我正在使用{ center: '[page] of [topage]' }包来进行小波一致性分析。我在设置lag1值（应该是包含每个时间序列的AR（1）系数的向量）时遇到问题。以下给出了可重复的示例。非常感谢。
biwavelet当我这样做时，会发生如下错误：
t1 <- cbind(1:100, rnorm(100))
t2 <- cbind(1:100, rnorm(100))
lag.t1=acf(t1,plot=F)$acf[2]
lag.t2=acf(t2,plot=F)$acf[2]
wtc.t1t2 <- wtc(t1, t2, max.scale = 32,lag1=c(lag.t1,lag.t2))
答案 0 :(得分：1)
wtc似乎有一个错误。它将lag1传递给wt函数以分别计算每个系列的小波变换，但是没有对lag1进行子集化，这是警告来自的地方 - 基本上是错误的延迟在第二个系列中使用，因为代码需要lag1的长度为1的向量。
奇怪的是，代码在内部计算每个系列的AR（1）系数，但是如果你想测试重要性，这些只会在代码中使用。这些永远不会传递;如果维护者只是在wtc顶层传递这些系数，如果用户没有提供它们，那么它将为每个系列节省两次AR模型的计算，如果用户没有提供lag1向量的子集供应他们。
我建议您联系维护人员以提及问题。
与此同时，最初不要打扰计算lag1;内部wt.sig，由wtc调用 - ＆gt; wt，如果lag1为NULL，则会通过arima()估算AR（1）系数，这与wtc计算其重要性的方式相同测试该功能。如果您忽略lag1并让它在内部为您计算coefs，代码将执行您想要的操作。
答案 1 :(得分：0)
在调用wtc函数之前，您不必估计AR（1）系数，因为这是在内部完成的。但是，如果您坚持计算系数并将其提供给wtc，GitHub上提供的最新版本的biwavelet（0.20.9）可以解决警告问题并实施Gavin提高效率的建议（即，如果系统已经由用户提供，则不计算系数）。多谢你们两个指出这个问题......