n <- 20 p <- 200 r <- 0.05 x <- matrix(rnorm(n * p), n, p) e <- rnorm(n, 0, 1) inde <- sample(n, r * n) x[inde, 1] <- 2 * sqrt(rchisq(r * n, df = p)) y <- 5 * x[, 1] + 5 * x[, 2] + 5 * x[, 3] + e d <- 19 fit.QCSIS <- QCSIS(x = x, y = y, d = d) fit.QCSIS$M：[1] 94 143 1 88 123 3 138 174 136 129 128 15 116 185 87 139 7 112 172这个代码的结果是什么意思？

这段代码使用了QCSIS包进行了一次QCSIS（Quantile-Based Covariate Selection and Influence Screening）分析。下面是对结果的解释：

- `fit.QCSIS$M`是一个长度为d的向量，表示在QCSIS分析中被选择的变量的索引。在这个特定的结果中，被选择的变量的索引依次是：94, 143, 1, 88, 123, 3, 138, 174, 136, 129, 128, 15, 116, 185, 87, 139, 7, 112, 172。这些索引对应于原始数据矩阵x中被选中的列。

QCSIS方法旨在通过使用分位数来进行变量选择和影响筛选。它可以帮助识别对目标变量y具有重要影响的自变量。在这个例子中，通过QCSIS分析，选择了一些与目标变量y相关性较高的自变量，并返回了它们在原始数据矩阵x中的索引。

请注意，QCSIS分析结果可能因为数据集和参数的不同而有所差异。因此，您在使用QCSIS包进行分析时，可能会得到不同的结果。

相关问题

k <- 1000 n <- 100 beta0 <- c(1,1) #真实值 alp <- 0.05 #显著性水平 beta1hat <- matrix(nrow = k,ncol = 2) beta2hat <- matrix(nrow = k,ncol = 2) hsig <- numeric(k) hus <- matrix(nrow = k,ncol = 2) hls <- matrix(nrow = k,ncol = 2) y <- 2*x1+3*x2 for(i in 1:k){ x1 <- rnorm(n,0,0.5) x2 <- rbinom(n,1,prob=0.5) eb <- rnorm(n,0,1) hy <- X1%*%beta1hat +X2%*%beta2hat+eb beta1hat[i] <- solve(t(x1)%*%x1)%*%t(x1)%*%hy beta2hat[i] <- solve(t(x2)%*%x2)%*%t(x2)%*%hy }

这段代码是一个模拟线性回归的过程。其中，通过生成随机数来模拟自变量和误差项，然后利用最小二乘法来估计回归系数。其中，beta1hat和beta2hat是两个回归系数的估计值，hsig、hus和hls则是用来计算回归系数的标准误、上置信限和下置信限的值。最后，y是根据真实值和估计出来的回归系数计算出来的因变量的值。

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。