R语言dse包说明文档(版本 2020.2-1)
返回R语言所有包列表
dse-package
动态系统估计-多元时间序列包
addPlotRoots
将模型根添加到绘图
ARMA
ARMA模型构造器
as.TSdata
构造TSdata时间序列对象
balanceMittnik
平衡状态空间模型
bestTSestModel
选择最佳型号
bft
估算TSM模型
characteristicPoly
多项式实用程序
checkBalance
检查TSM模型的平衡
checkBalance.ARMA
检查TSM模型的平衡
checkBalance.SS
检查TSM模型的平衡
checkBalance.TSestModel
检查TSM模型的平衡
checkBalanceMittnik
检查TSM模型的平衡
checkBalanceMittnik.ARMA
检查TSM模型的平衡
checkBalanceMittnik.SS
检查TSM模型的平衡
checkBalanceMittnik.TSestModel
检查TSM模型的平衡
checkConsistentDimensions
检查尺寸是否一致
checkConsistentDimensions.ARMA
检查尺寸是否一致
checkConsistentDimensions.default
检查尺寸是否一致
checkConsistentDimensions.SS
检查尺寸是否一致
checkConsistentDimensions.TSdata
检查尺寸是否一致
checkConsistentDimensions.TSestModel
检查尺寸是否一致
checkResiduals
自相关诊断
checkResiduals.default
自相关诊断
checkResiduals.TSdata
自相关诊断
checkResiduals.TSestModel
自相关诊断
checkScale
TS对象的缩放方法
checkScale.TSestModel
TS对象的缩放方法
checkScale.TSmodel
TS对象的缩放方法
coef.TSestModel
提取或设置模型参数
coef.TSmodel
提取或设置模型参数
coef
提取或设置模型参数
coef
提取或设置模型参数
combine
合并两个对象。
combine.default
合并两个对象。
combine.forecastCov
合并2个预测Cov对象
combine.forecastCovEstimatorsWRTdata
合并2个预测Cov对象
combine.forecastCovEstimatorsWRTtrue
合并2个预测Cov对象
combine.TSdata
合并来自两个TSdata对象的序列。
companionMatrix
多项式实用程序
dse
动态系统估计-多元时间序列包
dse.Intro
动态系统估计-多元时间序列包
DSEversion
打印版本信息
eg1.dat
吉尔伯特的四时间序列(1993)
eg1.DSE.data
吉尔伯特的四时间序列(1993)
eg1.DSE.data.diff
吉尔伯特的四时间序列(1993)
egJofF.1dec93.data
吉尔伯特(1995)中使用的11个时间序列
end.TSdata
框架数据的特定方法
end.TSestModel
框架数据的特定方法
endInput
TSD数据周期
endInput.TSdata
TSD数据周期
endInput.TSestModel
TSD数据周期
endOutput
TSD数据周期
endOutput.TSdata
TSD数据周期
endOutput.TSestModel
TSD数据周期
estBlackBox
估算TSM模型
estBlackBox1
估算TSM模型
estBlackBox2
估算TSM模型
estBlackBox3
估算TSM模型
estBlackBox4
估算TSM模型
estimateModels
估算模型
estimatorsHorizonForecastsWRTdata
给定视界下的估计模型与预测
estMaxLik
极大似然估计
estMaxLik.TSdata
极大似然估计
estMaxLik.TSestModel
极大似然估计
estMaxLik.TSmodel
极大似然估计
estSSfromVARX
基于VAR估计的状态空间模型估计
estSSMittnik
估计状态空间模型
estVARXar
估计一个VAR模型
estVARXls
估计一个VAR模型
estWtVariables
加权估计
excludeForecastCov
筛选对象以删除预测
extractforecastCov
提取预测协方差
extractforecastCov.forecastCovEstimatorsFromModel
提取预测协方差
extractforecastCov.forecastCovEstimatorsWRTdata
提取预测协方差
featherForecasts
多水平超前预报
featherForecasts.TSdata
多水平超前预报
featherForecasts.TSestModel
多水平超前预报
featherForecasts.TSmodel
多水平超前预报
fixConstants
将模型系数(参数)固定为常数
fixF
将SS Model F矩阵设置为常量
forecast
预测未来多个步骤
forecast.TSdata
预测未来多个步骤
forecast.TSestModel
预测未来多个步骤
forecast.TSmodel
预测未来多个步骤
forecastCov
不同模型的预测协方差
forecastCov.TSdata
不同模型的预测协方差
forecastCov.TSestModel
不同模型的预测协方差
