# Residual standard error: 11.51 on 498 degrees of freedom # Multiple R-squared: 0.4383, Adjusted R-squared: 0.4372 # F-statistic: 388.7 on 1 and 498 DF, p-value: < 2.2e-16 参数的含义是 k:马尔可夫转换模型的状态数。在这里,它被指定为后面有两个状态。 sw:指定每个参数在状态更改时是否更改...
# 马尔可夫转换模型## AIC BIC logLik# 3038.846 3101.397 -1513.423## Coefficients:## Regime 1# ---# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)# (Intercept)(S) 69.3263 4.0606 17.0729 <2e-16 ***# x(S) 2.1795 0.1187 18.3614 <2e-16 ***# y_1(S) -0.0103 0.0429 -0.2401 0.8103# ---# S...
模型公式 # Call:# lm(formula = y ~ x, data = observed)## Residuals:# Min 1Q Median 3Q Max# -24.303 -9.354 -1.914 9.617 29.224## Coefficients:# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)# (Intercept) 45.7468 1.7202 26.59 <2e-16 ***# x 3.2262 0.1636 19.71 <2e-16 ***# ---# S...
# Regime1#---# Estimate Std.Error t valuePr(>|t|)#(Intercept)(S)69.32634.060617.0729<2e-16***#x(S)2.17950.118718.3614<2e-16***#y_1(S)-0.01030.0429-0.24010.8103#---# Signif.codes:0‘***’0.001‘**’0.01‘*’0.05‘.’0.1‘ ’1# # Residual standard error:4.99756# MultipleR-...
R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model 上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间的关系。 x <- rpois(500, lambda = 10)y1 <- x * 4 + 20y2 <- x * 2 + 60 noise <- rnorm(1:500, mean = 10, sd = 5)y1 <- y1 + noisey2 <- y2 + noise...
# Multiple R-squared: 0.4383, Adjusted R-squared: 0.4372 # F-statistic: 388.7 on 1 and 498 DF, p-value: < 2.2e-16 参数的含义是 k:马尔可夫转换模型的状态数。在这里,它被指定为后面有两个状态。 sw:指定每个参数在状态更改时是否更改
简介:R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching model 假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y的水平在中间移动,所以它似乎并不总是有固定的关系(背后有多个状态)。 上面的样本数据创建如下。数据根据时间改变x和y之间的关系。
# Markov Switching Model## AIC BIC logLik# 3038.846 3101.397 -1513.423## Coefficients:## Regime 1# ---# Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)# (Intercept)(S) 69.3263 4.0606 17.0729 <2e-16 ***# x(S) 2.1795 0.1187 18.3614 <2e-16 ***# y_1(S) -0.0103 0.0429 -0.2401 0.8103# --...
R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model|附代码数据,假设有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y在水平中间波动,所以它似乎并不总是有稳定的关系(背后有多个状态) ( 点击文末“阅读原文”获取完整
简介:R语言如何做马尔可夫转换模型markov switching model 假设 有时间序列数据,如下所示。经验表明,目标变量y似乎与解释变量x有关。然而,乍一看,y在水平中间波动,所以它似乎并不总是有稳定的关系(背后有多个状态)。 上面的样本数据创建如下。x和y之间的关系数据根据时间改变。