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R语言 urca包 ur.kpss-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 13:38:30 | 显示全部楼层 |阅读模式
ur.kpss-class(urca)
ur.kpss-class()所属R语言包:urca

                                        Representation of class ur.kpss
                                         表示类ur.kpss

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

This class contains the relevant information by applying the Kwiatkowski, Phillips, Schmidt \& Shin unit root test to a time series.
这个类包含了相关的信息,应用,飞利浦,恰恰是施密特\&新单位根检验的时间序列。


插槽----------Slots----------




y: Object of class "vector": The time series to
y:对象的类"vector":时间系列




type: Object of class "character": Test type,
type:类"character":测试类型的对象,




lag: Object of class "integer": Number of lags
lag:对象类的滞后阶数"integer":




cval: Object of class "matrix": Critical value
cval:对象的类"matrix":临界值




teststat: Object of class "numeric": Value of
teststat:对象的类"numeric":价值




res: Object of class "vector": Residuals of
res:对象的类"vector":残差的




test.name: Object of class "character": The
test.name:对象类"character":


扩展----------Extends----------

Class urca, directly.
类urca,直接。


方法----------Methods----------

Type showMethods(classes="ur.kpss") at the R prompt for a complete list of methods which are available for this class.
类型showMethods(classes="ur.kpss")在R提示符下这个类的方法,这些方法的完整列表。

Useful methods include
有用的方法包括:




show: test statistic.
show:检验统计量。




summary: like show, but critical values, lags and test
summary:像显示,但临界值,滞后和测试




plot: Residual plot and their acfs' and pacfs'.
plot:剩余的图和ACFS“和pacfs的”。


(作者)----------Author(s)----------


Bernhard Pfaff



参考文献----------References----------

Testing the Null Hypothesis of Stationarity Against the Alternative of a Unit Root: How Sure Are We That Economic Time Series Have a Unit Root?, Journal of Econometrics, 54, 159–178.
'Discussion Papers (CFDPs)'.

参见----------See Also----------

ur.kpss and urca-class.
ur.kpss和urca-class。

转载请注明:出自 生物统计家园网(http://www.biostatistic.net)。


注:
注1:为了方便大家学习,本文档为生物统计家园网机器人LoveR翻译而成,仅供个人R语言学习参考使用,生物统计家园保留版权。
注2:由于是机器人自动翻译,难免有不准确之处,使用时仔细对照中、英文内容进行反复理解,可以帮助R语言的学习。
注3:如遇到不准确之处,请在本贴的后面进行回帖,我们会逐渐进行修订。
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