急：R软件加载程序包tsDyn问题 [推广有奖]

是的。

直接开不了。
我在R的运行环境下输入
？？arma回车，则会显示‘starting httpd help server ... done“。
则 ”猎豹安全浏览器“自动开启，出现页面：http://127.0.0.1:29175/doc/html/Search?pattern=arma
，再选择倒数第三个（tseries::arma  Fit ARMA Models to Time Series ）则会显示出以下的页面，（http://127.0.0.1:29175/library/tseries/html/arma.html）
的Examples
例子。
谢谢！

请教epoh老师，tsDyn可以做多元LSTAR么？ only univariate time series are allowed
是什么意思？比如我的时间序列数据框有y,x1,x2,x3四个变量，y是解释被变量，x1-3是解释变量，先建立线性方程y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3+u，假设我要x2为转换变量，我应该怎样写命令呢？如果我进一步想x2的函数，比如X2=x2的绝对值，或者平方做转换变量，命令又该怎么写呢？求epoh老师和各位大侠百忙之中抽空给小弟指点迷津！！拜托拜托

epoh，向你请教：
    我在用R包中自带的数据进行门限回归学习；发现有些问题要向请教。
> library(TSA)
> data(prey.eq)
> prey.tar.1=tar(y=log(prey.eq),p1=4,p2=4,d=3,a=.1,b=.9,print=TRUE)

time series included in this analysis is:  log(prey.eq)
SETAR(2, 1 , 4 ) model delay = 3
estimated threshold =  4.661  from a Minimum AIC  fit with thresholds
searched from the  17  percentile to the   81  percentile of all data.
The estimated threshold is the  56.6  percentile of
all data.
lower regime:
Residual Standard Error=0.2341
R-Square=0.9978
F-statistic (df=2, 28)=6355.76
p-value=0

                       Estimate Std.Err t-value Pr(>|t|)
intercept-log(prey.eq)   0.2621  0.3156  0.8305   0.4133
lag1-log(prey.eq)        1.0175  0.0704 14.4455   0.0000

(unbiased) RMS
0.05479
with no of data falling in the regime being
log(prey.eq) 30

(max. likelihood) RMS for each series (denominator=sample size in the regime)
log(prey.eq) 0.05114

upper regime:
Residual Standard Error=0.2676
R-Square=0.9971
F-statistic (df=5, 18)=1253.556
p-value=0

                       Estimate Std.Err t-value Pr(>|t|)
intercept-log(prey.eq)   4.1986  1.2841  3.2697   0.0043
lag1-log(prey.eq)        0.7081  0.2023  3.5005   0.0026
lag2-log(prey.eq)       -0.3009  0.3118 -0.9648   0.3474
lag3-log(prey.eq)        0.2788  0.4063  0.6861   0.5014
lag4-log(prey.eq)       -0.6113  0.2726 -2.2427   0.0377

(unbiased) RMS
0.07158
with no of data falling in the regime being
23

(max. likelihood) RMS for each series (denominator=sample size in the regime)
0.05602
Nominal AIC is  10.92
      我的问题是，在高区中的滞后2，3，4项的回归系数在一定的显著水平下，P值不算好。那么我肯定要在滞后2，3，4中进行选择最好的。比如，我首先选择lag3-log的系数为零，进行回归，再来看结果。
    请回：1、在门限回归中要不要对各区的系数进行显著性或不显著性判定（用其P值）。
          2、如果应当这样作的话，那么我们又如何来限制不显著的系数为零呢？请就这个结果和prey.tar.1=tar(y=log(prey.eq),p1=4,p2=4,d=3,a=.1,b=.9,print=TRUE)语句邦助修改。谢谢！
      3、另外我试了一种限制的办法，也是不行的。
             prey.tar.1=tar(y=log(prey.eq),p1=4,p2=4,fixed=c(NA,Na,0,Na,NA),d=3,a=.1,b=.9,print=TRUE)
           错误于tar(y = log(prey.eq), p1 = 4, p2 = 4, fixed = c(NA,Na,0,Na,NA),  :
           参数((fixed = c(NA,Na,0,Na,NA))) 没有用。

你好：这个问题解决了吗？能不能告诉我这个问题如何解决办法。谢谢！

你好：
我用数据来构造模型得到如下结果，你能邦我解决这是什么结果吗！最后MRSTAR代表什么？没有学习此模型。

>mod=star(dlm2,m=5,d=1,thDelay=1,noRegimes=2,control=list(maxit=3000))
Testing linearity...   p-Value =  0.009279364
The series is nonlinear. Incremental building procedure:
Building a 2 regime STAR.
Performing grid search for starting values...
Starting values fixed: gamma =  100 , th =  0.01546482 ; SSE =  0.01469572
Grid search selected lower/upper bound gamma (was:  1 100 ]).
                                          Might try to widen bound with arg: 'starting.control=list(gammaInt=c(1,200))'
Optimization algorithm converged
Optimized values fixed for regime 2  : gamma =  100 , th =  0.01546185 ; SSE =  0.01469572
Finished building a MRSTAR with 2 regimes
>

这个帖子真是滋养了star方面的不少人，非常感谢楼主和epoh。从2011年延绵到现在。我也从中获益很多

正如liufayue所言，很多人都从这个帖子中获益非浅，感谢epoh老师和南冰！

南冰兄硕士毕业后去哪里工作了？

60楼中南冰问道：
    前辈您好，我又碰到新问题了，麻烦您指教。如果我选择的AR（p）模型中自回归的项数不是从1到p而是间断性的，比如说自回归中只有AR(1)和AR(3)项的话我该怎么写STAR函数呢？这样说可能不明白，举个例子，如果我想估计Yt=a+a1Y（t-1）+a2Y(t-3)+[b+b1Y（t-1）+b2Y(t-3)]G(.),其中G（.）为logistic function，如果写mod=star(x, m=3,d=1,thDelay=2,noRegimes=3,control=list(maxit=3000))的话估计出来的会把AR(2)项钱的系数估计出来，如果我只想估计AR(1)和AR(3)项的话我该如何写star（）函数呢？谢谢您了！

这个问题谁解决了吗？
epoh老师的那个重新compile的tsDyn_0.7-40.zip (1.32 MB)不知道具体是如何修改code的？如果知道的话，我们也可以选择合适的滞后变量。
谁能告诉大家的解决办法啊

前辈您好！我碰到新问题了，烦请您在百忙之中给予解答，谢谢！
我想用R编程借助MC方法求下面t统计量的临界值（其中，W（r）是定义在[0,1]上的标准布朗运动），但是苦于没有相关材料，如果您有相关材料或者R程序，烦请提供，不胜感激！

2013-10-28 19:17:33 上传

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问题已解决，可详细看epoh兄提供的代码！