一个tsDyn中例子的问题（请高手给予修正）

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一个tsDyn中例子的问题：
>library(tsDyn)
> data=lynx
>selectSETAR(log(lynx), m=2)Using maximum autoregressive order for low regime: mL = 1
Using maximum autoregressive order for high regime: mH = 1
Searching on 75 possible threshold values within regimes with sufficient ( 15% ) number of observations
Searching on  75  combinations of thresholds ( 75 ), thDelay ( 1 ), mL ( 1 ) and MM ( 1 )
Results of the grid search for 1 threshold
   thDelay mL mH       th pooled-AIC
1        0  1  1 5.958425   264.2794
2        0  1  1 5.888878   264.7164
3        0  1  1 5.945421   265.3844
4        0  1  1 5.886104   265.4243
5        0  1  1 5.932245   266.3016
6        0  1  1 5.880533   266.3493
7        0  1  1 5.843544   266.9911
8        0  1  1 5.771441   267.8561
9        0  1  1 5.631212   267.9999
10       0  1  1 5.700444   268.6810
#这是一个不断试的过程。（TSDYN）包中择选的结果是（setar(llynx, m=2, thDelay=1, th=3.4)）。而我择选的结果是（用最小AIC法）： selectSETAR(log(lynx), m=3,thDelay=2)得到；>lytar=setar(log(lynx), m=3, thDelay=2, th=6.863)> print(lytar)Non linear autoregressive modelSETAR model ( 2 regimes)
Coefficients:
Low regime:
     phiL.1      phiL.2      phiL.3     const L
0.99020281  0.02619117 -0.23172966  1.79347690 High regime:
    phiH.1     phiH.2     phiH.3    const H
1.5267618 -1.1932628  0.3895756  1.6785271 Threshold:
-Variable: Z(t) = + (0) X(t)+ (0)X(t-1)+ (1)X(t-2)
-Value: 6.863 (fixed)
Proportion of points in low regime: 54.05%       High regime: 45.95%
+++++++++++++++++++++++> summary(lytar)Non linear autoregressive modelSETAR model ( 2 regimes)
Coefficients:
Low regime:
     phiL.1      phiL.2      phiL.3     const L
0.99020281  0.02619117 -0.23172966  1.79347690 High regime:
    phiH.1     phiH.2     phiH.3    const H
1.5267618 -1.1932628  0.3895756  1.6785271 Threshold:
-Variable: Z(t) = + (0) X(t)+ (0)X(t-1)+ (1)X(t-2)
-Value: 6.863 (fixed)
Proportion of points in low regime: 54.05%       High regime: 45.95% Residuals:
       Min         1Q     Median         3Q        Max
-1.3290073 -0.2622449 -0.0069755  0.2837141  1.1024128 Fit:
residuals variance = 0.1975,  AIC = -169, MAPE = 5.608%Coefficient(s):         Estimate  Std. Error  t value  Pr(>|t|)   
const L  1.793477    0.452055   3.9674 0.0001324 ***
phiL.1   0.990203    0.139885   7.0787 1.647e-10 ***
phiL.2   0.026191    0.191641   0.1367 0.8915524   
phiL.3  -0.231730    0.108400  -2.1377 0.0348366 *  
const H  1.678527    1.231040   1.3635 0.1756129   
phiH.1   1.526762    0.125964  12.1206 < 2.2e-16 ***
phiH.2  -1.193263    0.204422  -5.8373 5.859e-08 ***
phiH.3   0.389576    0.202187   1.9268 0.0566805 .  
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Threshold
Variable: Z(t) = + (0) X(t) + (0) X(t-1)+ (1) X(t-2)Value: 6.863 (fixed)+++++++++++有不显著项，要册除。
如何去除不显著项。请高手给予邦助，紧急求助！谢谢！
也却在这个命令中如何改动它： lytar=setar(log(lynx), m=3, thDelay=2, th=6.863)

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关键词：tsDyn coefficients Combinations observations coefficient

Variable: Z(t) = + (0) X(t) + (0) X(t-1)+ (1) X(t-2)
请问这个输出是什么意思？代表的是什么？谢谢