Summary of Regression Results ================================== Model: VAR Method: OLS Date: Wed, 24, May, 2023 Time: 19:28:31 -------------------------------------------------------------------- No. of Equations: 2.00000 BIC: -9.63306 Nobs: 9.00000 HQIC: -10.3251 Log likelihood: 28.7940 FPE: 6.98686e-05 AIC: -9.85220 Det(Omega_mle): 2.88742e-05 -------------------------------------------------------------------- Results for equation ZCI ========================================================================= coefficient std. error t-stat prob ------------------------------------------------------------------------- const 0.174017 0.480853 0.362 0.717 L1.ZCI 0.477885 1.584794 0.302 0.763 L1.I 0.320973 1.446070 0.222 0.824 L2.ZCI -0.150377 1.012572 -0.149 0.882 L2.I 0.079515 1.252241 0.063 0.949 ========================================================================= Results for equation I ========================================================================= coefficient std. error t-stat prob ------------------------------------------------------------------------- const 0.157631 0.493199 0.320 0.749 L1.ZCI 0.373067 1.625484 0.230 0.818 L1.I 0.923620 1.483198 0.623 0.533 L2.ZCI -0.650472 1.038570 -0.626 0.531 L2.I 0.253139 1.284392 0.197 0.844 =======================================================================
时间: 2023-08-06 22:09:01 浏览: 49
这是一个回归分析的结果,包含两个方程:ZCI 和 I。每个方程都包含一个常数项和 lagged variables。coefficients 表示每个变量的系数,std. error 表示标准误,t-stat 表示 t 统计量,prob 表示 P 值。BIC、HQIC、Log likelihood、FPE 和 Det(Omega_mle) 是评估模型拟合度的指标。
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什么意思Error in kable(summary(log.step)$coefficients, align = "c", caption = "Logistic Regression Results") %>% : could not find function "%>%"
这个错误提示说明在你的代码中没有加载 `%>%` 这个函数所在的包,你需要在代码中先加载这个包。`%>%` 函数是 `magrittr` 包中的函数,你可以使用以下代码加载该包:
```
library(magrittr)
```
如果你已经加载了 `magrittr` 包,但是还是出现了这个错误,那么可能是你的 R 版本过低,需要升级到支持 `%>%` 函数的版本。
sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde') plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256) #Pearson's correlation coefficient heatmap corr = plt.figure(figsize = (10,10),dpi=128) corr= sns.heatmap(data[column].corr(),annot=True,square=True) plt.xticks(rotation=40) import statsmodels.formula.api as smf all_columns = "+".join(data.columns[1:]) print('x is :'+all_columns) formula = 'GDP~' + all_columns print('The regression equation is :'+formula) results = smf.ols(formula, data=data).fit() results.summary() X=data.iloc[:,1:] y=data.iloc[:,0]
这段代码实现了以下功能:
首先,使用"sns.pairplot(data[column],diag_kind='kde')"绘制了一个散点图矩阵,并选择了核密度估计作为对角线上的图形。
然后使用"plt.savefig('Scatter plot.jpg',dpi=256)"将图形保存为名为"Scatter plot.jpg"的文件,分辨率为256 dpi。
接下来,创建一个名为"corr"的图形对象,大小为(10,10),分辨率为128,使用"corr = plt.figure(figsize=(10,10), dpi=128)"。
然后,使用"sns.heatmap(data[column].corr(),annot=True,square=True)"绘制基于"data[column]"数据框的列之间的皮尔逊相关系数热力图,并设置"annot=True"以在每个单元格中显示相关系数的值,"square=True"表示将单元格设置为正方形。
通过"plt.xticks(rotation=40)"可以旋转x轴刻度标签,使其更易读。
接下来,导入"statsmodels.formula.api"模块,并使用"all_columns = "+".join(data.columns[1:])"将"data"数据框中除第一列外的所有列名拼接为一个字符串,存储在名为"all_columns"的变量中。
然后,打印出"x is :"以及"all_columns"的值,显示回归方程中自变量的组成。
继续打印出"The regression equation is :"以及"formula"的值,显示回归方程的形式。
接下来,使用"smf.ols(formula, data=data).fit()"进行普通最小二乘(OLS)回归分析,将结果存储在名为"results"的变量中。
最后,通过"X=data.iloc[:,1:]"将"data"数据框中除第一列外的所有列作为自变量存储在名为"X"的变量中,通过"y=data.iloc[:,0]"将"data"数据框的第一列作为因变量存储在名为"y"的变量中。