Показатель Херста с R

Question

Я хотел бы рассчитать показатель Херста с помощью R. Есть ли библиотека или встроенная функция, которая может это сделать? Любое предложение будет оценено (даже ссылки на ссылки). * 1001 спасибо *

обновление: спасибо комментарию Бена Болкера, я нашел этот скрипт в примере функции

hurst.est(wspec, range, nvoice, plot=TRUE)

на этой странице http://finzi.psych.upenn.edu/R/library/Rwave/html/hurst.est.html

сценарий:

wnoise <- rnorm(8192)
plot.ts(wnoise)
spwnoise <- fft(wnoise)
spwnoise <- Mod(spwnoise)
spwnoise <- spwnoise*spwnoise
plot(spwnoise[1:4096], log="xy", type="l")
lswnoise <- lsfit(log10(1:4096), log10(spwnoise[1:4096]))
abline(lswnoise$coef)
cwtwnoise <- DOG(wnoise, 10, 5, 1, plot=FALSE)
mcwtwnoise <- Mod(cwtwnoise)
mcwtwnoise <- mcwtwnoise*mcwtwnoise
wspwnoise <- tfmean(mcwtwnoise, plot=FALSE)
wspec.pl(wspwnoise, 5)
hurst.est(wspwnoise, 1:50, 5)

Я полагаю, что первая часть генерирует сигнал с эффектом памяти, но я не могу понять, какая часть второй части кода строго необходима для оценки показателя Хаста. Кто может мне помочь и объяснить это? Я сомневаюсь с

mcwtwnoise <- Mod(cwtwnoise)
mcwtwnoise <- mcwtwnoise*mcwtwnoise 

Answer 1

Показатель Херста, H, можно рассчитать по фрактальной размерности D, как D = 2 - H.

Я использую пакет fractaldim, доступный CRAN, для вычисления фрактальной размерности.Полное описание методологий приведено в Оценках фрактального измерения: оценка шероховатости временных рядов и пространственных данных.Университет штата Вашингтон, Департамент статистики, Технический отчет №.577, http://www.stat.washington.edu/research/reports/2010/tr577.pdf.

С помощью этого пакета вы можете применять вейвлет-преобразования, подсчет ящиков и т. Д. Или рекомендованный алгоритм мадограммы для расчета фрактальной размерности.

Answer 2

(конвертировано из комментария.)

Это не совсем ответ, но

install.packages("sos")
library("sos")
findFn("hurst exponent")

довольно быстро доставит вас туда. Примечания : (1) вам нужно сделать install.packages(...) только один раз для установки R, но library("sos") в каждом сеансе; (2) вам все еще нужно выяснить, выполняют ли пакеты, которые вы находите таким образом, то, что вам нужно, - но, по крайней мере, вы знаете, с чего начать.

Answer 3

Пакет Rwave использует вейвлет-преобразование для оценки показателя Херста, поэтому вы можете попробовать пакет fArma.Он имеет множество других функций для оценки показателя Херста, кроме вейвлетов.На данный момент не указан в CRAN , кроме архива, но он работает для меня.

Вот соответствующий раздел документации из пакета.http://rgm2.lab.nig.ac.jp/RGM2/func.php?rd_id=fArma:LrdModelling

Answer 4

Наиболее полный набор методов (девять) приведен в пакете fArma' '(LrdModelling) function hurstSlider.