Cov(X, Y) = E[(X - E[X])(Y - E[Y])] 释义:协方差用于衡量两个随机变量X和Y之间的线性相关程度。如果协方差为正,表示X和Y正相关;如果协方差为负,表示X和Y负相关;如果协方差为零,表示X和Y不相关。 方差公式(Variance Formula) Var(X) = E[(X - E[X])^2] 释义:方差用于衡量随机变量X的...
令X表示响应变量,Y表示解释变量,令F(y|x)表示在给定X=x时Y的条件分布函数,可以得到F(y|x)的估计: 例9:包:np,使用npcdistbw命令计算带宽,使用npqreg命令进行核分位数回归。 AI检测代码解析 #例7.9 library(np) data("Italy") attach(Italy) bw <- npcdistbw(formula=gdp~ordered(year)) # 带宽 mode...
ylag = mlag2(Y,p); % This function generates a 215x6 matrix with p lags of variable Y. ylag = ylag(p+tau+1:t,:); % Then remove our training sample, so now a 173x6 matrix. K = M + p*(M^2); % K is the number of elements in the state vector % Here we distribute th...
建立长期均衡模型 ## Call:## lm(formula = PPI ~ CPI, data = data)### Residuals:## Min 1Q Median 3Q Max## -3.6930 -0.5071 -0.0322 0.4637 3.2085### Coefficients:## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)## (Intercept) -0.03678 0.06428 -0.572 0.568## CPI 0.54389 0.10176 5.345 2.61...
import patsy import statsmodels.api as sm # 定义数据 data = {'x1': [1, 2, 3, 4, 5], 'x2': [6, 7, 8, 9, 10], 'y': [11, 12, 13, 14, 15]} # 编写多元公式 formula = 'y ~ x1 + x2' # 生成设计矩阵 design_matrix = patsy.dmatrix(formula, data) # 创建VAR模型...
formula说明示例 ~分隔符,左边为响应变量,右边为解释变量y ~ x +添加变量y ~ x1 + x2 -移除变量y ~ x - 1(移除截距) 参数命令 属性说明方法说明 res.params获取估计参数值res.summary()展示估计结果 res.bse获取标准差res.cov_params()获取协方差矩阵 ...
method = "qr", model = TRUE, x = FALSE, y = FALSE, qr = TRUE, singular.ok = TRUE, contrasts = NULL, offset, ...) 1. 2. 3. formula:指要拟合的模型形式, data:是一个数据框,包含了用于拟合模型的数据。 Example: 主成分分析
Var(X)=E(X2)−[E(X)]2Var(Y)=E(Y2)−[E(Y)]2Cov(X,Y)=E(XY)−E(X)×E(Y) Variance formula is defined as: ... Learn more about this topic: Measures of Dispersion and Skewness from Chapter 21/ Lesson 2 30K In statistics, dispersion and skewness are two ways to describe...
lmiv.a(formula, data) 其中,formula是一个公式,描述了我们想要进行的统计模型;data是我们的数据集。 三、参数说明 1. formula:这是一个公式,用于描述我们想要进行的统计模型。在这个公式中,我们可以用~符号来分隔因变量和自变量。例如,如果我们想要预测一个因变量y,基于两个自变量x1和x2,我们的公式应该是y ~...
Suppose that {eq}\displaystyle E(X) = 5,\ Var(X) = 5,\ E(Y) = 4,\ Var(Y) = 4 {/eq}, and {eq}Cov (X,\ Y) = 1 {/eq}. a. What is Correlation of {eq}(X,\ Y) {/eq}? b. What is {eq}...