double data; data = readtable('data.csv'); double b; b = table2array(data); double a; a = varm(6, 6); double model; model = estimate(double (a),double (b)); svar_model = svar(model); irf = irf(model, 20); fevd = fevd(model, 20);中无法从 varm 转换为 double
时间: 2023-07-15 15:10:30 浏览: 128
这个问题可能出现在 varm 函数的参数上。varm 函数返回的是一个 VAR 模型对象,而不是一个 double 类型的数组。如果你想使用 estimate 函数来估计模型参数,你需要将数据转换成 double 数组,然后再将其传递给 estimate 函数。
以下是一个可能的解决方案,其中先将数据转换为 double 数组,再使用 estimate 函数估计模型参数:
```
data = readtable('data.csv');
b = table2array(data);
a = varm(6, 6);
model = estimate(a, b);
svar_model = svar(model);
irf = irf(model, 20);
fevd = fevd(model, 20);
```
请注意,这里的 estimate 函数的参数中,a 是一个 varm 对象,而 b 是一个 double 数组。如果仍然出现无法从 varm 转换为 double 的错误,可能需要检查数据格式是否正确,或者尝试重新安装 MATLAB 的某些工具箱。
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% 导入数据 data = readtable('data.csv'); data = table2array(data); % 将数据转换为 double 类型的矩阵 data = double(data); % 定义 VAR 模型 mdl = varm(6, 6); % 拟合 VAR 模型 EstMdl = estimate(mdl, data); % 进行模型识别 present(EstMdl); % 进行脉冲响应分析 irf(EstMdl); % 进行方差分解 fevd(EstMdl);这个代码中错误使用 double 无法从 cell 转换为 double。 出错 untitled (第 6 行) data = double(data);
这个错误的原因是因为在读取数据时,数据被存储为 cell 数组,而不是 double 数组。因此,将 cell 数组转换为 double 数组时会出现错误。解决方法是使用 cell2mat 函数将 cell 数组转换为 double 数组。修改后的代码如下:
```
% 导入数据
data = readtable('data.csv');
data = table2array(data); % 将数据转换为 double 类型的矩阵
data = cell2mat(data); % 将 cell 数组转换为 double 数组
% 定义 VAR 模型
mdl = varm(6, 6);
% 拟合 VAR 模型
EstMdl = estimate(mdl, data);
% 进行模型识别
present(EstMdl);
% 进行脉冲响应分析
irf(EstMdl);
% 进行方差分解
fevd(EstMdl);
```
% 导入数据 data = readtable('data.csv'); data = table2array(data); % 定义VAR模型 mdl = varm(6, 6); % 拟合VAR模型 EstMdl = estimate(mdl, data); % 进行模型识别 present(EstMdl); % 进行脉冲响应分析 irf(EstMdl); % 进行方差分解 fevd(EstMdl);这个代码中错误使用 varm/estimate (第 155 行) 'Y' 的值无效。Responses 应为以下类型之一: double 出错 untitled (第 9 行) EstMdl = estimate(mdl, data);
这个错误提示表明在使用 varm/estimate 函数时,输入的数据类型不符合要求。通常来说,这个函数需要接收一个 Responses 矩阵作为输入。这个矩阵应该是一个 double 类型的矩阵,而不是一个 table 类型的矩阵。因此,你需要将读入的数据转换为 double 类型的矩阵,然后再进行模型拟合。
可以使用以下代码将数据转换为 double 类型的矩阵:
```
% 导入数据
data = readtable('data.csv');
data = table2array(data);
% 将数据转换为 double 类型的矩阵
data = double(data);
% 定义 VAR 模型
mdl = varm(6, 6);
% 拟合 VAR 模型
EstMdl = estimate(mdl, data);
% 进行模型识别
present(EstMdl);
% 进行脉冲响应分析
irf(EstMdl);
% 进行方差分解
fevd(EstMdl);
```
这样修改后,就可以正确地拟合 VAR 模型了。
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