r语言错误于jarque.bera.test(Return): 没有"jarque.bera.test"这个函数

R语言是一种专门用于统计计算和图形展示的语言，它的包系统非常丰富，其中包含了许多用于特定任务的函数。然而，并非所有R包中的函数都内置到核心库里，"jarque.bera.test"是一个检验数据是否近似正态分布的统计测试函数，通常会出现在某个统计分析或金融计量相关的包中，如'econometrics'、'tseries' 或 'moments' 等。

如果你看到这个错误，说明你在尝试运行的时候可能忘记加载包含该函数的相应包，或者包版本过旧并未提供此功能。解决办法是：

1. 首先，确认你安装了包含`jarque.bera.test`函数的包，可以使用`library()`函数检查，比如：

   library(econometrics) # 如果你认为它在econometrics包中

2. 如果还没有安装，你可以使用`install.packages()`安装缺失的包：

   install.packages("econometrics")

3. 安装完成后，再次加载包并尝试运行函数：

如果还是报错，可能是网络问题或者包本身的问题，需要查看具体的错误信息以及包文档以获取更多帮助。

相关问题

OLS Regression Results Dep. Variable: count R-squared: 0.156 Model: OLS Adj. R-squared: 0.156 Method: Least Squares F-statistic: 2006. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.00 Time: 13:53:24 Log-Likelihood: -71125. No. Observations: 10886 AIC: 1.423e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.423e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const 6.0462 4.439 1.362 0.173 -2.656 14.748 temp 9.1705 0.205 44.783 0.000 8.769 9.572 Omnibus: 1871.687 Durbin-Watson: 0.369 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3221.966 Skew: 1.123 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.434 Cond. No. 60.4请告诉我这个列表对模型的总体详细解释

这个列表为一元线性回归模型的回归结果。其中，Dep. Variable表示因变量为count，R-squared为R平方值，表示模型可以解释因变量变异性的百分比，本模型的R平方值为0.156，说明模型可以解释15.6%的count变异性。Adj. R-squared为调整后的R平方值，考虑了模型自由度和样本量的影响，本模型的Adj. R平方值为0.156，与R平方值相同。Method为最小二乘法，F-statistic表示F值，用于检验模型的整体显著性，P值为0.00，表示模型整体显著。Log-Likelihood为对数似然值，AIC为赤池信息准则，BIC为贝叶斯信息准则，用于模型比较，Df Residuals为残差自由度，Df Model为模型自由度，Covariance Type为协方差类型，本模型为非鲁棒性回归模型。coef为系数，std err为标准误差，t为t值，P>|t|为P值，[0.025 0.975]为置信区间，const为常数项，temp为自变量。通过该回归结果，可以得到count与temp之间存在显著正相关关系，每增加1个单位的temp，count平均增加9.1705个单位。

OLS Regression Results Dep. Variable: count R-squared: 0.156 Model: OLS Adj. R-squared: 0.156 Method: Least Squares F-statistic: 2006. Date: Sat, 03 Jun 2023 Prob (F-statistic): 0.00 Time: 13:53:24 Log-Likelihood: -71125. No. Observations: 10886 AIC: 1.423e+05 Df Residuals: 10884 BIC: 1.423e+05 Df Model: 1 Covariance Type: nonrobust coef std err t P>|t| [0.025 0.975] const 6.0462 4.439 1.362 0.173 -2.656 14.748 temp 9.1705 0.205 44.783 0.000 8.769 9.572 Omnibus: 1871.687 Durbin-Watson: 0.369 Prob(Omnibus): 0.000 Jarque-Bera (JB): 3221.966 Skew: 1.123 Prob(JB): 0.00 Kurtosis: 4.434 Cond. No. 60.4请帮我详细分析这个表格，并对模型做出详细的解释frmse为161.62822792768694，l为161.62822792768694

这是一个线性回归模型的结果表格。该模型的因变量为 count，自变量为 temp。下面是对表格中的各项进行解释：

- Dep. Variable: count：指定了模型的因变量为 count。
- R-squared: 0.156：决定系数 R-squared 为 0.156，表示自变量 temp 可解释因变量 count 的 15.6% 的方差。
- Model: OLS：模型采用最小二乘法（OLS）进行估计。
- Adj. R-squared: 0.156：校正后的决定系数为 0.156，表示模型已经考虑了自变量的个数和样本量对 R-squared 的影响。
- Method: Least Squares：估计方法为最小二乘法。
- F-statistic: 2006.00：F 统计量为 2006.00，用于检验自变量 temp 是否显著影响因变量 count，P 值为 0.00，表明自变量显著影响因变量。
- Prob (F-statistic): 0.00：P 值为 0.00，表明自变量显著影响因变量。
- Time: 13:53:24：模型估计的时间为 13:53:24。
- Log-Likelihood: -71125：对数似然值为 -71125，用于衡量模型的拟合程度。
- No. Observations: 10886：样本量为 10886。
- AIC: 1.423e+05：信息准则 AIC 为 1.423e+05，用于比较模型的优劣性。
- Df Residuals: 10884：剩余自由度为 10884。
- BIC: 1.423e+05：贝叶斯信息准则 BIC 为 1.423e+05，用于比较模型的优劣性。
- Df Model: 1：模型自由度为 1。
- Covariance Type: nonrobust：协方差类型为非鲁棒型，即不考虑异常值对模型的影响。
- coef：系数估计值。
- std err：系数估计值的标准误差。
- t：t 统计量的值。
- P>|t|：t 统计量的 P 值，用于检验系数是否显著。
- [0.025 0.975]：系数估计值的置信区间。

模型的 RMSE（均方根误差）为 161.63，表示模型的平均预测误差为 161.63。同时，l 的值也为 161.63，可能是你在表格中标注的一个符号。但是，我并不清楚它的含义和作用。希望我的解释能对你有所帮助。