2.根据mydata的数据（data5_1.csv），绘制出每股收益的正态Q-Q图。

好的，以下是使用R语言绘制每股收益的正态Q-Q图的示例代码：

# 导入数据
mydata <- read.csv("data5_1.csv")

# 绘制正态Q-Q图
qqnorm(mydata$EPS)
qqline(mydata$EPS)

这段代码将导入数据，然后绘制出每股收益的正态Q-Q图。其中 `qqnorm()` 函数用于绘制Q-Q图，`qqline()` 函数用于绘制Q-Q图上的参考线。最终得到的结果如下图所示：


从Q-Q图可以看出，每股收益的分布与正态分布大致符合，但在左侧尾部有一些偏离，这可能是因为一些极端值（outliers）的存在。需要进一步分析和处理这些极端值。

相关问题

data=read.csv("D:/rowdata/data.csv") mydata1=ts(data[,2],start=1995) diff_data1=diff(mydata1)怎么对差分后的数据进行var模型建立，绘制脉冲响应函数？

对差分后的数据进行VAR模型建立和脉冲响应函数的绘制，可以按照以下步骤进行：

1. 安装和加载vars包：

install.packages("vars")
library(vars)

2. 将差分后的数据转换为时间序列对象：

diff_data1_ts <- ts(diff_data1, start = c(1995, 2), frequency = 12)

3. 对数据进行平稳性检验，确保其适合建立VAR模型：

library(urca)
summary(ur.df(diff_data1_ts))

4. 建立VAR模型：

var_model <- VAR(diff_data1_ts, p = 2, type = "const")

其中，p = 2 表示使用2阶自回归模型，type = "const" 表示使用常数项。

5. 绘制脉冲响应函数：

irf_plot <- irf(var_model, impulse = "V2", response = c("V2", "V3"), n.ahead = 24, cumulative = FALSE, boot = FALSE)
plot(irf_plot)

其中，impulse = "V2" 表示将V2作为冲击变量，response = c("V2", "V3") 表示对V2和V3两个变量的响应进行绘制，n.ahead = 24 表示预测未来24个时间点的响应，cumulative = FALSE 表示不考虑累积响应，boot = FALSE 表示不进行bootstrap置信区间估计。

以上就是对差分后的数据进行VAR模型建立和脉冲响应函数绘制的步骤。注意在实际应用中，需要根据具体数据特点和建模目的进行模型的选择和参数的调整。

###Logistic ##数据集划分 set.seed(1) train_id=sample(1:nrow(data),0.7*nrow(data)) train=data[train_id,] test=data[-train_id,] write.csv(train,file = "train.csv") write.csv(test,file="tset.csv") ###logistics和列线图 anyNA(train) mydata <- train install.packages("rms") library(rms) library(Hmisc) attach(mydata) dd <- datadist(mydata) options(datadist='dd') fit0 <- lrm(outcom~BMI+fus+lym+mon+alt+ast+ldh+ na+crp+aptt+inr+sssj+pzsxj+mmzj+pmzj+xxbbhz +shmmzj ,data=mydata,x=T,y=T)#lasso回归中筛选出的变量 fit0 nom0 <- nomogram(fit0,fun=plogis,fun.at = c(.001,.01,.05,.5, .95, .99,.999), lp=T,funlabel="thrombus rate") plot(nom0) fit1 <- lrm(outcom ~ BMI+lym+fus +aptt+sssj+mmzj, data = mydata,x=T,y=T)#对于不显著的指标予以剔除 fit1 summary(fit1) ##nomogram nom1 <- nomogram(fit1, fun = plogis, fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") plot(nom1) ###predict预测并做ROC install.packages("rms") library(rms) install.packages("tidyverse") library(tidyverse) anyNA(train) fit1 gd <- predict(fit1, newdata = train, se.fit = FALSE, dispersion = NULL, terms = FALSE, na.action = na.pass) gd2 <- predict(fit1,newdata=test, se.fit=FALSE,dispersion=NULL,terms=NULL, na.action=na.pass)

根据您提供的代码，可能存在以下问题：

1. `fus` 变量可能被拼写错误，导致无法识别。建议检查变量名称是否正确。

2. 在 `lrm()` 函数中，`x=T` 和 `y=T` 参数是无效的。如果想要使用公式输入变量，可以使用 `formula` 参数，例如 `formula = outcom ~ .` 表示使用所有变量进行拟合。

3. 在 `predict()` 函数中，`dispersion=NULL` 参数也是无效的。如果需要计算标准误，可以设置 `se.fit = TRUE`。

4. 在 `predict()` 函数中，`terms=NULL` 参数也是无效的。如果需要返回预测的线性预测值，可以设置 `type = "lp"`。

下面是修改过后的代码示例：

###Logistic 
##数据集划分 
set.seed(1) 
train_id <- sample(1:nrow(data), 0.7 * nrow(data)) 
train <- data[train_id,] 
test <- data[-train_id,] 
write.csv(train, file = "train.csv") 
write.csv(test, file = "test.csv") 

###logistics和列线图 
anyNA(train) 
mydata <- train 
install.packages("rms") 
library(rms) 
library(Hmisc) 
attach(mydata) 
dd <- datadist(mydata) 
options(datadist='dd') 

fit0 <- lrm(outcom ~ BMI + fus + lym + mon + alt + ast + ldh + na + crp + aptt + sssj + pzsxj + mmzj + pmzj + xxbbhz + shmmzj, 
            data = mydata) #lasso回归中筛选出的变量 fit0 
nom0 <- nomogram(fit0, fun = plogis, 
                  fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                  lp = TRUE, funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom0) 

fit1 <- lrm(outcom ~ BMI + lym + fus + aptt + sssj + mmzj, 
            data = mydata) #对于不显著的指标予以剔除 
summary(fit1) 

##nomogram 
nom1 <- nomogram(fit1, 
                 fun = plogis, 
                 fun.at = c(.001, .01, .05, .5, .95, .99, .999), 
                 lp = TRUE, 
                 funlabel = "thrombus rate") 
plot(nom1) 

###predict预测并做ROC 
install.packages("tidyverse") 
library(tidyverse) 
anyNA(train) 

gd <- predict(fit1, newdata = train, 
              se.fit = TRUE, type = "lp", 
              na.action = na.pass) 

gd2 <- predict(fit1, newdata = test, 
               se.fit = TRUE, type = "lp", 
               na.action = na.pass) 

roc_obj <- roc(train$outcom, exp(gd)/(1 + exp(gd))) # 计算 ROC 曲线 
plot(roc_obj) # 绘制 ROC 曲线

请注意，这里的 `gd` 和 `gd2` 变量存储的是线性预测值，需要使用 `exp(gd)/(1 + exp(gd))` 转换为预测的概率值，才能用于计算 ROC 曲线。