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#  第8章 局所定常ARモデルの推定
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# テストデータの読み込み
  data(MYE1F)

# lsar　任意個の区間への自動分割
#
  lsar(MYE1F, max.arorder = 10, ns0 = 200)

# lasr.chgpt　変化時点の精密な推定
#
# P波到着時刻の推定
#　
 lsar.chgpt(MYE1F, max.arorder = 10, subinterval = c(400,800), candidate = c(600,700))

#
# S波到着時刻の推定
#　
  lsar.chgpt(MYE1F, max.arorder = 10, subinterval = c(800,1200), candidate = c(1000,1100))


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# 変化点の事後確率の計算
#
# P波の到着時刻分布
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x <- lsar.chgpt(MYE1F, max.arorder=10, subinterval = c(400,800), candidate = c(600,700))
AICP <- x$aic
post <- exp( -(AICP-min(AICP))/2 )
post <- post/sum(post)
plot(post,type="l",col="red",lwd=2)


#
# S波の到着時刻分布
#
x <- lsar.chgpt(MYE1F, max.arorder = 10, subinterval = c(800,1200), candidate = c(1000,1100))
AICP <- x$aic
post <- exp( -(AICP-min(AICP))/2 )
post <- post/sum(post)
plot(post,type="l",col="red",lwd=2)