fit_sum<-summary(fit) > write_csv(fit_sum,paste0(out.dir,"fit_sum.csv")) Error in write_delim(x, file, delim = ",", na = na, append = append, col_names = col_names, : is.data.frame(x) is not TRUE
时间: 2024-03-26 18:34:45 浏览: 19
这个错误提示意味着write_csv()函数的参数x不是一个数据框。而在这里,fit_sum是一个summary()函数生成的对象,虽然看起来像一个数据框,但实际上并不是一个完整的数据框,其中包含了一些额外的信息。如果你想将fit_sum保存为csv文件,可以使用下面的代码:
```
writeLines(capture.output(summary(fit)), paste0(out.dir,"fit_sum.csv"))
```
这个代码使用了capture.output()函数将summary(fit)的结果输出为字符向量,然后使用writeLines()函数将字符向量写入文件中。注意,这样写入的文件是一个文本文件,不是一个数据框,需要在后续处理中进行解析。
相关问题
library(terra) path1 <- dir('G:/ERA5hr/SVWL1/1/',pattern = '*.tif',full.names = T)#导入地址后批量合并 path2 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif') path3 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif') path4 <- raster('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif') #nc5 <- stack(paths) for (i in 1:length(path1)){ print(path1[i]) sw <- stack(path1[i]) a <- path2 b <- path3 wr <- path4 df_a <- as.matrix(a) df_b <- as.matrix(b) df_wr <- as.matrix(wr) df_sw <- as.matrix(sw) old_matrix <- df_sw df_sw <- matrix(old_matrix, nrow = 125, ncol = 265) file_data <- ifelse(is.na(df_sw), 0, ifelse(df_sw < df_wr, 1, sqrt(1 + df_a * (df_sw - df_wr) ^ df_b))) result <- sw result <- setValues(result, file_data) output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i],19,32),'.tif',sep='') writeRaster(result,output_path, overwrite=TRUE,format = "GTiff") }请检查一下参数问题
在你的代码中,你使用了 `path2`、`path3`和`path4`作为模板来创建新的栅格图层。但是,在循环中,你没有更新这些模板图层,而是一直使用了最初的图层。另外,你在将栅格数据转换为矩阵时,没有指定数据类型,这可能导致数据类型不匹配和错误。
以下是修复后的代码:
```
library(terra)
# 导入地址后批量合并
path1 <- dir('G:/ERA5hr/SVWL1/1/',pattern = '*.tif',full.names = T)
path2 <- rast('G:/ERA5hr/Fw/a/a.tif')
path3 <- rast('G:/ERA5hr/Fw/b/b.tif')
path4 <- rast('G:/ERA5hr/Fw/wr/wr.tif')
for (i in 1:length(path1)) {
print(path1[i])
sw <- rast(path1[i])
# 更新模板图层
a <- path2
b <- path3
wr <- path4
# 将栅格数据转换为矩阵并指定数据类型
df_a <- as.matrix(a, dataType = 'FLT4S')
df_b <- as.matrix(b, dataType = 'FLT4S')
df_wr <- as.matrix(wr, dataType = 'FLT4S')
df_sw <- as.matrix(sw)
old_matrix <- df_sw
df_sw <- matrix(old_matrix, nrow = 125, ncol = 265)
file_data <- ifelse(is.na(df_sw), 0, ifelse(df_sw < df_wr, 1, sqrt(1 + df_a * (df_sw - df_wr) ^ df_b)))
result <- sw
result <- setValues(result, file_data)
output_path <- paste('G:/ERA5hr/Fw/1/', substr(path1[i],19,32),'.tif',sep='')
writeRaster(result,output_path, overwrite=TRUE, format = "GTiff")
}
```
现在,你应该能够成功执行你的代码了。
将下列r代码进行修改,使best_copula函数应用于16支股票对数收益率数据 选择最合适的Copula模型 best_copula <- function(data1, data2) { normal_copula <- normalCopula(param = 0.5, dim = 2) t_copula <- tCopula(param = 0.5, dim = 2, df = 4) gumbel_copula <- gumbelCopula(param = 2, dim = 2) ## family "clayton", "frank", "amh", "gumbel", and "joe" archm_copula <- archmCopula("clayton", param = 2, dim = 2) copulas <- list(normal_copula, t_copula, gumbel_copula, archm_copula) copula_names <- c("Normal", "t", "Gumbel", "archm_copula") aic_values <- numeric(length(copulas)) data1 <- cbind(pstd(ibm, est.ibm[1], est.ibm[2], est.ibm[3]), pstd(sp500, est.sp500[1], est.sp500[2], est.sp500[3])) n = nrow(netRtns) ; n data2 = cbind(rank(ibm)/(n+1), rank(sp500)/(n+1)) for(i in 1:length(copulas)) { fit <- fitCopula(copulas[[i]], cbind(data1, data2), method = "mpl") aic_values[i] <- AIC(fit) } min_aic_index <- which.min(aic_values) best_copula <- copulas[[min_aic_index]] print(paste("Best copula is", copula_names[min_aic_index])) return(best_copula) } # 处理数据 n <- nrow(returns) rank_data <- apply(returns, 2, rank)/(n+1) stock_data_std <- apply(returns, 2, function(x) pobs(x)) rank_data_std <- apply(rank_data, 2, function(x) pobs(x)) # 拟合Copula模型 best_copula_stock <- best_copula(cbind(rank_data_std, stock_data_std))
以下是修改后的代码:
```R
# 处理数据
returns <- read.csv("stock_returns.csv")
returns <- returns[, -1] # 去掉第一列
n <- nrow(returns)
rank_data <- apply(log(1 + returns), 2, rank)/(n+1) # 计算对数收益率的排名
stock_data_std <- apply(log(1 + returns), 2, function(x) pobs(x)) # 将对数收益率转化为标准正态分布
rank_data_std <- apply(rank_data, 2, function(x) pobs(x)) # 将排名转化为标准正态分布
# 拟合Copula模型
best_copula_stock <- function(data1, data2) {
normal_copula <- normalCopula(param = 0.5, dim = 2)
t_copula <- tCopula(param = 0.5, dim = 2, df = 4)
gumbel_copula <- gumbelCopula(param = 2, dim = 2)
archm_copula <- archmCopula("clayton", param = 2, dim = 2)
copulas <- list(normal_copula, t_copula, gumbel_copula, archm_copula)
copula_names <- c("Normal", "t", "Gumbel", "archm_copula")
aic_values <- numeric(length(copulas))
for(i in 1:length(copulas)) {
fit <- fitCopula(copulas[[i]], cbind(data1, data2), method = "mpl")
aic_values[i] <- AIC(fit)
}
min_aic_index <- which.min(aic_values)
best_copula <- copulas[[min_aic_index]]
print(paste("Best copula is", copula_names[min_aic_index]))
return(best_copula)
}
best_copula_stock(rank_data_std, stock_data_std)
```
这里将数据读入并处理成对数收益率的排名和标准正态分布形式。在`best_copula_stock`函数中,将数据1和数据2合并成一个矩阵,并使用最大似然估计法拟合四种Copula模型(normal、t、gumbel和archm_copula),并计算AIC值。最后选择AIC值最小的Copula模型并返回。最后调用`best_copula_stock`函数并传入排名和标准正态分布数据作为参数,即可得到最合适的Copula模型。
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