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 ========================================================================= Correlation matrix of residuals ZCI I ZCI 1.000000 0.981405 I 0.981405 1.000000对这个结果和数值做一下解释

这是一个向量自回归（VAR）模型的回归结果，其中有两个方程，分别是ZCI和I。模型的评估指标包括贝叶斯信息准则（BIC）、样本数（Nobs）、赤池信息准则（AIC）等。这个模型的拟合程度可以通过对数似然（log likelihood）和均方误差（FPE）来评估。

对于每个方程，结果表中列出了常数项和各个滞后期（L1，L2）的系数。标准误（std. error）、t值（t-stat）和p值（prob）也提供了对系数的显著性检验。

最后，对于残差相关性的检验，我们可以看到两个方程的残差高度相关（相关系数为0.981405），这可能意味着模型还可以进一步改进。

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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 =======================================================================

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。

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。