참고

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선형 회귀 모델에서 알 수 없는 매개변수를 추정합니다. 세트i관찰, 집합입니다p추정치입니다. 매트릭스A(i,p)설명 변수를 포함하고y(i)종속변수. 반환 시 기호추정(p)추정된 통계 계수가 포함됩니다. 다른 통계 정보 매개변수도 사용할 수 있습니다.

사용법

명령줄:

gamstool [linalg.]OLS i p A y est [covar=id] [df=id] [fitted=id] [r2=id] [resid=id] [resvar=id] [rss=id] [se=id] [sigma=id] [tval=id] gdxIn=fileIn.gdx gdxOut=fileOut.gdx

컴파일 시간:

$callTool [linalg.]OLS i p A y est [covar=id] [df=id] [fitted=id] [r2=id] [resid=id] [resvar=id] [rss=id] [se=id] [sigma=id] [tval=id] [gdxIn=fileIn.gdx] [gdxOut=fileOut.gdx]

실행 시간:

executeTool '[linalg.]OLS i p A y est [covar=id] [df=id] [fitted=id] [r2=id] [resid=id] [resvar=id] [rss=id] [se=id] [sigma=id] [tval=id] [gdxIn=fileIn.gdx] [gdxOut=fileOut.gdx]';

어디:

인수	설명
i	관찰 세트 이름i(*).
p	추정 세트 이름p(*).
A	2차원 설명변수 행렬의 이름A(i,p).
y	1차원 종속변수의 이름y(i).
est	1차원 추정 통계계수 이름est(p).

다음 이름 매개변수를 사용할 수 있습니다:

매개변수	설명
covar=id	통계 정보: 분산-공분산 행렬CoVar(p,p)
df=id	통계 정보: 자유도(스칼라)
fitted=id	통계 정보: 종속변수에 대한 적합치장착(i)
r2=id	통계 정보: R 제곱(스칼라)
resid=id	통계 정보: 잔차잔류(i)
resvar=id	통계 정보: 잔차 분산(스칼라)
rss=id	통계 정보: 잔차 제곱합(스칼라)
se=id	통계 정보: 표준 오류se(p)
시그마=id	통계 정보: 표준 오류(스칼라)
tval=id	통계 정보: 표준 오류se(p)
gdxIn=fileIn.gdx	기호를 포함하는 GDX 파일의 이름i, p, A및y. 명령줄에서 호출하는 경우 필수이고, 그렇지 않으면 선택 사항입니다.
gdxOut=fileOut.gdx	기호를 포함하는 GDX 파일의 이름est및 실행 후 통계 정보 매개변수. 명령줄에서 호출하는 경우 필수이고, 그렇지 않으면 선택 사항입니다.

예

예를 보려면 모델을 참조하세요.[최소제곱]무료 슬롯 데이터 유틸리티 라이브러리에 있습니다.