R语言dse包说明文档(版本 2020.2-1)

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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