R语言 tseries包 seqplot.ts()函数中文帮助文档(中英文对照)

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seqplot.ts(tseries)
seqplot.ts()所属R语言包：tseries

                                        Plot Two Time Series
                                         图两个时间序列

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Plot two time series on the same plot frame.
在同一个图框绘制两个时间序列。


用法----------Usage----------


seqplot.ts(x, y, colx = "black", coly = "red", typex = "l",
           typey = "l", pchx = 1, pchy = 1, ltyx = "solid",
           ltyy = "solid", oma = c(6, 0, 5, 0), ann = par("ann"),
           xlab = "Time", ylab = deparse(substitute(x)), main = NULL)



参数----------Arguments----------

参数：x, y
the time series.
的时间序列。


参数：colx, coly
color code or name for the x and y series, see colors, palette.
颜色的代码或名称x和y系列，看到colors，palette。


参数：typex, typey
what type of plot should be drawn for the x and y series, see plot.
什么类型的图应该得出的x和y系列，看到plot。


参数：pchx, pchy
character or integer code for kind of points/lines for the x and y series.
种点/线x和y系列的字符或整数代码。


参数：ltyx, ltyy
line type code for the x and y series, see lines.
线路类型代码为x和y系列，请参阅lines。


参数：oma
a vector giving the size of the outer margins in lines of text, see par.
给予的文本行中的外边缘的大小的矢量，请参阅par。


参数：ann
annotate the plots? See par.
注释的图吗？见par。


参数：xlab, ylab
titles for the x and y axis.
x和y轴的标题。


参数：main
an overall title for the plot.
总冠军的图。


Details

详细信息----------Details----------

Unlike plot.ts the series can have different time bases, but they should have the same frequency. Unlike ts.plot the series can be plotted in different styles and for multivariate x and y the common variables are plotted together in a separate array element.
不同于plot.ts一系列可以有不同的时基，但它们应具有相同的频率。不同ts.plot的系列可以被绘制在不同的风格和多元x和y共同变量绘制在一个单独的数组元素。


值----------Value----------

None.
无。


（作者）----------Author(s)----------


A. Trapletti



参见----------See Also----------

ts, plot.ts
ts，plot.ts


实例----------Examples----------


data(USeconomic)
x <- ts.union(log(M1), log(GNP), rs, rl)
m.ar <- ar(x, method = "ols", order.max = 5)
y <- predict(m.ar, x, n.ahead = 200, se.fit = FALSE)
seqplot.ts(x, y)

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