R语言 sm包 sm.ts.pdf()函数中文帮助文档(中英文对照)

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sm.ts.pdf(sm)
sm.ts.pdf()所属R语言包：sm

                                        Nonparametric density estimation of stationary time series data
                                         平稳时间序列数据的非参数密度估计

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function estimates the density function of a time series x, assumed to be stationary. The univariate marginal density is estimated in all cases; bivariate densities of pairs of lagged values are estimated depending on the parameter lags.
此函数估计的时间序列x，假设是固定的密度函数。在所有情况下的单变量边缘密度估计滞后值对二元密度估计的参数lags。


用法----------Usage----------


sm.ts.pdf(x, h = hnorm(x), lags, maxlag = 1, ask = TRUE)



参数----------Arguments----------

参数：x
a vector containing a time series
一个向量，包含一个时间序列


参数：h
bandwidth
带宽


参数：lags
for each value, k say, in the vector lags a density estimate is produced of the joint distribution of the pair (x(t-k),x(t)).
每个值，k说，在矢量lags的联合分布密度估计是对(x(t-k),x(t))。


参数：maxlag
if lags is not given, it is assigned the value 1:maxlag (default=1).
lags如果没有给出，它被分配的值1:maxlag（默认为1）。


参数：ask
if ask=TRUE, the program pauses after each plot, until <Enter> is pressed.
如果ask=TRUE，程序暂停后，每个小区，直到按下回车的。


Details

详细信息----------Details----------

see Section 7.2 of the reference below.
下面的参考，请参阅第7.2节。


值----------Value----------

a list of two elements, containing the outcome of the estimation of  the marginal density and the last bivariate density, as produced by  sm.density.
两个元素的列表，含边际密度和最后的二元密度估计的结果，产生的sm.density。


副作用----------Side Effects----------

plots are produced on the current graphical device.
图上产生当前的图形设备。


参考文献----------References----------

Bowman, A.W. and Azzalini, A. (1997). Applied Smoothing Techniques for Data Analysis: the Kernel Approach with S-Plus Illustrations. Oxford University Press, Oxford.

参见----------See Also----------

sm.density, sm.autoregression
sm.density，sm.autoregression


实例----------Examples----------


data(geyser)
a <- sm.ts.pdf(geyser$duration, lags=1:2)

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