全部版块 我的主页
论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 R语言论坛
1979 4
2010-04-13
悬赏 5 个论坛币 已解决
线性回归模型:由y=1+3*x+ε, ε~N(0,4),x~u(0,1)(均匀分布)
用这个模型产生300组数据,再回归。计算回归参数b1,b2(就是回归系数)和σ^2。
用这个模型运行100次,会产生100组b1,b2和σ^2。求b1,b2和σ^2的均值。

谢谢!!!

最佳答案

ostrich 查看完整内容

n=100 #设置循环100次 p=array(n);q=array(n) #此2向量分别放系数b1,b2 for (i in 1:n) { x=runif(300) e=rnorm(300,0,4) y=1+3*x+e r=lm(y~x) p=r$coefficients[1] #说明:因估计标准误不知如何表示,故在此未列出,只求了b1,b2的均值 q=r$coefficients[2] } b1=mean(p) b2=mean(q) b1 b2
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

全部回复
2010-4-13 20:17:10
n=100 #设置循环100次
p=array(n);q=array(n) #此2向量分别放系数b1,b2
for (i in 1:n) {
x=runif(300)
e=rnorm(300,0,4)
y=1+3*x+e
r=lm(y~x)
p[i]=r$coefficients[1] #说明:因估计标准误不知如何表示,故在此未列出,只求了b1,b2的均值
q[i]=r$coefficients[2]
}
b1=mean(p)
b2=mean(q)
b1
b2
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2010-5-30 14:54:34
Was your question  solved? I want to study too.
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2010-5-30 23:17:18
x <- runif(300);
y <- 1 + 3*x + 2*rnorm(300,0,1);
summary(fitted <- lm(y~x));
fitted$coef;
var(fitted$res);

N <- 100;
est <- matrix(numeric(N*3), ncol = 3)
for (i in 1:N){
        x <- runif(300);
        y <- 1 + 3*x + 2*rnorm(300,0,1);
        fitted <- lm(y~x);
        est[i,] <- c(fitted$coef, var(fitted$res));
}
colMeans(est)
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

2010-5-30 23:27:56
n=100 #设置循环100次
p=array(n);q=array(n) #此2向量分别放系数b1,b2
for (i in 1:n) {
x=runif(300)
e=rnorm(300,0,4)
y=1+3*x+e
r=lm(y~x)
p[i]=r$coefficients[1] #说明:因估计标准误不知如何表示,故在此未列出,只求了b1,b2的均值
q[i]=r$coefficients[2]
}
b1=mean(p)
b2=mean(q)
b1
b2
二维码

扫码加我 拉你入群

请注明:姓名-公司-职位

以便审核进群资格,未注明则拒绝

相关推荐
栏目导航
热门文章
推荐文章

说点什么

分享

扫码加好友,拉您进群
各岗位、行业、专业交流群