$('input[name="mids"]:checked').closest('td').next().next().text().trim(); 优化该代码
时间: 2024-05-10 18:18:51 浏览: 3
可以使用链式调用和箭头函数来优化该代码,如下所示:
```
$('input[name="mids"]:checked')
.closest('td')
.nextAll(':nth-child(3)')
.first()
.text()
.trim();
```
这里使用了 `nextAll()` 方法来查找下一个具有 `:nth-child(3)` 选择器的元素,并使用了 `first()` 方法来获取第一个匹配项。同时,使用了箭头函数来避免 `this` 上下文的问题。
相关问题
$('input[name="mids"]:checked').closest('td').next().next().text().trim();
这是一段 jQuery 代码,它会选中页面上 name 属性为 "mids" 的 radio input 元素,并找到它最近的 td 元素,然后选取该 td 元素之后的第二个 td 元素,最后获取该 td 元素的文本内容并去除首尾空格。简而言之,这段代码的作用是获取选中 radio input 元素所在行的第三列文本内容。
GARCH-MIDS模型 R语言代码
GARCH-MIDS模型是一种用于建模金融时间序列数据的模型,它结合了GARCH模型和MIDS模型的特点。GARCH-MIDS模型可以用于对金融市场波动性进行建模和预测。
在R语言中,可以使用`rugarch`包来实现GARCH-MIDS模型的建模和估计。下面是一个简单的示例代码:
```R
# 安装rugarch包(如果尚未安装)
install.packages("rugarch")
# 加载rugarch包
library(rugarch)
# 创建一个GARCH-MIDS模型对象
spec <- ugarchspec(variance.model = list(model = "sGARCH", garchOrder = c(1, 1)),
mean.model = list(armaOrder = c(0, 0)),
distribution.model = "std")
# 估计GARCH-MIDS模型参数
fit <- ugarchfit(spec, data = your_data)
# 查看模型估计结果
show(fit)
```
在上述代码中,首先需要安装`rugarch`包(如果尚未安装),然后加载该包。接下来,通过`ugarchspec`函数创建一个GARCH-MIDS模型对象,其中`variance.model`参数指定了GARCH模型的参数,`mean.model`参数指定了均值模型(这里使用了ARMA(0,0)模型),`distribution.model`参数指定了误差项的分布(这里使用了标准正态分布)。然后,使用`ugarchfit`函数对模型进行参数估计,其中`data`参数是你的时间序列数据。最后,使用`show`函数查看模型的估计结果。
希望以上代码能够帮助你开始使用GARCH-MIDS模型进行金融时间序列建模。如果你有任何进一步的问题,请随时提问。
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