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
时间: 2023-12-16 13:03:37 浏览: 36
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。
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n <- 100 alp <- 0.05 beta1hat <- numeric(n) beta2hat <- numeric(n) x1<- as.matrix(rnorm(n,0,0.5)) x2<- as.matrix(rbinom(n,1,prob=0.5)) eb <- as.matrix(rnorm(n,0,1)) y <- 2*x1+3*x2 beta1hat[i]<- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y beta2hat[i]<- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y怎么生成100个beta1hat和beta2hathat
可以使用for循环来生成100个beta1hat和beta2hat。具体实现方法如下:
```
n <- 100
alp <- 0.05
beta1hat <- numeric(n)
beta2hat <- numeric(n)
x1 <- as.matrix(rnorm(n, 0, 0.5))
x2 <- as.matrix(rbinom(n, 1, prob = 0.5))
eb <- as.matrix(rnorm(n, 0, 1))
y <- 2 * x1 + 3 * x2
for (i in 1:n) {
beta1hat[i] <- solve(t(x1) %*% x1) %*% t(x1) %*% y
beta2hat[i] <- solve(t(x2) %*% x2) %*% t(x2) %*% y
}
```
这样就可以生成100个beta1hat和beta2hat了,它们分别保存在beta1hat和beta2hat向量中。
Error: unexpected SPECIAL in "hlo1 <- beta1hat-sigma*%*solve(t(x1)%"
这个错误是因为在计算hlo1时,表达式中多了一个“%*”符号,导致语法错误。在solve函数和t函数之间不需要使用“%*”符号,因为它们本身就会进行矩阵运算。因此,可以将“%*”符号删除,代码如下:
```
rm(list=ls())
k <- 1000
n <- 100
alp <- 0.05
test.res <- numeric(k)
sigma <- 1 # 定义模型误差的标准差
for(i in 1:k){
x1<- rnorm(n,0,0.5)
x2<- rbinom(n,1,prob=0.5)
y <- 2*x1+3*x2
eb <- rnorm(n,0,1)
beta1hat <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%y
beta2hat <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%y
}
hlo1 <- beta1hat-sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
hup1 <- beta1hat+sigma*solve(t(x1)%*%x1)*qnorm(0.025)
hlo2 <- beta2hat-sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
hup2 <- beta2hat+sigma*solve(t(x2)%*%x2)*qnorm(0.025)
```
这样修改后,代码应该能够正常运行了。