R语言 rugarch包 ARFIMAdistribution-class()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ARFIMAdistribution-class(rugarch)
ARFIMAdistribution-class()所属R语言包：rugarch

                                        class: ARFIMA Parameter Distribution Class
                                         类：的ARFIMA参数分布类

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Class for the ARFIMA Parameter Distribution, objects of which are created by  calling function arfimadistribution.
类的ARFIMA参数分布，对象为创建通过调用函数arfimadistribution，。


插槽----------Slots----------




dist: Object of class "vector" Details of fitted
dist：对象类"vector"详情装




truecoef: Object of class "matrix" The actual
truecoef：对象类"matrix"实际




model: Object of class "list" The model specification.
model：类"list"型号规格的对象。


扩展----------Extends----------

Class "ARFIMA", directly. Class "rGARCH", by class "ARFIMA", distance 2.
类"ARFIMA"，直接。类"rGARCH"“类”ARFIMA“，距离2。


方法----------Methods----------




as.data.frame signature(x = "ARFIMAdistribution"): extracts
as.data.framesignature(x = "ARFIMAdistribution")：提取物




show signature(object = "ARFIMAdistribution"): parameter
显示signature(object = "ARFIMAdistribution")：参数


注意----------Note----------

The as.data.frame function takes optionally 2 additional arguments,  namely window which indicates the particular distribution window number  for which data is required (is usually just 1 unless the recursive option was  used), and which indicating the type of data required. Valid values for  the latter are “rmse” for the root mean squared error between simulation  fit and actual parameters, “stats” for various statistics computed for  the simulations such as log likelihood, persistence, unconditional variance and  mean, “coef” for the estimated coefficients (i.e. the parameter  distribution and is the default choice), and “coefse” for the estimated  robust standard errors of the coefficients (i.e. the parameter standard error
as.data.frame功能可选2个额外的参数，即window数据是必需的，表示特定的分配窗口（通常只是1，除非使用递归选项），和which指示所需的数据的类型。有效值后者是“均方根误差均方误差之间的的模拟配合和实际参数的模拟，如对数似然，持久性的，无条件的方差和均值计算各种统计数据的”统计“，”系数“根”的估计系数（即参数分布是默认选项），以及“coefse”稳健标准误差的估计系数（即参数的标准误差


（作者）----------Author(s)----------


Alexios Ghalanos

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