R语言 tsDyn包 nlar methods()函数中文帮助文档(中英文对照)

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nlar methods(tsDyn)
nlar methods()所属R语言包：tsDyn

                                        nlar methods
                                         NLAR方法

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generic "nlar" methods
通用的NLAR“的方法


用法----------Usage----------


## S3 method for class 'nlar'
AIC(object, k=2,...)
## S3 method for class 'nlar'
coef(object, ...)
## S3 method for class 'nlar'
fitted(object, ...)
## S3 method for class 'nlar'
MAPE(object, ...)
## S3 method for class 'nlar'
mse(object, ...)
## S3 method for class 'nlar'
print(x, digits = max(3, getOption("digits") - 3), ...)
## S3 method for class 'nlar'
residuals(object, ...)
## S3 method for class 'nlar'
summary(object, ...)
## S3 method for class 'nlar'
plot(x, ask=interactive(), ...)
## S3 method for class 'nlar'
predict(object, newdata, n.ahead, simulate=FALSE, ...)
## S3 method for class 'nlar'
toLatex(object, ...)



参数----------Arguments----------

参数：x, object
fitted "nlar" object  
装“NLAR对象


参数：newdata
data to which to apply the prediction  
数据要对其应用预测


参数：n.ahead
number of steps ahead at which to predict  
今后的步骤预测数


参数：simulate
if TRUE, new observations are simulated from underlying Data Generating Process  
如果TRUE，新的观测结果是从基础数据生成过程模拟


参数：ask
graphical option. See par
图形选项。见par


参数：digits
See printCoefmat  
见printCoefmat


参数：k
numeric, the penalty per parameter to be used; the default k = 2 is the classical AIC
数字的，处以使用每个参数的默认K = 2是经典的AIC


参数：...
further arguments to be passed to and from other methods  
进一步的参数被传递到其他方法


Details

详细信息----------Details----------




MAPE  Mean Absolute Percent Error
梅普平均绝对百分比误差




mse  Mean Square Error
MSE均方误差




plot  Diagnostic plots
绘制诊断图




predict  Model predictions. For <VAR>n.ahead</VAR>>1, the model is simply iterated on generated data
预测模型的预测。对于<VAR> n.ahead </ VAR >> 1，简单地重复生成的数据模型


（作者）----------Author(s)----------


Antonio, Fabio Di Narzo



参见----------See Also----------

availableModels for listing all currently available models.
availableModels列出了所有当前可用的模型。


实例----------Examples----------


x <- log10(lynx)
mod.setar <- setar(x, m=2, thDelay=1, th=3.25)
mod.setar
AIC(mod.setar)
mse(mod.setar)
MAPE(mod.setar)
coef(mod.setar)
summary(mod.setar)

e <- residuals(mod.setar)
e <- e[!is.na(e)]
plot(e)
acf(e)

plot(x)
lines(fitted(mod.setar), lty=2)
legend(x=1910, y=3.9,lty=c(1,2), legend=c("observed","fitted"))

plot(mod.setar)

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