE)
#Seasonal Factors and SI Ratios[季节性因素及SI比率]
plotSeasFac(s)
#Spectra[光谱]
plotSpec(s)
plotSpec(s,highlight=FALSE)
#Autocorrelations of the Residuals[残差自相关性]
plotRsdAcf(s)
plotRsdAcf(s,col_acf="black",lwd_acf=1)
## End(Not run)[＃（不执行）]
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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。
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发表于 2012-10-1 23:14:16
