感谢！请问我怎么运行这个修改过的文件呢？

使用source()指令
source("xxx.R")
   http://127.0.0.1:19684/library/base/html/source.html

高人，我又有问题请教了，我按照你说的改了之后，输入了source("lstar.R"),这时候lstar函数就是按照修改过的lstar.R运行的对吧？
然后我输入 mod<-lstar(Rex,m=2)，Rex是我的一个时间序列数据，但是结果却是：
错误于lstar(Rex, m = 2) : 没有"nlar.struct"这个函数
请问这是怎么回事?我事先已经加载了tsDyn包了。
还有能不能跟我讲一下lstar函数那些参数都是什么意思？m是指线性部分的自回归阶数吗？那mL，mH和thDelay是什么？

package tsDyn的架构是class nlar, subclass lstar
所以如果你是要在此架构下修改为estar,
自然需要再source()许多相关的配套函数,
执行过程中,R会告诉你缺哪些函数,你就逐次补足
当然练功是要花时间的,补足了函数,就能运行.
####
source("estar_2013.R")
svpdx=read.table("svpdx.dat")
mod.estar <- estar(svpdx[,1], m=2, d=1, control=list(maxit=3000))
summary(mod.estar)
Non linear autoregressive model

ESTAR model
Coefficients:
Low regime:
     const1      phi1.1      phi1.2
0.03546773 -0.02258017 -0.26793628

High regime:
     const2      phi2.1      phi2.2
-0.09690616  0.12737871  0.36340519

Smoothing parameter: gamma = 3.671

Threshold
Variable: Z(t) = + (1) X(t) + (0) X(t-1)

Value: -1.176

Residuals:
       Min         1Q     Median         3Q        Max
-3.2464684 -0.3925689 -0.0041534  0.3903538  4.3073348

Fit:
residuals variance = 0.4921,  AIC = -654, MAPE = 121.8%

Coefficient(s):
        Estimate  Std. Error  t value  Pr(>|z|)   
const1  0.035468    0.602035   0.0589  0.953021   
phi1.1 -0.022580    0.539471  -0.0419  0.966613   
phi1.2 -0.267936    0.124214  -2.1571  0.031001 *  
const2 -0.096906    0.614211  -0.1578  0.874635   
phi2.1  0.127379    0.531843   0.2395  0.810714   
phi2.2  0.363405    0.132885   2.7347  0.006243 **
gamma   3.671356    1.848957   1.9856  0.047074 *  
th     -1.175598    0.136345  -8.6222 < 2.2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Non-linearity test of full-order ESTAR model against full-order AR model
F = 1.4697 ; p-value = 0.23052

Threshold
Variable: Z(t) = + (1) X(t) + (0) X(t-1)
  

那这些缺少的函数是不是不需要改代码，只要source一下就行了？

嗯,缺少的函数不需要改代码.
package tsDyn的架构既是class nlar
所以配套函数大都放在 "nlar-methods.R"
你只要source("estar.R")
      source("nlar-methods.R")
此外就剩几个函数了,
你可以跟estar.R,也可以跟nlar-methods.R,放在同一文件

PS:不需要加载package tsDyn

高人，请问你对stata熟悉吗？我看到stata里面有个nl命令，专门回归非线性模型的，如果我把estar模型的方程直接写上去能不能用这个nl命令在stata上直接得到结果？

抱歉,stata我不熟.

高人，不好意思又要麻烦你了，还是这个模型的问题。我按照你说的方法复制了R文件，然后运行显示少了一个extend函数，然后我查到raster包里有一个extend函数，然后用相同的方法把extend.R复制下来，但是source
之后显示：
> source("extend.R")
in method for ‘extend’ with signature ‘x="Extent"’: no definition for class “Extent”
in method for ‘extend’ with signature ‘x="Raster"’: no definition for class “Raster”
运行lstar.R(我暂时没改函数名)之后显示
> mod<-lstar(Frn,m=1)
错误于function (classes, fdef, mtable)  :
  unable to find an inherited method for function ‘extend’ for signature ‘"ts"’
请问这个怎么解决？

function extend()
function extend.list()
function sigmoid()
在misc.R

回复的真快，谢谢！那buildConstants这个函数呢？我怎么能找到哪个函数在哪个R文件里呢？

miscSETAR.R

epoh老师，您好！
为什么我运行您的代码会出现以下错误？
> source("estar_2013.R")
错误于file(filename, "r", encoding = encoding) : 无法打开链结
此外: 警告信息：
In file(filename, "r", encoding = encoding) :
  无法打开文件'estar_2013.R': No such file or directory
>  svpdx=read.table("svpdx.dat")
错误于file(file, "rt") : 无法打开链结
此外: 警告信息：
In file(file, "rt") : 无法打开文件'svpdx.dat': No such file or directory
>  mod.estar <- estar(svpdx[,1], m=2, d=1, control=list(maxit=3000))
错误: 没有"estar"这个函数
>  summary(mod.estar)
错误于summary(mod.estar) :
  在为'summary'函数选择方法时评估'object'参数出了错: 错误: 找不到对象'mod.estar'

>

本文来自: 人大经济论坛 S-Plus&R专版 版，详细出处参考： https://bbs.pinggu.org/forum.php? ... 1&from^^uid=11232

