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r语言resid函数type

文章阐述了关于r语言resid函数type，以及r语言result函数的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

1、残差平方和residual=ARMA$residuals #残差n=length（residual）ssr=0for（i in 1：n）{ssr=ssr+（residual[i]^2）}ssr SSR是回归平方和，反应线性拟合值和他们的平均值的总偏差。

2、一）按时间顺序绘制残差图如果残差，随着时间的变化而呈现有规律的变动，则存在相关性，进而可以推断随机误差项之间存在序列相关性。

（图片来源网络，侵删）

3、常用的有 coefficients ， residuals 和 fitted.values ，分别表示拟合的得到的各系数的值、残差和预测值。

4、R平方（R2）的范围是0到1，代表结果变量中的变化比例，可以用模型预测变量来解释。对于简单的线性回归，R2是结果与预测变量之间的皮尔森相关系数的平方。在多元线性回归中，R2表示观察到的结果值与预测值之间的相关系数。

subplot（2，1，2）resid=y-（k*x-40*k+y（40）；plot（resid，r）；title（残差图）；结果为下图，上图为通过A点运用ols法获得的直线；下图为扰动项的图。

（图片来源网络，侵删）

主要是这个命令上的错误，[num2str（T0）*（0.9）^x=，num2str（Tend）]最后一句代码应该这样改一下就可以了。

root（）根的多项式函数。matlab里面roots和root roots：求多项式的根。例：求P（x）=5x^4+4x^3+3x^2+2x+1的零点。

…”，当然要在做完你的ols后马上做，否则你的resid序列就不是你所要的误差序列了。

接着定义一个随机矩阵B，包含行数和列数。使用命令B=rand（4，5）创建一个4行5列的随机矩阵B。size（）函数可以获取矩阵的大小，此处使用命令size（A）获取矩阵A的大小，运行结果如下图所示，输出为2 3 3。

R = subs（S， new）利用new的值代替符号表达式S中的默认符号。R = subs（S）用由调用函数或Matlab工作空间中获取的值替代了在符号表达式S中的所有当前的变量。

前面我们学习了最小二乘回归，这种回归方法简单并且满足我们大部分的研究需要，但是能进行这种回归的前提是有条件的：变量无异方差，变量无自相关，变量无多重共线性。

差分后的数据方差一定是符合多元回归假设的，没必要再做方差检验，做完这些工作之后在像其他类型数据一样，进行多重共线性等的检验和消除。

应该是可以的，这个软件以前听别人讲功能非常强大的，可以干很多事情。

也可以***取逐步回归方法由由一元模型开始逐步增加解释变量个数，增加的原则是显著提高可决系数，自身显著而与其他变量之间又不产生共线性。最后，还可以***取岭回归方法来降低多重共线性的程度。

多重共线性是指自变量之间存在相关关系的情况，这会影响回归模型的准确性。检验多重共线性的方法主要有以下几种：特征值检验：利用自变量矩阵的特征值进行判断。如果一个或多个特征值接近于0，则可能存在共线性问题。

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