问题标签 [multivariate-testing]
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r - 格兰杰因果排序变量
我正在尝试使用 vars 包从 VAR 计算格兰杰因果关系。我知道变量的顺序在计算 IRF 的 VAR 中很重要，但在这里我对格兰杰因果关系有不同的结果。这是一个可重现的示例：
我使用以下代码遵循 Toda-Yamamoto 程序：
如果更改 VAR 中变量的顺序，我的结果会有所不同，我真的不明白为什么。
编辑：显然我犯了一个巨大的错误，我不得不在我的代码中改变一些东西：
regression - 连续变量对名义变量的回归
使用 JMP 软件，如果我在 y 轴上的因变量是连续变量“电影收入”并且预测变量是 4 个分类变量（1 = 动作、2 = 喜剧、3 = 儿童、4 = 其他），那么我发现JMP 软件总是在回归输出中留下 4 个分类变量之一。
遗漏变量的最小二乘均值成为 y 轴上的截距，然后每个其他回归系数都根据该截距进行解释（遗漏变量的最小二乘均值）。在某种程度上，我看到这给出了相同的信息，但变量更少，因为 R 平方没有改变，但为什么它会以这种方式工作。这就是我不明白的。为什么一切都被我们遗漏的东西解释了，我们仍然有相同的 R 方。
在这张图片中，我们省略了“Kids”，所以它的最小二乘均值变成了截距，然后 Action = 56.66 - 45.10 = 11.56 等等
r - 多元正态分布
MASS我正在尝试通过使用 library和 function在 R 中使用多元正态分布dmvnorm。我有向量：
和协方差矩阵：
因此，当我应用 时dmvnorm，我只得到一个密度，它假定为每个值提供 4 个密度。
或者，我错了吗？如果没有，你能帮帮我吗？
r - R中DCC Copula GARCH模型的预测
我正在尝试预测 Copula Garch 模型。我曾尝试将 dccforecast 函数与 cGARCHfit 一起使用，但结果表明没有适用于类 cGARCHfit 对象的“dccforecast”方法是错误的。那么实际上我们如何预测 dcc copula garch 模型呢？
我有以下可重现的代码。
感谢您的友好帮助。
谢谢
matlab - 矩阵是单数的。RCOND = GMM EM 步骤中的 NaN 警告
在 GMM 的 EM 步骤中，我将函数 gaussianND 称为：
它评估每个集群“j”的所有数据点的高斯分布。我有 150 个数据点和 10 个集群。
我收到一个错误：“警告：矩阵是奇异的，接近奇异或缩放错误。结果可能不准确。RCOND = NaN。”在 gaussianND 函数的以下代码行中：
它基本上计算了多元高斯。对于 EM 步骤的单次迭代，我得到集群概率（每个数据点属于每个集群的概率），这是有道理的，但是通过超过 1 次迭代，我得到所有集群概率为“NaN”和上面的警告.
有人可以解释一下原因和解决方案吗？
matlab - matlab中mvregress的“内存不足”错误
我正在尝试将 mvregress 与我拥有的数百维数据一起使用。(3~4)。使用 32 gb 的 ram，我无法计算 beta，并且收到“内存不足”消息。我找不到任何使用 mvregress 的限制阻止我将它应用于具有这种维度的向量，我做错了什么吗？有没有办法通过我的数据使用多元线性回归？
这是一个出错的例子：
在哪里
错误是：
这是 whos 命令的结果：
r - 在 R 中使用 for 循环拟合 DCC GARCH 模型
我是 R 的新用户。请帮助我！
我有 8 个资产的 1114 个观察值。例如，我已经为前 1000 个数据点拟合了一个多元 DCC-GARCH 模型，并且我想对之后的 3 个周期进行 1-ahead 预测，例如
以下是我的可重现代码：-
代码完美运行。我现在可以获得我的 dcc.focast 值。但是为什么会这样，如果我执行
它给了我“NULL”。它不应该产生与循环中的“print（dcc.focast [[i]]）”相同的答案吗？
这里的问题，它只给了我 dcc.focast[[3]]。其余为“NULL”。我犯了什么错误？谁能帮忙解释一下？
r - 如何在 R 中为统计模型对象编写 S3 公式方法
我有一个函数可以在多元线性模型中对协方差矩阵的相等性进行 Box 的 M 检验。我想把它变成一个带有公式方法的S3泛型函数，这是最自然的接口。
完整的当前代码位于https://gist.github.com/friendly/749b5a69a067e02b87dd。我可以把它全部粘贴在这里，但也许那个链接就足够了。
我不了解访问模型对象组件的函数中使用的很多魔法。leveneTest我将在包中找到的代码用作模板car，它解决了单变量模型的类似问题。
这是使用默认方法的快速测试boxM.default：
这给出了预期的结果：
当我尝试boxM.formula直接调用公式方法时，它也可以工作，给出与上面相同的输出。
但是，该boxM.lm方法的此测试失败：
我想我理解它为什么会失败——这与在 中查找变量的环境有关model.frame()，但与如何纠正它无关。
有人可以帮忙吗？
r - 组间的 PERMANOVA 多变量分布与方差同质性 ANOVA 不相似
我试图理解组间的PERMANOVA假设multivariate spread类似于方差同质性univariate ANOVA，为此我制作了一个 R 代码，但我没有找到这个结果，为什么？
我的代码：
r - 如何测试解释的变异差异 (R^2) 是否显着
以前从来没有在这里发过！
我正在使用约束对应分析来测试环境变量解释来自 30 个地点的物种占有率数据的能力，分别针对不同的治疗组；我在每个站点的不同地块中有五种治疗方法。我为每个治疗组运行的 CCA 模型是相同的。
然后，我想测试这些治疗组之间的 R^2 值是否显着不同（例如，环境是否比其他组更好地解释了某些组中物种占有率的变化，例如青少年与成人）。
任何建议都非常感谢。