怎么解决Error in summary(log.step)$coefficients[-1, "z"] : subscript out of bounds

这个错误通常是因为您使用了一个空的模型对象，或者是因为您的模型对象没有返回所需的信息。请确保您的模型对象已正确地创建并拟合到您的数据中，并且已经返回了所需的信息。

此外，也可能是因为您的模型对象中的某些参数设置不正确。请检查您的代码并确保所有参数设置正确。

最后，如果您仍然无法解决这个问题，请提供更多的上下文和代码，以便我们可以更好地理解问题并提供更好的帮助。

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getwd() setwd( "/Users/jasmma/abl") zxb=read.csv("zxb111.csv") log<-glm(frail~age+txl+BMI+ag+tx+BM+address+sex+marriage+live+smoking+drink+exercise+education+primary+DM+HP+Hrart +Cero+com+pro+income+follow+depress+anxiety+RBC+Hb+HCT+fe+Ca+P+iPTH+alb+cr+bun+com1,family = binomial,data = zxb) summary(log) log.step<-step(log) summary(log.step) # ##############制作表格######## install.packages(c("stats", "MASS", "car", "tidyverse", "knitr", "kableExtra")) library(stats) library(MASS) library(car) library(tidyverse) library(knitr) library(kableExtra) kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% kable_styling(bootstrap_options = "hover", full_width = F) %>% column_spec(1, bold = T) %>% column_spec(4, color = "white", background = "steelblue") ############### 将结果转化为表格形式##### result <- data.frame( variable = names(log.step$coefficients)[-1], # 变量名称 beta = coef(log.step)[-1], # β系数 wald_stat = summary(log.step)$coefficients[-1, "z"], # Wald统计量 se = summary(log.step)$coefficients[-1, "Std. Error"], # 标准误差 or = exp(coef(log.step)[-1]), # 比值比 ci_low = exp(confint(log.step)[-1, 1]), # 置信区间下限 ci_high = exp(confint(log.step)[-1, 2]), # 置信区间上限 p_value = summary(log.step)$coefficients[-1, "Pr(>|z|)"] # P值 )

这段代码是进行 logistic 回归分析的，包括数据读入、模型拟合、模型选择以及结果展示等步骤。其中，使用step()函数进行模型选择，生成的模型结果通过summary()函数进行总结统计，并通过kable()和kableExtra()函数将结果转化为表格形式进行展示。最后，将结果保存到result数据框中。

############################################### # Augmented Dickey-Fuller Test Unit Root Test # ############################################### Test regression trend Call: lm(formula = z.diff ~ z.lag.1 + 1 + tt + z.diff.lag) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max -1.15628 -0.02297 0.02303 0.05532 0.13021 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -8.462e-02 1.849e-02 -4.576 5.58e-06 *** z.lag.1 -6.370e-02 1.326e-02 -4.805 1.88e-06 *** tt -1.376e-05 1.892e-05 -0.727 0.467 z.diff.lag -4.428e-02 3.708e-02 -1.194 0.233 --- Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 0.1038 on 722 degrees of freedom Multiple R-squared: 0.03662, Adjusted R-squared: 0.03261 F-statistic: 9.147 on 3 and 722 DF, p-value: 6.028e-06 Value of test-statistic is: -4.8048 7.781 11.6303 Critical values for test statistics: 1pct 5pct 10pct tau3 -3.96 -3.41 -3.12 phi2 6.09 4.68 4.03 phi3 8.27 6.25 5.34

根据您提供的ADF检验结果，我们可以得到以下结论：

1. 检验统计量的值为-4.8048，小于所有三个关键值（-3.96、-3.41、-3.12），说明在95%的置信水平下，我们可以拒绝原假设（即序列存在单位根），接受备择假设（即序列平稳）。

2. p值为6.028e-06，远小于0.05的显著性水平，也支持我们拒绝原假设，接受备择假设。

因此，根据ADF检验结果，我们可以得出结论：该时间序列数据是平稳的。