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拓端数据|用R语言软件估计光谱密度

 

任何时间序列都可以表示为在 谐波 频率上振荡的余弦和正弦波之和= j / n,其中j = 1,2,...,n / 2。周期图给出了关于各种频率的相对强度的信息,用于解释时间序列的变化。

周期图是称为谱密度 函数的样本估计,其是群体平稳时间序列的频域表征。谱密度是与自协方差时域表示直接相关的时间序列的频域表示。本质上,谱密度和自协方差函数包含相同的信息,但以不同的方式表达。

 

估计光谱密度的方法

原始周期图是人口谱密度的粗略样本估计。估计是“粗略的”,部分是因为我们只使用离散的基波谐波频率用于周期图,而频谱密度是在连续的频率上定义的。

 

平滑方法(光谱密度的非参数估计)

 

在R中,可以使用命令kernel 生成m = 2 的Daniell内核的加权系数。  结果是

coef [-2] = 0.2 
coef [-1] = 0.2
coef [0] = 0.2
coef [1] = 0.2
coef [2] = 0.2

coef []的下标是指与时间t的平均值中心的时差。 

 

在R中,命令 (“daniell”,c(2,2))将提供系数,这些系数将作为权重应用于对两个平滑中m = 2 的回旋Daniell内核的原始数据值求平均值。结果是

 

coef [-4] = 0.04 
coef [-3] = 0.08
coef [-2] = 0.12
coef [-1] = 0.16
coef [0] = 0.20
coef [ 1] = 0.16
coef [2] = 0.12
coef [3] = 0.08
coef [4] = 0.04

这会生成平滑公式

^ x t=0.04xt-4+0.08xt-3+0.12xt-2+0.16xt-1+0.20xt+0.16xt+1+0.12xt+2+0.08xt+3+0.04xt+4。

x^t=0.04xt−4+0.08xt−3+0.12xt−2+0.16xt−1+0.20xt+0.16xt+1+0.12xt+2+0.08xt+3+0.04xt+4.

 命令 (“modified.daniell”,c(2,2)) 给出了这些系数:

coef [-4] = 0.01563 
coef [-3] = 0.06250
coef [-2] = 0.12500
coef [-1] = 0.18750
coef [0] = 0.21875
coef [1] = 0.18750
coef [2] = 0.12500
coef [3] = 0.06250
coef [4] = 0.01563

 

当我们平滑周期图时,我们在频率间隔而不是时间间隔上进行平滑。 

带宽

 

带宽应该足以平滑我们的估计,但是如果我们使用太大的带宽,我们将过多地平滑周期图并且错过看到重要的峰值。在实践中,通常需要一些实验来找到提供合适平滑的带宽。

 

R代码

使用Daniell内核对周期图进行平均/平滑可以使用两个命令的序列在R中完成。第一个定义了Daniell内核,第二个定义了平滑周期图。

例如,假设观察到的序列被命名为x,我们希望使用具有m = 4的Daniell内核来平滑周期图。命令是

mvspec(x,k,log =“no”)

第一个命令创建平滑所需的加权系数,并将它们存储在名为k的向量中。 第二个命令要求基于系列x的周期图的谱密度估计,使用存储在k中的加权系数,该图将是普通的比例,不是对数刻度。

如果需要卷积,则可以将内核命令修改为类似k = kernel(“daniell”,c(4,4)) 。

 例如,m = 4 的修改后的Daniell内核长度L = 2 m +1 = 9,因此我们可以使用该命令

mvspec(x,spans = 9,log =“no”)

可以使用每次通过m = 4 的修改的Daniell内核的两次通过

mvspec(x,spans = c(9,9),log =“no”)

可以使用命令创建原始周期图(或者可以使用第6课中给出的方法创建原始周期图)。

mvspec(x,log =“no”)

请注意,在刚刚给出的命令中,我们省略了为平滑提供权重的参数。

abline(v = 1/44,lty =“dotted”)abline(v = 1/12,lty =“dotted”)

这是结果图:

拓端数据|用R语言软件估计光谱密度_原始数据_10

mvspec(x,spans = c(13,13),log =“no”)

这使用两次修改的Daniell内核,每次长度L = 13(所以m = 6)。 

拓端数据|用R语言软件估计光谱密度_原始数据_12

mvspec(x,spans = 73,log =“no”)



结果如下。高峰消失 

拓端数据|用R语言软件估计光谱密度_参数估计_14



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