※ 引述《solsiso (solsiso)》之铭言： : 请问 : 要对一个回归式 y=a+bx+e : 的系数a和b同时进行检定 : 我采用了wald test(安装了aod package) : 进行 H0：a=0且b=1 的检定 : 但却一直出现以下讯息 : Error in wald.test(Sigma = mdl_stderror[1, ], b = mdl_coef[1, ], L = ) : : One of the arguments Terms or L must be used. : 一定要有一个 L 或 Terms 的参数，可是我不知道到底如何给好，希望板上大大能 : 解惑一下，感谢!~ 附上完整的code，其实也只有最下面要使用wald.test而已 #资料是从1997/1/1-2007/12/31 #自选.csv档案，档案格式每栏(column)为： #年月日，台积电日报酬率，加权指数日报酬率，台积电周报酬率，加权指数周报酬率， 台积电月报酬率，加权指数月报酬率 #读入档案到一个名为data的变数 data <- read.table(file.choose(), header=TRUE, sep=",") #看各栏定义名称及资料的简单summary names(data) summary(data) #依照以下顺序 #1.日、周、月报酬回归，Y是台积电报酬率，X是加权指数报酬率 #2.一般回归的summary #3.依照anova table格式的summary model1 <- lm( data[,2] ~ data[,3], x=TRUE, Y=TRUE ) summary(model1) summary.aov(model1) model2 <- lm( data[,4] ~ data[,5] ) summary(model2) summary.aov(model2) model3 <- lm( data[,6] ~ data[,7] ) summary(model3) summary.aov(model3) #画图，画出scatter plot，及回归线 par(mfrow=c(3,1)) plot(data[,2],data[,3], type="p", xlab="大盘日报酬", ylab="台积电日报酬") abline(model1) plot(data[,4],data[,5], type="p", xlab="大盘周报酬", ylab="台积电周报酬") abline(model2) plot(data[,6],data[,7], type="p", xlab="大盘月报酬", ylab="台积电月报酬") abline(model3) #把系数抓出来 mdl_coef <- matrix(0, ncol=2, nrow=3) mdl_coef[1,] <- t(as.matrix(model1$coef)) mdl_coef[2,] <- t(as.matrix(model2$coef)) mdl_coef[3,] <- t(as.matrix(model3$coef)) #把标准差抓出来 mdl_stderror <- matrix(0, ncol=2, nrow=3) mdl_stderror[1,] <- summary(model1)[["coefficients"]][,2] mdl_stderror[2,] <- summary(model2)[["coefficients"]][,2] mdl_stderror[3,] <- summary(model3)[["coefficients"]][,2] wald.test(Sigma=mdl_stderror[1,], b=mdl_coef[1,], Terms=c(1,2)) 我必须承认我还不太懂R，code都是遇到问题去拼凑出来的..... --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc) ◆ From: 140.115.223.82 ※ 编辑: solsiso 来自: 140.115.223.82 (12/11 01:43)