> trend_test <- coxphtest(cox_model, ~ new_category) Error in coxphtest(cox_model, ~new_category) : could not find function "coxphtest"

这个错误是因为 `coxphtest()` 函数不是 R 的默认函数，需要先加载 `survival` 包。请尝试在代码中添加如下语句：

library(survival)

然后再运行 `coxphtest()` 函数，示例如下：

trend_test <- coxphtest(cox_model, ~ new_category)

上述代码将加载 `survival` 包，并使用 `coxphtest()` 函数计算 Cox 比例风险模型的趋势检验。请根据你的具体需求修改代码。

相关问题

> library(vars) > datatest <- na.omit(cbind(diff_ppi, ele_ts2)) > var_aic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "AIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none” > var_bic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "BIC") Error in match.arg(type) : 'arg' should be one of “const”, “trend”, “both”, “none”

这段代码中出现了两个错误，都是关于函数VARselect()参数type的问题。type是指定VAR模型中是否包含截距项和趋势项，取值应该为“const”、“trend”、“both”或“none”。

第一个错误是关于AIC的，应该将type参数设为"const"、"trend"、"both"或"none"中的一个。例如，如果你想要包含截距项，则可以将type参数设为"const"，代码如下：

var_aic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "const",  information = "AIC")

第二个错误是关于BIC的，同样需要将type参数设为"const"、"trend"、"both"或"none"中的一个。例如，如果你想要包含趋势项，则可以将type参数设为"trend"，代码如下：

var_bic <- VARselect(datatest, lag.max = 10, type = "trend", information = "BIC")

注意：需要根据实际需求选择是否需要包含截距项或趋势项，并且需要在VARselect()函数中添加information参数来指定选择准则，如AIC或BIC。

model4 <- lm(f4, data = data1) result4_1 <- ur.df(residuals(model4),type="trend",lag=0) result4_1 怎么看result4_1的p值

在R语言中，可以使用`summary()`函数来查看`ur.df()`函数返回的结果中的p值。例如，假设你想查看`result4_1`中的p值，可以使用以下代码：

summary(result4_1)

这个命令会输出一个关于`result4_1`的摘要，其中包含了ADF检验的统计量和p值。在这个输出中，p值对应的是`Pr(>|t|)`列的值，其值越小越好。如果这个值小于0.05，则表示拒绝原假设，即认为该序列是平稳的。如果这个值大于0.05，则无法拒绝原假设，即该序列为非平稳序列。