# diese Funktion wurde benutzt, um die im Paket enthaltenen Testdaten für AR/AR-bekannt pruef zu erzeugen
Make.data.AR.pruef = function(){
# Anzahl an Testdurchl?ufen
ntest=1000
# Reproduzierbarkeit gew?hrleisten
set.seed(100)
# feste Werte initialisieren
grad=3
nobs=50
beta.true=c(10,5,-4,7)#,3,-4
sigma.true=0.007545373
phi.true=0.8225374 # bestimmt die korrelation
x.raw=c(0:(nobs-1))
x=x.raw/max(x.raw)
X=matrix(data=NA,nrow=nobs,ncol=(grad+1))
for(j in 1:nobs){
for(i in 1:(grad+1)){X[j,i]=x[j]^(i-1)}
}
Upsilon = Upsilon_fun(phi.true, nobs)[[1]]
Upsilon= Upsilon * sigma.true
# Werte des Konfidenzbandes initialisieren
alpha=0.05
niter=100
ngrid=nobs
a=0 # diese Werte definieren A
b=1
time=0:(nobs-1)/(nobs-1)
time.2=time^2
time.3=time^3
time.4=time^4
time.5=time^5
alpha=0.05
ngrid=nobs
X.mat=t(X) %*% X
X.mat.inv=solve(X.mat)
# Wir kennen den wahren Wert des Regressionsmodells schon
k=1
I.tilde=I_tilde(k, grad)[[1]]
V=I.tilde %*% X.mat.inv %*% t(I.tilde)
beta.2=I.tilde %*% beta.true
X.2 = X[,(grad+2-k):(grad+1)]
data_R_pruef_true = X.2 %*% beta.2
######################################################
# matrix für das Testset
data_AR_pruef_test=matrix(rep(rep(NA, ntest), nobs), nrow=nobs)
for(i in 1:ntest)
{
# wahre Werte erzeugen
e=mvtnorm::rmvnorm(1,mean=rep(0,nobs),Upsilon)
data_AR_pruef_test[,i]=X %*% beta.true + t(e)
}
#############################################################
# schätzer für das Testset AR-bekannt
data_modelAR_pruef_estAR_bekannt_beta=matrix(rep(rep(NA, ntest), grad+1), nrow=grad+1)
data_modelAR_pruef_estAR_bekannt_sigma=matrix(rep(rep(NA, ntest), 1), nrow=1)
for(i in 1:ntest)
{
# Parameter schätzen
y = data_AR_pruef_test[,i]
fit.1 = ar.1(grad, y, phi.true)
data_modelAR_pruef_estAR_bekannt_beta[,i]=fit.1[[2]]
data_modelAR_pruef_estAR_bekannt_sigma[i]=fit.1[[3]]
}
#############################################################
# schätzer für das Testset AR
data_modelAR_pruef_estAR_beta=matrix(rep(rep(NA, ntest), grad+1), nrow=grad+1)
data_modelAR_pruef_estAR_sigma=matrix(rep(rep(NA, ntest), 1), nrow=1)
data_modelAR_estAR_X_trafo_inv=rep(list(matrix(rep(rep(NA, nobs), nobs), nrow=nobs)), ntest)
for(i in 1:ntest)
{
# Parameter schätzen
y = data_AR_pruef_test[,i]
fit.1 = gls(y ~ time+time.2+time.3, correlation=corAR1())
data_modelAR_pruef_estAR_beta[,i]=fit.1$coeff
data_modelAR_pruef_estAR_sigma[i]=summary(fit.1)$sigma
# keine Ahnung, warum man das so berechnen muss
aux.1 = exp(summary(fit.1)$modelStruct[[1]][1])
phi = (aux.1 - 1) / (aux.1 + 1)
# X.inv.trafo in Abhängigkeit von phi bestimmen
R=Upsilon_fun(phi, nobs)[[1]]
inv.trafo.R=sqrt_inv_mat(R)[[1]]
X.trafo= inv.trafo.R %*% X
X.mat.trafo=t(X.trafo) %*% X.trafo
data_modelAR_estAR_X_trafo_inv[[i]]=solve(X.mat.trafo)
}
################################################################
# Daten speichern
support_data_AR_pruef <- list(ntest, grad, nobs, beta.true, x, X, sigma.true, phi.true,
alpha, ngrid, X.mat, X.mat.inv, a, b, k, V)
names(support_data_AR_pruef) <- paste(c("ntest", "grad", "nobs", "beta.true", "x", "X", "sigma.true", "phi.true",
"alpha", "ngrid", "X.mat", "X.mat.inv", "a", "b", "k", "V"), sep = "")
devtools::use_data(support_data_AR_pruef, overwrite = T)
# Allgemeine Werte
devtools::use_data(data_AR_pruef_test, overwrite = T)
devtools::use_data(data_AR_pruef_true, overwrite = T)
# AR bekannt
devtools::use_data(data_modelAR_pruef_estAR_bekannt_beta, overwrite = T)
devtools::use_data(data_modelAR_pruef_estAR_bekannt_sigma, overwrite = T)
# AR
devtools::use_data(data_modelAR_pruef_estAR_beta, overwrite = T)
devtools::use_data(data_modelAR_pruef_estAR_sigma, overwrite = T)
devtools::use_data(data_modelAR_estAR_X_trafo_inv, overwrite = T)
}
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