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異なる質問では、最初の20回の観測から始めて、回帰ウィンドウを一度に1回ずつ増加させてXをYで再帰回帰させるRの反復回帰(残差抽出)
X1 <- runif(50, 0, 1)
X2 <- runif(50, 0, 10)
Y <- runif(50, 0, 1)
df <- data.frame(X1,X2,Y)
rolling_lms <- lapply(seq(20,nrow(df)), function(x) lm(Y ~ X1+X2, data = df[1:x , ]))
これは正常に動作しますが、最初の20回の観測のための残差を取得する方法があり、その後、21残差があるように、残差の各回帰の一つ一つを追加:サンプル、示唆されました21回の観測を含む回帰からのもの、22. 22回の観測を伴う回帰からの残差などである。
'lapply(rolling_lms、関数(x)はCOEF(要約(X))、 "STD。エラー"])一般に' – coffeinjunky
、 'STR()'のオブジェクトを見て有用です。例えば、多くの情報が 'lm'オブジェクトに格納され、追加情報は' summary'によって計算されます。格納されているものを見て、それにアクセスする方法を理解するために、私は通常、 'str(object)'を見ます。 – coffeinjunky