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

时间: 2024-01-24 19:18:27 浏览: 114
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如何编写matlab程序代码-Butterworth_filter_coefficients-MATLAB-in-C:为了获得与MATLAB中

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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MFCC.rar_mfcc c_site:www.pudn.com

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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 ...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

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...

什么意思Error in kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% : could not find function "%>%"

这个错误提示说明在你的代码中没有加载 %>% 这个函数所在的包，你需要在代码中先加载这个包。%>% 函数是 magrittr 包中的函数，你可以使用以下代码加载该包： library(magrittr) ...

f(x) = aexp(bx) Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 0.003231 (0.002873, 0.003589) b = 0.03553 (0.0351, 0.03595) Goodness of fit: SSE: 0.4229 R-square: 0.9998 Adjusted R-square: 0.9998 RMSE: 0.2056 可以解释一下我发的这个代码吗

- SSE（Sum of Squares Error）：0.4229，表示拟合曲线与实际数据之间的误差平方和。该值越小表示拟合效果越好。 - R-square（确定系数）：0.9998，表示拟合曲线对总变差的解释程度。该值介于0到1之间，越接近1表示...

f(x) = a*exp(b*x) Coefficients (with 95% confidence bounds): a = 0.003231 (0.002873, 0.003589) b = 0.03553 (0.0351, 0.03595) Goodness of fit: SSE: 0.4229 R-square: 0.9998 Adjusted R-square: 0.9998 RMSE: 0.2056 可以解释一下上述的代码吗

x = data(:, 1); % 假设x数据在第一列 y = data(:, 2); % 假设y数据在第二列 % 拟合指数曲线 fun = @(a, b, x) a * exp(b * x); start_point = [0.003, 0.035]; % 拟合参数的初始值 fit_result = fit(x, y, fun, '...

Call: lda(gpa_gmat$class ~ gpa_gmat$gpa + gpa_gmat$gmat, prior = c(3, 6, 1)/10) Prior probabilities of groups: 1 2 3 0.3 0.6 0.1 Group means: gpa_gmat$gpa gpa_gmat$gmat 1 3.403871 561.2258 2 2.482500 447.0714 3 2.992692 446.2308 Coefficients of linear discriminants: LD1 LD2 gpa_gmat$gpa -5.051687185 1.75787743 gpa_gmat$gmat -0.008224943 -0.01464938 Proportion of trace: LD1 LD2 0.9878 0.0122 这个输出结果是什么意思

Coefficients of linear discriminants列给出了两个线性判别函数的系数（也就是LD1和LD2的系数）；Proportion of trace列给出了两个线性判别函数的方差解释比例，即LD1解释了总方差的0.9878，LD2解释了总方差的0....
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DFT的matlab源代码-Java-Program-to-Compute-DFT-Coefficients-Directly:Java程序直

Scanner(System.in); System.out.println("Calculation DFT Coefficients"); System.out.println("Enter the coefficient of simple linear funtion:"); System.out.println("ax + by = c"); double a = sc....

Error in summary$coefficients : object of type 'closure' is not subsettable

在R语言中，获取线性回归模型的摘要信息并提取系数需要使用coef()函数而不是直接访问summary$coefficients。以下是一个修正后的示例代码： R # 假设lm.test2是你的线性回归模型 model <- lm(lm.test2) # ...

Error in p1$coefficients : $ operator is invalid for atomic vectors

这个错误通常是由于传递给 poly_add() 函数的参数...那么你就会看到 Error in p1$coefficients : $ operator is invalid for atomic vectors 错误。请确保你传递给 poly_add() 函数的参数是正确的多项式对象。

Parametric coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 0.52314 0.01395 37.5 <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ‘’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 Approximate significance of smooth terms: edf Ref.df F p-value s(X1) 1.976 1.999 11.034 0.000196 *** s(X2) 1.000 1.000 22.669 3.73e-05 *** s(X3) 1.434 1.670 2.187 0.097375 . s(X4) 1.000 1.000 17.832 0.000178 *** s(X5) 1.875 1.974 6.487 0.007730 ** --- Signif. codes: 0 ‘’ 0.001 ‘’ 0.01 ‘’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 R-sq.(adj) = 0.943 Deviance explained = 95.4% GCV = 0.01 Scale est. = 0.0079798 n = 41解释下

The "Parametric coefficients" section shows the estimated coefficients for the intercept and any predictor variables that were included as parametric terms. The "Approximate significance of smooth ...

