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R语言 tseries包 surrogate()函数中文帮助文档(中英文对照)

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发表于 2012-10-1 12:40:37 | 显示全部楼层 |阅读模式
surrogate(tseries)
surrogate()所属R语言包:tseries

                                        Generate Surrogate Data and Statistics
                                         生成的替代数据和统计资料

                                         译者:生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Generates ns surrogate samples from the original data x and computes the standard error and the bias of statistic as in a bootstrap setup, if statistic is given.
生成从原始数据nsx替代样品并计算标准误差和偏置statistic在引导设置,如果statistic给出。


用法----------Usage----------


surrogate(x, ns = 1, fft = FALSE, amplitude = FALSE,
          statistic = NULL, ...)



参数----------Arguments----------

参数:x
a numeric vector or time series.
一个数值向量或时间系列。


参数:ns
the number of surrogate series to compute.
系列的替代数计算。


参数:fft
a logical indicating whether phase randomized surrogate data is generated.
逻辑指示是否相位随机化的替代数据生成。


参数:amplitude
a logical indicating whether amplitude-adjusted surrogate data is computed.
一个逻辑指示是否计算振幅调整后的替代数据。


参数:statistic
a function which when applied to a time series returns a vector containing the statistic(s) of interest.
其中,当施加到一个时间序列的函数返回一个向量,包含的统计量(s)的权益。


参数:...
Additional arguments for statistic which are passed unchanged each time it is called.
其他参数statistic传递不变的,每次它被称为。


Details

详细信息----------Details----------

If fft is FALSE, then x is mixed in temporal order, so that all temporal dependencies are eliminated, but the histogram of the original data is preserved.  If fft is TRUE, then surrogate data with the same spectrum as x is computed by randomizing the phases of the Fourier coefficients of x.  If in addition amplitude is TRUE, then also the amplitude distribution of the original series is preserved.
如果fft是FALSE,那么x混合的时间顺序,以便消除所有的时间相关性,但保留的原始数据的直方图。如果fft是TRUE,然后使用相同的频谱作为替代数据x计算由随机化的相位的傅里叶系数x。如果除了amplitudeTRUE,然后还的幅度分布在原始的系列被保留。

Note, that the interpretation of the computed standard error and bias is different than in a bootstrap setup.
请注意,该解释的错误和偏差的计算标准是在引导设置不同。

To compute the phase randomized surrogate and the amplitude adjusted data algorithm 1 and 2 from Theiler et al. (1992), pp. 183, 184 are used.
为了计算的相位随机化的代理和振幅的调整数据算法1和2从泰勒等人。 (1992),第183页,184使用。

Missing values are not allowed.
遗漏值是不允许的。


值----------Value----------

If statistic is NULL, then it returns a matrix or time series with ns columns and length(x) rows containing the surrogate data. Each column contains one surrogate sample.
如果statistic是NULL,然后返回一个矩阵ns列和length(x)行的替代数据或时间序列。一个列包含一个替代的样品。

If statistic is given, then a list of class "resample.statistic" with the following elements is returned:
如果statistic给定的,那么类"resample.statistic"的列表包含下列元素,则返回:


参数:statistic
the results of applying statistic to each of the simulated time series.
施加statistic每个模拟时间系列的结果。


参数:orig.statistic
the results of applying statistic to the original series.
应用statistic原始的系列。


参数:bias
the bias of the statistics computed as in a bootstrap setup.
在自举设置偏置的统计计算。


参数:se
the standard error of the statistics computed as in a bootstrap setup.
在引导设置计算的统计数据的标准误差。


参数:call
the original call of surrogate.
原来的呼叫surrogate。


(作者)----------Author(s)----------


A. Trapletti



参考文献----------References----------

(1992): Using Surrogate Data to Detect Nonlinearity in Time Series, in Nonlinear Modelling and Forecasting, Eds. M. Casdagli and S. Eubank, Santa Fe Institute, Addison Wesley, 163–188.

参见----------See Also----------

sample, tsbootstrap
sample,tsbootstrap


实例----------Examples----------


x <- 1:10  # Simple example[简单的例子]
surrogate(x)

n <- 500  # Generate AR(1) process[生成AR(1)过程]
e <- rnorm(n)  
x <- double(n)
x[1] <- rnorm(1)
for(i in 2:n) {
  x[i] <- 0.4 * x[i-1] + e[i]
}
x <- ts(x)

theta &lt;- function(x)  # Autocorrelations up to lag 10[自相关函数最多落后10]
  return(acf(x, plot=FALSE)$acf[2:11])

surrogate(x, ns=50, fft=TRUE, statistic=theta)

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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