Rstudio生成数据拟合高维变系数模型的代码

下面是一个使用Rstudio生成数据并拟合高维变系数模型的示例代码：

# 生成数据
set.seed(123) # 设置随机数种子
n <- 100 # 样本量
p <- 10 # 自变量个数
x <- matrix(rnorm(n*p), ncol = p) # 生成自变量
beta <- rnorm(p) # 真实系数向量
y <- x %*% beta + rnorm(n) # 生成因变量

# 定义变系数模型
model <- lm(y ~ x, data = data.frame(x = x, y = y))

# 输出模型摘要
summary(model)

在这个示例中，我们使用了set.seed函数设置了随机数种子，以便于重现结果。然后我们生成了一个100行10列的自变量矩阵x，和一个真实的系数向量beta，然后使用这些数据生成了一个因变量y。接着我们使用lm函数定义了一个变系数模型，其中自变量为x，因变量为y，并将它们组合到一个数据框中。最后我们使用summary函数输出了模型摘要，包括每个自变量的系数、标准误差、t值和p值等信息。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的高维变系数模型可能需要更多的自变量和更复杂的统计方法来适应特定的数据集。