R - 请分享您的经验 - 页 7

[anonymous]

RandomWorker:

请发表意见。

模型的顺序是用Akaike信息准则自动选择的。请阅读ar命令的帮助。

[[删除]]

发现

> x<-ar.burg(eur, aic=F, 20)

> x

呼叫。

ar.burg.default(x = eur, aic = F, order.max = 20)

系数。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

0.9665 0.1096 -0.0941 0.0106 0.0004 0.0488 -0.0343 -0.0229 0.0288 0.0033 -0.0496 0.0168 0.0139 -0.0190 -0.0115 0.0173 0.0258 -0.0132 -0.0346 0.0365

按照我的理解--在我的例子中，它是一个加权机，T=20，只是质量更高。它只在第一项有区别，是一个常数。

我想知道是否有可能在这样的规模上建造TC？

[anonymous]

RandomWorker:

按照我的理解，这就是我的例子中T=20的加权挥舞，只是质量更高。唯一不同的是第一项，它是一个常数。

我想知道，是否有可能在这样的规模上建立TC？

你弄错了，这些模型不适合用于平滑。研究计量经济学的 基础知识。

此外，在有单位根的数据上估计AR模型，不会有什么好结果。

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anonymous:

你弄错了，这些模型不适合用于平滑处理。学习计量经济学的基本知识。

此外，在有单位根的数据上估计AR模型是没有任何好处的。

你是在暗示，由于MNC的原因，你不能相信这些系数？

但这里有一些其他的估计方法，detrending....

那么，什么是炉灶？

如果是计量经济学，那是一回事，但如果是TA的假人，那又是另一回事。这里有一个估计错误，而且都是黑暗。顺便说一下，我没有复制它。

顺序选择20sigma^2估计为2.124e-06

[anonymous]

RandomWorker:

这里有一个估计错误，那里有一个坚实的黑暗。

在你的案例中，有一个模型规格错误。

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anonymous:

在你的案例中，有一个模型规格错误。

我明白这一点。

但是，一个简单的机器，一个eXponential的模型规格误差是什么，我们从哪里得到加权系数来谈论误差？这就是我的意思。

[anonymous]

RandomWorker:

我明白这一点。

但是，一个简单的机器，一个eXponential的模型规格误差是什么，你从哪里得到加权系数来谈论这个误差？这就是我的意思。

你不明白。学习计量经济学的 基本知识。我不打算对进一步的学术花边发表评论。

"混搭 "没有规格错误。哪里可以得到加权系数--学习DSP。

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anonymous:

你不明白。学习计量经济学的基本知识。我不打算对任何进一步的学术花边发表评论。

在 "向导 "中不存在规范错误。哪里可以得到加权系数--学习DSP。

虽然很严厉，但还是要感谢你。

我将继续前进。

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帮助，问题又来了。

我评估回归： fm1 <- lm(dRegres1 ~ 1 + dRegres2, singular.ok = FALSE)

在R中一切正常，但当我从mt4调用它时，我得到一个错误。

lm.fit(x, y, offset = offset, singular.ok = singular.ok, ...)中的错误。

0（非NA）病例

最要命的是，在R中调试的代码在mt4中不起作用。

提前感谢。

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该死的地狱。R在哪里，MT在哪里。