for(i in 1:k){ x1 <- rnorm(n,0,0.5) x2 <- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) hy <- X1%%beta1hat +X2%%beta2hat+eb beta1hat[i] <- solve(t(x1)%%x1)%%t(x1)%%hy beta2hat[i] <- solve(t(x2)%%x2)%%t(x2)%%hy }报错
时间: 2024-03-17 09:43:58 浏览: 20
这段代码中,出现了两个错误。第一个错误是在计算hy时,使用了X1和X2这两个变量,但是这两个变量在代码中并没有定义。我猜测,你可能想使用x1和x2来表示自变量,那么在计算hy时也应该使用小写的x1和x2。第二个错误是在计算beta1hat和beta2hat时,使用了%%符号来表示矩阵的乘法,这个符号是错误的。正确的符号应该是%*%。修改后的代码如下:
```
for(i in 1:k){
x1 <- rnorm(n,0,0.5)
x2 <- rbinom(n,1,prob=0.5)
eb <- rnorm(n,0,1)
hy <- x1 %*% beta1hat[i,] + x2 %*% beta2hat[i,] + eb
beta1hat[i,] <- solve(t(x1) %*% x1) %*% t(x1) %*% hy
beta2hat[i,] <- solve(t(x2) %*% x2) %*% t(x2) %*% hy
}
```
注意,这里我修改了beta1hat和beta2hat的定义,将它们改成了矩阵的形式,这样可以保存每次模拟的结果。
相关问题
R语言生成100个置信区间 for(i in 1:k){ x1<- rnorm(n,0,0.5) x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) y <- 2*x1+3*x2 beta1hat[i] <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat[i]<- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y }报错
这段代码中并没有生成置信区间的部分,你需要使用之前计算的 beta1hat 和 beta2hat 来计算置信区间。具体操作如下:
1. 计算标准误差:
```R
se1 <- sqrt(var(beta1hat))
se2 <- sqrt(var(beta2hat))
```
2. 计算 t 统计量:
```R
t1 <- qt(1-alpha/2, df = k-1)
t2 <- qt(1-alpha/2, df = k-1)
```
其中 alpha 是置信水平,通常取 0.05 或 0.01。
3. 计算置信区间:
```R
ci1 <- c(beta1hat - t1*se1/sqrt(k-1), beta1hat + t1*se1/sqrt(k-1))
ci2 <- c(beta2hat - t2*se2/sqrt(k-1), beta2hat + t2*se2/sqrt(k-1))
```
最后得到的 ci1 和 ci2 就是 beta1 和 beta2 的置信区间。需要注意的是,这里假设 beta1 和 beta2 的分布近似为 t 分布,因此使用了 t 统计量。如果你的样本量比较大,也可以使用正态分布来计算置信区间。
rm(list=ls()) k <- 1000 n <- 100 alp <- 0.05 test.res <- numeric(k) for(i in 1:k){ x1<- rnorm(n,0,0.5) x2<- rbinom(n,1,prob=0.5) y <- 2*x1+3*x2 eb <- rnorm(n,0,1) beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y } hlo1 <- beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hup1 <- beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025) hlo2 <- beta2hat-sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) hup2 <- beta2hat+sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025) 报错
这段代码存在一些问题,导致运行时出现报错。其中的sigma没有定义,应该是指模型误差的标准差,需要在代码中进行定义。同时,最小二乘法估计beta2hat的时候,应该是用t(x2)而不是t(x1)进行计算。修改后的代码如下:
```
rm(list=ls())
k <- 1000
n <- 100
alp <- 0.05
test.res <- numeric(k)
sigma <- 1 # 定义模型误差的标准差
for(i in 1:k){
x1<- rnorm(n,0,0.5)
x2<- rbinom(n,1,prob=0.5)
y <- 2*x1+3*x2
eb <- rnorm(n,0,1)
beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y
beta2hat <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y
}
hlo1 <- beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
hup1 <- beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
hlo2 <- beta2hat-sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
hup2 <- beta2hat+sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
```
这样修改后,代码应该能够正常运行了。