forecastCov.TSmodel
不同模型的预测协方差
forecastCovEstimatorsWRTdata
根据数据计算估计量的预测Cov
forecastCovEstimatorsWRTtrue
将预测Cov与真实模型输出进行比较
forecastCovReductionsWRTtrue
不同模型的预测协方差
forecastCovWRTtrue
将预测与真实模型输出进行比较
forecasts
提取预测
forecasts.featherForecasts
提取预测
forecasts.forecast
提取预测
forecasts.horizonForecasts
提取预测
frequency.TSdata
框架数据的特定方法
frequency.TSestModel
框架数据的特定方法
frequencyInput
TSD数据周期
frequencyInput.TSdata
TSD数据周期
frequencyInput.TSestModel
TSD数据周期
frequencyOutput
TSD数据周期
frequencyOutput.TSdata
TSD数据周期
frequencyOutput.TSestModel
TSD数据周期
gmap
模型的基变换。
horizonForecasts
计算指定时段的预测
horizonForecasts.forecastCov
计算指定时段的预测
horizonForecasts.TSdata
计算指定时段的预测
horizonForecasts.TSestModel
计算指定时段的预测
horizonForecasts.TSmodel
计算指定时段的预测
horizonForecastsCompiled
计算指定时段的预测
horizonForecastsCompiled.ARMA
计算指定时段的预测
horizonForecastsCompiled.SS
计算指定时段的预测
informationTests
列表选择标准
informationTestsCalculations
计算选择标准
inputData
TSdata系列
inputData.default
TSdata系列
inputData.TSdata
TSdata系列
inputData.TSestModel
TSdata系列
inputData
TSdata系列
inputData
TSdata系列
inputData
TSdata系列
is.ARMA
ARMA模型构造器
is.estimatedModels
估算模型
is.featherForecasts
多水平超前预报
is.forecast
预测未来多个步骤
is.forecastCov
不同模型的预测协方差
is.forecastCovEstimatorsWRTdata
根据数据计算估计量的预测Cov
is.forecastCovEstimatorsWRTdata.subsets
检查继承
is.forecastCovEstimatorsWRTtrue
将预测Cov与真实模型输出进行比较
is.forecastCovWRTdata
将预测与真实模型输出进行比较
is.horizonForecasts
计算指定时段的预测
is.innov.SS
状态空间模型
is.nonInnov.SS
状态空间模型
is.SS
状态空间模型
is.TSdata
构造TSdata时间序列对象
is.TSestModel
估计时间序列模型
is.TSmodel
时间序列模型
l
评估TSM模型
l.ARMA
评估ARMA模型
l.SS
评估状态空间模型
l.TSdata
评估TSM模型
l.TSestModel
评估TSM模型
markovParms
马尔可夫参数
McMillanDegree
计算麦克米兰度
McMillanDegree.ARMA
计算麦克米兰度
McMillanDegree.SS
计算麦克米兰度
McMillanDegree.TSestModel
计算麦克米兰度
minForecastCov
最小预测Cov模型
minimumStartupLag
要求的起始期
minimumStartupLag.ARMA
要求的起始期
minimumStartupLag.SS
要求的起始期
minimumStartupLag.TSestModel
要求的起始期
MittnikReducedModels
通过Mittnik SVD平衡减少模型
MittnikReduction
平衡和简化模型
MittnikReduction.from.Hankel
平衡和简化模型
nseries.featherForecasts
系列数
nseriesInput
输入或输出的级数
nseriesInput.ARMA
输入或输出的级数
nseriesInput.default
输入或输出的级数
nseriesInput.SS
输入或输出的级数
nseriesInput.TSdata
输入或输出的级数
nseriesInput.TSestModel
输入或输出的级数
nseriesOutput
输入或输出的级数
nseriesOutput.ARMA
输入或输出的级数
nseriesOutput.default
输入或输出的级数
nseriesOutput.SS
输入或输出的级数
nseriesOutput.TSdata
输入或输出的级数
nseriesOutput.TSestModel
输入或输出的级数
nstates
状态空间模型的状态维
nstates.ARMA
状态空间模型的状态维
nstates.SS
状态空间模型的状态维
nstates.TSestModel
状态空间模型的状态维
observability
计算模型可观测矩阵
observability.ARMA
计算模型可观测矩阵
observability.SS
计算模型可观测矩阵
