发布时间：2022年04月15日 05:53:40分享人:鹿畔阳光来源:互联网14
参数说明：filter(x, filter, method =c("convolution", "recursive"),sides = 2, circular = FALSE,init)参数参数：x一元或多元时间序列。参数：filter一个反向的时间顺序滤波器系数向量（AR或MA系数）。参数：method"convolution"或者"recursive"（可以缩写），如果是"convolution"则是移动平均，如果是"recursive"则是自回归。参数：sides卷积过滤器。如果sides=1滤波器系数是对过去的价值观;如果sides=2他们周围滞后0为中心的。在这种情况下，过滤器的长度应为奇数，但如果它是偶数，过滤器的更多的是向前的时间比落后。参数：circular卷积过滤器。如果TRUE，包装左右两端系列的过滤，否则假定缺少外部值（NA）。参数：init只有递归滤波器。指定的时间序列的初始值，只是之前的起始值，反向时间顺序。默认的是一套零。
案例：a<-c(1:10);b<-filter(a,filter=c(1,2,3),"convolution",sides=2);#b显示为： NA 10 16 22 28 34 40 46 52NA#卷积方法做线性过滤（相当于移动平均法）#b[t]=1*a[t+1]+2*a[t]+3*a[t-1]
b1<-filter(a,filter=c(1,2),"convolut ion",sides=2);# b1[t]=1*a[t+1]+2*a[t]b2<-filter(a,filter=c(1,2,3),"convolution",sides=1);# b2显示NA NA 10 16 22 28 34 40 4652#b2[t]=1*a[t]+2*a[t-1]+3*a[t-2]b3<-c(NA,filter(a,filter=c(1,2,3),"convolution",sides=1));# b3显示 NA NA NA 10 16 22 28 34 40 4652#b3[t]=1*a[t-1]+2*a[t-2]+3*a[t-3]#sides=2（默认数据）时，线性取t时刻的前后时间段。sides=1时，线性取t时刻的当前和之前的时间段。c<-filter(a,filter=c(1,2,3),"recursive");#当取recursive时，sides的取值没有任何意义。#递归方法做线性过滤（相当于自回归法AR）#c显示为：1 3 8 21 51 123295 702 1670 3969# c[t]=1*c[t-1]+2*c[t-2]+3*c[t-3]+a[t]# c[1]=a[1]=1#c[2]=1*c[1]+2*c[0]+a[2]=c[1]+a[2]=1+2=3 (注意：c[0]为0)#c[3]=2*c[1]+1*c[2]+a[3]=2+3+3=8
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