R语言中如何根据coef()写出回归模型的程序

coef不是写成回归模型的程序，而是读取你之前构建的模型回归系数。

比如mylogit <- glm(admit ~ gre + gpa + rank, data = mydata, family = "binomial")

你构建了logistic回归模型并把模型数据储存在mylogit这个对象里面。

coef(mylogit)就会显示回归方程的回归系数。 你也可以print(mylogit)看看有什么不同。

程序如下：

x=[1

5

3

8

];%%%横轴的数据，各个数据间用空格

y=[6

5

8

];%%%纵轴的数据，各个数据间用空格

plot(x,y)%%%将这些数据形成的图形画出来

z=polyfit(x,y,2)%%%二次拟合，得到二次函数

zz=polyfit(x,y,1)%%%一次拟合，得到一次函数

plot(x,y,'r',x,z,'k')%%%画两个图，比较接近程度

plot(x,y,'r',x,zz,'k')%%%画两个图，比较接近程度

注意：上面z=polyfit(x,y,2)与plot（x,y,'r',x,z,'k')对应，zz=polyfit(x,y,1)与plot(x,y,'r',x,zz,'k')对应，二者选一，最终哪个结果好就用哪个。

DW判断的是一阶自相关，一般用差分法（一阶）就可以解决。

自相关的解决方法，基本方法是通过差分变换,对原始数据进行变换的方法,使自相关消除

一,差分法，一阶。

设Y对x的回归模型为

Yt=β1+β1xt+μt(1)

μt=ρμt-1+vt

式中, vt满足最小平方法关于误差项的全部假设条件。

将式(1)滞后一个时期,则有

Yt-1=β0+β1xt-1+μt-1(2)μt-1=ρμt-2+vt-1

于是, (1)-ρ×(2),得Yt-ρYt-1=β0(1-ρ)+β1(xt-ρxt-1)+νt(3)

Yt-ρYt-1=β1(xt-xt-1)+μt-μt-1=β1(xt-xt-1)+vt(4)

ρ为自相关系数

也就是说,一阶差分法是广义差分法的特殊形式。

高阶自相关是用BG检验法，LM=TR^2服从X^2(p)（kafang）分布，T为样本容量，p为你想检验的自相关阶数，查kafang分布表，置信度为95%也就是阿尔法=05，如果TR^2>查出来的结果即存在你想验证的自相关阶数。

修正用广义差分法（AR(p))

广义差分方法

对模型: Yt= 0+ 1X t+ut ------(1) ,如果ut具有一阶自回归形式的自相关,既 ut= u t-1 +vt 式中 vt满足通常假定

假定, 已知,则: Y t-1= 0+ 1X t-1+u t-1 两端同乘 得:

Y t-1= 0 + 1 X t-1+ u t-1-------(2)

(1)式减去(2)式得:

Yt- Y t-1= 0 (1- )+ 1X (Xt- X t-1)+vt

令:Yt= Yt- Y t-1 ,Xt= (Xt- X t-1), 0 = 0(1- )

则: Yt= 0 + 1 Xt+vt 称为广义差分模型,随机项满足通常假定,对上式可以用OLS估计,求出

为了不损失样本点,令Y1= X1=

以上解决自相关的变换称为广义差分变换, =1,或 =0 , =-1是特殊情况

广义差分变换要求 已知,如果 未知,则需要对 加以估计,下面的方法都是按照先求出 的估计值,然后在进行差分变换的思路展开的。

如果差分修正还是效果不好，那就是你回归变量的问题了，有一些统计数据本身就是有很强的自相关，比如GDP等，这是无法避免的，有些数据要先 去势，协整以后才可以做回归的，详细在这里解释不清，你应该仔细看计量经济学教科书有关章节。

R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具（其向量、矩阵运算方面功能尤其强大）；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能；简便而强大的编程语言：可 *** 纵数据的输入和输出，可实现分支、循环，用户可自定义功能。

与其说R是一种统计软件，还不如说R是一种数学计算的环境，因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是：它可以提供一些集成的统计工具，但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数，从而使使用者能灵活机动的进行数据分析，甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。

该语言的语法表面上类似 C，但在语义上是函数设计语言（functional programming language）的变种并且和Lisp以及APL有很强的兼容性。特别的是，它允许在“语言上计算”（computing on the language）。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数，而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。

R是一个免费的自由软件，它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本，都是可以免费下载和使用的。在那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块，其他外在模块可以通过CRAN获得。

R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的执行档版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。 R主要是以命令行 *** 作，同时有人开发了几种图形用户界面。

R内建多种统计学及数字分析功能。因为S的血缘，R比其他统计学或数学专用的编程语言有更强的物件导向(面向对象程序设计)功能。

R的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。

虽然R主要用于统计分析或者开发统计相关的软体，但也有人用作矩阵计算。其分析速度可媲美GNU Octave甚至商业软件MATLAB。

R的功能能够通过由用户撰写的套件增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程界面和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的执行档版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。

$是s3类的引用方式，@是s4类的引用方式。$比较常用，@比较少用。通常我们的dataframe,

list

向量等用$就可以。

s4也有例如，有个维恩包vennerable：s4类型，想取得里面intersectionsets，信息必须用@符号。

当一个函数里需要返回多个值（比如有变量，有向量，有矩阵）时，我们要用list,而不是return，这时如果想提取某个变量的结果，就需要用到$，默认情况下，对于

`list`,

`environment`

这两种对象，`$`可以提取（extract）出里面的元素。

扩展资料：

r语言 *** 作环境：

r是一套由数据 *** 作、计算和图形展示功能整合而成的套件。包括：有效的数据存储和处理功能，一套完整的数组（特别是矩阵）计算 *** 作符，拥有完整体系的数据分析工具。

为数据分析和显示提供的强大图形功能，一套（源自s语言）完善、简单、有效的编程语言（包括条件、循环、自定义函数、输入输出功能）。

在这里使用”环境”（environment）是为了说明r的定位是一个完善、统一的系统，而非其他数据分析软件那样作为一个专门、不灵活的附属工具。

r很适合被用于发展中的新方法所进行的交互式数据分析。由于r是一个动态的环境，所以新发布的版本并不总是与之前发布的版本完全兼容。

某些用户欢迎这些变化因为新技术和新方法的所带来的好处；有些则会担心旧的代码不再可用。尽管r试图成为一种真正的编程语言，但是不要认为一个由r编写的程序可以长命百岁。

参考资料来源：百度百科-r语言

信号在时域应该是一个矩形信号，即一个具有某幅度A的窗函数，s（n）=A（-T<=n<=T，AT=1）为能量有限信号的确定性信号，所以根据定义，其自相关函数与集总平均无关，r（k）=E{s(n)s(n+k)}，当n和n+k都在窗函数范围[-T,T]时，r（k）为常量的均值，即A^2；其他取值的r（k）都为零。自相关函数反映了两个时刻信号各种样本取值的统计平均乘积值。这里的自相关函数求出来其实没什么用途，因为s为确知信号

(自己的理解，高手批评指正了。)

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