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我正在尝试使用larsR 中的包运行 LASSO（最小绝对收缩和选择运算符）。这是我的数据维度：

暗淡（y）：235 50

暗淡（x）：235 15

运行以下命令时：

 library(lars)
 return = as.matrix(ret.ff.zoo)   ### this is my "y"
 data = as.matrix(df)   ### this is my "x"
 lasso <- lars(data, return, type = c("lasso"))

我收到以下错误：

 > lasso <- lars(data, return, type = c("lasso")) 
 Error in Cvec - gamhat * Gram[, active, drop = FALSE] %*% w : 
   non-conformable arrays

当我将响应变量“y”设为向量时，如下所示：

 lasso <- lars(data, return[,1], type = c("lasso"))

有用！但是，这样做意味着对面板中 3000 个证券中的 1 个执行 LASSO。这个公式如何扩展到分析一组数据？对 3000 只证券中的每一种单独进行 LASSO 没有多大意义，因为它排除了任何横截面动态。

我可以使用我能得到的任何帮助！谢谢！

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