R语言 TSA包 tlrt()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

tlrt(TSA)
tlrt()所属R语言包：TSA

                                        Likelihood ratio test for threshold nonlinearity
                                         似然比检验的阈值非线性

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Carry out the likelihood ratio test for threshold nonlinearity, with the null hypothesis being a normal AR process and the alternative hypothesis being a TAR model with homogeneous, normally distributed errors.
开展非线性的阈值，似然比检验的零假设是一个正常的AR过程和替代的假设是一个TAR模型，通常分布均匀错误。


用法----------Usage----------


tlrt(y, p, d = 1, transform = "no", a = 0.25, b = 0.75,...)



参数----------Arguments----------

参数：y
time series
时间序列


参数：p
working AR order
工作AR阶


参数：d
delay
延迟


参数：transform
available transformations: "no" (i.e. use raw data), "log", "log10" and "sqrt"
可用的转换：“不”（即使用原始数据），“log”，“LOG10”和“开方”


参数：a
lower percent; the threshold is searched over the interval defined by the a*100 percentile to the b*100 percentile of the time-series variable
低级％;搜索的阈值时的时间间隔内所定义的a * 100百分位的b * 100百分位的时间序列变量


参数：b
upper percent
上％


参数：...
other arguments to be passed to the ar function which determines the  Ar order, if p is missing
其他的参数被传递到确定AR阶的AR功能，如果P是缺少


Details

详细信息----------Details----------

The search for the threshold parameter may be narrower than that defined by the user as the function attempts to ensure adequate sample size in each  regime of the TAR model. The p-value of the test is based on large-sample approximation and also  is more reliable for small p-values.
阈值参数的搜索可能是由用户定义的函数试图在每个政权的TAR模型，以确保有足够的样本量窄。 p-值是根据测试大样本的近似值和也为小的p-值是更可靠的。


值----------Value----------

<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>p.value</td> <td> p-value of the test</td></tr> <tr valign="top"><td>test.statistic</td> <td> likelihood ratio test statistic</td></tr> <tr valign="top"><td>a</td> <td> the actual lower fraction that defines the interval of search for the threshold; it may differ from the a specified by the user</td></tr>  <tr valign="top"><td>b</td> <td> the actual upper fraction that defines the interval of search for the threshold</td></tr>  </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> p.value</ TD> <TD>测试的p值</ TD> </ TR> <TR VALIGN = “顶”> <TD> test.statistic </ TD> <TD>似然比检验统计量</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>a</ TD > <TD>的实际低馏分定义搜索的阈值的时间间隔的，它可能会有所不同，从一个由用户指定的</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD><X > </ TD> <TD>实际的上部分，它定义的阈值的时间间隔搜索</ TD> </ TR> </ TABLE>


（作者）----------Author(s)----------


Kung-Sik Chan



参考文献----------References----------

Chan, K.S. (1990).  Percentage points of likelihood ratio tests for

参见----------See Also----------

Keenan.test, Tsay.test
Keenan.test，Tsay.test


实例----------Examples----------


data(spots)
pvaluem=NULL
for (d in 1:5){
res=tlrt(sqrt(spots),p=5,d=d,a=0.25,b=0.75)
pvaluem= cbind( pvaluem, round(c(d,signif(c(res$test.statistic,
res$p.value))),3))
}
rownames(pvaluem)=c('d','test statistic','p-value')
pvaluem

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