Error in p1$coefficients : $ operator is invalid for atomic vectors如何修改

coefficients[i + 1] <- coefficients[i + 1] + c1[i + 1] } for (i in 0:d2) { coefficients[i + 1] <- coefficients[i + 1] + c2[i + 1] } # 返回结果多项式 return(polyroot(c(rev(coefficients), 0))) ...

Error in object$coefficients : $ operator is invalid for atomic vectors

这个错误通常表示您正在尝试将 $ 运算符应用于一个非数据框对象，例如一个向量或一个标量。在 R 语言中，$ 运算符只能用于数据框或...如果您需要更具体的帮助，请提供更多相关代码和上下文信息，我会尽力帮忙解决问题。

Summary of Regression Results ================================== Model: VAR Method: OLS Date: Wed, 24, May, 2023 Time: 19:28:31 -------------------------------------------------------------------- No. of Equations: 2.00000 BIC: -9.63306 Nobs: 9.00000 HQIC: -10.3251 Log likelihood: 28.7940 FPE: 6.98686e-05 AIC: -9.85220 Det(Omega_mle): 2.88742e-05 -------------------------------------------------------------------- Results for equation ZCI ========================================================================= coefficient std. error t-stat prob ------------------------------------------------------------------------- const 0.174017 0.480853 0.362 0.717 L1.ZCI 0.477885 1.584794 0.302 0.763 L1.I 0.320973 1.446070 0.222 0.824 L2.ZCI -0.150377 1.012572 -0.149 0.882 L2.I 0.079515 1.252241 0.063 0.949 ========================================================================= Results for equation I ========================================================================= coefficient std. error t-stat prob ------------------------------------------------------------------------- const 0.157631 0.493199 0.320 0.749 L1.ZCI 0.373067 1.625484 0.230 0.818 L1.I 0.923620 1.483198 0.623 0.533 L2.ZCI -0.650472 1.038570 -0.626 0.531 L2.I 0.253139 1.284392 0.197 0.844 =======================================================================

这是一个回归分析的结果，包含两个...coefficients 表示每个变量的系数，std. error 表示标准误，t-stat 表示 t 统计量，prob 表示 P 值。BIC、HQIC、Log likelihood、FPE 和 Det(Omega_mle) 是评估模型拟合度的指标。

n <- 10000000 p <- 10 x <- matrix(rnorm(n*p),ncol = p) beta <- matrix(c(1:p),ncol = 1) z <- x %*% beta condprob <- pnorm(z) y <- matrix(rbinom(n,size = 1,prob = condprob),ncol = 1) prob.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "probit"))$coefficients logit.fit <- glm.fit(x,y,family = binomial(link = "logit"))$coefficients linear.fit <- glm.fit(x,y,family = gaussian(link = "identity"))$coefficients coef.mat <- cbind(prob.fit,logit.fit,linear.fit) print(coef.mat) prop.mat <- cbind(prob.fit/logit.fit,prob.fit/linear.fit,logit.fit/linear.fit) print(prop.mat)

这段代码用于生成一个包含n个观测值和p个预测变量的数据集，然后使用不同的广义线性模型（GLM）对y（响应变量）进行建模。具体来说，这里使用logit、probit和线性模型对y进行建模，并输出每个模型的系数矩阵和该矩阵...

> confidence_intervals <- confint(predictions, level = 0.95) Error in object$coefficients : $ operator is invalid for atomic vectors

confint(predictions, level = 0.95) 返回的可能是单一的估计值或者不是一个包含系数（coefficients）的数据结构。 在R中，confint() 函数用于获取预测值的置信区间，如果它返回的是一个单一数值而不是一个区间...
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【资源说明】 基于Flask，mysql slope one的图书推荐系统全部资料+详细文档.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码，已获导师指导认可通过，答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等，当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行，可以在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载，沟通交流，互相学习，共同进步！
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