sig<- as.matrix(sqrt(sum((y-x1%*%beta1hat-x2%*%beta2hat)^2)/(n-2-1))) Error in y - x1 %*% beta1hat : non-conformable arrays

这个错误信息表示在计算sig时，y、x1、x2、beta1hat、beta2hat的维度仍然不匹配，无法进行矩阵运算。请检查这些变量的维度是否正确，并且确保它们能够进行矩阵运算。另外，as.matrix()函数只是将一个对象转化为矩阵的形式，并不能解决维度不匹配的问题。你可以尝试打印这些变量的维度，找出问题所在并进行修正。

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R语言beta1hat <- as.matrix(solve(t(x1) %*% x1) %*% t(x1) %*% y) beta2hat <- as.matrix(solve(t(x2) %*% x2) %*% t(x2) %*% y) sig<- as.numeric(sqrt(sum((y-x1%*%beta1hat-x2%*%beta2hat)^2)/(n-2-1))) sig <- as.matrix(sig) hlo1 <- c(beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hup1 <- c(beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025))报错

这个错误通常是由于维度不匹配导致的。在计算hlo1和hup1时，使用了sigma作为矩阵或数组，并且与其他矩阵或数组进行乘法运算。但是，sigma应该是一个数值型变量，而不是矩阵或数组。建议将sigma转换为数值型变量，以避免这个错误。另外，由于beta1hat和beta2hat已经是矩阵或数组，不需要再使用as.matrix()函数进行转换。

下面是修改后的代码：

beta1hat <- solve(t(x1) %*% x1) %*% t(x1) %*% y
beta2hat <- solve(t(x2) %*% x2) %*% t(x2) %*% y
sig <- as.numeric(sqrt(sum((y - x1 %*% beta1hat - x2 %*% beta2hat)^2) / (n - 2 - 1)))
hlo1 <- c(beta1hat - sig * solve(t(x1) %*% x1) * qnorm(0.025))
hup1 <- c(beta1hat + sig * solve(t(x1) %*% x1) * qnorm(0.025))

这样就可以避免这个错误了。

sig<- as.numeric(sqrt(sum((y-x1%*%beta1hat-x2%*%beta2hat)^2)/(n-2-1))) sig <- as.matrix(sig) hlo1 <- c(beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k-length(hlo1))) hup1 <- c(beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)) hup1 <- c(hup1, rep(0, k-length(hup1)))报错

这个错误通常是由于维度不匹配导致的。在计算hlo1和hup1时，使用了rep()函数来扩展向量的长度，以保证它们与其他向量的长度相等。但是，如果k的值比向量的长度小，就会出现维度不匹配的错误。建议在计算hlo1和hup1之前，先确定k的值，并且确保它不大于向量的长度，或者使用rep()函数来扩展向量的长度，以确保它们与k的值相等。例如：

k <- 10
sig <- as.numeric(sqrt(sum((y - x1 %*% beta1hat - x2 %*% beta2hat)^2) / (n - 2 - 1)))
sig <- as.matrix(sig)
hlo1 <- c(beta1hat - sigma * solve(t(x1) %*% x1) * qnorm(0.025))
hlo1 <- c(hlo1, rep(0, k - length(hlo1)))
hup1 <- c(beta1hat + sigma * solve(t(x1) %*% x1) * qnorm(0.025))
hup1 <- c(hup1, rep(0, k - length(hup1)))

这样就可以避免维度不匹配的错误了。