R语言 TSA包 arima.boot()函数中文帮助文档(中英文对照)

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arima.boot(TSA)
arima.boot()所属R语言包：TSA

                                        Compute the Bootstrap Estimates of an ARIMA Model
                                         计算的bootstrap估计的ARIMA模型

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This function bootstraps time series according to the fitted ARMA(p,d,q) model supplied by the fitted object arima.fit, and estimate the same model using the
此功能引导时间序列据的拟合ARMA（P，D，Q）由拟合对象arima.fit的模型中，估计使用相同型号的


用法----------Usage----------


arima.boot(arima.fit, cond.boot = FALSE, is.normal = TRUE, B = 1000, init, ntrans = 100)



参数----------Arguments----------

参数：arima.fit
a fitted object from the arima function (seasonal components not allowed)
一个装有对象的自回归 - 求和 - 移动平均“功能（季节性组件不允许）


参数：cond.boot
whether or not  the bootstrap is conditional on the (p+d) initial values; if it is set true. If false (default), the stationary bootstrap is used.
是否引导是有条件的（P + D）的初始值，如果它被设置为true。如果为false（默认值），使用固定的引导。


参数：is.normal
if true (default), errors are normally distributed,  otherwise errors are drawn randomly and with replacement from the residuals of the fitted model.
如果为true（默认），误差是正态分布的，否则错误中随机抽取，并更换拟合模型的残差。


参数：B
number of bootstrap replicates (1000, default)
一些引导复制（1000，默认情况下）


参数：init
initial values for the bootstrap; needed if cond.boot=True  default values are the initial values of the time series of the fitted  model.
如果需要的初始值用于自举; cond.boot =真默认值的时间序列中的初始值的拟合模型。


参数：ntrans
number of transient values for the stationary bootstrap.  Default=100
数固定自举的瞬态值。默认值= 100


值----------Value----------

a matrix each row of which consists of the coefficient estimates of
矩阵的每一行的系数估计


（作者）----------Author(s)----------


Kung-Sik Chan



实例----------Examples----------


data(hare)
arima.hare=arima(sqrt(hare),order=c(3,0,0))
boot.hare=arima.boot(arima.hare,B=50,init=sqrt(hare)[1:3],ntrans=100)
apply(boot.hare,2,quantile, c(.025,.975))
period.boot=apply(boot.hare,1,function(x){
roots=polyroot(c(1,-x[1:3]))
min1=1.e+9
rootc=NA
for (root in roots) {
if( abs(Im(root))<1e-10) next
if (Mod(root)< min1) {min1=Mod(root); rootc=root}
}
if(is.na(rootc)) period=NA else period=2*pi/abs(Arg(rootc))
period
})
hist(period.boot)
quantile(period.boot,c(0.025,.975))

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