best.unbal.haar(unbalhaar)
best.unbal.haar()所属R语言包:unbalhaar
Best top-down Unbalanced Haar decomposition
自上而下不平衡的Haar分解
译者:生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
The function finds the “best” top-down Unbalanced Haar (UH) decomposition of the input vector x, according to a selection rule (criterion) which specifies which UH vector gets chosen at each scale and location.
功能发现“最好的”自顶向下的不平衡哈尔(UH)的输入向量x,根据选择规则(criterion)指定UH矢量会选择在每个尺度和分解位置。
用法----------Usage----------
best.unbal.haar(x, criterion = inner.prod.max)
参数----------Arguments----------
参数:x
a vector
一个向量
参数:criterion
a function which takes a vector of length n and returns an integer between 1 and n-1
需要的矢量长度为n的一个函数,它返回一个在1和n-1之间的整数
值----------Value----------
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>tree</td> <td> A list of J matrices, where J represents the number of “scales”. Each matrix is of size 5 x (the number of UH coefficients at a given scale). Each column (= vector of length 5) contains an Unbalanced Haar coefficient in the following format: 1st component - an index of the coefficient; 2nd component - the value of the coefficient; 3rd component - time point where the corresponding UH vector starts; 4th component - last time point before the breakpoint of the UH vector; 5th component - end point of the UH vector. </td></tr> <tr valign="top"><td>smooth</td> <td> the “smooth” component of x, equal to sum(x) / sqrt(n), where n is the length of x </td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> tree</ TD> <TD>的J矩阵的名单,其中J代表的“鳞片”。每个矩阵是大小为5×(在一个给定的规模的UH系数的数目)。每一列(=矢量的长度为5)包含一个不平衡的Haar系数在以下格式:第一组分 - 的系数索引,第二组分 - 的系数的值;第三组分 - 时间点启动相应UH矢量;第四组件 - 最后一个时间点的前断点的UH向量;第五部分 - 结束点的UH向量。 </ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> smooth</ TD> <TD>“光滑”的组成部分,x,等于sum(x) / sqrt(n)的,n的长度x</ TD> </ TR> </表>
(作者)----------Author(s)----------
Piotr Fryzlewicz
参见----------See Also----------
inner.prod.max, inner.prod.max.p, best.unbal.haar.bu
inner.prod.max,inner.prod.max.p,best.unbal.haar.bu
实例----------Examples----------
best.unbal.haar(rnorm(100), inner.prod.max.p)
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