LM.curve <- function(ms, h, k, i){y = ms/k + (h/k)*ireturn(y)} 函数来计算在IS和LM曲线的交点 Intersect <- function(c, A, b, ms, h, k ,i) # 用克莱姆法则求解联立方程系统{a1 <- (1/(1-c)) * bb1 <- 1c1 <- (1/(1-c)) * Aa2 <- - (h / k) IS曲线绘制 a...
lm(mpg~wt, data=mtcars) #lm(formula = y ~ x)表示对x,y进行线性模拟 #或lm(formula = mpg ~ wt, data = mtcars) lmfit <- lm(mpg~wt,data=mtcars) summary(lmfit) str(lmfit) plot(lmfit) cook <- cooks.distance(lmfit) plot(cook) predict(lmfit,x=10) ### help.start() #install.packa...
其中,data为数据框格式的数据集;k设定近邻数,默认为10;meth指定计算缺失值的方法,默认为weighavg(加权平均),也可选median(中位数)。 knnOutput<-knnImputation(treated[,!names(treated) %in% "medv"]) #KNN插值,剔除因变量medv sum(is.na(knnOutput)) #检查是否插补所有NA值 [1] 0 actuals<-BostonHousi...
LM曲线:LM曲线上的点代表的兴趣(i)和输出的量,货币市场处于均衡率的组合,在这些组合中,货币总需求等于经济中的货币总供给。 IS曲线方程 IS.curve<-function(c,A,b,i){y=(1/(1-c))*A-(1/(1-c))*b*ireturn(y)} LM曲线方程 常用的定义从上面遵循;货币收入改变交易需求的K灵敏度 LM.curve <-funct...
使用线性回归模型（函数）拟合变量"Y"对"X"的回归模型，并使用函数输出回归结果的摘要统计信息。lm()...
modf <- lm(I(mpg * 100) ~ hp, mtcars) f <- function(x) formatC(x, digits = 2, big.mark = ",", format = "f") modelsummary(modf, fmt = f, gof_map = NA) 在许多语言中,逗号被用作小数点而不是句号。modelsummary尊重全局ROutDec选项,因此您只需执行此命令,表就会自动调整: ...
LM曲线:LM曲线上的点代表的兴趣(i)和输出的量,货币市场处于均衡率的组合,在这些组合中,货币总需求等于经济中的货币总供给。 IS曲线方程 IS.curve <- function(c, A, b, i) { y = (1/(1-c))*A - (1/(1-c))*b*i return(y) }
LM曲线方程 常用的定义从上面遵循;货币收入改变交易需求的K灵敏度 LM.curve <- function(ms, h, k, i) { y = ms/k + (h/k)*i return(y) } 函数来计算在IS和LM曲线的交点 Intersect <-function(c, A, b, ms, h, k ,i) # 用克莱姆法则求解联立方程系统 ...
apply(data,2,function(x)sum(is.na(x))) 然后我们拟合线性回归模型并在测试集上进行测试。 index < - sample(1:nrow(data),round(0.75 * nrow(data))) MSE.lm < -sum((pr.lm -test$ medv)^ 2)/ nrow(test) sample(x,size)函数简单地从向量输出指定大小的随机选择样本的向量x。
使用带有一个因变量和一列自变量的lm()的一个简单示例如下: data(mtcars) varlist <- names(mtcars)[3:6] models <- lapply(varlist, function(x) { lm(substitute(mpg ~ i, list(i = as.name(x))), data = mtcars) }) 如何将其扩展为运行四个lmer()模型,每个模型都有不同的因变量和不同的...