r语言lm函数各参数意义,AIC函数 R语言

1. r语言lm函数各参数意义
2. garchset函数可以用什么替换

r语言lm函数各参数意义

在任何线性模型中，能够直接“lm”（模型有意义），既要考虑各个参数的t-test所得出的p-value，也要考虑总体模型F-检验得出的p-value。在这之后，还要清楚一个线性模型是建立在以下五个假设的基础上的。如果不满足以下五个假设，那么模型即使通过了t-test和F-test，其预测效果也大打折扣。同时，也可以通过对这五个指标的研究，进一步优化模型（比如使用其他非参数统计方法，Box-Cox等变换方法，基于AIC,BIC，Adjusted-R^2,Cpd等方法的特征选择，Lasso，Ridge-regression，Elastic Net等等）。

• Normal i.i.d. errors

• Constant error variance

• Absence of influential cases

• Linear relationship between predictors and outcome variable

• Collinearity

而针对这五个假设进行验证，最直观和简单的方法就是用R语言自带的模型诊断图。

在R语言中，lm函数用于拟合线性回归模型。它的参数包括formula、data、subset、weights、na.action、method、model和x。

formula是一个公式，指定了响应变量和预测变量之间的关系。

data是一个数据框，包含了用于拟合模型的变量。subset是一个逻辑向量，用于指定用于拟合模型的观测值的子集。

weights是一个权重向量，用于指定每个观测值的权重。

na.action是一个函数，用于处理缺失值。

method是一个字符向量，指定拟合模型的方法。

model是一个逻辑值，指定是否保存模型对象。x是一个逻辑值，指定是否返回设计矩阵。

garchset函数可以用什么替换

garchset函数可以被以下函数替换：setmodel、arima、arma、ugarchspec、gogarchspec。这些函数都用于设定GARCH模型的参数，但它们的语法和参数设置不完全相同。

例如，ugarchspec的参数设置更加复杂，可以支持更多的特征，而gogarchspec则用于设定高阶GARCH模型。因此，在选择替代函数时，应该想清楚所需的模型特征和参数设置，以便做出最合适的选择。

for i=0:3

for j=0:3

spec=garchset('R',i,'M',j,'Display','off');

[coeffx,errorsx,LLFX]=garch(spec,da);

num=garchcount(coeffx);

[aic,bic]=aicbic(LLFX,num,n);

fprintf('R=%d,M=%d,AIC=%f,BIC=%f\n',i,j,aic,bic);

end

........

错误使用 garchset (line 180)

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