R语言 RTAQ包 makePsd()函数中文帮助文档(中英文对照)

loveR

makePsd(RTAQ)
makePsd()所属R语言包：RTAQ

                                        Returns the positive semidinite projection of a symmetric matrix using the eigenvalue method
                                         返回对称矩阵的特征值的方法在的积极semidinite投影

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Function returns the positive semidinite projection of a symmetric matrix using the eigenvalue method.
函数返回对称矩阵的特征值的方法的积极semidinite投影。


用法----------Usage----------


makePsd(S,method="covariance")



参数----------Arguments----------

参数：S
matrix.
矩阵。


参数：method
character, indicating whether the negative eigenvalues of the correlation or covariance should be replaced by zero. Possible values are "covariance" and "correlation".
字符，指示是否应更换的零负的特征值的相关性或协方差。可能的值是“协方差”和“相关性”。


值----------Value----------

An xts object containing the aggregated trade data.
一个XTS反对，包含聚合的贸易数据。


Details

详细信息----------Details----------

We use the eigenvalue method to transform S into a positive semidefinite covariance matrix (see e.g. Barndorff-Nielsen and Shephard, 2004, and Rousseeuw and Molenberghs, 1993).  Let Γ be the orthogonal matrix consisting of the p eigenvectors of S. Denote λ_1^+,…,λ_p^+ its p eigenvalues, whereby the negative eigenvalues have been replaced by zeroes.   Under this approach, the positive semi-definite projection of S is  S^+ = Γ' \mbox{diag}(λ_1^+,…,λ_p^+) Γ.
我们使用的特征值的方法来改造S成半正定的协方差矩阵（见例如Barndorff  - 尼尔森和谢泼德，2004年和Rousseeuw和Molenberghs 1993年）。让我们Γ的p的S特征向量组成的正交矩阵。记λ_1^+,…,λ_p^+p特征值，已被替换成零，负本征值。在这种方式下，的半正定投影，S是 S^+ = Γ' \mbox{diag}(λ_1^+,…,λ_p^+) Γ。

If method="correlation", the eigenvalues of the correlation matrix corresponding to the matrix S are  transformed. See Fan et al (2010).  
如果方法=“相关”，对应的矩阵的相关矩阵的特征值中的S被转化。范等人（2010）。


（作者）----------Author(s)----------


Jonathan Cornelissen and Kris Boudt



参考文献----------References----------

jumps in multivariate price processes using bipower covariation. Discussion paper, Nuffield College, Oxford University.


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注：
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