例: summary(mtcars[vars])
summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值,以及因子向量和逻 辑型向量的频数统计。
这个是自动适应参数估计的结果。模型估计为ARIMA(4,0,2),即ARMA(4,2)
系数为:
ar1 ar2 ar3 ar4 ma1 ma2
-0.5505 0.2316 0.0880 -0.4325 -0.1944 -0.5977
s.e. 0.1657 0.1428 0.1402 0.1270 0.1766 0.1732
s.e.是系数的标准差,系数显著性要自己算,|系数/se| >1.96 即 95%的置信度
sigma^2 estimated 估计值方差
log likelihood 对数似然值
(这个不用解释了吧)
AIC=709.13 AICc=710.73 BIC=725.63
再就是下面一堆误差计算
ME Mean Error
RMSE Root Mean Squared Error
MAE Mean Absolute Error
MPE Mean Percentage Error
MAPE Mean Absolute Percentage
MASE Mean Absolute Scaled Error
summary是一个查看函数,你可以理解为他是对对象的一个详细的概括。一般情况下,summary接受一个模型(比如你aov的结果或者lm/glm的结果),然后返回这个模型中包含有哪些内容,当然,它也是可以接受变量或函数的,也会返回其所含信息。不是为什么要summary一下,而是你不summary怎么知道各种参数的值,以及t和p以及其他更多的信息呢?