R语言 TSA包 spec()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

spec(TSA)
spec()所属R语言包：TSA

                                        Computing the spectrum
                                         计算频谱

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This is a wrapper that allows the user to invoke either the spec.pgram function or the spec.ar function in the stats pacakge.  Note that the seasonal attribute of the data, if it exists, will be removed, for our preferred way of presenting
这是一个包装，它允许用户调用的spec.pgram函数或spec.ar的函数在统计线路咨询。注意，的季节性属性的数据，如果存在的话，将被删除，我们优选的呈现方式


用法----------Usage----------


    "ar"), ci.plot = FALSE, ylim = range(c(lower.conf.band, upper.conf.band)),



参数----------Arguments----------

参数：x
A univariate or multivariate time series
一个单变量和多变量时间序列


参数：taper
amount of taper; 0 is the default
锥度量; 0是默认


参数：detrend
logical; if True, the data are detrended; default is False
逻辑，如果真去趋势，数据，默认值为False


参数：demean
logical; if True, the data are centered; default is True
逻辑;如果为True，数据中心;默认值为True


参数：method
String specifying the method used to estimate the spectral density. Allowed methods are "pgram" (the default) and "ar".
字符串，用于指定所使用的方法来估计的频谱密度。宠物的方法是的“pgram”（默认值）和“AR”。


参数：ci.plot
logical; if True, the 95% confidence band will be plotted.
逻辑，如果为True，在95％的置信带将被绘制。


参数：ylim
Plotting parameter vector specifying the minimum and maximum of the  y-axis.
图诡计参数矢量指定的最小和最大的y轴。


参数：...
other arguments
其他参数


值----------Value----------

The output is from the spec.pgram function or spec.ar function, and  the following description of the output is taken from the help manual of the spec function in the stats package.  An object of class "spec", which is a list containing at least the following components:
输出是spec.pgram的函数或spec.ar功能从，和以下的说明中的输出取自spec函数的统计包中的帮助手册。类“规格”，这是一个列表，其中包含至少以下组分的一个目的：

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>freq</td> <td> Vector of frequencies at which the spectral density is estimated. (Possibly approximate Fourier frequencies.) The units are the reciprocal of cycles per unit time (and not per observation spacing): see Details below.</td></tr>  <tr valign="top"><td>spec</td> <td> Vector (for univariate series) or matrix (for multivariate series) of estimates of the spectral density at frequencies corresponding to freq.  coh NULL for univariate series. For multivariate time series, a matrix containing the squared coherency between different series. Column i + (j - 1) * (j - 2)/2 of coh contains the squared coherency between columns i and j of x, where i < j.</td></tr>  <tr valign="top"><td>phase</td> <td> NULL for univariate series. For multivariate time series a matrix containing the cross-spectrum phase between different series. The format is the same as coh.</td></tr>  <tr valign="top"><td>series</td> <td> The name of the time series.</td></tr>  <tr valign="top"><td>snames</td> <td> For multivariate input, the names of the component series.</td></tr>  <tr valign="top"><td>method</td> <td> The method used to calculate the spectrum.</td></tr>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD>freq</ TD> <TD>向量的频率的功率谱密度估计。 （可能是近似傅立叶频率）。单位是每单位时间的周期（而不是每个观测间隔）的倒数：看下面的详细信息。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> X> </ TD> <TD>向量（单变量序列）或矩阵（多元系列）的谱密度估计在频率对应的频率。 COH NULL为单变量序列。多变量时间序列，一个矩阵包含不同系列的平方之间的一致性。专栏中，我+（J  -  1）*（J  -  2）/ 2 COH包含的平方之间的一致性列的x i和j，其中i <J </ TD> </ TR> <TR VALIGN =“顶部“> <TD> spec </ TD> <TD> NULL为单变量序列。多变量时间序列矩阵包含不同系列之间的交叉频谱相。作为COH的格式是一样的。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>phase</ TD> <TD>时间序列的名称。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> series </ TD> <TD>对多变量输入，组件系列的名称。</ TD> </ TR> <TR VALIGN = “顶”> <TD> snames </ TD> <TD>计算频谱使用的方法。</ TD> </ TR>

</table> The result is returned invisibly if plot is true.
</ TABLE>如果返回的结果是不可见的图是真实的。


参考文献----------References----------


Brockwell, P. J. and Davis, R. A. (1991) Time Series: Theory and Methods. Second edition. Springer.
Venables, W. N. and Ripley, B. D. (2002) Modern Applied Statistics with S-PLUS. Fourth edition. Springer. (Especially pages 3927.)

实例----------Examples----------


set.seed(271435); n=200; phi=-0.6
y=arima.sim(model=list(ar=phi),n=n)
k=kernel('daniell',m=15)
sp=spec(y,kernel=k,main='',sub='',xlab='Frequency',
ylab='Log(Smoothed Sample Spectrum)',ci.plot=TRUE,ci.col='black')
lines(sp$freq,ARMAspec(model=list(ar=phi),sp$freq,plot=FALSE)$spec,lty=4)
abline(h=0)

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