作者yuchieh0 (小傑)
看板Statistics
標題[問題] 懇請解惑利用R軟體完成迴歸、抽樣等題組
時間Tue Apr 15 07:17:42 2008
請教一個需要用R完成的習題。原本題目是英文的，我根據題意先以中文說明一次：
首先以假設的截距、斜率，利用R隨機產生符合標準常態分配的一組數字X，
共10,000筆資料，然後考慮誤差項，以線型迴歸形式，跑出Y。此時若把Y跟
X跑簡單回歸，其截距跟斜率會跟先前所假設的差不多(此處截距為2、斜率為
5)；若個別看X跟Y的敘述統計值，也對照前面的設定。從先前各10,000筆X與
Y的資料，反覆抽取1000筆數據、共100次，並跑100次簡單回歸式。最終把這
100個簡單迴歸式的截距、斜率跟標準誤放在一個矩陣裡頭，並利用R計算、
觀察各參數的分配情形。
以下是我目前所擁有、寫完的語法，已經卡在這裡很久不知該怎麼辦，其實自
己寫得對錯也沒有頭緒。然後同時間老師也急著催繳作業，所以就硬著頭皮請
教大家。希望能尋得有人熱心且幫得上忙。謝謝！
# 1. Gen erate a two-variable dataset satisfying the assumptions for
OLS (n=10,000)
x= rnorm(10000,0,1)
y= 2+5*x+rnorm(10000,0,1)
# 2. Run OLs on this population to determine your true parameters
lm=(formula= y~x)
summary(lm(y~x))
# 3. Grab a sample from the population and run OLS on it
x1= sample(x, 1000)
y1= sample(y, 1000)
lm=(formula= y1~x1)
summary(lm(y1~x1))
# 4. Keep track of your parameters (Betas, standard errors, and overall
sigma for the regression).
# 5. Do this sampling over and over again with new samples
RandomSamplex = matrix(1:1000, 100)
for(i in 1:100)
{
Rnumberx= sample(x, 1000)
RandomSamplex[,i]= as.matrix(Rnumberx)
}
RandomSampley = matrix(1:1000, 100)
for(i in 1:100)
{
Rnumbery= sample(y, 1000)
RandomSampley[,i]= as.matrix(Rnumbery)
}
# 6. Q1: What is the distribution of your betas?
# Q2: How does it compare to the theoretically predicted distribution?
# Q3: How do your estimated standard deviations compare to the predicted standard deviation?
# Q4: How does the estimate of sigma compare to the predicted sigma?
謝謝妳(你)有耐心看完。
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