observability.TSestModel
计算模型可观测矩阵
old.estVARXar
估计一个VAR模型
outOfSample.forecastCovEstimatorsWRTdata
计算样本外预测
outputData
TSdata系列
outputData.default
TSdata系列
outputData.TSdata
TSdata系列
outputData.TSestModel
TSdata系列
outputData
TSdata系列
outputData
TSdata系列
outputData
TSdata系列
percentChange.TSdata
计算百分比变化
percentChange.TSestModel
计算百分比变化
permute
排列
phasePlots
计算相位图
plot.roots
绘制模型根
polydet
多项式实用程序
polyprod
多项式实用程序
polyrootDet
多项式实用程序
polysum
多项式实用程序
polyvalue
多项式实用程序
Portmanteau
计算Portmanteau统计量
print.ARMA
显示模型阵列
print.estimatedModels
打印特定方法
print.forecastCov
打印特定方法
print.forecastCovEstimatorsWRTdata.subsets
打印特定方法
print.forecastCovEstimatorsWRTtrue
打印特定方法
print.SS
显示模型阵列
print.summary.ARMA
总结的具体方法
print.summary.estimatedModels
总结具体方法
print.summary.forecastCov
总结具体方法
print.summary.forecastCovEstimatorsWRTdata.subsets
总结具体方法
print.summary.forecastCovEstimatorsWRTtrue
总结具体方法
print.summary.SS
总结的具体方法
print.summary.TSdata
总结的具体方法
print.summary.TSestModel
总结的具体方法
print.TSdata
打印特定方法
print.TSestModel
显示模型阵列
reachability
计算模型可达矩阵
reachability.ARMA
计算模型可达矩阵
reachability.SS
计算模型可达矩阵
reachability.TSestModel
计算模型可达矩阵
residualStats
计算残差统计和可能性
Riccati
里卡蒂方程
roots
计算模型根
roots.ARMA
计算模型根
roots.estimatedModels
根特定方法
roots.forecastCovEstimatorsWRTtrue
根特定方法
roots.SS
计算模型根
roots.TSestModel
计算模型根
scale.ARMA
TS对象的缩放方法
scale.innov
TS对象的缩放方法
scale.nonInnov
TS对象的缩放方法
scale.TSdata
TS对象的缩放方法
scale.TSestModel
TS对象的缩放方法
selectForecastCov
选择符合条件的预测协方差
seriesNames.TSdata
系列名称特定方法
seriesNames.TSestModel
系列名称特定方法
seriesNames.TSmodel
系列名称特定方法
seriesNames
系列名称特定方法
seriesNames
系列名称特定方法
seriesNames
系列名称特定方法
seriesNamesInput
TSdata系列名称
seriesNamesInput.featherForecasts
TS输入和输出特定方法
seriesNamesInput.forecast
TS输入和输出特定方法
seriesNamesInput.TSdata
TSdata系列名称
seriesNamesInput.TSestModel
TSdata系列名称
seriesNamesInput.TSmodel
TSdata系列名称
seriesNamesInput
TSdata系列名称
seriesNamesInput
TSdata系列名称
seriesNamesInput
TSdata系列名称
seriesNamesInput
TSdata系列名称
seriesNamesOutput
TSdata系列名称
seriesNamesOutput.featherForecasts
TS输入和输出特定方法
seriesNamesOutput.forecast
TS输入和输出特定方法
seriesNamesOutput.TSdata
TSdata系列名称
seriesNamesOutput.TSestModel
TSdata系列名称
seriesNamesOutput.TSmodel
TSdata系列名称
seriesNamesOutput
TSdata系列名称
seriesNamesOutput
TSdata系列名称
seriesNamesOutput
TSdata系列名称
seriesNamesOutput
TSdata系列名称
shockDecomposition
冲击分解
simulate
模拟TSM模型
simulate.ARMA
模拟TSM模型
simulate.SS
模拟TSM模型
simulate.TSestModel
模拟TSM模型
smoother
使用TSM模型评估平滑器
smoother.nonInnov
使用TSM模型评估平滑器
smoother.TSestModel
使用TSM模型评估平滑器
smoother.TSmodel
使用TSM模型评估平滑器
SS
状态空间模型