哈哈!zhangtao兄,
代码我还没上传.
estar_2013.rar(need pw)

###########
source("estar_2013.R")
source("nlar-methods.R")
svpdx=read.table("svpdx.dat")
mod.estar <- estar(svpdx[,1], m=2, d=1, control=list(maxit=3000))
summary(mod.estar)

高人，我把lstar.R改成estar.R就不行了啊，运行后显示没有estar这个函数，非要用lstar这个名字才行，请问这是怎么回事？
还有我设定的参数是m=1，thDelay=1，运行也显示不行，说是thDelay必须比m小。m是线性部分的自回归阶数，thDelay是transition variable的滞后阶数吧，我看的论文里两者可以相等啊？

function name 要改成estar
lstar <- function(x, m, d=1, steps=d, series, mL, mH, mTh, thDelay,...)

estar <- function(x, m, d=1, steps=d, series, mL, mH, mTh, thDelay,...)

epoh老师，这个压缩文件解压需要密码，请问您能告诉一下密码吗？
我也是正在写毕业论文，要用R来实现ESTAR的估计。
真心感谢您的无私帮助，受益匪浅啊！

我也是同样的问题，请您教我，必有重谢
qq77218434

致尊敬的EPOH：
    我在作门限自回归时，回归的结果中，有好几个不显著的变量，如何去掉这个不显著的变量，请你邦邦我：过程如下（数据给不了附件）：单变时DLM2，是平稳的，用Keenan.test(dlm2)显示有非线性，滞后图也显示有非线性，最高的滞后阶数为7阶，门限测试结果；
    d nominal AIC           r        p1   p2
[1,] 1       -1347 0.019117410  1  7   -----------最好的
[2,] 2       -1335 0.023202720  0  7
[3,] 3       -1321 0.009770315  1  6
[4,] 4       -1325 0.017065270  1  7
[5,] 5       -1330 0.018587110  0  7
[6,] 6       -1321 0.016998320  1  6
[7,] 7       -1332 0.023921560  3  2
故此：
>mk=tar(dlm2,p1=1,p2=7,d=1,a=.1,b=.9,print=T)
有结果：
time series included in this analysis is:  dlm2
SETAR(2, 1 , 7 ) model delay = 1
    estimated threshold =  0.01912  from a Minimum AIC  fit with thresholds
searched from the  10  percentile to the   90  percentile of all data.
The estimated threshold is the  82.5  percentile of
all data.
    lower regime: Residual Standard Error=0.0079
R-Square=0.7616
F-statistic (df=2, 163)=260.3385
p-value=0
                        Estimate     Std.Err      t-value     Pr(>|t|)
intercept-dlm2   0.0186       0.0012      16.1917        0
lag1-dlm2         -0.4816      0.0930      -5.1800         0

(unbiased) RMS
6.165e-05
with no of data falling in the regime being
dlm2 165

(max. likelihood) RMS for each series (denominator=sample size in the regime)
dlm2 6.09e-05
upper regime:
Residual Standard Error=0.0095
R-Square=0.8029
F-statistic (df=8, 27)=13.7517
p-value=0

               Estimate Std.Err t-value Pr(>|t|)
intercept-dlm2   0.0130  0.0073  1.7865   0.0852
lag1-dlm2        0.0391  0.2446  0.1600   0.8741
lag2-dlm2        0.1289  0.1373  0.9387   0.3562
lag3-dlm2        0.4572  0.2224  2.0560   0.0496
lag4-dlm2        0.0482  0.2258  0.2136   0.8324
lag5-dlm2       -0.1568  0.1714 -0.9144   0.3686
lag6-dlm2       -0.0997  0.1423 -0.7005   0.4896
lag7-dlm2       -0.5234  0.1409 -3.7144   0.0009
(unbiased) RMS
9.057e-05
with no of data falling in the regime being 35
(max. likelihood) RMS for each series (denominator=sample size in the regime)
6.987e-05
Nominal AIC is  -1347
从结果看，低区还好，但在高区有几个滞后阶的系数不显著，如lag1-dlm2，lag2-dlm2,lag4-dlm2,lag5-dlm2,lag6-dlm2,都不那么显著，为此要分别去掉这些不显著的滞后变量。在命令中如何增加限制性的词语呢？是不是看到回归结果，一次性加MH=c(3,7)，再回归呢，还是要一个一个限制呢，或有其它的办法呢。
我采用一次性加MH=C3，7），则报错。谢谢！

厉害

epoh老师可否告知estar_2013.rar(need pw)的密码？我想对比结果，是否自己做对了...

请问embedd函数在哪个文件中？

到CRAN上搜一下看看，具体我也不清楚啊

谢谢，通过??embedd搜到了。所有的文件已经准备好了，但是最后估计的时候出现了问题：
mod.estar <- estar(da, m=2, d=1, control=list(maxit=3000))
Using maximum autoregressive order for low regime: mL = 2
Using maximum autoregressive order for high regime: mH = 2
Using default threshold variable: thDelay=0
Performing grid search for starting values...
Starting values fixed: gamma =  6.076923 , th =  5.946635 ; SSE =  222.3811
Optimization algorithm converged
Optimized values fixed for regime 2  : gamma =  6.081609 , th =  5.922843 ; SSE =  221.2343
Error in rep(NA, length(x) - length(z)) : invalid 'times' argument