attach(src)
时间: 2023-10-15 22:04:14 浏览: 37
好的,`attach(src)` 是一个 R 语言中的函数,它将数据框 `src` 中的变量添加到搜索路径中,使得这些变量可以直接使用而不需要通过数据框的名称来引用。
使用 `attach(src)` 后,你可以直接使用数据框 `src` 中的变量,例如 `mkt`,而不需要使用 `src$mkt` 来引用。请注意,这种做法可能会导致命名冲突或混淆,因此在使用 `attach` 函数时需要谨慎。如果出现问题,你可以使用 `detach(src)` 来解除数据框的附加。
希望以上解释对你有帮助!如果你有更多问题,请随时提问。
相关问题
#1、description statistic attach(src) names(src) mean=sapply(src,mean) max=sapply(src,max) min=sapply(src,min) median=sapply(src,median) sd=sapply(src,sd) cbind(mean,max,min,median,sd)
这段代码计算了数据框`src`中各个变量的描述统计量,包括均值、最大值、最小值、中位数和标准差。
首先,使用`attach`函数将数据框`src`加载到当前环境中,以便可以直接使用变量名进行操作。
然后,使用`names`函数获取数据框`src`的列名。
接下来,使用`sapply`函数结合各个统计量函数(`mean`、`max`、`min`、`median`、`sd`)对数据框`src`的每一列进行计算。这里将每个统计量的结果分别保存在名为`mean`、`max`、`min`、`median`和`sd`的向量中。
最后,使用`cbind`函数将这些向量按列合并成一个新的数据框,其中每一列对应一个统计量。这个新的数据框包含了各个变量的均值、最大值、最小值、中位数和标准差。
这段代码的目的是为了提供对数据框中各个变量的描述统计量,以便对数据的整体情况有一个直观的了解。
results <- c() resultst <-c() for (i in 1:1000) { n<-sample(resid, 485, replace = TRUE, prob =NULL) #基金虚拟收益序列 attach(src) r<- 0.9844538*mkt+0.01333323*smb+-0.4016015*hml+-0.3710315*rmw+-0.1699253*cma+n summary(r) #对新生成的r进行回归 lm.test11<-lm(r~mkt+smb+hml+rmw+cma,data=src) summary(lm.test11) # 提取截距项 model <- lm(lm.test11) coefficients <- coef(model) intercept <- coefficients[1] a <- intercept # 提取截距项的系数和标准误差 intercept_coef <- coef(model)[1] intercept_stderr <- sqrt(diag(vcov(model)))[1] #保存t值在ta中 t_value <- intercept_coef / intercept_stderr ta <- t_value #赋值给results results<-c(a) resultst<-c(ta) }
根据你的代码,你正在进行一个循环,循环次数为1000次。在每次循环中,你从 `resid` 中随机抽取485个样本,然后使用这些样本和其他变量进行回归分析。
在每次循环中,你计算了回归模型的摘要统计信息,并提取了截距项的系数和标准误差。然后,你计算了截距项系数的t值,并将截距项和t值分别保存在 `results` 和 `resultst` 变量中。
需要注意的是,在每次循环中,你都使用 `attach(src)` 将数据框 `src` 中的变量添加到搜索路径中。但是,请注意使用 `attach` 函数时可能会导致命名冲突或混淆,因此需要谨慎使用。
最后,你可以通过访问 `results` 和 `resultst` 变量来获取每次循环的截距项和t值。请确保在循环结束后检查这些变量是否包含了期望的结果。
希望以上解释对你有帮助!如果你有更多问题,请随时提问。