stability
计算TSM模型的稳定性
stability.ARMA
计算TSM模型的稳定性
stability.roots
计算TSM模型的稳定性
stability.TSestModel
计算TSM模型的稳定性
stability.TSmodel
计算TSM模型的稳定性
start.TSdata
框架数据的特定方法
start.TSestModel
框架数据的特定方法
startInput
TSD数据周期
startInput.TSdata
TSD数据周期
startInput.TSestModel
TSD数据周期
startOutput
TSD数据周期
startOutput.TSdata
TSD数据周期
startOutput.TSestModel
TSD数据周期
startShift
要求的起始期
state
提取状态
stripMine
选择数据子集和模型
summary.ARMA
总结的具体方法
summary.estimatedModels
总结具体方法
summary.forecastCov
总结具体方法
summary.forecastCovEstimatorsWRTdata.subsets
总结具体方法
summary.forecastCovEstimatorsWRTtrue
总结具体方法
summary.SS
总结的具体方法
summary.TSdata
总结的具体方法
summary.TSestModel
总结的具体方法
sumSqerror
计算预测误差平方和
SVDbalanceMittnik
平衡状态空间模型
tbind.TSdata
框架数据的特定方法
testEqual.ARMA
检验平等性的具体方法
testEqual.estimatedModels
检验平等性的具体方法
testEqual.forecast
检验平等性的具体方法
testEqual.forecastCov
检验平等性的具体方法
testEqual.horizonForecasts
检验平等性的具体方法
testEqual.SS
检验平等性的具体方法
testEqual.TSdata
检验平等性的具体方法
testEqual.TSestModel
检验平等性的具体方法
testEqual.TSmodel
检验平等性的具体方法
tfplot.featherForecasts
tfplot的具体方法
tfplot.forecast
tfplot的具体方法
tfplot.forecastCov
预测方差图
tfplot.forecastCovEstimatorsWRTdata
预测方差图
tfplot.horizonForecasts
tfplot的具体方法
tfplot.multiModelHorizonForecasts
tfplot的具体方法
tfplot.TSdata
Tfplot特定方法
tfplot.TSestModel
Tfplot特定方法
tframe
框架数据的特定方法
tframed.TSdata
框架数据的特定方法
tfwindow.TSdata
框架数据的特定方法
toARMA
转换为ARMA模型
toARMA.ARMA
转换为ARMA模型
toARMA.SS
转换为ARMA模型
toARMA.TSestModel
转换为ARMA模型
Tobs.TSdata
框架数据的特定方法
Tobs.TSestModel
框架数据的特定方法
TobsInput
TSD数据周期
TobsInput.TSdata
TSD数据周期
TobsInput.TSestModel
TSD数据周期
TobsOutput
TSD数据周期
TobsOutput.TSdata
TSD数据周期
TobsOutput.TSestModel
TSD数据周期
toSS
转换为状态空间模型
toSS.ARMA
转换为状态空间模型
toSS.SS
转换为状态空间模型
toSS.TSestModel
转换为状态空间模型
toSSaugment
转换为状态空间模型
toSSaugment.ARMA
转换为状态空间模型
toSSaugment.TSestModel
转换为状态空间模型
toSSChol
转化为非创新状态空间模型
toSSChol.TSestModel
转化为非创新状态空间模型
toSSChol.TSmodel
转化为非创新状态空间模型
toSSinnov
转换为状态空间模型
toSSnested
转换为状态空间模型
toSSnested.ARMA
转换为状态空间模型
toSSnested.SS
转换为状态空间模型
toSSnested.TSestModel
转换为状态空间模型
toSSOform
转换为形式
toSSOform.TSestModel
转换为形式
toSSOform.TSmodel
转换为形式
totalForecastCov
所有系列预测的协方差和
trimNA.TSdata
框架数据的特定方法
TSdata
构造TSdata时间序列对象
TSdata.default
构造TSdata时间序列对象
TSdata.forecastCov
TS提取器特定方法
TSdata.object
时间序列数据对象
TSdata.TSdata
构造TSdata时间序列对象
TSdata.TSestModel
构造TSdata时间序列对象
TSestModel
估计时间序列模型
TSestModel.object
估计时间序列模型
TSestModel.TSestModel
估计时间序列模型
TSmodel
时间序列模型
TSmodel.forecastCov
TS提取器特定方法
TSmodel.TSestModel
时间序列模型
TSmodel.TSmodel
时间序列模型
window.TSdata
框架数据的特定方法
.DSEflags
指示使用已编译代码的标志
00.dse.Intro
动态系统估计-多元时间序列包