acf(TSA)
acf()所属R语言包：TSA
Auto- and Cross- Covariance and -Correlation Function Estimation
自相关和互协方差和相关函数估计
译者：生物统计家园网 机器人LoveR
描述----------Description----------
This function is modified from the acf function in the stats package.
此功能被修改acf的功能的统计包中。
用法----------Usage----------
acf(x, lag.max = NULL, type = c("correlation", "covariance", "partial"),
plot = TRUE, na.action = na.fail, demean = TRUE, drop.lag.0 = TRUE, ...)
参数----------Arguments----------
参数：x
a univariate or multivariate (not ccf) numeric time series object or a numeric vector or matrix, or an "acf" object.
（未CCF）的单变量或多变量数字时间序列对象或一个数值向量或矩阵，或“acf的”对象。
参数：lag.max
maximum number of lags at which to calculate the acf. Default is 10*log10(N/m) where N is the number of observations and m the number of series.
滞后计算的ACF的最大数量。默认值是10 * LOG10（N / M），其中N是观察和M系列数数。
参数：type
character string giving the type of acf to be computed. Allowed values are "correlation" (the default), "covariance" or "partial".
字符串给acf将要计算的类型。允许的值是“相关性”（默认值），“协方差”或“部分”。
参数：plot
logical. If TRUE (the default) the acf is plotted.
逻辑。如果是TRUE（默认值）绘制的ACF。
参数：na.action
function to be called to handle missing values. na.pass can be used.
函数的调用，处理缺失值。可以使用na.pass。
参数：demean
logical. Should the covariances be about the sample means?
逻辑。有关样本均值的协方差？
参数：drop.lag.0
logical. Should lag 0 be dropped
逻辑。应落在0被丢弃
参数：...
further arguments to be passed to plot.acf.
进一步的论据要传递给plot.acf的。
值----------Value----------
An object of class "acf", which is a list with the following elements:
对象的类“ACF”，这是一个包含下列元素的列表：
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"><td>lag</td> <td> A three dimensional array containing the lags at which the acf is estimated.</td></tr> <tr valign="top"><td>acf</td> <td> An array with the same dimensions as lag containing the estimated acf.</td></tr> <tr valign="top"><td>type</td> <td> The type of correlation (same as the type argument).</td></tr> <tr valign="top"><td>n.used</td> <td> The number of observations in the time series.</td></tr> <tr valign="top"><td>series</td> <td> The name of the series x.</td></tr> <tr valign="top"><td>snames</td> <td> The series names for a multivariate time series.</td></tr> </table>
<table summary="R valueblock"> <tr valign="top"> <TD> lag</ TD> <td>一个三维数组，包含滞后的ACF估计。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD> acf</ TD> <TD>一个数组，包含的估计的ACF的。</ TD> </ TR> <TR具有相同的尺寸为滞后VALIGN =“”> <TD>type </ TD> <TD>的相关性（相同的类型参数）的类型。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> < n.used TD> </ TD> <TD>的若干意见的时间序列。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>series</ TD > <TD>该系列的名称X。</ TD> </ TR> <tr valign="top"> <TD>snames </ TD> <TD>的系列名称的多元时间序列</ TD> </ TR> </ TABLE>
（作者）----------Author(s)----------
Original: Paul Gilbert, Martyn Plummer, B.D. Ripley. Slight modification by Kung-Sik Chan
参考文献----------References----------
<h3>See Also</h3>
实例----------Examples----------
data(rwalk)
model1=lm(rwalk~time(rwalk))
summary(model1)
acf(rstudent(model1),main='')
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发表于 2012-10-1 12:19:51
